คอร์ส
Introduction to Data Quality
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 3,653 รีวิว
สำรวจพื้นฐานของการจัดการคุณภาพข้อมูล เรียนรู้แนวคิด มิติ และเทคนิคสำคัญสำหรับการติดตามและปรับปรุงคุณภาพข้อมูล
การจัดการข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
สำรวจพื้นฐานของการจัดการคุณภาพข้อมูล เรียนรู้แนวคิด มิติ และเทคนิคสำคัญสำหรับการติดตามและปรับปรุงคุณภาพข้อมูล
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
หลักสูตรนี้เจาะลึกโครงสร้างหลักของ Azure โดยครอบคลุมหัวข้ออย่างคอนเทนเนอร์ เครื่องเสมือน และอื่นๆ อีกมากมาย
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของ VM, คอนเทนเนอร์, Docker และ Kubernetes เข้าใจความแตกต่างเพื่อเริ่มต้นได้เลย!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เพื่อทำความเข้าใจกรณีการใช้งานหลักของ Fabric คุณจะได้สำรวจเครื่องมือต่างๆ ในประสบการณ์ Fabric ทั้งเจ็ด
อื่น
คอร์ส
เรียนรู้วิธีทำงานกับวันที่และเวลาใน Python
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของความปลอดภัย AI เพื่อปกป้องระบบจากภัยคุกคาม สอดคล้องความปลอดภัยกับเป้าหมายธุรกิจ และลดความเสี่ยงสำคัญ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้แนวคิดหลักของการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ ตั้งแต่คลาสและอ็อบเจ็กต์พื้นฐาน ไปจนถึงหัวข้อขั้นสูงอย่างการสืบทอดและพหุสัณฐาน
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้เกี่ยวกับ Large Language Models (LLMs) และวิธีที่พวกมันกำลังพลิกโฉมโลกธุรกิจ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้ทักษะที่จำเป็นในการสร้างแดชบอร์ดที่ทรงพลัง เข้าใจพื้นฐานการออกแบบแดชบอร์ด องค์ประกอบการวิเคราะห์เชิงภาพ และประเภทของแดชบอร์ด
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เรียนรู้การเขียนคิวรี SQL เพื่อคำนวณเมตริกสำคัญที่ธุรกิจใช้วัดประสิทธิภาพ
การรายงาน
คอร์ส
เชี่ยวชาญสถาปัตยกรรมสามชั้นของ Snowflake และสร้างกรอบความคิดที่คุณต้องใช้เพื่อทำงานกับ Snowflake ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะเรียนรู้พื้นฐานของ Kubernetes และนำคอนเทนเนอร์ไปใช้งานและจัดการด้วย Manifests และคำสั่ง kubectl
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
จัดการ AI Act ของคุณให้พร้อม! เข้าใจภาระผูกพัน ความเสี่ยง และข้อกำหนดของ EU AI Act
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีทำความสะอาดและเตรียมข้อมูลของคุณสำหรับ machine learning!
Machine Learning
คอร์ส
เชี่ยวชาญ Power Pivot ใน Excel เพื่อช่วยนำเข้าข้อมูล สร้างความสัมพันธ์ และใช้ DAX สร้างแดชบอร์ดแบบไดนามิกเพื่อค้นพบอินไซต์ที่นำไปใช้ได้จริง
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เชี่ยวชาญฟีเจอร์ขั้นสูงของ Git เพื่อปรับเวิร์กโฟลว์ data science และ engineering ให้คล่องขึ้น ตั้งแต่การ merge ซับซ้อนไปจนถึงการ optimize โปรเจกต์ขนาดใหญ่
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของการทำงานกับข้อมูลอนุกรมเวลา
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เชี่ยวชาญ Microsoft Copilot ใน Word เพื่อเขียนได้เร็วขึ้น เข้าใจเอกสารได้ทันที และทำงานร่วมกันได้มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การใช้ Google Sheets เพื่อทำความสะอาด วิเคราะห์ และดึงอินไซต์จากข้อมูล เรียนรู้การจัดเรียง กรอง และใช้ VLOOKUP เพื่อรวมข้อมูล
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เชี่ยวชาญ AWS security, governance และ cost optimization เพื่อเตรียมสอบ Cloud Practitioner certification
Cloud
คอร์ส
ต่อยอดความรู้พื้นฐาน Power Query ใน Excel ของคุณ คอร์สระดับกลางนี้จะพาคุณก้าวสู่การเชี่ยวชาญการแปลงข้อมูลขั้นต่อไป
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
สร้างฟีเจอร์ใหม่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล Machine Learning ของคุณ
Machine Learning
คอร์ส
This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
Cloud
คอร์ส
เข้าใจบทบาทและความจริงในโลกจริงของ Explainable Artificial Intelligence (XAI) ด้วยคอร์สสำหรับผู้เริ่มต้นนี้
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ใช้ AI ในทุกขั้นตอนของการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณ เขียนพรอมต์ให้คมขึ้น ตรวจสอบคุณภาพข้อมูล ค้นหาอินไซต์ที่คุ้มค่าต่อการตามต่อ และส่งมอบงานที่คุณไว้ใจได้
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การใช้ AI เป็นพาร์ตเนอร์วิศวกรรมอาวุโสสำหรับการวิเคราะห์โค้ด การเพิ่มประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และการตัดสินใจด้านสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เชี่ยวชาญการทดสอบ Python: เรียนรู้วิธีการ สร้างการตรวจสอบ และทำให้โค้ดปราศจากข้อผิดพลาดด้วย pytest และ unittest
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้ทฤษฎีเบื้องหลังการจัดการข้อมูลอย่างรับผิดชอบสำหรับโปรเจกต์ AI ใดๆ ตั้งแต่ต้นจนจบและต่อเนื่องไปอีก
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
สำรวจเทคนิคล่าสุดสำหรับการรัน Llama LLM ในเครื่องและผสานเข้ากับสแต็กของคุณ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีใช้เทคนิคทางสถิติด้วยสเปรดชีตเพื่อทำงานกับข้อมูลและดึงข้อมูลเชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
ความน่าจะเป็นและสถิติ
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
เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน