คอร์ส
การแสดงภาพข้อมูลขนาดใหญ่ด้วย Trelliscope ใน R
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 54 รีวิว
สร้างภาพข้อมูลขนาดใหญ่ใน R ด้วย ggplot2 และ trelliscopejs
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
สร้างภาพข้อมูลขนาดใหญ่ใน R ด้วย ggplot2 และ trelliscopejs
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างกราฟิกเคลื่อนไหวและมุมมองที่เชื่อมโยงทั้งหมดใน R ด้วย plotly
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
ฝึกจัดการและแสดงภาพข้อมูล พร้อมทดสอบทางสถิติผ่านกรณีศึกษา HR analytics
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
ค้นพบวิธีพูดคุยกับข้อมูลของคุณด้วยเอเจนต์ AI แบบ text-to-query ด้วย MongoDB และ LangGraph
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การใช้การเขียนโปรแกรมแบบขนานด้วย Python กับ Dask เพื่อยกระดับเวิร์กโฟลว์และจัดการบิ๊กดาต้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้การวิเคราะห์ การพล็อต และการสร้างแบบจำลองข้อมูลหลายตัวแปร
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
คอร์สนี้ครอบคลุมพื้นฐานของการเทรดทางการเงินและวิธีใช้ quantstrat เพื่อสร้างกลยุทธ์การเทรดแบบอิงสัญญาณ
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
Cloud
คอร์ส
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Cloud
คอร์ส
สร้าง AI agent ด้านการดูแลสุขภาพด้วย Haystack เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สสำหรับจัดการ LLMs และคอมโพเนนต์ภายนอก
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Cloud
คอร์ส
Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
Cloud
คอร์ส
ฝึกใช้แพ็กเกจ Bioconductor limma วิเคราะห์การแสดงออกของยีนแบบแตกต่าง
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
ค้นพบว่า DeepSeek ที่ถูกพูดถึงกันมากนั้นจริงๆ แล้วเกี่ยวกับอะไร! สร้างแอปพลิเคชันด้วยโมเดล R1 และ V3 ของ DeepSeek
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ประยุกต์ใช้แนวคิดพื้นฐานของการวิเคราะห์เครือข่ายกับชุดข้อมูลจริงขนาดใหญ่ในกรณีศึกษา 4 แบบ
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
ยกระดับทักษะ Tableau ของคุณด้วยกรณีศึกษาการวิเคราะห์สินค้าคงคลัง วิเคราะห์ชุดข้อมูล สร้างฟิลด์ที่คำนวณแล้ว และสร้างการแสดงผลข้อมูล
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
Cloud
คอร์ส
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้วิธีวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python และค้นพบว่าเมื่อใดควรใช้เครื่องมือทางสถิติทั้งเชิงพรรณนาและเชิงอนุมาน
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้การสรุปและจัดการรายการได้อย่างง่ายดายด้วยแพ็กเกจ purrr
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้หลักการ feature engineering สำหรับโมเดล machine learning และวิธีนำไปใช้ด้วย R tidymodels framework
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้วิธีวิเคราะห์และตีความข้อมูล ChIP-seq ด้วย Bioconductor โดยใช้ชุดข้อมูลมะเร็งของมนุษย์
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
Cloud
คอร์ส
Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
Cloud
คอร์ส
ฝึกใช้ Tableau กับกรณีศึกษาด้านการดูแลสุขภาพของเรา วิเคราะห์ข้อมูล ค้นพบข้อมูลเชิงลึกด้านประสิทธิภาพ และสร้างแดชบอร์ด
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
Cloud
คอร์ส
A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
Cloud
คอร์ส
กำหนดและประมาณค่าโมเดล GARCH เพื่อพยากรณ์ความผันผวนที่เปลี่ยนแปลงตามเวลาและ value-at-risk
การเงินประยุกต์
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