Courses
Dashboard Design Concepts
- พื้นฐานระดับทักษะ
- 4.8+
- 2.2K
Learn the skills needed to create impactful dashboards. Understand dashboard design fundamentals, visual analytics components, and dashboard types.
การแสดงภาพข้อมูล
ติดตามวิดีโอสั้นๆ ที่นำเสนอโดยผู้เชี่ยวชาญ จากนั้นฝึกฝนสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดแบบโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
Courses
Learn the skills needed to create impactful dashboards. Understand dashboard design fundamentals, visual analytics components, and dashboard types.
การแสดงภาพข้อมูล
Courses
Boost your coding with AI—guide your coding assistant to write, test, and document code effectively.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Discover how to become a data defender and keep data safe and secure with this beginner-friendly interactive course.
การจัดการข้อมูล
Courses
Explore the basics of data quality management. Learn the key concepts, dimensions, and techniques for monitoring and improving data quality.
การจัดการข้อมูล
Courses
Understand the fundamentals of Machine Learning and how its applied in the business world.
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
Discover modern data architectures key components, from ingestion and serving to governance and orchestration.
วิศวกรรมข้อมูล
Courses
Master Responsible AI Practices with this comprehensive course, featuring real-world case studies and interactive content.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Explore data ethics with this comprehensive introductory course, covering principles, AI ethics, and practical skills to ensure responsible data use.
ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล
Courses
Data storytelling is a high-demand skill that elevates analytics. Learn narrative building and visualizations in this course with a college major dataset!
ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล
Courses
Explore AI and data monetization strategies, build ethical infrastructures, and align products with business goals.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Master the key concepts of data management, from life cycle stages to security and governance.
การจัดการข้อมูล
Courses
In this Introduction to DevOps, you’ll master the DevOps basics and learn the key concepts, tools, and techniques to improve productivity.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Courses
Get your AI Act together! Understand the obligations, risks, and requirements of the EU AI Act.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Learn vibe coding with Replit. Build apps like a Typeform clone, and master securing and deploying Replit apps.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Discover how to make better business decisions by applying practical data frameworks—no coding required.
ความเป็นผู้นำ
Courses
Learn the theory behind responsibly managing your data for any AI project, from start to finish and beyond.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Learn the fundamentals of AI security to protect systems from threats, align security with business goals, and mitigate key risks.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Learn about data science for managers and businesses and how to use data to strengthen your organization.
ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล
Courses
Learn how to use GPT tools responsibly and confidently. Discover how these tools work and techniques for writing prompts and evaluating outputs.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Learn AI governance with Collibra. Build, embed, and scale responsible AI using tools, frameworks, and MLOps workflows.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Practice data storytelling using real-world examples! Communicate complex insights effectively with a dataset of certified green businesses.
ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล
Courses
Understand the role and real-world realities of Explainable Artificial Intelligence (XAI) with this beginner friendly course.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Discover how Marketing Analysts use data to understand customers and drive business growth.
ความเป็นผู้นำ
Courses
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.
ปัญญาประดิษฐ์
Courses
Gain a clear understanding of GDPR principles and how to set up GDPR-compliant processes in this comprehensive course.
ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล
Courses
Solidify your decision science skills by designing data-informed frameworks and implementing efficient solutions.
ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล
Courses
Shift to an MLOps mindset, enabling you to train, document, maintain, and scale your machine learning models to their fullest potential.
การเรียนรู้ของเครื่อง
Courses
Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.
การเงินประยุกต์
Courses
Get to know the Google Cloud Platform (GCP) with this course on storage, data handling, and business modernization using GCP.
คลาวด์
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