คอร์ส
กรณีศึกษา: HR Analytics ใน Power BI
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 3,714 รีวิว
ใช้ทักษะของคุณในการนำเข้า วิเคราะห์ และแสดงผลข้อมูลทรัพยากรบุคคล (HR) ด้วย Power BI
การจัดการข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
ใช้ทักษะของคุณในการนำเข้า วิเคราะห์ และแสดงผลข้อมูลทรัพยากรบุคคล (HR) ด้วย Power BI
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีเป็นผู้พิทักษ์ข้อมูลและรักษาข้อมูลให้ปลอดภัยด้วยคอร์สอินเทอร์แอคทีฟสำหรับผู้เริ่มต้นนี้
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การใช้ SQL Server เพื่อทำงานจัดการข้อมูลทั่วไป และเชี่ยวชาญงานจัดการข้อมูลทั่วไปด้วยระบบฐานข้อมูลนี้
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีผสานธุรกิจ ข้อมูล และ AI พร้อมกำหนดเป้าหมายเพื่อขับเคลื่อนความสำเร็จด้วยกลยุทธ์ AI ที่ปรับขยายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เชี่ยวชาญ NumPy ด้วยการเรียนรู้วิธีสร้าง เรียงลำดับ กรอง และอัปเดตอาร์เรย์โดยใช้สำมะโนต้นไม้ของ NYC
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ใช้ generative AI จัดการ data cleaning แก้ duplicates, nulls และ formatting เพื่อให้ datasets สม่ำเสมอและแม่นยำ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของ data governance สำรวจความหมาย วัตถุประสงค์ และวิธีนำกรอบงาน data governance ไปใช้
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ยกระดับทักษะ Tableau ของคุณด้วยการวิเคราะห์ขั้นสูงและการสร้างภาพข้อมูล
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Bring your Google Sheets to life by mastering fundamental skills such as formulas, operations, and cell references.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
ค้นพบวิธีต่างๆ ที่คุณสามารถพัฒนาทักษะการนำเข้าข้อมูล Power BI ของคุณได้
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ใช้ AI ในการเงินเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล สร้างพรอมต์อย่างมีประสิทธิภาพ และทำเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn vibe coding with Replit. Build apps like a Typeform clone, and master securing and deploying Replit apps.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn the skills needed to create impactful dashboards. Understand dashboard design fundamentals, visual analytics components, and dashboard types.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Master AWS cloud technology with hands-on learning and practical applications in the AWS ecosystem.
Cloud
คอร์ส
Explore the basics of data quality management. Learn the key concepts, dimensions, and techniques for monitoring and improving data quality.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
แดชบอร์ดคือสิ่งจำเป็นในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เพิ่มผลกระทบต่อผลประกอบการธุรกิจของคุณด้วยแดชบอร์ด Tableau
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะเรียนรู้การอ่านไฟล์ CSV, XLS และไฟล์ข้อความใน R โดยใช้เครื่องมืออย่าง readxl และ data.table
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Master Snowflakes three-layer architecture and build the mental model you need to work effectively in Snowflake.
คอร์ส
Learn the fundamentals of AI security to protect systems from threats, align security with business goals, and mitigate key risks.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to write cleaner, smarter Java code with methods, control flow, and loops.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Master Power Pivot in Excel to help import data, create relationships, and utilize DAX. Build dynamic dashboards to uncover actionable insights.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Understand the fundamentals of Machine Learning and how its applied in the business world.
Machine Learning
คอร์ส
Get started with Sigma! Learn how to build and customize simple, interactive dashboards for real-time analytics.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Master data preparation, cleaning, and analysis in Alteryx Designer, whether you are a new or seasoned analyst.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Master Excel basics quickly: navigate spreadsheets, apply formulas, analyze data, and create your first charts!
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
This course dives deeper into the Azures backbone by going into topics like containers, virtual machines and much more.
Cloud
คอร์ส
To understand Fabric’s main use cases, you will explore various tools in the seven Fabric experiences.
อื่น
คอร์ส
จัดการ AI Act ของคุณให้พร้อม! เข้าใจภาระผูกพัน ความเสี่ยง และข้อกำหนดของ EU AI Act
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Data storytelling is a high-demand skill that elevates analytics. Learn narrative building and visualizations in this course with a college major dataset!
ความรู้ด้านข้อมูล
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