ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
ตั้งแต่ customer lifetime value, การคาดการณ์ churn ไปจนถึง segmentation - เรียนรู้และนำ use cases ของ Machine Learning สำหรับ Marketing ไปใช้ใน Python
Machine Learning
คอร์ส
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้วิธีตรวจสอบการป้อนข้อมูลให้สะอาดและสร้างแดชบอร์ดแบบไดนามิกเพื่อแสดงข้อมูลการตลาดของคุณ
การรายงาน
คอร์ส
เรียนรู้วิธีเข้าถึงข้อมูลทางการเงินจากไฟล์ในเครื่องและจากแหล่งข้อมูลบนอินเทอร์เน็ต
การเงินประยุกต์
คอร์ส
เรียนรู้การวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลเครือข่ายด้วยแพ็กเกจ igraph และสร้างกราฟเครือข่ายแบบโต้ตอบด้วย threejs
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้การแยกความแตกต่างจริงจากสัญญาณรบกวนแบบสุ่ม และสำรวจไม้ค้ำทางจิตวิทยาที่เราใช้ซึ่งรบกวนการตัดสินใจอย่างมีเหตุผล
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบด้วย R โดยใช้แพ็กเกจ shinydashboard อันทรงพลัง สร้างภาพข้อมูลเชิงโต้ตอบที่น่าสนใจสำหรับผู้ชมของคุณ
การรายงาน
คอร์ส
เรียนรู้วิธีตรวจสอบ วินิจฉัย และเพิ่มประสิทธิภาพแอปพลิเคชัน Azure ด้วย Azure Monitor, Application Insights และ Log Analytics
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การออกแบบสถาปัตยกรรมแบบขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ที่ปรับขยายได้ใน Azure โดยใช้บริการส่งข้อความและการเชื่อมต่อใช้งานจริง
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การประเมินมูลค่าธุรกิจด้วยการประยุกต์ใช้จริงและกรณีศึกษา โดยใช้กระแสเงินสดคิดลด (DCF)
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn how to visualize time series in R, then practice with a stock-picking case study.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
คอร์สนี้สำหรับผู้ใช้ R ที่อยากเรียนรู้ Python ให้ทันใช้งาน!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เชี่ยวชาญ RAG ด้วย Weaviate! ฝังข้อความและรูปภาพเพื่อการค้นคืน และทดลองใช้การค้นหาแบบเวกเตอร์, BM25 และแบบไฮบริด
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ใช้แพ็กเกจ tidyr และ purrr ใน tidyverse เพื่อสร้าง สำรวจ และประเมินโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้วิธีแบ่งกลุ่มลูกค้าใน Python
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การวิเคราะห์งบการเงินด้วย Python คำนวณอัตราส่วน ประเมินสุขภาพทางการเงิน จัดการค่าที่หายไป และนำเสนอการวิเคราะห์ของคุณ
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
การจัดการข้อมูล
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
เรียนรู้การนำเข้า จัดการ และแปลงข้อมูลใน Java ด้วยไลบรารี Tablesaw ทำงานกับไฟล์ CSV โครงสร้างตาราง และรูปแบบ JSON ที่ซับซ้อน
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
สำรวจแนวทางการเขียนโปรแกรมหลากหลายรูปแบบ รวมถึงแบบ imperative และ declarative, procedural, functional และ object-oriented programming
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เชื่อม Java กับ PostgreSQL ด้วย JDBC เขียนคิวรีอย่างปลอดภัย จัดการธุรกรรม และจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างแบบจำลองธุรกิจพื้นฐาน รวมถึงกระแสเงินสด การลงทุน เงินงวด การผ่อนชำระเงินกู้ และอื่นๆ ด้วย Google Sheets
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้เครื่องมือและเทคนิคเพื่อใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้าของคุณเอง เพื่อสร้างประสบการณ์เชิงบวกให้ผู้ใช้ของคุณ
Machine Learning
คอร์ส
ใช้พลังของเครื่องมือ tidyverse เพื่อสร้างกราฟิกคุณภาพระดับตีพิมพ์และรายงานสไตล์กำหนดเองที่สื่อผลลัพธ์ของคุณ
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Build cloud apps on AWS with API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge, and Kinesis. Master serverless and event-driven patterns for the DVA-C02 exam.
Cloud
คอร์ส
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้วิธีพัฒนาโมเดล deep learning ด้วย Keras
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้เทคนิคสำหรับการอนุมานทางสถิติบนข้อมูลเชิงตัวเลข
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