คอร์ส
Dealing with Missing Data in Python
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 178 รีวิว
Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
การจัดการข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
Machine Learning
คอร์ส
Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.
Machine Learning
คอร์ส
Ensure high data quality in data science and data engineering workflows with Pythons Great Expectations library.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn to construct compelling and attractive visualizations that help communicate results efficiently and effectively.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Cloud
คอร์ส
Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.
Machine Learning
คอร์ส
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
In this course, youll learn how to import and manage financial data in Python using various tools and sources.
การเงินประยุกต์
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
คอร์ส
Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.
Machine Learning
คอร์ส
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Cloud
คอร์ส
Detect anomalies in your data analysis and expand your Python statistical toolkit in this four-hour course.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Exploring Data Transformation with Google Cloud
Cloud
คอร์ส
Unlock your datas potential by learning to detect and mitigate bias for precise analysis and reliable models.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Explore latent variables, such as personality, using exploratory and confirmatory factor analyses.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn all about the advantages of Bayesian data analysis, and apply it to a variety of real-world use cases!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Fine-tune Llama for custom tasks using TorchTune, and learn techniques for efficient fine-tuning such as quantization.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Load, automate, and optimize data pipelines in Snowflake using COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables, and query performance tools.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to design and run your own Monte Carlo simulations using Python!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
Cloud
คอร์ส
In this course youll learn to use and present logistic regression models for making predictions.
Machine Learning
คอร์ส
In this course youll learn how to perform inference using linear models.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Master strategic data management for business excellence.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
In ecommerce, increasing sales and reducing costs are key. Analyze data from an online pet supply company using Power BI.
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
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา