คอร์ส
การสร้าง AI Agent ด้วย Google ADK
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 604 รีวิว
สร้างผู้ช่วยฝ่ายสนับสนุนลูกค้าแบบทีละขั้นด้วย Agent Development Kit (ADK) ของ Google
ปัญญาประดิษฐ์
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
สร้างผู้ช่วยฝ่ายสนับสนุนลูกค้าแบบทีละขั้นด้วย Agent Development Kit (ADK) ของ Google
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีนำเข้าและจัดการข้อมูลการเงินใน Python โดยใช้เครื่องมือและแหล่งข้อมูลหลากหลายประเภท
การเงินประยุกต์
คอร์ส
สร้างโค้ดพร้อมใช้งานจริงด้วย Cursor เรียนรู้ AI prompts, refactoring, testing และ advanced workflows.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีเตรียมข้อมูลใบสมัครสินเชื่อ ใช้ machine learning และกฎทางธุรกิจเพื่อลดความเสี่ยงและเพิ่มความสามารถทำกำไร
การเงินประยุกต์
คอร์ส
เรียนรู้การสร้าง Python packages ของคุณเอง เพื่อให้โค้ดใช้งานและแชร์กับผู้อื่นได้ง่ายขึ้น
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ประเมินความเสี่ยงและผลตอบแทนของพอร์ตโฟลิโอ สร้างพอร์ตหุ้นถ่วงน้ำหนักตามมูลค่าตลาด และเรียนรู้การคาดการณ์และป้องกันความเสี่ยงตลาดด้วยการสร้างสถานการณ์จำลอง
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีออกแบบการแสดงผลและรายงาน Power BI โดยคำนึงถึงผู้ใช้เป็นหลัก
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
ก้าวสู่แนวคิดแบบ MLOps เพื่อฝึก จัดทำเอกสาร ดูแลรักษา และขยายโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงให้เต็มศักยภาพ
Machine Learning
คอร์ส
ออกแบบระบบอัตโนมัติ n8n ที่พร้อมใช้งานจริง ดึงข้อมูลจาก API ประมวลผลเป็นชุด จัดการข้อผิดพลาด และทำงานตามกำหนดเวลาได้เองอย่างต่อเนื่อง
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีจัดโครงสร้างคิวรี PostgreSQL ของคุณให้ทำงานได้ในเวลาเพียงเศษเสี้ยวหนึ่งของเดิม
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
คาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตด้วย linear regression, generalized additive models, random forests และ xgboost
Machine Learning
คอร์ส
ในหลักสูตรเชิงแนวคิดนี้ (ไม่ต้องเขียนโค้ด) คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับฐานข้อมูล NoSQL หลัก 4 ประเภทและเอนจินยอดนิยม
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เชี่ยวชาญการเขียนโปรแกรม SQL Server ด้วยการสร้าง อัปเดต และเรียกใช้ฟังก์ชันและ stored procedures
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เข้าใจแนวคิดการลดมิติของข้อมูล และเชี่ยวชาญเทคนิคการทำใน Python
Machine Learning
คอร์ส
ในหลักสูตรนี้ ผู้เรียนจะได้เรียนรู้การเขียนคิวรีที่ทั้งมีประสิทธิภาพและอ่านเข้าใจง่าย
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้การทำ linear regression และ logistic regression ด้วยตัวแปรอธิบายหลายตัว
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เบื่อไหมกับการไล่ตรวจค่าใช้จ่ายทีละรายการเพื่อหาว่ารายการไหนผิดนโยบาย? ไม่อีกต่อไปแล้ว! ใช้ Claude Cowork สร้างรายงานการละเมิดค่าใช้จ่ายที่รวดเร็วและชัดเจน
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์และวิธีโต้ตอบกับฐานข้อมูลเหล่านั้น
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
สำรวจวิธีทำงานกับข้อมูลวันที่และเวลาใน SQL Server สำหรับการวิเคราะห์อนุกรมเวลา
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
คุณจะใช้เทคนิค Net Revenue Management ใน Excel สำหรับบริษัทสินค้าอุปโภคบริโภคที่หมุนเวียนเร็ว
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้ความท้าทายของการมอนิเตอร์โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในโปรดักชัน รวมถึง data drift และ concept drift และวิธีรับมือกับการเสื่อมประสิทธิภาพของโมเดล
Machine Learning
คอร์ส
คอร์สนี้จะแสดงวิธีผสานข้อมูลเชิงพื้นที่เข้ากับเวิร์กโฟลว์ Python Data Science ของคุณ
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างแบบจำลองและคาดการณ์ค่าข้อมูลหุ้นด้วยโมเดลเชิงเส้น, ต้นไม้ตัดสินใจ, ป่ากลุ่มสุ่ม และโครงข่ายประสาทเทียม
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้การเขียนสคริปต์ที่ตรวจจับและจัดการข้อผิดพลาด พร้อมควบคุมหลายการทำงานที่เกิดขึ้นพร้อมกัน
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Cloud
คอร์ส
เชี่ยวชาญฟังก์ชันสำคัญสำหรับจัดการ ประมวลผล และแปลงข้อมูลใน SQL Server
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้สถาปัตยกรรม MLOps, เทคนิค CI/CD/CM/CT และรูปแบบอัตโนมัติ เพื่อปรับใช้ระบบ ML ที่สร้างคุณค่าได้ต่อเนื่องในระยะยาว
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