คอร์ส
AI-Assisted Coding for Developers
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 800 รีวิว
Boost your coding with AI—guide your coding assistant to write, test, and document code effectively.
ปัญญาประดิษฐ์
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Boost your coding with AI—guide your coding assistant to write, test, and document code effectively.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to blend business, data, and AI, and set goals to drive success with an effectively scalable AI Strategy.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Gain an introduction to data governance, exploring its meaning, purpose, and how to implement a data governance framework.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn vibe coding with Replit. Build apps like a Typeform clone, and master securing and deploying Replit apps.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn the skills needed to create impactful dashboards. Understand dashboard design fundamentals, visual analytics components, and dashboard types.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Explore the basics of data quality management. Learn the key concepts, dimensions, and techniques for monitoring and improving data quality.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Discover modern data architectures key components, from ingestion and serving to governance and orchestration.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn the fundamentals of AI security to protect systems from threats, align security with business goals, and mitigate key risks.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Understand the fundamentals of Machine Learning and how its applied in the business world.
Machine Learning
คอร์ส
จัดการ AI Act ของคุณให้พร้อม! เข้าใจภาระผูกพัน ความเสี่ยง และข้อกำหนดของ EU AI Act
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Data storytelling is a high-demand skill that elevates analytics. Learn narrative building and visualizations in this course with a college major dataset!
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Explore AI and data monetization strategies, build ethical infrastructures, and align products with business goals.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Explore data ethics with this comprehensive introductory course, covering principles, AI ethics, and practical skills to ensure responsible data use.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Discover how to make better business decisions by applying practical data frameworks—no coding required.
ความเป็นผู้นำ
คอร์ส
Learn the theory behind responsibly managing your data for any AI project, from start to finish and beyond.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Master the key concepts of data management, from life cycle stages to security and governance.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Understand the role and real-world realities of Explainable Artificial Intelligence (XAI) with this beginner friendly course.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
In this Introduction to DevOps, you’ll master the DevOps basics and learn the key concepts, tools, and techniques to improve productivity.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn about data science for managers and businesses and how to use data to strengthen your organization.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Practice data storytelling using real-world examples! Communicate complex insights effectively with a dataset of certified green businesses.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.
Machine Learning
คอร์ส
Learn how to use GPT tools responsibly and confidently. Discover how these tools work and techniques for writing prompts and evaluating outputs.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn AI governance with Collibra. Build, embed, and scale responsible AI using tools, frameworks, and MLOps workflows.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Gain a clear understanding of GDPR principles and how to set up GDPR-compliant processes in this comprehensive course.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Shift to an MLOps mindset, enabling you to train, document, maintain, and scale your machine learning models to their fullest potential.
Machine Learning
คอร์ส
Discover how Marketing Analysts use data to understand customers and drive business growth.
ความเป็นผู้นำ
คอร์ส
Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.
Machine Learning
คอร์ส
Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.
การเงินประยุกต์
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