คอร์ส
Data Visualization in KNIME
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 196 รีวิว
Learn to create compelling data visualizations with KNIME, covering charts, components, and dashboards.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Learn to create compelling data visualizations with KNIME, covering charts, components, and dashboards.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.
Machine Learning
คอร์ส
Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
GAMs model relationships in data as nonlinear functions that are highly adaptable to different types of data science problems.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.
Cloud
คอร์ส
Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
การนำเข้าและทำความสะอาดข้อมูล
คอร์ส
Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
Cloud
คอร์ส
Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Discover how to talk to your data using text-to-query AI agents with MongoDB and LangGraph.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to solve increasingly complex problems using simulations to generate and analyze data.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Use survival analysis to work with time-to-event data and predict survival time.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn the bag of words technique for text mining with R.
Machine Learning
คอร์ส
Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
Machine Learning
คอร์ส
Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Automate data manipulation with KNIME, mastering merging, aggregation, database workflows, and advanced file handling.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to effectively and efficiently join datasets in tabular format using the Python Pandas library.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
การรายงาน
คอร์ส
In this course youll learn how to use data science for several common marketing tasks.
Machine Learning
คอร์ส
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!
การรายงาน
คอร์ส
In ecommerce, increasing sales and reducing expenses are top priorities. In this case study, youll investigate data from an online pet supply company.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Discover the power of discrete-event simulation in optimizing your business processes. Learn to develop digital twins using Pythons SimPy package.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Cloud
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