คอร์ส
Machine Learning for Marketing in Python
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 167 รีวิว
From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.
Machine Learning
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.
Machine Learning
คอร์ส
Get hands-on with Claude Code, Anthropics terminal AI agent: master context, plan mode, custom commands, MCP, and hooks to ship real work you can trust.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn to build recommendation engines in Python using machine learning techniques.
Machine Learning
คอร์ส
Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Build smart, interactive, and reliable AI applications easier than ever before with the OpenAI Responses API and GPT-5.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Connect Java to PostgreSQL with JDBC. Write secure queries, manage transactions, and handle large datasets efficiently.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Cloud
คอร์ส
Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Cloud
คอร์ส
Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
Cloud
คอร์ส
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.
Machine Learning
คอร์ส
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
การจัดการข้อมูล
Machine Learning
คอร์ส
This course is for R users who want to get up to speed with Python!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn how to tune your models hyperparameters to get the best predictive results.
Machine Learning
คอร์ส
Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Master RAG with Weaviate! Embed text and images for retrieval, and experiment with vector, BM25, and hybrid search.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to reduce training times for large language models with Accelerator and Trainer for distributed training
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Use your knowledge of common spreadsheet functions and techniques to explore Python!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Master core concepts about data manipulation such as filtering, selecting and calculating groupwise statistics using data.table.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Explore a range of programming paradigms, including imperative and declarative, procedural, functional, and object-oriented programming.
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
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา