คอร์ส
Case Study: Analyzing City Time Series Data in R
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 147 รีวิว
Strengthen your knowledge of the topics covered in Manipulating Time Series in R using real case study data.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Strengthen your knowledge of the topics covered in Manipulating Time Series in R using real case study data.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้การใช้ data science เพื่อจัดการงานการตลาดยอดนิยมหลายรูปแบบ
Machine Learning
คอร์ส
Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
พัฒนาทักษะการเงินของคุณเพื่อแบ็กเทสต์ วิเคราะห์ และปรับพอร์ตการเงินให้เหมาะสม
การเงินประยุกต์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีใช้ประโยชน์จากวิธีการประมาณแบบเบย์เพื่ออนุมานเกี่ยวกับแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นได้ดียิ่งขึ้น
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn to detect fraud with analytics in R.
Machine Learning
คอร์ส
Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีวิเคราะห์และตีความข้อมูล ChIP-seq ด้วย Bioconductor โดยใช้ชุดข้อมูลมะเร็งของมนุษย์
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Gain an overview of all the skills and tools needed to excel in Natural Language Processing in R.
Machine Learning
คอร์ส
เขียนโค้ดที่ขยายขนาดได้สำหรับจัดการ big data ใน R ด้วยแพ็กเกจ bigmemory และ iotools
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ฝึกทักษะ Shiny ของคุณไปพร้อมกับสร้างแอป Shiny สนุกๆ สำหรับสถานการณ์จริง!
การรายงาน
คอร์ส
สร้างภาพข้อมูลขนาดใหญ่ใน R ด้วย ggplot2 และ trelliscopejs
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้การวิเคราะห์ความรู้สึกด้วยการระบุภาษาบวกและลบ เจตนาเชิงอารมณ์เฉพาะ และสร้างภาพข้อมูลที่น่าสนใจ
Machine Learning
คอร์ส
In this course, youll prepare for the most frequently covered statistical topics from distributions to hypothesis testing, regression models, and much more.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างแดชบอร์ดแบบคงที่และแบบโต้ตอบด้วย flexdashboard และ shiny
การรายงาน
คอร์ส
เรียนรู้การรวมและผสานชุดข้อมูลด้วย data.table
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.
การเงินประยุกต์
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีปรับแต่งไฮเปอร์พารามิเตอร์ของโมเดลเพื่อให้ได้ผลการทำนายที่ดีที่สุด
Machine Learning
คอร์ส
Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ปลดล็อกพลังของการประมวลผลแบบขนานใน R ยกระดับทักษะวิเคราะห์ข้อมูล เร่งการคำนวณ และจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่ได้อย่างง่ายดาย
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีนำโมเดลเบย์เซียนขั้นสูงไปใช้ด้วย RJAGS
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Manipulate text data, analyze it and more by mastering regular expressions and string distances in R.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีระบุปัจจัยขับเคลื่อนอุปสงค์ที่สำคัญ ดูผลกระทบตามฤดูกาล และคาดการณ์อุปสงค์ของลำดับชั้นผลิตภัณฑ์จากตัวอย่างจริง
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีวิเคราะห์กระบวนการทางธุรกิจใน R และดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จากชุดข้อมูลเหตุการณ์ขนาดมหึมา
การรายงาน
คอร์ส
Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
คาดการณ์การลาออกของพนักงานและออกแบบกลยุทธ์การรักษาพนักงาน
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
เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน