คอร์ส
Case Study: Analyzing Sales Data in Alteryx
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 460 รีวิว
Explore Alteryx Designer in a retail data case study to boost sales analysis and strategic decision-making.
การเตรียมข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Explore Alteryx Designer in a retail data case study to boost sales analysis and strategic decision-making.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn how to design and implement triggers in SQL Server using real-world examples.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
This course will equip you with the skills to analyze, visualize, and make sense of networks using the NetworkX library.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Cloud
คอร์ส
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Build AI teams that work together, automate workflows, and generate content with CrewAI.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.
Machine Learning
คอร์ส
Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Analyze market dynamics and craft a strategic entry plan for an EV manufacturer using generative AI.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn to write scripts that will catch and handle errors and control for multiple operations happening at once.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn how to make GenAI models truly reflect human values while gaining hands-on experience with advanced LLMs.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn survey design using common design structures followed by visualizing and analyzing survey results.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Master data fluency! Learn skills for individuals and organizations, understand behaviors, and build a data-fluent culture.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Learn how to use Python scripts in Power BI for data prep, visualizations, and calculating correlation coefficients.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Leverage the power of Python and PuLP to optimize supply chains.
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.
การเงินประยุกต์
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
This Power BI case study follows a real-world business use case on tackling inventory analysis using DAX and visualizations.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn the fundamentals of using DataLab, an AI-powered data notebook for data analysis and exploration.
การรายงาน
คอร์ส
Learn how to manipulate, visualize, and perform statistical tests through a series of HR analytics case studies.
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
Interact with a customized GPT and use your prompting skills to plan and open your restaurant.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to analyze data over time with this practical course on Time Series Analysis in Power BI. Work with real datasets & practice common techniques.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn how to use Python to analyze customer churn and build a model to predict it.
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
Learn basic business modeling including cash flows, investments, annuities, loan amortization, and more using Google Sheets.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn the most important functions for manipulating, processing, and transforming data in SQL Server.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Strengthen your knowledge of the topics covered in Manipulating Time Series in R using real case study data.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
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