คอร์ส
Transform and Analyze Data with Microsoft Fabric
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 197 รีวิว
Learn how to transform and analyze data within your Microsoft Fabric account
อื่น
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Learn how to transform and analyze data within your Microsoft Fabric account
อื่น
คอร์ส
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Cloud
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
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Cloud
คอร์ส
Unlock your datas potential by learning to detect and mitigate bias for precise analysis and reliable models.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Exploring Data Transformation with Google Cloud
Cloud
คอร์ส
Master strategic data management for business excellence.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Explore Alteryx Designer in a retail data case study to boost sales analysis and strategic decision-making.
การเตรียมข้อมูล
Cloud
คอร์ส
In this course youll learn to use and present logistic regression models for making predictions.
Machine Learning
คอร์ส
Analyze market dynamics and craft a strategic entry plan for an EV manufacturer using generative AI.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Discover how to analyze and visualize baseball data using Power BI. Create scatter plots, tornado charts, and gauges to bring baseball insights alive.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.
Cloud
คอร์ส
Learn how to use Power BI for supply chain analytics in this case study. Create a make vs. buy analysis tool, calculate costs, and analyze production volumes.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn to effectively convey your data with an overview of common charts, alternative visualization types, and perception-driven style enhancements.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn the fundamentals of using DataLab, an AI-powered data notebook for data analysis and exploration.
การรายงาน
คอร์ส
Interact with a customized GPT and use your prompting skills to plan and open your restaurant.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Master data fluency! Learn skills for individuals and organizations, understand behaviors, and build a data-fluent culture.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Learn how to set up and manage your Microsoft Fabric infrastructure.
อื่น
คอร์ส
Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.
การเงินประยุกต์
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
Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Leverage the power of tidyverse tools to create publication-quality graphics and custom-styled reports that communicate your results.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Elevate decision-making skills with Decision Models, analysis methods, risk management, and optimization techniques.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Trust and Security with Google Cloud
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
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา