คอร์ส
การสร้างภาพข้อมูลระดับกลางด้วย Seaborn
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 500 รีวิว
ใช้เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลอันซับซ้อนของ Seaborn เพื่อสร้างภาพข้อมูลที่สวยงามและให้ข้อมูลได้อย่างง่ายดาย
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
ใช้เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลอันซับซ้อนของ Seaborn เพื่อสร้างภาพข้อมูลที่สวยงามและให้ข้อมูลได้อย่างง่ายดาย
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
สร้างแอปคลาวด์บน AWS ด้วย API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge และ Kinesis. เชี่ยวชาญ serverless และรูปแบบ event-driven สำหรับสอบ DVA-C02
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้เกี่ยวกับ AWS Boto และการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีคลาวด์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ข้อมูลของคุณ
Cloud
คอร์ส
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้การออกแบบและใช้งานทริกเกอร์ใน SQL Server ด้วยตัวอย่างจากการใช้งานจริง
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เตรียมความพร้อมสำหรับการสัมภาษณ์งานเขียนโค้ดด้วย Python
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การนำเข้า จัดการ และแปลงข้อมูลใน Java ด้วยไลบรารี Tablesaw ทำงานกับไฟล์ CSV โครงสร้างตาราง และรูปแบบ JSON ที่ซับซ้อน
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างแอปพลิเคชัน AI ด้วยฟังก์ชัน LLM ในตัวของ Snowflake Cortex สำหรับการวิเคราะห์ข้อความ การสร้างเนื้อหา และเวิร์กโฟลว์หลายขั้นตอน
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การใช้แพ็กเกจ Bioconductor ที่จำเป็นสำหรับชีวสารสนเทศด้วยชุดข้อมูลจากไวรัส เชื้อรา มนุษย์ และพืช!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้การแก้ปัญหา optimization ในโลกจริงด้วย SciPy และ PuLP ของ Python ครอบคลุมตั้งแต่พื้นฐานไปจนถึง constrained และ complex optimization
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างยืดหยุ่นด้วย MongoDB
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
สร้างการคำนวณ Sigma แบบไดนามิกเพื่อสำรวจข้อมูล ทำงานอัตโนมัติของตรรกะ และค้นพบแนวโน้มด้วยตัวอย่างธุรกิจจริง
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เชี่ยวชาญการทำความสะอาดข้อมูลใน Java ด้วยวิธีทางสถิติ การแปลงข้อมูล และการตรวจสอบความถูกต้อง เพื่อแอปที่เชื่อถือได้
การนำเข้าและทำความสะอาดข้อมูล
คอร์ส
Explore data, explain code, and ship pipelines and Streamlit apps faster with Snowflake CoCo, the AI coding agent built into Snowsight.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การออกแบบและรันการจำลอง Monte Carlo ของคุณเองด้วย Python!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีตรวจสอบ วินิจฉัย และเพิ่มประสิทธิภาพแอปพลิเคชัน Azure ด้วย Azure Monitor, Application Insights และ Log Analytics
Cloud
คอร์ส
สร้างแอป AI แบบโต้ตอบใน Sigma ด้วยอินพุตจากผู้ใช้ การกระทำ และอินเทอร์เฟซที่สวยงาม โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
การรายงาน
คอร์ส
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การออกแบบสถาปัตยกรรมแบบขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ที่ปรับขยายได้ใน Azure โดยใช้บริการส่งข้อความและการเชื่อมต่อใช้งานจริง
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลตามเวลา ด้วยคอร์สเชิงปฏิบัตินี้เกี่ยวกับ Time Series Analysis ใน Power BI ทำงานกับชุดข้อมูลจริงและฝึกเทคนิคที่ใช้บ่อย
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
ฝึกใช้ PySpark เพื่อจัดการข้อมูลแบบกระจายและสร้าง machine learning บน Spark ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
พัฒนาความแม่นยำและความน่าเชื่อถือของ RAG ด้วย Graph RAG และ hybrid RAG
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้ข้อดีของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเบย์เซียน และนำไปใช้กับกรณีใช้งานจริงหลากหลายรูปแบบ!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
หยุดเขียน joins และ calculations เดิมๆ แล้วเจาะลึก analytics ที่มีการกำกับดูแลดีและขยายได้ด้วย Sigma data models
การรายงาน
คอร์ส
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Cloud
คอร์ส
จ้องลีดที่เข้ามาแล้วไม่รู้จะเริ่มตรงไหน? ใช้ Claude Cowork ให้คะแนนลีดและสร้างรายชื่อผู้มุ่งหวังคุณภาพสูงที่จัดลำดับความสำคัญแล้ว
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การทำ 2 งานสำคัญในสถิติอนุมาน: การประมาณค่าพารามิเตอร์และการทดสอบสมมติฐาน
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
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