คอร์ส
การวิเคราะห์แนวโน้มใน Power BI
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 3,365 รีวิว
ยกระดับรายงานของคุณด้วยเทคนิคการวิเคราะห์แนวโน้ม เช่น time series, decomposition trees และ key influencers
การจัดการข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
ยกระดับรายงานของคุณด้วยเทคนิคการวิเคราะห์แนวโน้ม เช่น time series, decomposition trees และ key influencers
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ทำนายราคาที่อยู่อาศัยและอัตราคลิกโฆษณาโดยการนำ regression analysis ไปใช้ วิเคราะห์ และตีความด้วย statsmodels ใน Python.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
ค้นพบว่า Pinecone vector database กำลังปฏิวัติการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI อย่างไร!
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างแบบจำลองทางการเงินใน Excel รวมถึงกระแสเงินสด การวิเคราะห์สถานการณ์ มูลค่าตามเวลา และการจัดทำงบประมาณเงินทุน
การเงินประยุกต์
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของความปลอดภัย AI เพื่อปกป้องระบบจากภัยคุกคาม สอดคล้องความปลอดภัยกับเป้าหมายธุรกิจ และลดความเสี่ยงสำคัญ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของ VM, คอนเทนเนอร์, Docker และ Kubernetes เข้าใจความแตกต่างเพื่อเริ่มต้นได้เลย!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีและเวลาที่ควรใช้การทดสอบสมมติฐานทั่วไป เช่น t-tests, proportion tests และ chi-square tests ใน Python
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
รวมและต่อยอดความรู้เกี่ยวกับชนิดข้อมูล Python เช่น lists, dictionaries และ tuples เพื่อนำไปแก้ปัญหา Data Science
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
สำรวจพื้นฐานของการจัดการคุณภาพข้อมูล เรียนรู้แนวคิด มิติ และเทคนิคสำคัญสำหรับการติดตามและปรับปรุงคุณภาพข้อมูล
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลของคุณสำหรับ machine learning!
Machine Learning
คอร์ส
ต่อยอดเส้นทางการทำ data visualization ของคุณ เรียนรู้เทคนิคใช้ DAX measures และ progressive disclosure ในรายงานของคุณ
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Get hands-on with Claude Code, Anthropics terminal AI agent: master context, plan mode, custom commands, MCP, and hooks to ship real work you can trust.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เชี่ยวชาญเทคโนโลยีคลาวด์ AWS ด้วยการเรียนรู้แบบลงมือทำและการประยุกต์ใช้จริงในระบบนิเวศ AWS
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การสรุปข้อสรุปจากข้อมูลจำกัดด้วย Python และสถิติ คอร์สนี้ครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่การสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม ไปจนถึงการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นและแบบคลัสเตอร์
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้ทักษะที่จำเป็นในการสร้างแดชบอร์ดที่ทรงพลัง เข้าใจพื้นฐานการออกแบบแดชบอร์ด องค์ประกอบการวิเคราะห์เชิงภาพ และประเภทของแดชบอร์ด
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
ยกระดับทักษะ Tableau ของคุณด้วยการวิเคราะห์ขั้นสูงและการสร้างภาพข้อมูล
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีปรับใช้และดูแลรักษาแอสเซ็ตใน Power BI คุณจะเข้าใจอินเทอร์เฟซของ Power BI Service และองค์ประกอบสำคัญในนั้น เช่น workspaces
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การกำกับดูแล AI ด้วย Collibra สร้าง ฝัง และขยาย Responsible AI ด้วยเครื่องมือ เฟรมเวิร์ก และเวิร์กโฟลว์ MLOps
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ใช้ regression analysis ใน R เพื่อทำนายราคาที่อยู่อาศัยและอัตราการคลิกโฆษณา โดยการนำไปใช้ วิเคราะห์ และตีความ
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
สร้างระบบหลายเอเจนต์อันทรงพลังด้วยการประยุกต์ใช้รูปแบบการออกแบบเอเจนต์ที่กำลังเกิดขึ้นในเฟรมเวิร์ก LangGraph
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะเรียนรู้พื้นฐานของ Kubernetes และนำคอนเทนเนอร์ไปใช้งานและจัดการด้วย Manifests และคำสั่ง kubectl
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีทำงานกับวันที่และเวลาใน Python
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ทำให้ Google Sheets ของคุณมีชีวิตชีวาด้วยการเชี่ยวชาญทักษะพื้นฐาน เช่น สูตร การดำเนินการ และการอ้างอิงเซลล์
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้โลกของ data engineering ในคอร์สสั้นนี้ ครอบคลุมเครื่องมือและหัวข้ออย่าง ETL และ cloud computing
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐาน Excel อย่างรวดเร็ว: นำทางสเปรดชีต ใช้สูตร วิเคราะห์ข้อมูล และสร้างกราฟแรกของคุณ!
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
สร้างผู้ช่วยฝ่ายสนับสนุนลูกค้าแบบทีละขั้นด้วย Agent Development Kit (ADK) ของ Google
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เชี่ยวชาญการวิเคราะห์ข้อความด้วยเทคนิค NLP สำคัญ ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลไปจนถึงโมเดล transformer ขั้นสูง
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การเขียนโค้ด Java ให้สะอาดและฉลาดขึ้นด้วยเมธอด โฟลว์ควบคุม และลูป
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้การสืบค้น SQL ด้วย AI โดยเขียนพรอมต์ สร้างคิวรี และวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อแก้ปัญหาในโลกจริง
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ก้าวเข้าสู่โลกของ data modeling อันมีชีวิตชีวากับ Snowflake!
วิศวกรรมข้อมูล
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