คอร์ส
Cleaning Data in R
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 775 รีวิว
Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.
การเตรียมข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
In this four-hour course, you’ll learn the basics of analyzing time series data in Python.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
In this course you will learn the basics of machine learning for classification.
Machine Learning
คอร์ส
Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.
Cloud
คอร์ส
Bash scripting allows you to build analytics pipelines in the cloud and work with data stored across multiple files.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Master Apache Kafka! From core concepts to advanced architecture, learn to create, manage, and troubleshoot Kafka for real-world data streaming challenges!
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.
Machine Learning
คอร์ส
In this course, you will use T-SQL, the flavor of SQL used in Microsofts SQL Server for data analysis.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Master sampling to get more accurate statistics with less data.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn to create your own Python packages to make your code easier to use and share with others.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Unlock BigQuerys power: grasp its fundamentals, execute queries, and optimize workflows for efficient data analysis.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn fundamental natural language processing techniques using Python and how to apply them to extract insights from real-world text data.
Machine Learning
คอร์ส
Dive into the world of machine learning and discover how to design, train, and deploy end-to-end models.
Machine Learning
คอร์ส
In this course, you will be introduced to unsupervised learning through techniques such as hierarchical and k-means clustering using the SciPy library.
Machine Learning
คอร์ส
Learn to use facets, coordinate systems and statistics in ggplot2 to create meaningful explanatory plots.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn to write faster R code, discover benchmarking and profiling, and unlock the secrets of parallel programming.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.
Machine Learning
คอร์ส
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Advance your Java skills by learning to handle files, process data, and build clean, reusable code using real-world techniques.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn to manipulate and analyze flexibly structured data with MongoDB.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn how to build your own SQL reports and dashboards, plus hone your data exploration, cleaning, and validation skills.
การรายงาน
คอร์ส
This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Cloud
คอร์ส
Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Reshape DataFrames from a wide to long format, stack and unstack rows and columns, and wrangle multi-index DataFrames.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn the core techniques necessary to extract meaningful insights from time series data.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
In this course, youll learn the basics of relational databases and how to interact with them.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.
Machine Learning
คอร์ส
Are customers thrilled with your products or is your service lacking? Learn how to perform an end-to-end sentiment analysis task.
Machine Learning
คอร์ส
Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
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