คอร์ส
Streaming Data with AWS Kinesis and Lambda
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.7+
- 164 รีวิว
Learn how to work with streaming data using serverless technologies on AWS.
Cloud
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Learn how to work with streaming data using serverless technologies on AWS.
Cloud
คอร์ส
Master travel planning with WanderBot: craft prompts, build confidence, and streamline your next adventure.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.
Machine Learning
คอร์ส
Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
Machine Learning
คอร์ส
Get to know the Google Cloud Platform (GCP) with this course on storage, data handling, and business modernization using GCP.
Cloud
คอร์ส
Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn to implement distributed data management and machine learning in Spark using the PySpark package.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn how to load, transform, and transcribe speech from raw audio files in Python.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Solidify your decision science skills by designing data-informed frameworks and implementing efficient solutions.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Stop rewriting the same joins and calculations, and dive into well-governed, scalable analytics using Sigma data models.
การรายงาน
คอร์ส
Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to visualize time series in R, then practice with a stock-picking case study.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.
Machine Learning
คอร์ส
Learn how to structure your PostgreSQL queries to run in a fraction of the time.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn about MLOps architecture, CI/CD/CM/CT techniques, and automation patterns to deploy ML systems that can deliver value over time.
Machine Learning
คอร์ส
Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Create multi-modal systems using OpenAIs text and audio models, including an end-to-end customer support chatbot!
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to write effective tests in Java using JUnit and Mockito to build robust, reliable applications with confidence.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.
Cloud
คอร์ส
Visualize seasonality, trends and other patterns in your time series data.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Practice Power BI with our healthcare case study. Analyze data, uncover efficiency insights, and build a dashboard.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn about the difference between batching and streaming, scaling streaming systems, and real-world applications.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Build interactive AI apps in Sigma using user input, actions, and polished interfaces, no coding required.
การรายงาน
คอร์ส
Learn how to transform and analyze data within your Microsoft Fabric account
อื่น
data science เป็นสาขาความเชี่ยวชาญที่มุ่งเน้นการรับข้อมูลจากข้อมูล โดยใช้ทักษะการเขียนโปรแกรม วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และอื่น ๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง
คุณจะต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรมเช่น Python หรือ R และฝึกฝนหลักการของคณิตศาสตร์และสถิติ ความรู้เกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือ data science ก็จำเป็นเช่นกัน มีหลายวิธีในการเรียน data science นอกจากการศึกษาแบบเป็นทางการ เช่น ปริญญาหรือการเรียนในมหาวิทยาลัย ยังมีแหล่งข้อมูลอื่น ๆ อีกมากมายที่ช่วยให้คุณเรียนในจังหวะของตัวเอง ทั้งคอร์สออนไลน์ บทช่วยสอน หนังสือ วิดีโอ และอื่น ๆ
นอกจากความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมในภาษาเช่น Python, R และ SQL วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการความสามารถในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความรู้ด้าน data visualization การจัดการข้อมูล และการจัดการฐานข้อมูล ทักษะด้าน machine learning และ deep learning ก็อาจเป็นประโยชน์เช่นกัน
ในแง่วิชาชีพ เกือบทุกอุตสาหกรรมสามารถใช้ data science ได้ในระดับหนึ่ง องค์กรด้านสุขภาพใช้ data science เพื่อตรวจจับและรักษาโรค ในขณะที่บริษัทการเงินใช้เพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง ทุกประเภทอุตสาหกรรมใช้ data science สำหรับการตลาด เช่น การสร้างระบบแนะนำและการวิเคราะห์การสูญเสียลูกค้า
ใช่ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่เติบโตเร็วที่สุดทั้งในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก และยังเป็นหนึ่งในอาชีพที่มีรายได้สูงที่สุดอีกด้วย จากข้อมูลของ Payscale นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์มีรายได้เฉลี่ย $97,609 และได้รับคะแนนความพึงพอใจสี่ดาวจากห้าดาวในสหรัฐอเมริกา
มีสิ่งสองสามอย่างที่ต้องพิจารณา ประการแรก ปริญญาด้าน data science อาจมีการแข่งขันสูงในการเข้าเรียน มักต้องการเกรดที่ดีอย่างสม่ำเสมอ ในทำนองเดียวกัน ทักษะหลายอย่างที่จำเป็นสำหรับ data science ต้องการการศึกษาและความอดทนมาก อาจใช้เวลาหลายเดือนเพื่อฝึกฝนพื้นฐานที่จำเป็นทั้งหมด รวมถึงประสบการณ์ปฏิบัติจริงมากมายเพื่อให้ได้ตำแหน่งระดับเริ่มต้น
ใช่ คุณจะต้องมีประสบการณ์เขียนโค้ดในภาษาต่างๆ เช่น Python, R, SQL, Java และ C/C++ อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก Python มีไวยากรณ์ที่ค่อนข้างเรียบง่าย จึงมักเป็นตัวเลือกแรกสำหรับผู้เริ่มต้น
สำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์การเขียนโค้ดและ/หรือพื้นฐานคณิตศาสตร์มาก่อน โดยทั่วไปอาจต้องใช้เวลาศึกษาอย่างเข้มข้น 7 ถึง 12 เดือนเพื่อให้ถึงระดับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมือใหม่ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้คือการเรียนรู้เพียงแค่ทฤษฎีของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจยังไม่เพียงพอที่จะทำให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แท้จริง
เมื่อเชี่ยวชาญพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว คุณสามารถเจาะลึกในสาขาที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น machine learning, ปัญญาประดิษฐ์, การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่, business analytics, data mining และอื่นๆ อีกมากมาย
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา