คอร์ส
Intermediate Portfolio Analysis in R
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 68 รีวิว
Advance you R finance skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
การเงินประยุกต์
คอร์สด้าน Data, AI และ Cloud
เชี่ยวชาญทักษะที่สำคัญดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
- เรียนในจังหวะของตัวเอง
- รับประสบการณ์ปฏิบัติจริง
- เรียนบทสั้น ๆ ขนาดพอดีคำจนครบ
สร้างบัญชีฟรีของคุณ
ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติมหรือ
เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา
38 คอร์ส
คอร์ส
Financial Forecasting in Python
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 88 รีวิว
Step into the role of CFO and learn how to advise a board of directors on key metrics while building a financial forecast.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Loan Amortization in Google Sheets
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 45 รีวิว
Learn how to build an amortization dashboard in Google Sheets with financial and conditional formulas.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Bond Valuation and Analysis in Python
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 67 รีวิว
Learn how bonds work and how to price them and assess some of their risks using the numpy and numpy-financial packages.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Case Study: Net Revenue Management in Google Sheets
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.4+
- 17 รีวิว
You will use Net Revenue Management techniques in Google Sheets for a Fast Moving Consumer Goods company.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Financial Trading in R
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 72 รีวิว
This course covers the basics of financial trading and how to use quantstrat to build signal-based trading strategies.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Life Insurance Products Valuation in R
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 47 รีวิว
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
การเงินประยุกต์
การเงินประยุกต์
FAQs
วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?
data science เป็นสาขาความเชี่ยวชาญที่มุ่งเน้นการรับข้อมูลจากข้อมูล โดยใช้ทักษะการเขียนโปรแกรม วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และอื่น ๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง
จะเรียน data science ได้อย่างไร?
คุณจะต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรมเช่น Python หรือ R และฝึกฝนหลักการของคณิตศาสตร์และสถิติ ความรู้เกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือ data science ก็จำเป็นเช่นกัน มีหลายวิธีในการเรียน data science นอกจากการศึกษาแบบเป็นทางการ เช่น ปริญญาหรือการเรียนในมหาวิทยาลัย ยังมีแหล่งข้อมูลอื่น ๆ อีกมากมายที่ช่วยให้คุณเรียนในจังหวะของตัวเอง ทั้งคอร์สออนไลน์ บทช่วยสอน หนังสือ วิดีโอ และอื่น ๆ
ต้องการทักษะอะไรสำหรับ data science?
นอกจากความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมในภาษาเช่น Python, R และ SQL วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการความสามารถในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความรู้ด้าน data visualization การจัดการข้อมูล และการจัดการฐานข้อมูล ทักษะด้าน machine learning และ deep learning ก็อาจเป็นประโยชน์เช่นกัน
ฉันสามารถใช้ data science เพื่ออะไรได้บ้าง?
ในแง่วิชาชีพ เกือบทุกอุตสาหกรรมสามารถใช้ data science ได้ในระดับหนึ่ง องค์กรด้านสุขภาพใช้ data science เพื่อตรวจจับและรักษาโรค ในขณะที่บริษัทการเงินใช้เพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง ทุกประเภทอุตสาหกรรมใช้ data science สำหรับการตลาด เช่น การสร้างระบบแนะนำและการวิเคราะห์การสูญเสียลูกค้า
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นอาชีพที่ดีหรือเปล่า?
ใช่ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่เติบโตเร็วที่สุดทั้งในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก และยังเป็นหนึ่งในอาชีพที่มีรายได้สูงที่สุดอีกด้วย จากข้อมูลของ Payscale นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์มีรายได้เฉลี่ย $97,609 และได้รับคะแนนความพึงพอใจสี่ดาวจากห้าดาวในสหรัฐอเมริกา
การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นยากหรือไม่?
มีสิ่งสองสามอย่างที่ต้องพิจารณา ประการแรก ปริญญาด้าน data science อาจมีการแข่งขันสูงในการเข้าเรียน มักต้องการเกรดที่ดีอย่างสม่ำเสมอ ในทำนองเดียวกัน ทักษะหลายอย่างที่จำเป็นสำหรับ data science ต้องการการศึกษาและความอดทนมาก อาจใช้เวลาหลายเดือนเพื่อฝึกฝนพื้นฐานที่จำเป็นทั้งหมด รวมถึงประสบการณ์ปฏิบัติจริงมากมายเพื่อให้ได้ตำแหน่งระดับเริ่มต้น
data science ต้องเขียนโค้ดหรือไม่?
ใช่ คุณจะต้องมีประสบการณ์เขียนโค้ดในภาษาต่างๆ เช่น Python, R, SQL, Java และ C/C++ อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก Python มีไวยากรณ์ที่ค่อนข้างเรียบง่าย จึงมักเป็นตัวเลือกแรกสำหรับผู้เริ่มต้น
ใช้เวลานานแค่ไหนในการเป็น data scientist?
สำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์การเขียนโค้ดและ/หรือพื้นฐานคณิตศาสตร์มาก่อน โดยทั่วไปอาจต้องใช้เวลาศึกษาอย่างเข้มข้น 7 ถึง 12 เดือนเพื่อให้ถึงระดับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมือใหม่ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้คือการเรียนรู้เพียงแค่ทฤษฎีของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจยังไม่เพียงพอที่จะทำให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แท้จริง
หัวข้อใดบ้างที่ฉันสามารถเรียนได้ใน data science?
เมื่อเชี่ยวชาญพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว คุณสามารถเจาะลึกในสาขาที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น machine learning, ปัญญาประดิษฐ์, การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่, business analytics, data mining และอื่นๆ อีกมากมาย
พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา