คอร์ส
Building Agentic Workflows with LlamaIndex
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.7+
- 61 รีวิว
Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.
ปัญญาประดิษฐ์
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn the essentials of parsing, manipulating and computing with dates and times in R.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn how to set up and manage your Microsoft Fabric infrastructure.
อื่น
คอร์ส
Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
Cloud
คอร์ส
Combine text, images, audio, and video with the latest AI models from Hugging Face, and generate new images and videos!
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn about GARCH Models, how to implement them and calibrate them on financial data from stocks to foreign exchange.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
This Power BI case study follows a real-world business use case where you will apply the concepts of ETL and visualization.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Build real-world applications with Python—practice using OOP and software engineering principles to write clean and maintainable code.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn to use Amazon Bedrock to access foundation AI models and build with AI - without managing complex infrastructure.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn how containers work in Azure, including registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring, and troubleshooting.
Cloud
คอร์ส
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.
Cloud
คอร์ส
Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn to perform the two key tasks in statistical inference: parameter estimation and hypothesis testing.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Sharpen your knowledge and prepare for your next interview by practicing Python machine learning interview questions.
Machine Learning
คอร์ส
Learn the basics of A/B testing in R, including how to design experiments, analyze data, predict outcomes, and present results through visualizations.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn how to write recursive queries and query hierarchical data structures.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
In this course youll learn techniques for performing statistical inference on numerical data.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.
Cloud
คอร์ส
Learn how to develop deep learning models with Keras.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Elevate decision-making skills with Decision Models, analysis methods, risk management, and optimization techniques.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
การนำเข้าและทำความสะอาดข้อมูล
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