คอร์ส
Trust and Security with Google Cloud
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 84 รีวิว
Trust and Security with Google Cloud
Cloud
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Trust and Security with Google Cloud
Cloud
คอร์ส
เตรียมพร้อมจัดหมวดหมู่! ในหลักสูตรนี้ คุณจะทำงานกับข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลข เช่น ตำแหน่งงานหรือคำตอบแบบสำรวจ โดยใช้ Tidyverse landscape
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การประเมินมูลค่าธุรกิจด้วยการประยุกต์ใช้จริงและกรณีศึกษา โดยใช้กระแสเงินสดคิดลด (DCF)
การเงินประยุกต์
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบด้วย R โดยใช้แพ็กเกจ shinydashboard อันทรงพลัง สร้างภาพข้อมูลเชิงโต้ตอบที่น่าสนใจสำหรับผู้ชมของคุณ
การรายงาน
คอร์ส
สำรวจแนวทางการเขียนโปรแกรมหลากหลายรูปแบบ รวมถึงแบบ imperative และ declarative, procedural, functional และ object-oriented programming
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ใช้พลังของเครื่องมือ tidyverse เพื่อสร้างกราฟิกคุณภาพระดับตีพิมพ์และรายงานสไตล์กำหนดเองที่สื่อผลลัพธ์ของคุณ
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Cloud
คอร์ส
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Cloud
คอร์ส
Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้วิธีสร้างแผนที่เว็บแบบโต้ตอบได้อย่างง่ายดายด้วย leaflet
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
Cloud
คอร์ส
ทำงานกับอนุกรมผลตอบแทนปัจจัยเสี่ยง ศึกษาคุณสมบัติเชิงประจักษ์ และประมาณค่า value-at-risk
การเงินประยุกต์
คอร์ส
เรียนรู้การใช้ plotly ใน R เพื่อสร้างภาพข้อมูลแบบโต้ตอบ ยกระดับการเล่าเรื่องด้วยข้อมูลของคุณ
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
พัฒนาทักษะ KNIME ของคุณด้วยคอร์สของเราเกี่ยวกับการแปลงข้อมูล การดำเนินการคอลัมน์ และการเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
เชี่ยวชาญแนวคิดหลักของการจัดการข้อมูล เช่น การกรอง การเลือก และการคำนวณสถิติแบบกลุ่มด้วย data.table
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เปลี่ยนจาก MATLAB ด้วยการเรียนรู้แนวคิดพื้นฐานของ Python และเจาะลึกแพ็กเกจ NumPy และ Matplotlib
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Scaling with Google Cloud Operations
Cloud
คอร์ส
Learn to set up a secure, efficient book recommendation app in Azure in this hands-on case study.
Cloud
คอร์ส
This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.
Cloud
คอร์ส
ปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลของคุณด้วยการเรียนรู้วิธีตรวจจับและลดอคติเพื่อการวิเคราะห์ที่แม่นยำและโมเดลที่เชื่อถือได้
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การใช้การจัดรูปแบบตามเงื่อนไขกับข้อมูลของคุณผ่านตัวเลือกในตัวและการสร้างสูตรกำหนดเอง
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
Cloud
คอร์ส
Learn to create compelling data visualizations with KNIME, covering charts, components, and dashboards.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
ค้นพบว่า DeepSeek ที่ถูกพูดถึงกันมากนั้นจริงๆ แล้วเกี่ยวกับอะไร! สร้างแอปพลิเคชันด้วยโมเดล R1 และ V3 ของ DeepSeek
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ทำงานข้อมูลอัตโนมัติด้วย KNIME เชี่ยวชาญการรวมข้อมูล การสรุปรวม เวิร์กโฟลว์ฐานข้อมูล และการจัดการไฟล์ขั้นสูง
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Explore GDPR through real-world cases on data rights, breaches, and compliance challenges.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to translate your SAS knowledge into R and analyze data using this free and powerful software language.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้เกี่ยวกับ MLOps รวมถึงเครื่องมือและแนวปฏิบัติที่จำเป็นสำหรับการทำให้แอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงเป็นอัตโนมัติและขยายขนาดได้
Machine Learning
คอร์ส
สร้าง Databricks Genie space แบบครบวงจร: คำอธิบาย คำพ้องความหมาย คำสั่ง ความสัมพันธ์ตาราง คำสั่งค้นหาตัวอย่าง การมอนิเตอร์ และเกณฑ์มาตรฐาน
วิศวกรรมข้อมูล
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