คอร์ส
Deep Learning เบื้องต้นด้วย Keras
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 139 รีวิว
เรียนรู้การเริ่มพัฒนาโมเดล deep learning ด้วย Keras
ปัญญาประดิษฐ์
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
เรียนรู้การเริ่มพัฒนาโมเดล deep learning ด้วย Keras
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้แนวคิดการเงินพื้นฐานที่สุดด้วย Python และ NumPy
การเงินประยุกต์
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างและปรับแต่งกราฟ Sigma เพื่อเล่าเรื่องข้อมูลที่ชัดเจนและน่าสนใจ—ไม่ต้องเขียนโค้ด
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เรียนรู้สถาปัตยกรรม MLOps, เทคนิค CI/CD/CM/CT และรูปแบบอัตโนมัติ เพื่อปรับใช้ระบบ ML ที่สร้างคุณค่าได้ต่อเนื่องในระยะยาว
Machine Learning
คอร์ส
สร้างโฟลว์คลาวด์ Power Automate ที่เชื่อถือได้ด้วยทริกเกอร์ การแตกแขนง การอนุมัติ การจัดการข้อผิดพลาด และการส่งมอบสู่การใช้งานจริง
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
Cloud
คอร์ส
Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้ทักษะ command-line อันทรงพลังเพื่อดาวน์โหลด ประมวลผล และแปลงข้อมูล รวมถึง pipeline ของ machine learning
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีการทำงานของคอนเทนเนอร์ใน Azure รวมถึงรีจิสทรี, ACI, พื้นฐาน AKS, การปรับสเกล, การมอนิเตอร์ และการแก้ไขปัญหา
Cloud
คอร์ส
สร้างทีม AI ที่ทำงานร่วมกัน อัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ และสร้างคอนเทนต์ด้วย CrewAI
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้ประเภทต่าง ๆ ใน data modeling รวมถึงการทำนาย พร้อมฝึก linear regression และการประเมินโมเดลใน Tidyverse
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การสร้าง ปกป้อง และจัดการ API ด้วย Azure API Management ผ่านการฝึกปฏิบัติจริง
Cloud
คอร์ส
Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ยกระดับทักษะการรายงานด้วยฟังก์ชันสถิติในตัวของ Tableau
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีสร้างเอเจนต์อัจฉริยะที่คิดวิเคราะห์ ลงมือทำ และแก้ปัญหางานจริงด้วย Python
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
สำรวจ association rules ในการวิเคราะห์ตะกร้าสินค้าด้วย Python จากข้อมูลร้านหนังสือและการสร้างคำแนะนำภาพยนตร์
Machine Learning
คอร์ส
เชี่ยวชาญ Snowflake data types และ functions เพื่อจัดการข้อความ ตัวเลข วันที่ พร้อมสร้าง custom functions และ pivot tables
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Cloud
คอร์ส
ลูกค้าปลื้มสินค้าของคุณหรือบริการของคุณยังไม่ดีพอ? เรียนรู้วิธีทำงานวิเคราะห์ความรู้สึกแบบครบวงจรตั้งแต่ต้นจนจบ
Machine Learning
คอร์ส
เสริมทักษะ decision science ของคุณด้วยการออกแบบกรอบงานที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและนำโซลูชันที่มีประสิทธิภาพไปใช้
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
สร้างเวิร์กโฟลว์การตลาดใน n8n ด้วย AI agents สร้างกลยุทธ์แคมเปญ อัตโนมัติ เพิ่มประสิทธิภาพ conversion และสร้าง lead ตั้งแต่เริ่มต้น
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ใช้พลังของ Python และ PuLP เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชน
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
เชี่ยวชาญการทำงานหลักของ spaCy และฝึกโมเดลสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ดึงข้อมูลจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและจับคู่รูปแบบ
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้ความแตกต่างระหว่างการแบตช์และสตรีมมิง การปรับสเกลระบบสตรีมมิง และการใช้งานจริง
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้แนวคิดทางการเงินสำคัญ เช่น การลงทุนทุน, WACC และมูลค่าผู้ถือหุ้น
การเงินประยุกต์
คอร์ส
เรียนรู้เทคนิคในการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อความและแปลงเป็นรูปแบบที่เหมาะสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้วิธีจัดเก็บ ปกป้อง ขยาย และประมวลผลข้อมูลใน Azure ด้วย Blob Storage, Cosmos DB, คิว และบริการที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์
Cloud
คอร์ส
สร้างระบบมัลติโหมดด้วยโมเดลข้อความและเสียงของ OpenAI รวมถึงแชตบอทสนับสนุนลูกค้าแบบครบวงจร!
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เชื่อม Java กับ PostgreSQL ด้วย JDBC เขียนคิวรีอย่างปลอดภัย จัดการธุรกรรม และจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การพัฒนาซอฟต์แวร์
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
เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน