คอร์ส
Introduction to DAX in Power BI
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 11,283 รีวิว
Enhance your Power BI knowledge, by learning the fundamentals of Data Analysis Expressions (DAX) such as calculated columns, tables, and measures.
การจัดการข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Enhance your Power BI knowledge, by learning the fundamentals of Data Analysis Expressions (DAX) such as calculated columns, tables, and measures.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn the fundamentals of statistics, including measures of center and spread, probability distributions, and hypothesis testing with no coding involved!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Power BI is a powerful data visualization tool that can be used in reports and dashboards.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Data-driven organizations consistently rely on insights to inspire action and drive change.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Learn about Microsoft Copilot and 365 Copilot to enhance productivity, streamline workflows, and make informed, data-driven decisions in your business.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Start your Tableau journey with our Introduction to Tableau course. Discover Tableau basics such as its features and dashboards.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn the role Generative Artificial Intelligence plays today and will play in the future in a business environment.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to work with Claude using the Anthropic API to solve real-world tasks and build AI-powered applications.
อื่น
คอร์ส
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data using Python.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Dive into the Python ecosystem, discovering modules and packages along with how to write custom functions!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
An introduction to data visualization with no coding involved.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn how to explore whats available in a database: the tables, relationships between them, and data stored in them.
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
Understand how to prepare Excel data through logical functions, nested formulas, lookup functions, and PivotTables.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn to work with Microsoft Copilot. Master prompting, navigate Microsoft 365 apps, and build custom agents.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Snowflake is a top data warehousing platform. Learn how they use Snowsight, a user-friendly SQL interface for accessing and exploring data.
คลังข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การรวมข้อมูลจากหลายตารางด้วยการเชื่อมข้อมูลโดยใช้ pandas
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to build your first neural network, adjust hyperparameters, and tackle classification and regression problems in PyTorch.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to explore, visualize, and extract insights from data using exploratory data analysis (EDA) in Python.
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
Learn how to create one of the most efficient ways of storing data - relational databases!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn about the Databricks Lakehouse platform and how it can modernize data architectures and improve data management processes.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Dive deep into the principles and best practices of prompt engineering to leverage powerful language models like ChatGPT to solve real-world problems.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to design databases in SQL to process, store, and organize data in a more efficient way.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
ในคอร์ส Power BI แบบอินเทอร์แอคทีฟนี้ คุณจะเรียนรู้การใช้ Power Query Editor เพื่อแปลงและจัดรูปแบบข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn the key concepts of data modeling on Power BI.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Discover branches and remote repos for version control in collaborative software and data projects using Git!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
You will investigate a dataset from a fictitious company called Databel in Power BI, and need to figure out why customers are churning.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn how to create informative and attractive visualizations in Python using the Seaborn library.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Discover what it takes to scale AI agents, with a little help from frameworks like MCP and A2A.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Navigate and use the extensive repository of models and datasets available on the Hugging Face Hub.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Discover how to build AI-powered applications using LLMs, prompts, chains, and agents in LangChain.
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