คอร์ส
Building a Go-To-Market Strategy
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 372 รีวิว
Create a go-to-market strategy with generative AI: target industries, generate leads, and optimize website keywords.
ปัญญาประดิษฐ์
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Create a go-to-market strategy with generative AI: target industries, generate leads, and optimize website keywords.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn to bring data into Microsoft Fabric, covering Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, security, and model refresh.
อื่น
คอร์ส
Discover how Marketing Analysts use data to understand customers and drive business growth.
ความเป็นผู้นำ
คอร์ส
Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Ask data questions in plain English with Databricks Genie - build spaces, curate business language, and monitor quality.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Using Python and NumPy, learn the most fundamental financial concepts.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn the fundamentals of data visualization using Google Sheets.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Explore Power BI Service, master the interface, make informed decisions, and maximize the power of your reports.
การรายงาน
คอร์ส
Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.
Machine Learning
คอร์ส
Load, automate, and optimize data pipelines in Snowflake using COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables, and query performance tools.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Cloud
คอร์ส
In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Dive into the world of digital transformation and equip yourself to be an agent of change in a rapidly evolving digital landscape.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Master travel planning with WanderBot: craft prompts, build confidence, and streamline your next adventure.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Get to know the Google Cloud Platform (GCP) with this course on storage, data handling, and business modernization using GCP.
Cloud
คอร์ส
Stop rewriting the same joins and calculations, and dive into well-governed, scalable analytics using Sigma data models.
การรายงาน
คอร์ส
Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to build a graphical dashboard with Google Sheets to track the performance of financial securities.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Solidify your decision science skills by designing data-informed frameworks and implementing efficient solutions.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn about the difference between batching and streaming, scaling streaming systems, and real-world applications.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Build interactive AI apps in Sigma using user input, actions, and polished interfaces, no coding required.
การรายงาน
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