คอร์ส
การตรวจสอบคุณภาพข้อมูลด้วย Great Expectations เบื้องต้น
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 405 รีวิว
ยกระดับคุณภาพข้อมูลในเวิร์กโฟลว์ data science และ data engineering ด้วยไลบรารี Great Expectations ของ Python
วิศวกรรมข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
ยกระดับคุณภาพข้อมูลในเวิร์กโฟลว์ data science และ data engineering ด้วยไลบรารี Great Expectations ของ Python
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
คุณจะใช้เทคนิค Net Revenue Management ใน Excel สำหรับบริษัทสินค้าอุปโภคบริโภคที่หมุนเวียนเร็ว
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เชี่ยวชาญฟังก์ชันสำคัญสำหรับจัดการ ประมวลผล และแปลงข้อมูลใน SQL Server
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ลูกค้าปลื้มสินค้าของคุณหรือบริการของคุณยังไม่ดีพอ? เรียนรู้วิธีทำงานวิเคราะห์ความรู้สึกแบบครบวงจรตั้งแต่ต้นจนจบ
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้การออกแบบและใช้งานทริกเกอร์ใน SQL Server ด้วยตัวอย่างจากการใช้งานจริง
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การทำ linear regression และ logistic regression ด้วยตัวแปรอธิบายหลายตัว
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียมและวิธีสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกด้วย TensorFlow
Machine Learning
คอร์ส
คอร์สนี้จะแสดงวิธีผสานข้อมูลเชิงพื้นที่เข้ากับเวิร์กโฟลว์ Python Data Science ของคุณ
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
Cloud
คอร์ส
สำรวจ Data Version Control สำหรับการจัดการข้อมูล ML เชี่ยวชาญการตั้งค่า ทำงานอัตโนมัติให้ไปป์ไลน์ และประเมินโมเดลได้อย่างราบรื่น
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้วิธีการทำงานของคอนเทนเนอร์ใน Azure รวมถึงรีจิสทรี, ACI, พื้นฐาน AKS, การปรับสเกล, การมอนิเตอร์ และการแก้ไขปัญหา
Cloud
คอร์ส
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Cloud
คอร์ส
Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ฝึกใช้ Power BI กับกรณีศึกษาด้านการดูแลสุขภาพของเรา วิเคราะห์ข้อมูล ค้นพบข้อมูลเชิงลึกด้านประสิทธิภาพ และสร้างแดชบอร์ด
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เรียนรู้เกี่ยวกับ AWS Boto และการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีคลาวด์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ข้อมูลของคุณ
Cloud
คอร์ส
Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ปรับแต่ง Llama สำหรับงานเฉพาะด้วย TorchTune พร้อมเรียนรู้เทคนิคการปรับแต่งประสิทธิภาพ เช่น quantization
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การออกแบบการทดลองขั้นพื้นฐาน ทักษะสำคัญสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.
การรายงาน
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของการสำรวจ จัดการ และวัดผลข้อมูลภาพชีวการแพทย์
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
คอร์สนี้จะช่วยให้คุณมีทักษะในการวิเคราะห์ แสดงภาพ และทำความเข้าใจเครือข่ายด้วยไลบรารี NetworkX
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้ทักษะ command-line อันทรงพลังเพื่อดาวน์โหลด ประมวลผล และแปลงข้อมูล รวมถึง pipeline ของ machine learning
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ฝึกใช้ PySpark เพื่อจัดการข้อมูลแบบกระจายและสร้าง machine learning บน Spark ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีจัดเก็บ ปกป้อง ขยาย และประมวลผลข้อมูลใน Azure ด้วย Blob Storage, Cosmos DB, คิว และบริการที่ขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์
Cloud
คอร์ส
ยกระดับทักษะการรายงานด้วยฟังก์ชันสถิติในตัวของ Tableau
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
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