คอร์ส
การบริหารความเสี่ยงเชิงปริมาณด้วย Python
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.8+
- 221 รีวิว
เรียนรู้เกี่ยวกับการจัดการความเสี่ยง, value at risk และอื่นๆ ที่ประยุกต์กับวิกฤตการเงินปี 2008 โดยใช้ Python
การเงินประยุกต์
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
เรียนรู้เกี่ยวกับการจัดการความเสี่ยง, value at risk และอื่นๆ ที่ประยุกต์กับวิกฤตการเงินปี 2008 โดยใช้ Python
การเงินประยุกต์
คอร์ส
คอร์สนี้ครอบคลุมทุกสิ่งที่คุณต้องรู้เพื่อสร้างระบบมอนิเตอร์แมชชีนเลิร์นนิงพื้นฐานใน Python
Machine Learning
คอร์ส
ยกระดับคุณภาพข้อมูลในเวิร์กโฟลว์ data science และ data engineering ด้วยไลบรารี Great Expectations ของ Python
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของการสำรวจ จัดการ และวัดผลข้อมูลภาพชีวการแพทย์
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียมและวิธีสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกด้วย TensorFlow
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้การทำ linear regression และ logistic regression ด้วยตัวแปรอธิบายหลายตัว
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้การปรับแต่ง ขยายขนาด และทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูล Polars เพื่อประสิทธิภาพพร้อมใช้งานจริง
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้แนวคิดการเงินพื้นฐานที่สุดด้วย Python และ NumPy
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
คอร์สนี้จะแสดงวิธีผสานข้อมูลเชิงพื้นที่เข้ากับเวิร์กโฟลว์ Python Data Science ของคุณ
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้แนวคิดพื้นฐานของความน่าจะเป็น เช่น ตัวแปรสุ่ม ค่าเฉลี่ยและความแปรปรวน การแจกแจงความน่าจะเป็น และความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีโหลด แปลง และถอดเสียงจากไฟล์เสียงดิบใน Python
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้เกี่ยวกับโมเดล ARIMA ใน Python และก้าวสู่ความเชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์อนุกรมเวลา
Machine Learning
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้การใช้และนำเสนอโมเดลโลจิสติกรีเกรสชันเพื่อการพยากรณ์
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้การแก้ปัญหา optimization ในโลกจริงด้วย SciPy และ PuLP ของ Python ครอบคลุมตั้งแต่พื้นฐานไปจนถึง constrained และ complex optimization
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างแบบจำลองและคาดการณ์ค่าข้อมูลหุ้นด้วยโมเดลเชิงเส้น, ต้นไม้ตัดสินใจ, ป่ากลุ่มสุ่ม และโครงข่ายประสาทเทียม
Machine Learning
คอร์ส
สำรวจ association rules ในการวิเคราะห์ตะกร้าสินค้าด้วย Python จากข้อมูลร้านหนังสือและการสร้างคำแนะนำภาพยนตร์
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้ข้อดีของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเบย์เซียน และนำไปใช้กับกรณีใช้งานจริงหลากหลายรูปแบบ!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn how to calculate meaningful measures of risk and performance, and how to compile an optimal portfolio for the desired risk and return trade-off.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีเข้าร่วมและคว้าชัยในการแข่งขันบน Kaggle
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างภาพข้อมูลที่น่าสนใจและดึงดูดสายตา เพื่อสื่อสารผลลัพธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
คอร์สนี้จะช่วยให้คุณมีทักษะในการวิเคราะห์ แสดงภาพ และทำความเข้าใจเครือข่ายด้วยไลบรารี NetworkX
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
ใช้พลังของ Python และ PuLP เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชน
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
สร้างทีม AI ที่ทำงานร่วมกัน อัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ และสร้างคอนเทนต์ด้วย CrewAI
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
สร้างแอปพลิเคชันใช้งานจริงด้วย Python—ฝึกใช้ OOP และหลักการวิศวกรรมซอฟต์แวร์เพื่อเขียนโค้ดที่สะอาดและดูแลรักษาง่าย
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ตรวจจับความผิดปกติในการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณและขยายชุดเครื่องมือสถิติ Python ของคุณในคอร์ส 4 ชั่วโมงนี้
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Combine text, images, audio, and video with the latest AI models from Hugging Face, and generate new images and videos!
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างยืดหยุ่นด้วย MongoDB
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การออกแบบและรันการจำลอง Monte Carlo ของคุณเองด้วย Python!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีทำให้โมเดล GenAI สะท้อนคุณค่าของมนุษย์อย่างแท้จริง พร้อมลงมือใช้ LLM ขั้นสูงจริงๆ
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