คอร์ส
การคำนวณใน Sigma
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 168 รีวิว
สร้างการคำนวณ Sigma แบบไดนามิกเพื่อสำรวจข้อมูล ทำงานอัตโนมัติของตรรกะ และค้นพบแนวโน้มด้วยตัวอย่างธุรกิจจริง
การจัดการข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
สร้างการคำนวณ Sigma แบบไดนามิกเพื่อสำรวจข้อมูล ทำงานอัตโนมัติของตรรกะ และค้นพบแนวโน้มด้วยตัวอย่างธุรกิจจริง
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้แนวคิดทางการเงินสำคัญ เช่น การลงทุนทุน, WACC และมูลค่าผู้ถือหุ้น
การเงินประยุกต์
คอร์ส
เรียนรู้การสื่อสารข้อมูลของคุณอย่างมีประสิทธิภาพด้วยภาพรวมของแผนภูมิทั่วไป ประเภทการแสดงผลข้อมูลทางเลือก และการปรับสไตล์ที่ขับเคลื่อนด้วยการรับรู้
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
โต้ตอบกับ GPT ที่ปรับแต่งเองและใช้ทักษะการตั้งพรอมต์ของคุณเพื่อวางแผนและเปิดร้านอาหารของคุณ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของการแสดงข้อมูลด้วยภาพโดยใช้ Google Sheets
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
ทำความรู้จัก Google Cloud Platform (GCP) ด้วยคอร์สนี้เกี่ยวกับการจัดเก็บข้อมูล การจัดการข้อมูล และการปรับธุรกิจให้ทันสมัยด้วย GCP
Cloud
คอร์ส
สำรวจ Alteryx Designer ในกรณีศึกษาข้อมูลค้าปลีกเพื่อยกระดับการวิเคราะห์ยอดขายและการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
สร้างแอป AI แบบโต้ตอบใน Sigma ด้วยอินพุตจากผู้ใช้ การกระทำ และอินเทอร์เฟซที่สวยงาม โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
การรายงาน
Cloud
คอร์ส
เชี่ยวชาญการใช้ข้อมูล! เรียนรู้ทักษะสำหรับบุคคลและองค์กร เข้าใจพฤติกรรม และสร้างวัฒนธรรมที่คล่องแคล่วด้านข้อมูล
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีสร้างแดชบอร์ดกราฟิกด้วย Google Sheets เพื่อติดตามผลการดำเนินงานของหลักทรัพย์ทางการเงิน
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Exploring Data Transformation with Google Cloud
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้วิธีตั้งค่าและจัดการโครงสร้างพื้นฐาน Microsoft Fabric ของคุณ
อื่น
คอร์ส
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
Cloud
คอร์ส
Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานการใช้ DataLab โน้ตบุ๊กข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับการวิเคราะห์และสำรวจข้อมูล
การรายงาน
คอร์ส
ทำให้มองเห็น สำรวจ และเติมค่าข้อมูลที่หายไปได้ง่ายด้วย naniar แนวทางจัดการข้อมูลหายที่เป็นมิตรกับ tidyverse
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
ค้นพบวิธีวิเคราะห์และแสดงภาพข้อมูลเบสบอลด้วย Power BI สร้าง scatter plots, tornado charts และ gauges เพื่อทำให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับเบสบอลมีชีวิตชีวา
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีใช้ Power BI สำหรับการวิเคราะห์ซัพพลายเชนในกรณีศึกษานี้ สร้างเครื่องมือวิเคราะห์ make vs. buy คำนวณต้นทุน และวิเคราะห์ปริมาณการผลิต
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
ยกระดับทักษะการตัดสินใจด้วย Decision Models, วิธีวิเคราะห์, การจัดการความเสี่ยง และเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Become an expert in fitting ARIMA (autoregressive integrated moving average) models to time series data using R.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
Cloud
คอร์ส
ใช้ความรู้เกี่ยวกับฟังก์ชันและเทคนิคสเปรดชีตทั่วไปเพื่อสำรวจ Python!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้การทำงานของวันที่ใน R และสำรวจโลกของคำสั่ง if, ลูป และฟังก์ชันด้วยตัวอย่างทางการเงิน
การเงินประยุกต์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีการทำงานของคอมพิวเตอร์ ออกแบบอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ และสำรวจทฤษฎีการคำนวณเพื่อแก้ปัญหาในโลกจริง
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ใช้ทักษะการจัดการข้อมูลและการสร้างภาพข้อมูลเพื่อสำรวจการลงคะแนนเสียงในอดีตของสมัชชาใหญ่แห่งสหประชาชาติ
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.
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