คอร์ส
Natural Language Processing with spaCy
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 578 รีวิว
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Machine Learning
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.
Machine Learning
คอร์ส
Learn to build AI applications using Snowflake Cortexs built-in LLM functions for text analysis, generation, and multi-step workflows.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.
Machine Learning
คอร์ส
Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Shift to an MLOps mindset, enabling you to train, document, maintain, and scale your machine learning models to their fullest potential.
Machine Learning
คอร์ส
Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
In this conceptual course (no coding required), you will learn about the four major NoSQL databases and popular engines.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
การรายงาน
คอร์ส
This course is an introduction to linear algebra, one of the most important mathematical topics underpinning data science.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
In this course, students will learn to write queries that are both efficient and easy to read and understand.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Build the foundation you need to think statistically and to speak the language of your data.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.
Machine Learning
คอร์ส
Learn how to design Power BI visualizations and reports with users in mind.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.
Machine Learning
คอร์ส
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to detect fraud using Python.
Machine Learning
คอร์ส
The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.
Machine Learning
คอร์ส
This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
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