คอร์ส
Forecasting in R
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 56 รีวิว
Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เชี่ยวชาญการวิเคราะห์การตลาดด้วย Tableau วิเคราะห์ประสิทธิภาพ เปรียบเทียบเกณฑ์ชี้วัด และปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสมข้ามช่องทาง
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
ทดสอบแชตบอตที่จับคู่ลูกค้ากับผลิตภัณฑ์ดูแลผิวที่เหมาะที่สุดด้วยทักษะการตั้งพรอมต์ของคุณ เพื่อผลลัพธ์เฉพาะบุคคล
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
แสดงภาพฤดูกาล แนวโน้ม และรูปแบบอื่นๆ ในข้อมูลอนุกรมเวลาของคุณ
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.
Cloud
คอร์ส
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
Cloud
คอร์ส
Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
สร้างภาพข้อมูลเชิงพื้นที่ที่น่าสนใจใน Python ด้วยแพ็กเกจ geopandas และแผนที่ folium
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
ตรวจจับความผิดปกติในการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณและขยายชุดเครื่องมือสถิติ Python ของคุณในคอร์ส 4 ชั่วโมงนี้
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานการใช้ DataLab โน้ตบุ๊กข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับการวิเคราะห์และสำรวจข้อมูล
การรายงาน
คอร์ส
ฝึกใช้ Power BI กับกรณีศึกษาด้านการดูแลสุขภาพของเรา วิเคราะห์ข้อมูล ค้นพบข้อมูลเชิงลึกด้านประสิทธิภาพ และสร้างแดชบอร์ด
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
พัฒนาทักษะที่คุณต้องใช้ในการทำความสะอาดข้อมูลดิบและแปลงเป็นอินไซต์ที่แม่นยำ
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
กรณีศึกษา Power BI นี้ติดตามกรณีใช้งานธุรกิจจริงที่คุณจะนำแนวคิด ETL และการแสดงผลข้อมูลไปใช้
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เบื่อความวุ่นวายในสัปดาห์เปิดตัวไหม? วางแผนและเขียนแผนเปิดตัวผลิตภัณฑ์ครบวงจรในเซสชันเดียวด้วย Claude Cowork
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
วิเคราะห์พลวัตตลาดและวางแผนเข้าสู่ตลาดเชิงกลยุทธ์สำหรับผู้ผลิต EV ด้วย generative AI
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
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
เรียนรู้ Snowflake window functions เพื่อแก้โจทย์ข้อมูลซับซ้อนด้วย rankings, partitions และ rolling calculations.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้เทคนิคหลักที่จำเป็นในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลอนุกรมเวลา
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
Cloud
คอร์ส
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
ค้นพบวิธีวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลเบสบอลด้วย Power BI สร้าง scatter plots, tornado charts และ gauges เพื่อทำให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเบสบอลมีชีวิตชีวา
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
Cloud
คอร์ส
คอร์สนี้สำหรับผู้ใช้ R ที่อยากเรียนรู้ Python ให้ทันใช้งาน!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การปรับแต่ง ขยายขนาด และทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูล Polars เพื่อประสิทธิภาพพร้อมใช้งานจริง
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
โต้ตอบกับ GPT ที่ปรับแต่งเองและใช้ทักษะการตั้งพรอมต์ของคุณเพื่อวางแผนและเปิดร้านอาหารของคุณ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Trust and Security with Google Cloud
Cloud
คอร์ส
สร้างแอปพลิเคชันใช้งานจริงด้วย Python—ฝึกใช้ OOP และหลักการวิศวกรรมซอฟต์แวร์เพื่อเขียนโค้ดที่สะอาดและดูแลรักษาง่าย
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