คอร์ส
Python ระดับกลางสำหรับการเงิน
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 970 รีวิว
ต่อยอดทักษะ Python สำหรับการเงิน ด้วยการใช้ datetime, if-statements, DataFrames และอื่นๆ
การเงินประยุกต์
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
ต่อยอดทักษะ Python สำหรับการเงิน ด้วยการใช้ datetime, if-statements, DataFrames และอื่นๆ
การเงินประยุกต์
คอร์ส
หลักสูตรนี้เน้นการสร้างฟีเจอร์และแมชชีนเลิร์นนิงสำหรับข้อมูลอนุกรมเวลา
Machine Learning
คอร์ส
พัฒนาทักษะ OOP ของคุณด้วย descriptors, multilevel inheritance และ abstract base classes!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของการตรวจสอบความถูกต้องของโมเดล เทคนิคการตรวจสอบ และเริ่มสร้างโมเดลที่ผ่านการตรวจสอบและมีประสิทธิภาพสูง
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้การนำกลยุทธ์การเทรดแบบกำหนดเองไปใช้ใน Python ทดสอบย้อนหลัง และประเมินประสิทธิภาพของมัน!
การเงินประยุกต์
คอร์ส
ดำดิ่งสู่โลกของ machine learning และค้นพบวิธีออกแบบ ฝึกสอน และนำโมเดล end-to-end ไปใช้งาน
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้การจัดการสตริงและก้าวสู่การใช้ regular expressions อย่างเชี่ยวชาญ
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ในคอร์ส 4 ชั่วโมงนี้ คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานการวิเคราะห์ข้อมูลอนุกรมเวลาใน Python
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
สร้างภาพข้อมูลเชิงโต้ตอบใน Python ด้วย Plotly
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
พัฒนาทักษะ pandas ของคุณและตอบคำถามการตลาดด้วยการ merge, slice, visualize และอื่นๆ!
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
เรียนรู้การสร้าง Python packages ของคุณเอง เพื่อให้โค้ดใช้งานและแชร์กับผู้อื่นได้ง่ายขึ้น
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ประเมินความเสี่ยงและผลตอบแทนของพอร์ตโฟลิโอ สร้างพอร์ตหุ้นถ่วงน้ำหนักตามมูลค่าตลาด และเรียนรู้การคาดการณ์และป้องกันความเสี่ยงตลาดด้วยการสร้างสถานการณ์จำลอง
การเงินประยุกต์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีเตรียมข้อมูลใบสมัครสินเชื่อ ใช้ machine learning และกฎทางธุรกิจเพื่อลดความเสี่ยงและเพิ่มความสามารถทำกำไร
การเงินประยุกต์
คอร์ส
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้รู้จักการเรียนรู้แบบไม่มีผู้สอนผ่านเทคนิคอย่าง hierarchical clustering และ k-means clustering โดยใช้ไลบรารี SciPy
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้การเริ่มพัฒนาโมเดล deep learning ด้วย Keras
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้เทคนิคการปรับจูนไฮเปอร์พารามิเตอร์อัตโนมัติใน Python รวมถึง Grid, Random และ Informed Search
Machine Learning
คอร์ส
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
พัฒนา Polars ให้ไกลขึ้นด้วยการจัดการข้อความ สถิติแบบ rolling การ join DataFrame และการวิเคราะห์ขั้นสูง
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ใช้เครื่องมือสร้างภาพข้อมูลอันซับซ้อนของ Seaborn เพื่อสร้างภาพข้อมูลที่สวยงามและให้ข้อมูลได้อย่างง่ายดาย
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เข้าใจแนวคิดการลดมิติของข้อมูล และเชี่ยวชาญเทคนิคการทำใน Python
Machine Learning
คอร์ส
เชี่ยวชาญการทำงานหลักของ spaCy และฝึกโมเดลสำหรับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ดึงข้อมูลจากข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างและจับคู่รูปแบบ
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้เทคนิคในการดึงข้อมูลที่เป็นประโยชน์จากข้อความและแปลงเป็นรูปแบบที่เหมาะสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง
Machine Learning
คอร์ส
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และวิธีโต้ตอบกับฐานข้อมูลเหล่านั้น
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ลูกค้าปลื้มสินค้าของคุณหรือบริการของคุณยังไม่ดีพอ? เรียนรู้วิธีทำงานวิเคราะห์ความรู้สึกแบบครบวงจรตั้งแต่ต้นจนจบ
Machine Learning
คอร์ส
ปรับ DataFrame จากรูปแบบกว้างเป็นยาว ซ้อนและแยกแถวและคอลัมน์ และจัดการ DataFrame แบบหลายดัชนี
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Prepare for your next coding interviews in Python.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบและเต็มไปด้วยอินไซต์ด้วย Dash และ Plotly
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีสร้างเอเจนต์อัจฉริยะที่คิดวิเคราะห์ ลงมือทำ และแก้ปัญหางานจริงด้วย Python
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
สร้างพื้นฐานที่คุณต้องใช้เพื่อคิดเชิงสถิติและสื่อสารด้วยภาษาของข้อมูลของคุณ
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีตรวจจับการฉ้อโกงด้วย Python
Machine Learning
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