คอร์ส
Reshaping Data with tidyr
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 452 รีวิว
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
การจัดการข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Reshape DataFrames from a wide to long format, stack and unstack rows and columns, and wrangle multi-index DataFrames.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
In this course, youll learn the basics of relational databases and how to interact with them.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Unlock Alteryx for data transformation, mastering Crosstab, Transpose, and workflow optimization in this interactive course.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to create pivot tables and quickly organize thousands of data points with just a few clicks.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Orchestrate data using unions, joins, parsing, and performance optimization in Alteryx.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Sharpen your skills in Oracle SQL including SQL basics, aggregating, combining, and customizing data.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Build SQL skills by writing AI prompts that generate queries for sorting, grouping, filtering, and categorizing data.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Analyze text data in R using the tidy framework.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to load, transform, and transcribe speech from raw audio files in Python.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Explore ways to work with date and time data in SQL Server for time series analysis
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to use Python scripts in Power BI for data prep, visualizations, and calculating correlation coefficients.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn the most important functions for manipulating, processing, and transforming data in SQL Server.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to segment customers in Python.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
การจัดการข้อมูล
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