คอร์ส
Analyzing Financial Statements in Python
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 111 รีวิว
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
การเงินประยุกต์
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn to build pipelines that stand the test of time.
Machine Learning
คอร์ส
Learn how to use Python to create, run, and analyze A/B tests to make proactive business decisions.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
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
Develop the skills you need to clean raw data and transform it into accurate insights.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Streamline your AI projects by building modular models and mastering advanced optimization with PyTorch Lightning!
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to run big data analysis using Spark and the sparklyr package in R, and explore Spark MLIb in just 4 hours.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn how to ensure clean data entry and build dynamic dashboards to display your marketing data.
การรายงาน
คอร์ส
Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn to analyze and visualize network data with the igraph package and create interactive network plots with threejs.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn how to segment customers in Python.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Leverage the power of tidyverse tools to create publication-quality graphics and custom-styled reports that communicate your results.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
In this course youll learn how to leverage statistical techniques for working with categorical data.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.
Machine Learning
คอร์ส
Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.
Machine Learning
คอร์ส
Learn efficient techniques in pandas to optimize your Python code.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.
Machine Learning
คอร์ส
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Cloud
คอร์ส
Learn to create, secure, and manage APIs with Azure API Management through hands-on practice.
Cloud
คอร์ส
Ensure data consistency by learning how to use transactions and handle errors in concurrent environments.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Trust and Security with Google Cloud
Cloud
คอร์ส
Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn how to store, secure, scale, and process data in Azure using Blob Storage, Cosmos DB, queues, and event-driven services.
Cloud
คอร์ส
Use data manipulation and visualization skills to explore the historical voting of the United Nations General Assembly.
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
Master Amazon Redshifts SQL, data management, optimization, and security.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
ปัญญาประดิษฐ์
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