ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis with statsmodels in Python.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Level up your GitHub skills with our intermediate course on GitHub Projects, Administration, and advanced security features.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn vibe coding with Replit. Build apps like a Typeform clone, and master securing and deploying Replit apps.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn about Excel financial modeling, including cash flow, scenario analysis, time value, and capital budgeting.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn Databricks SQL for data engineering, analytics, and real-time data workflows in the lakehouse architecture.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn how to clean and prepare your data for machine learning!
Machine Learning
คอร์ส
Get to grips with the foundational components of LangChain agents and build custom chat agents.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn the skills needed to create impactful dashboards. Understand dashboard design fundamentals, visual analytics components, and dashboard types.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Discover how the Pinecone vector database is revolutionizing AI application development!
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Consolidate and extend your knowledge of Python data types such as lists, dictionaries, and tuples, leveraging them to solve Data Science problems.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
In this course, you will learn the fundamentals of Kubernetes and deploy and orchestrate containers using Manifests and kubectl instructions.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Master text analysis with essential NLP techniques from preprocessing to advanced transformer models.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Explore the basics of data quality management. Learn the key concepts, dimensions, and techniques for monitoring and improving data quality.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Master AWS cloud technology with hands-on learning and practical applications in the AWS ecosystem.
Cloud
คอร์ส
Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Dashboards are a must-have in a data-driven world. Increase your impact on business performance with Tableau dashboards.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn how to work with dates and times in Python.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Build a customer-support assistant step-by-step with Google’s Agent Development Kit (ADK).
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using Keras 2.0 in Python.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn the fundamentals of working with big data with PySpark.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Discover modern data architectures key components, from ingestion and serving to governance and orchestration.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
What makes LLMs tick? Discover how transformers revolutionized text modeling and kickstarted the generative AI boom.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn the fundamentals of AI security to protect systems from threats, align security with business goals, and mitigate key risks.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Apply PyTorch to images and use deep learning models for object detection with bounding boxes and image segmentation generation.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Build production-ready code with Cursor. Learn AI prompts, refactoring, testing, and advanced workflows.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Understand the fundamentals of Machine Learning and how its applied in the business world.
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
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา