คอร์ส
AI สำหรับการเงิน
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 372 รีวิว
ใช้ AI ในการเงินเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล สร้างพรอมต์อย่างมีประสิทธิภาพ และทำเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น
ปัญญาประดิษฐ์
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
ใช้ AI ในการเงินเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล สร้างพรอมต์อย่างมีประสิทธิภาพ และทำเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติเพื่อการตัดสินใจที่ดีขึ้น
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การใช้ SQL Server เพื่อทำงานจัดการข้อมูลทั่วไป และเชี่ยวชาญงานจัดการข้อมูลทั่วไปด้วยระบบฐานข้อมูลนี้
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของ data governance สำรวจความหมาย วัตถุประสงค์ และวิธีนำกรอบงาน data governance ไปใช้
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ใช้ทักษะของคุณในการนำเข้า วิเคราะห์ และแสดงผลข้อมูลทรัพยากรบุคคล (HR) ด้วย Power BI
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีผสานธุรกิจ ข้อมูล และ AI พร้อมกำหนดเป้าหมายเพื่อขับเคลื่อนความสำเร็จด้วยกลยุทธ์ AI ที่ปรับขยายได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีเป็นผู้พิทักษ์ข้อมูลและรักษาข้อมูลให้ปลอดภัยด้วยคอร์สอินเทอร์แอคทีฟสำหรับผู้เริ่มต้นนี้
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ใช้ generative AI จัดการ data cleaning แก้ duplicates, nulls และ formatting เพื่อให้ datasets สม่ำเสมอและแม่นยำ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างการแสดงผลข้อมูลที่สวยงามและมีความหมายด้วย ggplot2 โดยเข้าใจไวยากรณ์ของกราฟิก
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
พัฒนาทักษะ Tidyverse ด้วยการเรียนรู้วิธีแปลงและจัดการข้อมูลด้วย dplyr
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีแปลง ทำความสะอาด และวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพด้วย Polars ไลบรารี Python สำหรับจัดการข้อมูลความเร็วสูง
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เชี่ยวชาญ NumPy ด้วยการเรียนรู้วิธีสร้าง เรียงลำดับ กรอง และอัปเดตอาร์เรย์โดยใช้สำมะโนต้นไม้ของ NYC
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ค้นพบวิธีต่างๆ ที่คุณสามารถพัฒนาทักษะการนำเข้าข้อมูล Power BI ของคุณได้
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของความปลอดภัย AI เพื่อปกป้องระบบจากภัยคุกคาม สอดคล้องความปลอดภัยกับเป้าหมายธุรกิจ และลดความเสี่ยงสำคัญ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
สำรวจพื้นฐานของการจัดการคุณภาพข้อมูล เรียนรู้แนวคิด มิติ และเทคนิคสำคัญสำหรับการติดตามและปรับปรุงคุณภาพข้อมูล
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เชี่ยวชาญเทคโนโลยีคลาวด์ AWS ด้วยการเรียนรู้แบบลงมือทำและการประยุกต์ใช้จริงในระบบนิเวศ AWS
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การกำกับดูแล AI ด้วย Collibra สร้าง ฝัง และขยาย Responsible AI ด้วยเครื่องมือ เฟรมเวิร์ก และเวิร์กโฟลว์ MLOps
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้ทักษะที่จำเป็นในการสร้างแดชบอร์ดที่ทรงพลัง เข้าใจพื้นฐานการออกแบบแดชบอร์ด องค์ประกอบการวิเคราะห์เชิงภาพ และประเภทของแดชบอร์ด
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
ยกระดับทักษะ Tableau ของคุณด้วยการวิเคราะห์ขั้นสูงและการสร้างภาพข้อมูล
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
ทำให้ Google Sheets ของคุณมีชีวิตชีวาด้วยการเชี่ยวชาญทักษะพื้นฐาน เช่น สูตร การดำเนินการ และการอ้างอิงเซลล์
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐาน Excel อย่างรวดเร็ว: นำทางสเปรดชีต ใช้สูตร วิเคราะห์ข้อมูล และสร้างกราฟแรกของคุณ!
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การเขียนโค้ด Java ให้สะอาดและฉลาดขึ้นด้วยเมธอด โฟลว์ควบคุม และลูป
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้การสืบค้น SQL ด้วย AI โดยเขียนพรอมต์ สร้างคิวรี และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาในโลกจริง
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เพื่อทำความเข้าใจกรณีการใช้งานหลักของ Fabric คุณจะได้สำรวจเครื่องมือต่างๆ ในประสบการณ์ Fabric ทั้งเจ็ด
อื่น
คอร์ส
สร้างงานนำเสนอ PowerPoint ด้วย Microsoft Copilot เปลี่ยนเอกสารเป็นสไลด์ สร้างภาพประกอบ และบันทึกสำหรับผู้บรรยาย
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
สำรวจกลยุทธ์การสร้างรายได้จาก AI และข้อมูล สร้างโครงสร้างพื้นฐานที่มีจริยธรรม และปรับผลิตภัณฑ์ให้สอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีใช้เครื่องมือ GPT อย่างรับผิดชอบและมั่นใจ ค้นพบวิธีการทำงานของเครื่องมือเหล่านี้และเทคนิคสำหรับการเขียนพรอมต์และประเมินผลลัพธ์
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เชี่ยวชาญ Power Pivot ใน Excel เพื่อช่วยนำเข้าข้อมูล สร้างความสัมพันธ์ และใช้ DAX สร้างแดชบอร์ดแบบไดนามิกเพื่อค้นพบอินไซต์ที่นำไปใช้ได้จริง
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
หลักสูตรนี้เจาะลึกโครงสร้างหลักของ Azure โดยครอบคลุมหัวข้ออย่างคอนเทนเนอร์ เครื่องเสมือน และอื่นๆ อีกมากมาย
Cloud
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