คอร์ส
Bioconductor เบื้องต้นใน R
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 138 รีวิว
เรียนรู้การใช้แพ็กเกจ Bioconductor ที่จำเป็นสำหรับชีวสารสนเทศด้วยชุดข้อมูลจากไวรัส เชื้อรา มนุษย์ และพืช!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
เรียนรู้การใช้แพ็กเกจ Bioconductor ที่จำเป็นสำหรับชีวสารสนเทศด้วยชุดข้อมูลจากไวรัส เชื้อรา มนุษย์ และพืช!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เชี่ยวชาญการทำความสะอาดข้อมูลใน Java ด้วยวิธีทางสถิติ การแปลงข้อมูล และการตรวจสอบความถูกต้อง เพื่อแอปที่เชื่อถือได้
การนำเข้าและทำความสะอาดข้อมูล
คอร์ส
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีตรวจสอบ วินิจฉัย และเพิ่มประสิทธิภาพแอปพลิเคชัน Azure ด้วย Azure Monitor, Application Insights และ Log Analytics
Cloud
คอร์ส
Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ฝึกใช้ PySpark เพื่อจัดการข้อมูลแบบกระจายและสร้าง machine learning บน Spark ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การออกแบบสถาปัตยกรรมแบบขับเคลื่อนด้วยเหตุการณ์ที่ปรับขยายได้ใน Azure โดยใช้บริการส่งข้อความและการเชื่อมต่อใช้งานจริง
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลตามเวลา ด้วยคอร์สเชิงปฏิบัตินี้เกี่ยวกับ Time Series Analysis ใน Power BI ทำงานกับชุดข้อมูลจริงและฝึกเทคนิคที่ใช้บ่อย
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เรียนรู้การออกแบบและรันการจำลอง Monte Carlo ของคุณเองด้วย Python!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้การทำ 2 งานสำคัญในสถิติอนุมาน: การประมาณค่าพารามิเตอร์และการทดสอบสมมติฐาน
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้ข้อดีของการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเบย์เซียน และนำไปใช้กับกรณีใช้งานจริงหลากหลายรูปแบบ!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เพิ่มประสิทธิภาพการเขียนโค้ดด้วย Windsurf, IDE ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้คุณสร้าง แก้ไขข้อผิดพลาด และนำไปใช้งานได้รวดเร็ว
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
สำรวจ Data Version Control สำหรับการจัดการข้อมูล ML เชี่ยวชาญการตั้งค่า ทำงานอัตโนมัติให้ไปป์ไลน์ และประเมินโมเดลได้อย่างราบรื่น
Machine Learning
คอร์ส
ผสานข้อความ รูปภาพ เสียง และวิดีโอเข้ากับโมเดล AI ล่าสุดจาก Hugging Face แล้วสร้างรูปภาพและวิดีโอใหม่!
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การวิเคราะห์งบการเงินด้วย Python คำนวณอัตราส่วน ประเมินสุขภาพทางการเงิน จัดการค่าที่หายไป และนำเสนอการวิเคราะห์ของคุณ
การเงินประยุกต์
คอร์ส
พัฒนา Polars ให้ไกลขึ้นด้วยการจัดการข้อความ สถิติแบบ rolling การ join DataFrame และการวิเคราะห์ขั้นสูง
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียมและวิธีสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกด้วย TensorFlow
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้วิธีจัดการข้อมูลดิบที่ยุ่งเหยิงซึ่งเก็บในฐานข้อมูล PostgreSQL เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำ
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีใช้ งบกำไรขาดทุน และ งบดุล ใน Power BI
การเงินประยุกต์
คอร์ส
จ้องลีดที่เข้ามาแล้วไม่รู้จะเริ่มตรงไหน? ใช้ Claude Cowork ให้คะแนนลีดและสร้างรายชื่อผู้มุ่งหวังคุณภาพสูงที่จัดลำดับความสำคัญแล้ว
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีใช้สคริปต์ Python ใน Power BI สำหรับเตรียมข้อมูล การสร้างภาพ และการคำนวณค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีระบุ วิเคราะห์ ลบ และเติมข้อมูลที่ขาดหายด้วย Python
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ปรับแต่ง Llama สำหรับงานเฉพาะด้วย TorchTune พร้อมเรียนรู้เทคนิคการปรับแต่งประสิทธิภาพ เช่น quantization
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของการสำรวจ จัดการ และวัดผลข้อมูลภาพชีวการแพทย์
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบและเต็มไปด้วยอินไซต์ด้วย Dash และ Plotly
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
ยกระดับคุณภาพข้อมูลในเวิร์กโฟลว์ data science และ data engineering ด้วยไลบรารี Great Expectations ของ Python
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การออกแบบการทดลองขั้นพื้นฐาน ทักษะสำคัญสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีตรวจสอบการป้อนข้อมูลให้สะอาดและสร้างแดชบอร์ดแบบไดนามิกเพื่อแสดงข้อมูลการตลาดของคุณ
การรายงาน
คอร์ส
เชี่ยวชาญการวิเคราะห์การตลาดด้วย Tableau วิเคราะห์ประสิทธิภาพ เปรียบเทียบเกณฑ์ชี้วัด และปรับกลยุทธ์ให้เหมาะสมข้ามช่องทาง
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
Cloud
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