คอร์ส
Building AI Agents with Google ADK
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 531 รีวิว
Build a customer-support assistant step-by-step with Google’s Agent Development Kit (ADK).
ปัญญาประดิษฐ์
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Build a customer-support assistant step-by-step with Google’s Agent Development Kit (ADK).
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using Keras 2.0 in Python.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Discover modern data architectures key components, from ingestion and serving to governance and orchestration.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Build production-ready code with Cursor. Learn AI prompts, refactoring, testing, and advanced workflows.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Explore the latest techniques for running the Llama LLM locally and integrating it within your stack.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn how to use graphical and numerical techniques to begin uncovering the structure of your data.
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
Step right into the dynamic world of data modeling with Snowflake!
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn about the world of data engineering in this short course, covering tools and topics like ETL and cloud computing.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Building on your foundational Power Query in Excel knowledge, this intermediate course takes you to the next level of data transformation mastery
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn how to manipulate and visualize categorical data using pandas and seaborn.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn key object-oriented programming concepts, from basic classes and objects to advanced topics like inheritance and polymorphism.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn to acquire data from common file formats and systems such as CSV files, spreadsheets, JSON, SQL databases, and APIs.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.
Machine Learning
คอร์ส
In this course youll learn the basics of working with time series data.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.
การรายงาน
คอร์ส
Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to process, transform, and manipulate images at your will.
Machine Learning
คอร์ส
Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.
Machine Learning
คอร์ส
Learn the theory behind responsibly managing your data for any AI project, from start to finish and beyond.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Build on top of your Python skills for Finance, by learning how to use datetime, if-statements, DataFrames, and more.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Master multi-stage builds, Docker networking tools, and Docker Compose for optimal containerized applications!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Gain the essential skills using Scikit-learn, SHAP, and LIME to test and build transparent, trustworthy, and accountable AI systems.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Find tables, store and manage new tables and views, and write maintainable SQL code to answer business questions.
การรายงาน
คอร์ส
In this four-hour course, you’ll learn the basics of analyzing time series data in Python.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Implement experimental design setups and perform robust statistical analyses to make precise and valid conclusions!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn to start developing deep learning models with Keras.
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