คอร์ส
Experimental Design in R
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 324 รีวิว
In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
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
Learn fundamental probability concepts like random variables, mean and variance, probability distributions, and conditional probabilities.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Take your reporting skills to the next level with Tableau’s built-in statistical functions.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using TensorFlow.
Machine Learning
คอร์ส
Learn to solve real-world optimization problems using Pythons SciPy and PuLP, covering everything from basic to constrained and complex optimization.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Analyze text data in R using the tidy framework.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.
Machine Learning
คอร์ส
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.
Machine Learning
คอร์ส
Learn to implement distributed data management and machine learning in Spark using the PySpark package.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.
Machine Learning
คอร์ส
Learn how to visualize time series in R, then practice with a stock-picking case study.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn about MLOps architecture, CI/CD/CM/CT techniques, and automation patterns to deploy ML systems that can deliver value over time.
Machine Learning
คอร์ส
Learn how to structure your PostgreSQL queries to run in a fraction of the time.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.
Cloud
คอร์ส
Visualize seasonality, trends and other patterns in your time series data.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Create multi-modal systems using OpenAIs text and audio models, including an end-to-end customer support chatbot!
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Practice Power BI with our healthcare case study. Analyze data, uncover efficiency insights, and build a dashboard.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Ensure high data quality in data science and data engineering workflows with Pythons Great Expectations library.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn to construct compelling and attractive visualizations that help communicate results efficiently and effectively.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.
Machine Learning
คอร์ส
Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.
Machine Learning
คอร์ส
Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
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