คอร์ส
ETL and ELT in Python
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 2,494 รีวิว
Learn to build effective, performant, and reliable data pipelines using Extract, Transform, and Load principles.
วิศวกรรมข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Learn to build effective, performant, and reliable data pipelines using Extract, Transform, and Load principles.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn to write efficient code that executes quickly and allocates resources skillfully to avoid unnecessary overhead.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn cutting-edge methods for integrating external data with LLMs using Retrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to analyze a SQL table and report insights to management.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Take your Power BI visualizations up a level with the skills you already have. Learn alternative data storytelling techniques to simply building dashboards.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
In this course, youll learn how to use tree-based models and ensembles for regression and classification using scikit-learn.
Machine Learning
คอร์ส
Boost your coding with AI—guide your coding assistant to write, test, and document code effectively.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to use best practices to write maintainable, reusable, complex functions with good documentation.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Boost your Excel skills with advanced referencing, lookup, and database functions using practical exercises.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Enhance your reports with trend analysis techniques such as time series, decomposition trees, and key influencers.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
สร้าง API ระดับโปรดักชันที่แข็งแกร่งด้วย FastAPI เชี่ยวชาญ HTTP operations, validation และ async execution เพื่อสร้าง data และ ML pipelines ที่มีประสิทธิภาพ
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn the essentials of VMs, containers, Docker, and Kubernetes. Understand the differences to get started!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Integrate AI/LLM applications with APIs, databases, and filesystems easier than ever before with the Model Context Protocol (MCP).
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Continue your data visualization journey where youll learn practical techniques for incorporating DAX measures and progressive disclosure in your reports.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn how to deploy and maintain assets in Power BI. You’ll get to grips with the Power BI Service interface and key elements in it like workspaces.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how and when to use common hypothesis tests like t-tests, proportion tests, and chi-square tests in Python.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis with statsmodels in Python.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Level up your GitHub skills with our intermediate course on GitHub Projects, Administration, and advanced security features.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn about Excel financial modeling, including cash flow, scenario analysis, time value, and capital budgeting.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn Databricks SQL for data engineering, analytics, and real-time data workflows in the lakehouse architecture.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn how to clean and prepare your data for machine learning!
Machine Learning
คอร์ส
Get to grips with the foundational components of LangChain agents and build custom chat agents.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Discover how the Pinecone vector database is revolutionizing AI application development!
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Consolidate and extend your knowledge of Python data types such as lists, dictionaries, and tuples, leveraging them to solve Data Science problems.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
In this course, you will learn the fundamentals of Kubernetes and deploy and orchestrate containers using Manifests and kubectl instructions.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Master text analysis with essential NLP techniques from preprocessing to advanced transformer models.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn how to work with dates and times in Python.
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