คอร์ส
Introduction to Statistics
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 8,561 รีวิว
เรียนรู้พื้นฐานสถิติ รวมถึงการวัดค่ากลางและการกระจาย การแจกแจงความน่าจะเป็น และการทดสอบสมมติฐาน โดยไม่ต้องเขียนโค้ด!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานสถิติ รวมถึงการวัดค่ากลางและการกระจาย การแจกแจงความน่าจะเป็น และการทดสอบสมมติฐาน โดยไม่ต้องเขียนโค้ด!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Power BI คือเครื่องมือแสดงข้อมูลเชิงภาพที่ทรงพลัง ใช้ได้ทั้งในรายงานและแดชบอร์ด
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Data-driven organizations consistently rely on insights to inspire action and drive change.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้เกี่ยวกับ Microsoft Copilot และ 365 Copilot เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ปรับขั้นตอนงานให้คล่องตัว และตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลในธุรกิจของคุณ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เริ่มต้นเส้นทาง Tableau ของคุณด้วยคอร์ส Introduction to Tableau ของเรา เรียนรู้พื้นฐาน Tableau เช่น ฟีเจอร์และแดชบอร์ดของ Tableau
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เรียนรู้บทบาทที่ปัญญาประดิษฐ์เชิงกำเนิดมีในปัจจุบันและจะมีในอนาคตในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เจาะลึกระบบนิเวศ Python ค้นพบโมดูลและแพ็กเกจ พร้อมเรียนรู้การเขียนฟังก์ชันแบบกำหนดเอง!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Snowflake คือแพลตฟอร์มคลังข้อมูลชั้นนำ เรียนรู้วิธีใช้ Snowsight ซึ่งเป็นอินเทอร์เฟซ SQL ที่ใช้งานง่ายสำหรับเข้าถึงและสำรวจข้อมูล
คลังข้อมูล
คอร์ส
บทนำสู่การแสดงข้อมูลด้วยภาพโดยไม่ต้องเขียนโค้ด
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn to work with Microsoft Copilot. Master prompting, navigate Microsoft 365 apps, and build custom agents.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เข้าใจวิธีเตรียมข้อมูล Excel ด้วยฟังก์ชันตรรกะ สูตรซ้อน ฟังก์ชันค้นหา และ PivotTables
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีสร้างหนึ่งในวิธีจัดเก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพที่สุด - ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้เกี่ยวกับแพลตฟอร์ม Databricks Lakehouse และวิธีที่ช่วยปรับสถาปัตยกรรมข้อมูลให้ทันสมัยและปรับปรุงกระบวนการจัดการข้อมูล
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เจาะลึกหลักการและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดของ prompt engineering เพื่อใช้ประโยชน์จาก language models ทรงพลังอย่าง ChatGPT แก้ปัญหาในโลกจริง
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การออกแบบฐานข้อมูลใน SQL เพื่อประมวลผล จัดเก็บ และจัดระเบียบข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
ในคอร์ส Power BI แบบอินเทอร์แอคทีฟนี้ คุณจะเรียนรู้การใช้ Power Query Editor เพื่อแปลงและจัดรูปแบบข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
ค้นพบสาขาและรีโมตรีโพสำหรับการควบคุมเวอร์ชันในโปรเจกต์ซอฟต์แวร์และข้อมูลแบบร่วมมือด้วย Git!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้แนวคิดหลักของการสร้างแบบจำลองข้อมูลบน Power BI
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ค้นพบสิ่งที่ต้องใช้ในการขยายสเกลเอเจนต์ AI พร้อมความช่วยเหลือเล็กน้อยจากเฟรมเวิร์กอย่าง MCP และ A2A
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีสร้างการแสดงผลข้อมูลที่ให้ข้อมูลและน่าสนใจใน Python โดยใช้ไลบรารี Seaborn
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
คุณจะสำรวจชุดข้อมูลจากบริษัทสมมติชื่อ Databel ใน Power BI และต้องหาสาเหตุที่ลูกค้ากำลังเลิกใช้บริการ
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
นำทางและใช้งานคลังโมเดลและชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีอยู่บน Hugging Face Hub
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีใช้ฟีเจอร์ต่างๆ ของ GitHub, นำทางอินเทอร์เฟซ และทำงานร่วมกันในงานประจำวัน
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้ส่วนประกอบสำคัญของการสร้างวัฒนธรรมข้อมูลที่แข็งแกร่งภายในองค์กร
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
เริ่มต้นเส้นทางสู่การสำรวจและสร้างภาพข้อมูลของคุณด้วย tidyverse ชุดเครื่องมือ data science ทรงพลังและได้รับความนิยมใน R
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้ Java ตั้งแต่พื้นฐานด้วยคอร์สสำหรับผู้เริ่มต้นนี้ พร้อมฝึกแนวคิดและทักษะการเขียนโปรแกรมที่จำเป็น
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ต่อยอดเส้นทางสู่การเป็น R ninja ด้วยการเรียนรู้เกี่ยวกับคำสั่งเงื่อนไข ลูป และฟังก์ชันเวกเตอร์
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ยกระดับทักษะการเล่าเรื่องด้วยข้อมูลของคุณ และค้นพบวิธีเล่าเรื่องราวที่ยอดเยี่ยมเพื่อขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงกับผู้ชมของคุณ
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
ปลดล็อกพลังของ ChatGPT ด้วยพรอมต์ที่ดีกว่า คำตอบแม่นยำ และการใช้ AI อย่างปลอดภัย เพิ่มประสิทธิภาพและใช้ประโยชน์จากการสนทนากับ AI ให้ได้มากที่สุด!
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีสร้าง ปรับแต่ง และแชร์การแสดงภาพข้อมูลด้วย Matplotlib
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
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