คอร์ส
Monetizing Artificial Intelligence
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 869 รีวิว
Explore AI and data monetization strategies, build ethical infrastructures, and align products with business goals.
ปัญญาประดิษฐ์
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Explore AI and data monetization strategies, build ethical infrastructures, and align products with business goals.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Explore data ethics with this comprehensive introductory course, covering principles, AI ethics, and practical skills to ensure responsible data use.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Learn SQL Querying with AI by writing prompts, generating queries, and analyzing data to solve real-world problems.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn about the power of Databricks Lakehouse and help you scale up your data engineering and machine learning skills.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Discover how to make better business decisions by applying practical data frameworks—no coding required.
ความเป็นผู้นำ
คอร์ส
Learn to use Google Sheets to clean, analyze, and draw insights from data. Discover how to sort, filter, and use VLOOKUP to combine data.
การจัดการข้อมูล
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
Understand the role and real-world realities of Explainable Artificial Intelligence (XAI) with this beginner friendly course.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Master the key concepts of data management, from life cycle stages to security and governance.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to combine data across multiple tables to answer more complex questions with dplyr.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
In this Introduction to DevOps, you’ll master the DevOps basics and learn the key concepts, tools, and techniques to improve productivity.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
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
Master AWS security, governance, and cost optimization to prepare for the Cloud Practitioner certification.
Cloud
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
Practice data storytelling using real-world examples! Communicate complex insights effectively with a dataset of certified green businesses.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Create interactive data visualizations in Python using Plotly.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn about data science for managers and businesses and how to use data to strengthen your organization.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Learn how to use GPT tools responsibly and confidently. Discover how these tools work and techniques for writing prompts and evaluating outputs.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn data management in Databricks with Delta Lake, including ACID transactions, schema enforcement, and security.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Take your R skills up a notch by learning to write efficient, reusable functions.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Build PowerPoint presentations with Microsoft Copilot. Turn documents into slides, generate visuals, and speaker notes.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn AI governance with Collibra. Build, embed, and scale responsible AI using tools, frameworks, and MLOps workflows.
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
Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Collaborate with AI to make recruiting, people ops, and policy engagement faster and fairer.
ปัญญาประดิษฐ์
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
Build up your pandas skills and answer marketing questions by merging, slicing, visualizing, and more!
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
You will investigate a dataset from a fictitious company called Databel in Tableau, and need to figure out why customers are churning.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
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