คอร์ส
Work with Gemini Models in BigQuery
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 19 รีวิว
Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.
Cloud
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.
Cloud
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
Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองข้อมูลการเลือกของลูกค้าใน R
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn to build simple models of market response to increase the effectiveness of your marketing plans.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การคาดการณ์อัตราการคลิกโฆษณาและสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงพื้นฐานใน Python เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโฆษณาให้ดีขึ้น
Machine Learning
คอร์ส
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การทำนายป้ายกำกับของโหนดในเครือข่ายด้วยการเรียนรู้เครือข่ายและการสกัดคุณลักษณะเชิงพรรณนาจากเครือข่าย
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
Cloud
คอร์ส
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
Cloud
คอร์ส
คุณสงสัยเกี่ยวกับการทำงานภายในของโมเดลที่อยู่เบื้องหลังผลิตภัณฑ์อย่าง Google Translate หรือไม่?
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้กลยุทธ์การตอบคำถามความน่าจะเป็นใน R ด้วยการแก้ปริศนาความน่าจะเป็นหลากหลายแบบ
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Put Snowflake CoCo to work in your terminal: explore data, run AI functions over text, and build scripts and pipelines while you stay in control.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้ mixture models: กรอบสถิติที่สะดวกและเป็นทางการสำหรับ probabilistic clustering และ classification
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างแอปพลิเคชัน LLM แบบสนทนา พร้อมเอาต์พุตแบบมีโครงสร้างที่เชื่อถือได้ ประวัติการสนทนาที่บันทึกต่อเนื่อง และสตรีมมิงแบบเรียลไทม์
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
เรียนรู้วิธีวัดและยกระดับคุณภาพแอปพลิเคชัน LLM อย่างเป็นระบบ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การใช้ Claude เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและนำไปใช้ได้จริง
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
พัฒนาวิจารณญาณในการใช้ AI ในงานอย่างปลอดภัย มีจริยธรรม และรับผิดชอบ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีบันทึกงานที่ทำซ้ำไว้ใน Skill เพื่อให้ Claude ทำตามที่คุณต้องการได้ทุกครั้ง จากนั้นปรับปรุง Skill และแชร์กับทีมของคุณ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การติดตั้งและปรับแต่ง plugins ที่มีอยู่ พร้อมสร้าง plugins ของคุณเองด้วย Claude Cowork
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เข้าใจต้นทุนของทุกบทสนทนา AI และสร้างนิสัยใช้แพ็กเกจให้คุ้มขึ้น โดยไม่ลดคุณภาพ
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
เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน