Courses
Data-Driven Decision Making in SQL
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.6+
- 3K
Learn how to analyze a SQL table and report insights to management.
ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล
ติดตามวิดีโอสั้นๆ ที่นำเสนอโดยผู้เชี่ยวชาญ จากนั้นฝึกฝนสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดแบบโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
Courses
Learn how to analyze a SQL table and report insights to management.
ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล
Courses
Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
In this course, youll learn how to use tree-based models and ensembles for regression and classification using scikit-learn.
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
Leverage the OpenAI API to get your AI applications ready for production.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Boost your Excel skills with advanced referencing, lookup, and database functions using practical exercises.
การจัดการข้อมูล
Courses
Unlock more advanced AI applications, like semantic search and recommendation engines, using OpenAIs embedding model!
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Learn the essentials of VMs, containers, Docker, and Kubernetes. Understand the differences to get started!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
Learn cutting-edge methods for integrating external data with LLMs using Retrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis with statsmodels in Python.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
Courses
Learn how and when to use common hypothesis tests like t-tests, proportion tests, and chi-square tests in Python.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
Courses
Learn to use best practices to write maintainable, reusable, complex functions with good documentation.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
Consolidate and extend your knowledge of Python data types such as lists, dictionaries, and tuples, leveraging them to solve Data Science problems.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
Learn how to clean and prepare your data for machine learning!
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
Build robust, production-grade APIs with FastAPI, mastering HTTP operations, validation, and async execution to create efficient data and ML pipelines.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
In this course, you will learn the fundamentals of Kubernetes and deploy and orchestrate containers using Manifests and kubectl instructions.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
Master text analysis with essential NLP techniques from preprocessing to advanced transformer models.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
Courses
Learn about Excel financial modeling, including cash flow, scenario analysis, time value, and capital budgeting.
การเงินประยุกต์
Courses
Master GitHub Copilot to understand, write, and refine code with context, customization, and smart features.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Boost your coding with AI—guide your coding assistant to write, test, and document code effectively.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Learn how to use graphical and numerical techniques to begin uncovering the structure of your data.
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
Courses
Learn how to work with dates and times in Python.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
Level up your GitHub skills with our intermediate course on GitHub Projects, Administration, and advanced security features.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
Get to grips with the foundational components of LangChain agents and build custom chat agents.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Step right into the dynamic world of data modeling with Snowflake!
วิศวกรรมข้อมูล
Courses
Learn Databricks SQL for data engineering, analytics, and real-time data workflows in the lakehouse architecture.
วิศวกรรมข้อมูล
Courses
Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
Courses
Learn about the world of data engineering in this short course, covering tools and topics like ETL and cloud computing.
วิศวกรรมข้อมูล
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