คอร์ส
กรณีศึกษาด้าน Data Literacy: การวิเคราะห์การทำงานจากระยะไกล
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 3,613 รีวิว
พัฒนาทักษะการรู้เท่าทันข้อมูลด้วยการวิเคราะห์นโยบายการทำงานทางไกล
ความรู้ด้านข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
พัฒนาทักษะการรู้เท่าทันข้อมูลด้วยการวิเคราะห์นโยบายการทำงานทางไกล
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของ data governance สำรวจความหมาย วัตถุประสงค์ และวิธีนำกรอบงาน data governance ไปใช้
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีเป็นผู้พิทักษ์ข้อมูลและรักษาข้อมูลให้ปลอดภัยด้วยคอร์สอินเทอร์แอคทีฟสำหรับผู้เริ่มต้นนี้
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีผสานธุรกิจ ข้อมูล และ AI พร้อมกำหนดเป้าหมายเพื่อขับเคลื่อนความสำเร็จด้วยกลยุทธ์ AI ที่ปรับขยายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของความปลอดภัย AI เพื่อปกป้องระบบจากภัยคุกคาม สอดคล้องความปลอดภัยกับเป้าหมายธุรกิจ และลดความเสี่ยงสำคัญ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
สำรวจพื้นฐานของการจัดการคุณภาพข้อมูล เรียนรู้แนวคิด มิติ และเทคนิคสำคัญสำหรับการติดตามและปรับปรุงคุณภาพข้อมูล
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้ทักษะที่จำเป็นในการสร้างแดชบอร์ดที่ทรงพลัง เข้าใจพื้นฐานการออกแบบแดชบอร์ด องค์ประกอบการวิเคราะห์เชิงภาพ และประเภทของแดชบอร์ด
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เรียนรู้การกำกับดูแล AI ด้วย Collibra สร้าง ฝัง และขยาย Responsible AI ด้วยเครื่องมือ เฟรมเวิร์ก และเวิร์กโฟลว์ MLOps
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ค้นพบองค์ประกอบสำคัญของสถาปัตยกรรมข้อมูลสมัยใหม่ ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูลและการให้บริการ ไปจนถึงการกำกับดูแลและการประสานงาน
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
สำรวจกลยุทธ์การสร้างรายได้จาก AI และข้อมูล สร้างโครงสร้างพื้นฐานที่มีจริยธรรม และปรับผลิตภัณฑ์ให้สอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้ทฤษฎีเบื้องหลังการจัดการข้อมูลอย่างรับผิดชอบสำหรับโปรเจกต์ AI ใดๆ ตั้งแต่ต้นจนจบและต่อเนื่องไปอีก
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีใช้เครื่องมือ GPT อย่างรับผิดชอบและมั่นใจ ค้นพบวิธีการทำงานของเครื่องมือเหล่านี้และเทคนิคสำหรับการเขียนพรอมต์และประเมินผลลัพธ์
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
เข้าใจบทบาทและความจริงในโลกจริงของ Explainable Artificial Intelligence (XAI) ด้วยคอร์สสำหรับผู้เริ่มต้นนี้
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เข้าใจพื้นฐานของ Machine Learning และวิธีนำไปใช้ในโลกธุรกิจ
Machine Learning
คอร์ส
เชี่ยวชาญแนวคิดหลักของการจัดการข้อมูล ตั้งแต่ขั้นตอนวงจรชีวิตไปจนถึงความปลอดภัยและธรรมาภิบาล
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
จัดการ AI Act ของคุณให้พร้อม! เข้าใจภาระผูกพัน ความเสี่ยง และข้อกำหนดของ EU AI Act
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
สำรวจจริยธรรมข้อมูลด้วยหลักสูตรแนะนำฉบับครบถ้วน ครอบคลุมหลักการ จริยธรรม AI และทักษะปฏิบัติ เพื่อการใช้ข้อมูลอย่างรับผิดชอบ
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
ใช้ AI ในทุกขั้นตอนของการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ เขียนพรอมต์ให้คมขึ้น ตรวจสอบคุณภาพข้อมูล ค้นหาอินไซต์ที่คุ้มค่าต่อการตามต่อ และส่งมอบงานที่คุณไว้ใจได้
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn about data science for managers and businesses and how to use data to strengthen your organization.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
ค้นพบวิธีตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้นด้วยการใช้กรอบงานข้อมูลเชิงปฏิบัติ—ไม่ต้องเขียนโค้ด
ความเป็นผู้นำ
คอร์ส
Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ในบทนำสู่ DevOps นี้ คุณจะเชี่ยวชาญพื้นฐานของ DevOps และเรียนรู้แนวคิด เครื่องมือ และเทคนิคสำคัญเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะได้สำรวจเฟรมเวิร์ก MLOps สมัยใหม่ ครอบคลุมวงจรชีวิตและการนำโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงไปใช้งาน
Machine Learning
คอร์ส
Practice data storytelling using real-world examples! Communicate complex insights effectively with a dataset of certified green businesses.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
เข้าใจหลักการ GDPR อย่างชัดเจน และเรียนรู้วิธีตั้งค่ากระบวนการที่สอดคล้องกับ GDPR ในคอร์สที่ครอบคลุมนี้
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การใช้ AI เป็นพาร์ตเนอร์วิศวกรรมอาวุโสสำหรับการวิเคราะห์โค้ด การเพิ่มประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ค้นพบว่า Marketing Analysts ใช้ข้อมูลเพื่อทำความเข้าใจลูกค้าและขับเคลื่อนการเติบโตของธุรกิจอย่างไร
ความเป็นผู้นำ
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
เรียนรู้ความท้าทายของการมอนิเตอร์โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในโปรดักชัน รวมถึง data drift และ concept drift และวิธีรับมือกับการเสื่อมประสิทธิภาพของโมเดล
Machine Learning
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