คอร์ส
Life Insurance Products Valuation in R
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 47 รีวิว
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
การเงินประยุกต์
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Analyze data with functions, visualize it with charts, and master search, validation, and formatting in Google Sheets.
Cloud
คอร์ส
Learn to build simple models of market response to increase the effectiveness of your marketing plans.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Cloud
คอร์ส
Manipulate text data, analyze it and more by mastering regular expressions and string distances in R.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Cloud
คอร์ส
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Cloud
คอร์ส
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Cloud
คอร์ส
Learn defensive programming in R to make your code more robust.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
การเงินประยุกต์
คอร์ส
In this course, youll learn how to implement more advanced Bayesian models using RJAGS.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn how to prepare and organize your data for predictive analytics.
Machine Learning
คอร์ส
Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn to create animated graphics and linked views entirely in R with plotly.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Are you curious about the inner workings of the models that are behind products like Google Translate?
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Cloud
คอร์ส
Learn to optimize, scale, and test Polars data pipelines for production-ready performance.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Master data visualization in Julia. Learn how to make stunning plots while understanding when and how to use them.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn how to create interactive data visualizations, including building and connecting widgets using Bokeh!
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Cloud
คอร์ส
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Cloud
คอร์ส
Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn how to visualize big data in R using ggplot2 and trelliscopejs.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Predict employee turnover and design retention strategies.
Machine Learning
คอร์ส
Learn mixture models: a convenient and formal statistical framework for probabilistic clustering and classification.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
ปัญญาประดิษฐ์
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