คอร์ส
การวิเคราะห์ข้อมูลใน Excel
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 5,040 รีวิว
เรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย PivotTables และฟังก์ชันตรรกะระดับกลาง ก่อนต่อยอดไปยังเครื่องมืออย่าง what-if analysis และ forecasting
การรายงาน
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
เรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย PivotTables และฟังก์ชันตรรกะระดับกลาง ก่อนต่อยอดไปยังเครื่องมืออย่าง what-if analysis และ forecasting
การรายงาน
คอร์ส
เพิ่มพูนความรู้ Power BI ของคุณ ด้วยการเรียนรู้พื้นฐานของ Data Analysis Expressions (DAX) เช่น คอลัมน์คำนวณ ตาราง และตัววัด
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีนำเข้าและทำความสะอาดข้อมูล คำนวณสถิติ และสร้างภาพข้อมูลด้วย pandas
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานสถิติ รวมถึงการวัดค่ากลางและการกระจาย การแจกแจงความน่าจะเป็น และการทดสอบสมมติฐาน โดยไม่ต้องเขียนโค้ด!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
องค์กรที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลพึ่งพาอินไซต์อย่างสม่ำเสมอเพื่อสร้างแรงบันดาลใจให้เกิดการลงมือทำและขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลง
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Power BI คือเครื่องมือแสดงข้อมูลเชิงภาพที่ทรงพลัง ใช้ได้ทั้งในรายงานและแดชบอร์ด
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Snowflake คือแพลตฟอร์มคลังข้อมูลชั้นนำ เรียนรู้วิธีใช้ Snowsight ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซ SQL ที่ใช้งานง่ายสำหรับเข้าถึงและสำรวจข้อมูล
คลังข้อมูล
คอร์ส
Learn to work with Microsoft Copilot. Master prompting, navigate Microsoft 365 apps, and build custom agents.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้บทบาทที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิดมีในปัจจุบันและจะมีในอนาคตในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
พัฒนาทักษะสถิติของคุณและเรียนรู้วิธีรวบรวม วิเคราะห์ และสรุปผลอย่างแม่นยำจากข้อมูลด้วย Python
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เจาะลึกระบบนิเวศ Python ค้นพบโมดูลและแพ็กเกจ พร้อมเรียนรู้การเขียนฟังก์ชันแบบกำหนดเอง!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีสำรวจสิ่งที่มีอยู่ในฐานข้อมูล: ตาราง ความสัมพันธ์ระหว่างตาราง และข้อมูลที่จัดเก็บอยู่ในนั้น
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
บทนำสู่การแสดงข้อมูลด้วยภาพโดยไม่ต้องเขียนโค้ด
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เรียนรู้การใช้งาน Claude ด้วย Anthropic API เพื่อแก้โจทย์จริงและสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI
อื่น
คอร์ส
เข้าใจวิธีเตรียมข้อมูล Excel ด้วยฟังก์ชันตรรกะ สูตรซ้อน ฟังก์ชันค้นหา และ PivotTables
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีสำรวจ แสดงผล และดึงอินไซต์จากข้อมูลด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ (EDA) ใน Python
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
เรียนรู้การรวมข้อมูลจากหลายตารางด้วยการเชื่อมข้อมูลโดยใช้ pandas
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เริ่มต้นเส้นทาง Tableau ของคุณด้วยคอร์ส Introduction to Tableau ของเรา เรียนรู้พื้นฐาน Tableau เช่น ฟีเจอร์และแดชบอร์ดของ Tableau
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
ค้นพบสาขาและรีโมตรีโพสำหรับการควบคุมเวอร์ชันในโปรเจกต์ซอฟต์แวร์และข้อมูลแบบร่วมมือด้วย Git!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้เกี่ยวกับแพลตฟอร์ม Databricks Lakehouse และวิธีที่ช่วยปรับสถาปัตยกรรมข้อมูลให้ทันสมัยและปรับปรุงกระบวนการจัดการข้อมูล
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีสร้างโครงข่ายประสาทเทียมแรกของคุณ ปรับไฮเปอร์พารามิเตอร์ และจัดการปัญหาการจำแนกประเภทและการถดถอยใน PyTorch
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีสร้างหนึ่งในวิธีจัดเก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพที่สุด - ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เจาะลึกหลักการและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดของ prompt engineering เพื่อใช้ประโยชน์จาก language models ทรงพลังอย่าง ChatGPT แก้ปัญหาในโลกจริง
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เชี่ยวชาญแนวปฏิบัติ Responsible AI ด้วยคอร์สครบถ้วนนี้ พร้อมกรณีศึกษาจริงและเนื้อหาแบบโต้ตอบ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ค้นพบสิ่งที่ต้องใช้ในการขยายสเกลเอเจนต์ AI พร้อมความช่วยเหลือเล็กน้อยจากเฟรมเวิร์กอย่าง MCP และ A2A
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
นำทางและใช้งานคลังโมเดลและชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีอยู่บน Hugging Face Hub
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีใช้ฟีเจอร์ต่างๆ ของ GitHub, นำทางอินเทอร์เฟซ และทำงานร่วมกันในงานประจำวัน
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้การออกแบบฐานข้อมูลใน SQL เพื่อประมวลผล จัดเก็บ และจัดระเบียบข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีสร้างคิวรีสำหรับการวิเคราะห์และวิศวกรรมข้อมูลด้วย window functions อาวุธลับของ SQL!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ในคอร์ส Power BI แบบอินเทอร์แอคทีฟนี้ คุณจะเรียนรู้การใช้ Power Query Editor เพื่อแปลงและจัดรูปแบบข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์
การเตรียมข้อมูล
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