คอร์ส
Google Workspace End User: Google Meet
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 15 รีวิว
Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
Cloud
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
Cloud
คอร์ส
In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
Cloud
คอร์ส
Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
Cloud
คอร์ส
ยกระดับการวิเคราะห์ของคุณด้วยคอร์สลงมือทำนี้ที่ใช้ SQL กับสมุดงาน DataLab
การรายงาน
คอร์ส
Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
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 message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
Cloud
คอร์ส
Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
Cloud
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
Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
Cloud
คอร์ส
Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
เรียนรู้การวิเคราะห์ การพล็อต และการสร้างแบบจำลองข้อมูลหลายตัวแปร
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างแดชบอร์ดแบบคงที่และแบบโต้ตอบด้วย flexdashboard และ shiny
การรายงาน
คอร์ส
Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.
Cloud
คอร์ส
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
Cloud
คอร์ส
Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้วิธีวิเคราะห์กระบวนการทางธุรกิจใน R และดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จากชุดข้อมูลเหตุการณ์ขนาดมหึมา
การรายงาน
คอร์ส
เรียนรู้วิธีระบุปัจจัยขับเคลื่อนอุปสงค์ที่สำคัญ ดูผลกระทบตามฤดูกาล และคาดการณ์อุปสงค์ของลำดับชั้นผลิตภัณฑ์จากตัวอย่างจริง
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.
Cloud
คอร์ส
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Cloud
คอร์ส
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
Cloud
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีนำโมเดลเบย์เซียนขั้นสูงไปใช้ด้วย RJAGS
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
Cloud
คอร์ส
Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Cloud
คอร์ส
Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.
Cloud
คอร์ส
คุณสงสัยเกี่ยวกับการทำงานภายในของโมเดลที่อยู่เบื้องหลังผลิตภัณฑ์อย่าง Google Translate หรือไม่?
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
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