ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
ตั้งแต่ customer lifetime value, การคาดการณ์ churn ไปจนถึง segmentation - เรียนรู้และนำ use cases ของ Machine Learning สำหรับ Marketing ไปใช้ใน Python
Machine Learning
คอร์ส
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การใช้ Amazon Bedrock เพื่อเข้าถึง foundation AI models และสร้างสรรค์ด้วย AI โดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อน
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้เทคนิคสำหรับการอนุมานทางสถิติบนข้อมูลเชิงตัวเลข
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีเขียน recursive queries และ query โครงสร้างข้อมูลแบบลำดับชั้น
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
สร้างเวิร์กโฟลว์ AI แบบ agentic ที่วางแผน ค้นหา จดจำ และทำงานร่วมกันได้ ด้วย LlamaIndex
ปัญญาประดิษฐ์
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ขยายชุดเครื่องมือ regression ของคุณด้วยโมเดล logistic และ Poisson และเรียนรู้การฝึก ทำความเข้าใจ ตรวจสอบความถูกต้อง และทำนายผลด้วยโมเดลเหล่านี้
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
ทำงานข้อมูลอัตโนมัติด้วย KNIME เชี่ยวชาญการรวมข้อมูล การสรุปรวม เวิร์กโฟลว์ฐานข้อมูล และการจัดการไฟล์ขั้นสูง
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Scaling with Google Cloud Operations
Cloud
คอร์ส
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างไปป์ไลน์ที่ทนทานต่อกาลเวลา
Machine Learning
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้การใช้และนำเสนอโมเดลโลจิสติกรีเกรสชันเพื่อการพยากรณ์
Machine Learning
คอร์ส
เตรียมพร้อมจัดหมวดหมู่! ในหลักสูตรนี้ คุณจะทำงานกับข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลข เช่น ตำแหน่งงานหรือคำตอบแบบสำรวจ โดยใช้ Tidyverse landscape
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
Cloud
คอร์ส
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
Cloud
คอร์ส
GAMs จำลองความสัมพันธ์ในข้อมูลเป็นฟังก์ชันไม่เชิงเส้นที่ปรับตัวได้สูงกับปัญหาวิทยาการข้อมูลหลากหลายประเภท
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
ในอีคอมเมิร์ซ การเพิ่มยอดขายและลดต้นทุนคือกุญแจสำคัญ วิเคราะห์ข้อมูลจากบริษัทจำหน่ายอุปกรณ์สัตว์เลี้ยงออนไลน์ด้วย Power BI
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เรียนรู้เกี่ยวกับ MLOps รวมถึงเครื่องมือและแนวปฏิบัติที่จำเป็นสำหรับการทำให้แอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงเป็นอัตโนมัติและขยายขนาดได้
Machine Learning
คอร์ส
This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
Cloud
คอร์ส
เพิ่มความคล่องตัวให้โปรเจกต์ AI ด้วยการสร้างโมเดลแบบโมดูลาร์และเชี่ยวชาญการปรับค่าให้เหมาะสมขั้นสูงด้วย PyTorch Lightning!
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เตรียมพร้อมสำหรับสัมภาษณ์สถิติ ด้วยการทบทวน conditional probabilities, A/B testing, bias-variance tradeoff และหัวข้อสำคัญอื่น ๆ
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Set up Snowflake CoCo Desktop, the AI IDE connected to your data, then guide it with rules, test web apps in its Agentic Browser, and automate prompts.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
วิเคราะห์กราฟอนุกรมเวลา ใช้กราฟสองส่วน และพัฒนาทักษะเพื่อรับมือปัญหาขั้นสูงใน network analytics
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn how to perform advanced dplyr transformations and incorporate dplyr and ggplot2 code in functions.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลเครือข่ายด้วยแพ็กเกจ igraph และสร้างกราฟเครือข่ายแบบโต้ตอบด้วย threejs
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
ค้นพบพลังของการจำลองเหตุการณ์ไม่ต่อเนื่องในการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทางธุรกิจของคุณ เรียนรู้การพัฒนา digital twins ด้วยแพ็กเกจ SimPy ของ Python
ความน่าจะเป็นและสถิติ
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
เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน