คอร์ส
Case Study: Exploratory Data Analysis in R
- Basicระดับทักษะ
- 4.9+
- 48 รีวิว
Use data manipulation and visualization skills to explore the historical voting of the United Nations General Assembly.
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Use data manipulation and visualization skills to explore the historical voting of the United Nations General Assembly.
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.
การจัดการข้อมูล
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
Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Cloud
คอร์ส
Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Explore a range of programming paradigms, including imperative and declarative, procedural, functional, and object-oriented programming.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Use your knowledge of common spreadsheet functions and techniques to explore Python!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Master core concepts about data manipulation such as filtering, selecting and calculating groupwise statistics using data.table.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to create compelling data visualizations with KNIME, covering charts, components, and dashboards.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Cloud
คอร์ส
Automate data manipulation with KNIME, mastering merging, aggregation, database workflows, and advanced file handling.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.
การรายงาน
คอร์ส
Learn to set up a secure, efficient book recommendation app in Azure in this hands-on case study.
Cloud
คอร์ส
Learn about MLOps, including the tools and practices needed for automating and scaling machine learning applications.
Machine Learning
คอร์ส
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
Cloud
คอร์ส
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
Cloud
คอร์ส
Learn how to use plotly in R to create interactive data visualizations to enhance your data storytelling.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Transition from MATLAB by learning some fundamental Python concepts, and diving into the NumPy and Matplotlib packages.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.
Machine Learning
คอร์ส
Learn how to use conditional formatting with your data through built-in options and by creating custom formulas.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Discover what all of the DeepSeek hype was really about! Build applications using DeepSeeks R1 and V3 models.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Scaling with Google Cloud Operations
Cloud
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
Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
Cloud
คอร์ส
Learn how bonds work and how to price them and assess some of their risks using the numpy and numpy-financial packages.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
Cloud
คอร์ส
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on 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