คอร์ส
การออกแบบระบบ Agentic ด้วย LangChain
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 2,451 รีวิว
เข้าใจองค์ประกอบพื้นฐานของ LangChain agents และสร้าง chat agents แบบกำหนดเอง
ปัญญาประดิษฐ์
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
เข้าใจองค์ประกอบพื้นฐานของ LangChain agents และสร้าง chat agents แบบกำหนดเอง
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
สร้าง API ระดับโปรดักชันที่แข็งแกร่งด้วย FastAPI เชี่ยวชาญ HTTP operations, validation และ async execution เพื่อสร้าง data และ ML pipelines ที่มีประสิทธิภาพ
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ค้นพบองค์ประกอบสำคัญของสถาปัตยกรรมข้อมูลสมัยใหม่ ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูลและการให้บริการ ไปจนถึงการกำกับดูแลและการประสานงาน
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
อยากใช้เวลากับการวิเคราะห์มากขึ้น และจัดรูปแบบแผนภูมิน้อยลงไหม? สร้างแดชบอร์ดการตลาดแบบอินเทอร์แอ็กทีฟที่สอดคล้องกับแบรนด์จากข้อมูลดิบด้วย Claude Cowork
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของ VM, คอนเทนเนอร์, Docker และ Kubernetes เข้าใจความแตกต่างเพื่อเริ่มต้นได้เลย!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีทำงานกับวันที่และเวลาใน Python
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้แนวคิดหลักของการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ ตั้งแต่คลาสและอ็อบเจ็กต์พื้นฐาน ไปจนถึงหัวข้อขั้นสูงอย่างการสืบทอดและพหุสัณฐาน
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้การเขียนคิวรี SQL เพื่อคำนวณเมตริกสำคัญที่ธุรกิจใช้วัดประสิทธิภาพ
การรายงาน
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะเรียนรู้พื้นฐานของ Kubernetes และนำคอนเทนเนอร์ไปใช้งานและจัดการด้วย Manifests และคำสั่ง kubectl
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลของคุณสำหรับ machine learning!
Machine Learning
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของการทำงานกับข้อมูลอนุกรมเวลา
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ต่อยอดความรู้พื้นฐาน Power Query ใน Excel ของคุณ คอร์สระดับกลางนี้จะพาคุณก้าวสู่การเชี่ยวชาญการแปลงข้อมูลขั้นต่อไป
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
สร้างฟีเจอร์ใหม่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล Machine Learning ของคุณ
Machine Learning
คอร์ส
ใช้ AI ในทุกขั้นตอนของการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ เขียนพรอมต์ให้คมขึ้น ตรวจสอบคุณภาพข้อมูล ค้นหาอินไซต์ที่คุ้มค่าต่อการตามต่อ และส่งมอบงานที่คุณไว้ใจได้
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้ทฤษฎีเบื้องหลังการจัดการข้อมูลอย่างรับผิดชอบสำหรับโปรเจกต์ AI ใดๆ ตั้งแต่ต้นจนจบและต่อเนื่องไปอีก
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
สำรวจเทคนิคล่าสุดสำหรับการรัน Llama LLM ในเครื่องและผสานเข้ากับสแต็กของคุณ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การดึงข้อมูลจากรูปแบบไฟล์และระบบที่ใช้กันทั่วไป เช่น ไฟล์ CSV, สเปรดชีต, JSON, ฐานข้อมูล SQL และ API
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีทำการวิเคราะห์ทางการเงินใน Power BI หรือประยุกต์ใช้ทักษะทางการเงินที่มีอยู่กับการแสดงข้อมูลด้วยภาพใน Power BI
การเงินประยุกต์
คอร์ส
ใช้ OpenAI API เพื่อเตรียมแอป AI ของคุณให้พร้อมใช้งานจริง
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีจัดการและแสดงผลข้อมูลเชิงหมวดหมู่ด้วย pandas และ seaborn
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ค้นหา ตาราง จัดเก็บและจัดการ ตารางและวิว ใหม่ และเขียนโค้ด SQL ที่ดูแลรักษาได้ เพื่อตอบคำถามทางธุรกิจ
การรายงาน
คอร์ส
เรียนรู้วิธีและเวลาที่ควรใช้การทดสอบสมมติฐานใน R รวมถึง t-tests, proportion tests และ chi-square tests
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้ Bash scripting เพื่อสร้าง analytics pipelines บนคลาวด์และจัดการข้อมูลจากหลายไฟล์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
การรายงาน
คอร์ส
Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้รายละเอียดของตัวจำแนกเชิงเส้น เช่น logistic regression และ SVM
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้การใช้ facets, coordinate systems และสถิติใน ggplot2 เพื่อสร้างกราฟอธิบายที่มีความหมาย
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เชี่ยวชาญ Apache Kafka! ตั้งแต่แนวคิดพื้นฐานไปจนถึงสถาปัตยกรรมขั้นสูง เรียนรู้การสร้าง จัดการ และแก้ปัญหา Kafka สำหรับความท้าทายด้านสตรีมมิงข้อมูลจริง!
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะใช้ T-SQL ซึ่งเป็นรูปแบบของ SQL ที่ใช้ใน Microsoft SQL Server สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
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
เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน