คอร์ส
Intermediate Java
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 1,052 รีวิว
Learn to write cleaner, smarter Java code with methods, control flow, and loops.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Learn to write cleaner, smarter Java code with methods, control flow, and loops.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Master Git’s advanced features to streamline data science and engineering workflows, from complex merging to large-scale project optimization.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Get started with Sigma! Learn how to build and customize simple, interactive dashboards for real-time analytics.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Master Power Pivot in Excel to help import data, create relationships, and utilize DAX. Build dynamic dashboards to uncover actionable insights.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Explore the latest techniques for running the Llama LLM locally and integrating it within your stack.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Master data preparation, cleaning, and analysis in Alteryx Designer, whether you are a new or seasoned analyst.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Dive in and learn how to create classes and leverage inheritance and polymorphism to reuse and optimize code.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn how to use graphical and numerical techniques to begin uncovering the structure of your data.
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
Step right into the dynamic world of data modeling with Snowflake!
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Master Python testing: Learn methods, create checks, and ensure error-free code with pytest and unittest.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Master Excel basics quickly: navigate spreadsheets, apply formulas, analyze data, and create your first charts!
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn about the world of data engineering in this short course, covering tools and topics like ETL and cloud computing.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Building on your foundational Power Query in Excel knowledge, this intermediate course takes you to the next level of data transformation mastery
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
This course dives deeper into the Azures backbone by going into topics like containers, virtual machines and much more.
Cloud
คอร์ส
Learn how to manipulate and visualize categorical data using pandas and seaborn.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn key object-oriented programming concepts, from basic classes and objects to advanced topics like inheritance and polymorphism.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn to acquire data from common file formats and systems such as CSV files, spreadsheets, JSON, SQL databases, and APIs.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Master Snowflakes three-layer architecture and build the mental model you need to work effectively in Snowflake.
คอร์ส
To understand Fabric’s main use cases, you will explore various tools in the seven Fabric experiences.
อื่น
คอร์ส
จัดการ AI Act ของคุณให้พร้อม! เข้าใจภาระผูกพัน ความเสี่ยง และข้อกำหนดของ EU AI Act
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Explore data ethics with this comprehensive introductory course, covering principles, AI ethics, and practical skills to ensure responsible data use.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Explore AI and data monetization strategies, build ethical infrastructures, and align products with business goals.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to use Google Sheets to clean, analyze, and draw insights from data. Discover how to sort, filter, and use VLOOKUP to combine data.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn SQL Querying with AI by writing prompts, generating queries, and analyzing data to solve real-world problems.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Data storytelling is a high-demand skill that elevates analytics. Learn narrative building and visualizations in this course with a college major dataset!
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Discover the exciting world of Deep Learning for Text with PyTorch and unlock new possibilities in natural language processing and text generation.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.
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