คอร์ส
Introduction to the Tidyverse
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 1,116 รีวิว
Get started on the path to exploring and visualizing your own data with the tidyverse, a powerful and popular collection of data science tools within R.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Get started on the path to exploring and visualizing your own data with the tidyverse, a powerful and popular collection of data science tools within R.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn how to use GitHubs various features, navigate the interface and perform everyday collaborative tasks.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn how to create queries for analytics and data engineering with window functions, the SQL secret weapon!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn the key components of building a strong data culture within an organization.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.
Machine Learning
คอร์ส
Continue your journey to becoming an R ninja by learning about conditional statements, loops, and vector functions.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn Java from the ground up with this beginner-friendly course, mastering essential programming concepts and skills.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Elevate your data storytelling skills and discover how to tell great stories that drive change with your audience.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Learn how to create, customize, and share data visualizations using Matplotlib.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Unlock the power of ChatGPT with better prompts, accurate responses, and safe AI use. Improve efficiency and get the most from AI conversations!
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to import data into Python from various sources, such as Excel, SQL, SAS and right from the web.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn how to create a range of visualizations in Excel for different data layouts, ensuring you incorporate best practices to help you build dashboards.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Explore data structures such as linked lists, stacks, queues, hash tables, and graphs; and search and sort algorithms!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn how to translate business questions to well-formed analytical questions and select the right analytical solutions.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Continue to build your modern Data Science skills by learning about iterators and list comprehensions.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Dive into the exciting world of APIs as we introduce you to the basics of consuming and working with Web APIs using Python.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn the art of writing your own functions in Python, as well as key concepts like scoping and error handling.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn the most important PostgreSQL functions for manipulating, processing, and transforming data.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Improve your Python data importing skills and learn to work with web and API data.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Explore Excel Power Query for advanced data transformation and cleansing to boost your decision-making and analysis.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Discover the world of Amazon Web Services (AWS) and understand why its at the forefront of cloud computing.
Cloud
คอร์ส
Enter the world of Alteryx Designer and learn how to navigate the tool to load, prepare, and aggregate data.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
This course will take you from Snowflakes foundational architecture to mastering advanced SnowSQL techniques.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เริ่มต้นกับ n8n และเรียนรู้การสร้างเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติด้วยทริกเกอร์ ตรรกะ API และ AI—ไม่ต้องเขียนโค้ด!
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างการแสดงผลข้อมูลที่สวยงามและมีความหมายด้วย ggplot2 โดยเข้าใจไวยากรณ์ของกราฟิก
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn the architecture behind GPT models and master advanced prompt crafting to unlock ChatGPTs full potential.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to use Claude for everyday work tasks, understand core features, and explore resources for more advanced learning on other topics.
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