คอร์ส
Supervised Learning in R: Classification
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 138 รีวิว
In this course you will learn the basics of machine learning for classification.
Machine Learning
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
In this course you will learn the basics of machine learning for classification.
Machine Learning
คอร์ส
Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn how to use GPT tools responsibly and confidently. Discover how these tools work and techniques for writing prompts and evaluating outputs.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to work with Plain Old Java Objects, master the Collections Framework, and handle exceptions like a pro, with logging to back it all up!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Bash scripting allows you to build analytics pipelines in the cloud and work with data stored across multiple files.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Take your R skills up a notch by learning to write efficient, reusable functions.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.
Machine Learning
คอร์ส
Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.
Cloud
คอร์ส
Create new features to improve the performance of your Machine Learning models.
Machine Learning
คอร์ส
Master Apache Kafka! From core concepts to advanced architecture, learn to create, manage, and troubleshoot Kafka for real-world data streaming challenges!
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn data management in Databricks with Delta Lake, including ACID transactions, schema enforcement, and security.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Build PowerPoint presentations with Microsoft Copilot. Turn documents into slides, generate visuals, and speaker notes.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
In this course, you will use T-SQL, the flavor of SQL used in Microsofts SQL Server for data analysis.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn AI governance with Collibra. Build, embed, and scale responsible AI using tools, frameworks, and MLOps workflows.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Master sampling to get more accurate statistics with less data.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn to create your own Python packages to make your code easier to use and share with others.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn fundamental natural language processing techniques using Python and how to apply them to extract insights from real-world text data.
Machine Learning
คอร์ส
Unlock BigQuerys power: grasp its fundamentals, execute queries, and optimize workflows for efficient data analysis.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Collaborate with AI to make recruiting, people ops, and policy engagement faster and fairer.
ปัญญาประดิษฐ์
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Build up your pandas skills and answer marketing questions by merging, slicing, visualizing, and more!
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
Learn how to create a PostgreSQL database and explore the structure, data types, and how to normalize databases.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
In this course, you will be introduced to unsupervised learning through techniques such as hierarchical and k-means clustering using the SciPy library.
Machine Learning
คอร์ส
This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
Cloud
คอร์ส
This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
Machine Learning
คอร์ส
You will investigate a dataset from a fictitious company called Databel in Tableau, and need to figure out why customers are churning.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Dive into the world of machine learning and discover how to design, train, and deploy end-to-end models.
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