Courses
Introduction to Spark SQL in Python
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.4+
- 457
Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.
การจัดการข้อมูล
ติดตามวิดีโอสั้นๆ ที่นำเสนอโดยผู้เชี่ยวชาญ จากนั้นฝึกฝนสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดแบบโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
Courses
Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.
การจัดการข้อมูล
Courses
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
การจัดการข้อมูล
Courses
Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Learn how to calculate meaningful measures of risk and performance, and how to compile an optimal portfolio for the desired risk and return trade-off.
การเงินประยุกต์
Courses
Learn how to work with streaming data using serverless technologies on AWS.
คลาวด์
Courses
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
Courses
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
Courses
Learn how to make GenAI models truly reflect human values while gaining hands-on experience with advanced LLMs.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Learn how to approach and win competitions on Kaggle.
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
Learn to build pipelines that stand the test of time.
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
Learn how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Learn how to write recursive queries and query hierarchical data structures.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
Learn how to load, transform, and transcribe speech from raw audio files in Python.
การจัดการข้อมูล
Courses
Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Connect Java to PostgreSQL with JDBC. Write secure queries, manage transactions, and handle large datasets efficiently.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
In this course youll learn techniques for performing statistical inference on numerical data.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
Courses
Sharpen your knowledge and prepare for your next interview by practicing Python machine learning interview questions.
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
In this course youll learn how to leverage statistical techniques for working with categorical data.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
Courses
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
การนำเข้าและทำความสะอาดข้อมูล
Courses
Build real-world applications with Python—practice using OOP and software engineering principles to write clean and maintainable code.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
Explore latent variables, such as personality, using exploratory and confirmatory factor analyses.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
Courses
Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
Courses
In this course youll learn how to perform inference using linear models.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
Courses
Learn how to write effective tests in Java using JUnit and Mockito to build robust, reliable applications with confidence.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาความเชี่ยวชาญที่มุ่งเน้นการดึงข้อมูลจากข้อมูล โดยใช้ทักษะการเขียนโปรแกรม วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และอื่นๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปสู่การปฏิบัติได้
คุณจะต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรม เช่น Python หรือ R และเชี่ยวชาญหลักการทางคณิตศาสตร์และสถิติ ความรู้เกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็มีความสำคัญเช่นกัน มีหลายวิธีในการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล นอกเหนือจากวิธีการศึกษาอย่างเป็นทางการ เช่น ปริญญาหรือการเรียนในมหาวิทยาลัยแล้ว ยังมีแหล่งข้อมูลอื่นๆ อีกมากมายที่จะช่วยให้คุณเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง นอกเหนือจากหลักสูตรออนไลน์และบทเรียนต่างๆ แล้ว ยังมีหนังสือ วิดีโอ และอื่นๆ อีกมากมาย
นอกจากความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการทักษะการเขียนโปรแกรมในภาษาต่างๆ เช่น Python, R และ SQL นอกจากนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการความสามารถในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความรู้ด้านการแสดงภาพข้อมูล การจัดการข้อมูล และการจัดการฐานข้อมูล ทักษะด้านการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกก็อาจเป็นประโยชน์เช่นกัน
ในเชิงวิชาชีพ แทบทุกอุตสาหกรรมสามารถนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้ได้ในระดับหนึ่ง องค์กรด้านการดูแลสุขภาพใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการตรวจจับและรักษาโรค ในขณะที่บริษัททางการเงินใช้เพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง อุตสาหกรรมทุกประเภทใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อการตลาด เช่น การสร้างระบบแนะนำสินค้าและการวิเคราะห์การเลิกใช้บริการของลูกค้า
ใช่แล้ว วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่เติบโตเร็วที่สุดในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก และยังเป็นหนึ่งในอาชีพที่ได้รับค่าตอบแทนสูงที่สุดอีกด้วย จากข้อมูลของ Payscale นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์ได้รับเงินเดือนเฉลี่ย 97,609 ดอลลาร์ และมีคะแนนความพึงพอใจสี่ดาวจากห้าดาวในสหรัฐอเมริกา
มีหลายสิ่งที่ควรพิจารณา ประการแรก การเข้าเรียนในหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นมีการแข่งขันสูง มักต้องการเกรดเฉลี่ยสูงอย่างสม่ำเสมอ ในทำนองเดียวกัน ทักษะหลายอย่างที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นต้องใช้การศึกษาและความอดทนอย่างมาก อาจต้องใช้เวลาหลายเดือนในการเรียนรู้พื้นฐานที่จำเป็นทั้งหมด รวมถึงประสบการณ์ภาคปฏิบัติมากมายเพื่อที่จะได้งานในระดับเริ่มต้น
ใช่ คุณจะต้องมีประสบการณ์การเขียนโค้ดในภาษาต่างๆ เช่น Python, R, SQL, Java และ C/C++ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากไวยากรณ์ที่ค่อนข้างง่าย ภาษาโปรแกรม Python จึงมักเป็นตัวเลือกที่ได้รับความนิยมในหมู่ผู้เริ่มต้น
สำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์ด้านการเขียนโค้ดและ/หรือพื้นฐานทางคณิตศาสตร์มาก่อน โดยทั่วไปแล้วอาจต้องใช้เวลาเรียนอย่างเข้มข้น 7 ถึง 12 เดือนจึงจะอยู่ในระดับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับเริ่มต้นได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ควรจำไว้คือ การเรียนรู้เพียงพื้นฐานทางทฤษฎีของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจไม่ทำให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แท้จริงได้
เมื่อคุณเชี่ยวชาญพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว คุณสามารถเลือกที่จะเชี่ยวชาญในด้านต่างๆ ได้มากมาย เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์และข่าวกรองทางธุรกิจ การขุดค้นข้อมูล และอื่นๆ อีกมากมาย
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา