คอร์ส
Introduction to Databricks Lakehouse
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 191 รีวิว
สำรวจ Databricks Lakehouse — ตั้งแต่สถาปัตยกรรม medallion และคลัสเตอร์ ไปจนถึง governance, การแชร์ และการ deploy.
วิศวกรรมข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
สำรวจ Databricks Lakehouse — ตั้งแต่สถาปัตยกรรม medallion และคลัสเตอร์ ไปจนถึง governance, การแชร์ และการ deploy.
วิศวกรรมข้อมูล
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
คอร์ส
เข้าใจบทบาทและความจริงในโลกจริงของ Explainable Artificial Intelligence (XAI) ด้วยคอร์สสำหรับผู้เริ่มต้นนี้
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การใช้ Google Sheets เพื่อทำความสะอาด วิเคราะห์ และดึงอินไซต์จากข้อมูล เรียนรู้การจัดเรียง กรอง และใช้ VLOOKUP เพื่อรวมข้อมูล
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
จัดการ AI Act ของคุณให้พร้อม! เข้าใจภาระผูกพัน ความเสี่ยง และข้อกำหนดของ EU AI Act
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เชี่ยวชาญแนวคิดหลักของการจัดการข้อมูล ตั้งแต่ขั้นตอนวงจรชีวิตไปจนถึงความปลอดภัยและธรรมาภิบาล
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เริ่มต้นใช้งาน Sigma! เรียนรู้วิธีสร้างและปรับแต่งแดชบอร์ดแบบโต้ตอบที่เรียบง่ายสำหรับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เข้าใจพื้นฐานของ Machine Learning และวิธีนำไปใช้ในโลกธุรกิจ
Machine Learning
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะเรียนรู้การอ่านไฟล์ CSV, XLS และไฟล์ข้อความใน R โดยใช้เครื่องมืออย่าง readxl และ data.table
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
ค้นพบว่า AI สามารถยกระดับงานที่ปรึกษาของคุณไปอีกขั้นได้อย่างไร! วิจัย วิเคราะห์ และสื่อสารได้อย่างมีประสิทธิภาพและเกิดผลมากขึ้น
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
Cloud
คอร์ส
You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
แดชบอร์ดคือสิ่งจำเป็นในโลกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล เพิ่มผลกระทบต่อผลประกอบการธุรกิจของคุณด้วยแดชบอร์ด Tableau
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
สำรวจจริยธรรมข้อมูลด้วยหลักสูตรแนะนำฉบับครบถ้วน ครอบคลุมหลักการ จริยธรรม AI และทักษะปฏิบัติ เพื่อการใช้ข้อมูลอย่างรับผิดชอบ
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้พลังของ Databricks Lakehouse และช่วยให้คุณยกระดับทักษะด้าน data engineering และ machine learning ของคุณ
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เชี่ยวชาญ AWS security, governance และ cost optimization เพื่อเตรียมสอบ Cloud Practitioner certification
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การรวมข้อมูลจากหลายตารางเพื่อหาคำตอบของคำถามที่ซับซ้อนขึ้นด้วย dplyr
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
Cloud
คอร์ส
เชี่ยวชาญ Microsoft Copilot ใน Word เพื่อเขียนได้เร็วขึ้น เข้าใจเอกสารได้ทันที และทำงานร่วมกันได้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn about data science for managers and businesses and how to use data to strengthen your organization.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
ค้นพบวิธีตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้นด้วยการใช้กรอบงานข้อมูลเชิงปฏิบัติ—ไม่ต้องเขียนโค้ด
ความเป็นผู้นำ
คอร์ส
เรียนรู้การจัดการข้อมูลใน Databricks ด้วย Delta Lake รวมถึงธุรกรรม ACID การบังคับใช้สคีมา และความปลอดภัย
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Master data preparation, cleaning, and analysis in Alteryx Designer, whether you are a new or seasoned analyst.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
ในบทนำสู่ DevOps นี้ คุณจะเชี่ยวชาญพื้นฐานของ DevOps และเรียนรู้แนวคิด เครื่องมือ และเทคนิคสำคัญเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ร่วมมือกับ AI เพื่อให้การสรรหา งานบุคคล และการมีส่วนร่วมด้านนโยบายเร็วขึ้นและเป็นธรรมมากขึ้น
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
โหลด ทำงานอัตโนมัติ และเพิ่มประสิทธิภาพ data pipelines ใน Snowflake ด้วย COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables และเครื่องมือประสิทธิภาพการ query
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.
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