คอร์ส
Structural Equation Modeling with lavaan in R
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.8+
- 74 รีวิว
Learn how to create and assess measurement models used to confirm the structure of a scale or questionnaire.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Learn how to create and assess measurement models used to confirm the structure of a scale or questionnaire.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn to set up a secure, efficient book recommendation app in Azure in this hands-on case study.
Cloud
คอร์ส
Learn about MLOps, including the tools and practices needed for automating and scaling machine learning applications.
Machine Learning
คอร์ส
Advance you R finance skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
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
Learn to easily summarize and manipulate lists using the purrr package.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn how to use plotly in R to create interactive data visualizations to enhance your data storytelling.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn to use the Bioconductor package limma for differential gene expression analysis.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Transition from MATLAB by learning some fundamental Python concepts, and diving into the NumPy and Matplotlib packages.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.
Machine Learning
คอร์ส
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
Cloud
คอร์ส
Learn how to use Python parallel programming with Dask to upscale your workflows and efficiently handle big data.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn how to use spaCy to build advanced natural language understanding systems, using both rule-based and machine learning approaches.
Machine Learning
คอร์ส
This course will introduce the support vector machine (SVM) using an intuitive, visual approach.
Machine Learning
คอร์ส
Learn to use the Census API to work with demographic and socioeconomic data.
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
Scaling with Google Cloud Operations
Cloud
คอร์ส
Explore HR data analysis in Tableau with this case study.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn the principles of feature engineering for machine learning models and how to implement them using the R tidymodels framework.
Machine Learning
คอร์ส
Discover what all of the DeepSeek hype was really about! Build applications using DeepSeeks R1 and V3 models.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.
Cloud
คอร์ส
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
This course will show you how to combine and merge datasets with data.table.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to build an amortization dashboard in Google Sheets with financial and conditional formulas.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn to process sensitive information with privacy-preserving techniques.
Machine Learning
คอร์ส
Learn to analyze and model customer choice data in R.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.
Cloud
คอร์ส
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Cloud
คอร์ส
Explore GDPR through real-world cases on data rights, breaches, and compliance challenges.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.
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