คอร์ส
Strategies for Cloud Security Risk Management
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 5
- 2 รีวิว
This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
Cloud
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
Cloud
คอร์ส
You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.
Cloud
คอร์ส
It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การทำนายป้ายกำกับของโหนดในเครือข่ายด้วยการเรียนรู้เครือข่ายและการสกัดคุณลักษณะเชิงพรรณนาจากเครือข่าย
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
Cloud
คอร์ส
ประยุกต์ใช้แนวคิดพื้นฐานของการวิเคราะห์เครือข่ายกับชุดข้อมูลจริงขนาดใหญ่ในกรณีศึกษา 4 แบบ
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
Cloud
คอร์ส
This course introduces you to the core features and functionalities of Gemini Code Assist, an AI-powered app development collaborator for Google Cloud.
Cloud
คอร์ส
In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, and more in an interactive capstone project.
Cloud
คอร์ส
Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
Cloud
คอร์ส
Use Agent Search on Gemini Enterprise Agent Platform to provide your website users a generative search experience.
Cloud
คอร์ส
This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices.
Cloud
คอร์ส
Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
Cloud
คอร์ส
Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Develop the judgment to use AI safely, ethically, and responsibly in your work.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to build agentic systems using LangGraph.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Understand what drives the cost of every AI conversation, and build habits that get more out of your plan without giving up quality.
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