คอร์ส
พื้นฐานการอนุมานทางสถิติด้วย Python
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.8+
- 227 รีวิว
ฝึกลงมือทำการสรุปผลอย่างแม่นยำจากข้อมูลในคอร์ส 4 ชั่วโมงนี้เกี่ยวกับการอนุมานทางสถิติใน Python
ความน่าจะเป็นและสถิติ
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
ฝึกลงมือทำการสรุปผลอย่างแม่นยำจากข้อมูลในคอร์ส 4 ชั่วโมงนี้เกี่ยวกับการอนุมานทางสถิติใน Python
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
สร้าง AI agent ด้านการดูแลสุขภาพด้วย Haystack เฟรมเวิร์กโอเพนซอร์สสำหรับจัดการ LLMs และคอมโพเนนต์ภายนอก
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ใช้ survival analysis เพื่อทำงานกับข้อมูล time-to-event และคาดการณ์เวลาอยู่รอด
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.
Machine Learning
คอร์ส
ก้าวสู่บทบาท CFO และเรียนรู้วิธีให้คำแนะนำคณะกรรมการบริหารเกี่ยวกับตัวชี้วัดสำคัญ พร้อมสร้างประมาณการทางการเงิน
การเงินประยุกต์
คอร์ส
ค้นพบพลังของการจำลองเหตุการณ์ไม่ต่อเนื่องในการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทางธุรกิจของคุณ เรียนรู้การพัฒนา digital twins ด้วยแพ็กเกจ SimPy ของ Python
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
ค้นพบวิธีพูดคุยกับข้อมูลของคุณด้วยเอเจนต์ AI แบบ text-to-query ด้วย MongoDB และ LangGraph
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เปลี่ยนจาก MATLAB ด้วยการเรียนรู้แนวคิดพื้นฐานของ Python และเจาะลึกแพ็กเกจ NumPy และ Matplotlib
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ขยายชุดเครื่องมือ regression ของคุณด้วยโมเดล logistic และ Poisson และเรียนรู้การฝึก ทำความเข้าใจ ตรวจสอบความถูกต้อง และทำนายผลด้วยโมเดลเหล่านี้
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้การประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อนด้วยเทคนิคที่คุ้มครองความเป็นส่วนตัว
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้การใช้ Census API เพื่อทำงานกับข้อมูลประชากรและเศรษฐสังคม
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
ค้นพบว่า DeepSeek ที่ถูกพูดถึงกันมากนั้นจริงๆ แล้วเกี่ยวกับอะไร! สร้างแอปพลิเคชันด้วยโมเดล R1 และ V3 ของ DeepSeek
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
วิเคราะห์กราฟอนุกรมเวลา ใช้กราฟสองส่วน และพัฒนาทักษะเพื่อรับมือปัญหาขั้นสูงใน network analytics
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้การใช้การเขียนโปรแกรมแบบขนานด้วย Python กับ Dask เพื่อยกระดับเวิร์กโฟลว์และจัดการบิ๊กดาต้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีการทำงานของพันธบัตร วิธีตั้งราคา และประเมินความเสี่ยงบางส่วนด้วยแพ็กเกจ numpy และ numpy-financial
การเงินประยุกต์
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีประยุกต์ใช้ machine learning ในงาน HR
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้วิธีวิเคราะห์ข้อมูลแบบสำรวจด้วย Python และค้นพบว่าเมื่อใดควรใช้เครื่องมือทางสถิติทั้งเชิงพรรณนาและเชิงอนุมาน
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีเตรียมและจัดระเบียบข้อมูลของคุณสำหรับการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้วิธีรวมชุดข้อมูลในรูปแบบตารางอย่างมีประสิทธิภาพและได้ผลด้วยไลบรารี Python Pandas
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
คุณสงสัยเกี่ยวกับการทำงานภายในของโมเดลที่อยู่เบื้องหลังผลิตภัณฑ์อย่าง Google Translate หรือไม่?
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีสร้างการแสดงผลข้อมูลแบบโต้ตอบ รวมถึงการสร้างและเชื่อมต่อวิดเจ็ตด้วย Bokeh!
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เรียนรู้การคาดการณ์อัตราการคลิกโฆษณาและสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงพื้นฐานใน Python เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโฆษณาให้ดีขึ้น
Machine Learning
คอร์ส
Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to build agentic systems using LangGraph.
ปัญญาประดิษฐ์
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