คอร์ส
Conditional Formatting in Google Sheets
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 91 รีวิว
Learn how to use conditional formatting with your data through built-in options and by creating custom formulas.
การจัดการข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Learn how to use conditional formatting with your data through built-in options and by creating custom formulas.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Dive into our Tableau case study on supply chain analytics. Tackle shipment, inventory management, and dashboard creation to drive business improvements.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn how to translate your SAS knowledge into R and analyze data using this free and powerful software language.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
In this course, youll prepare for the most frequently covered statistical topics from distributions to hypothesis testing, regression models, and much more.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Enhance your Tableau skills with this case study on inventory analysis. Analyze a dataset, create calculated fields, and create visualizations.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn how to analyse and interpret ChIP-seq data with the help of Bioconductor using a human cancer dataset.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
In this course youll learn how to apply machine learning in the HR domain.
Machine Learning
คอร์ส
Gain an overview of all the skills and tools needed to excel in Natural Language Processing in R.
Machine Learning
คอร์ส
Learn how bonds work and how to price them and assess some of their risks using the numpy and numpy-financial packages.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
In this course youll learn how to create static and interactive dashboards using flexdashboard and shiny.
การรายงาน
คอร์ส
Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.
Cloud
คอร์ส
Learn how to leverage Bayesian estimation methods to make better inferences about linear regression models.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
Cloud
คอร์ส
Practice Tableau with our healthcare case study. Analyze data, uncover efficiency insights, and build a dashboard.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
Cloud
คอร์ส
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
Cloud
คอร์ส
Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.
การรายงาน
คอร์ส
Analyze time series graphs, use bipartite graphs, and gain the skills to tackle advanced problems in network analytics.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Advance your Alteryx skills with real fitness data to develop targeted marketing strategies and innovative products!
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
You will use Net Revenue Management techniques in Google Sheets for a Fast Moving Consumer Goods company.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
This course covers the basics of financial trading and how to use quantstrat to build signal-based trading strategies.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn how to analyze survey data with Python and discover when it is appropriate to apply statistical tools that are descriptive and inferential in nature.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
Cloud
คอร์ส
Elevate your analysis with this hands-on course using SQL with DataLab workbooks.
การรายงาน
คอร์ส
Learn how to perform advanced dplyr transformations and incorporate dplyr and ggplot2 code in functions.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
Cloud
คอร์ส
Take your Julia skills to the next level with our intermediate Julia course. Learn about loops, advanced data structures, timing, and more.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn to analyze, plot, and model multivariate data.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
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