ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
Cloud
คอร์ส
สำรวจแนวคิดและการใช้งานของโมเดลเชิงเส้นด้วย Python และสร้างโมเดลเพื่ออธิบาย ทำนาย และดึงอินไซต์จากรูปแบบข้อมูล
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
ก้าวสู่บทบาท CFO และเรียนรู้วิธีให้คำแนะนำคณะกรรมการบริหารเกี่ยวกับตัวชี้วัดสำคัญ พร้อมสร้างประมาณการทางการเงิน
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Cloud
คอร์ส
กรณีศึกษา Power BI นี้ติดตามกรณีใช้งานธุรกิจจริงในการวิเคราะห์สินค้าคงคลังด้วย DAX และการแสดงผลข้อมูล
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้การออกแบบแบบสำรวจด้วยโครงสร้างการออกแบบทั่วไป จากนั้นแสดงผลและวิเคราะห์ผลลัพธ์แบบสำรวจ
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้ว่า Bayesian data analysis คืออะไร ทำงานอย่างไร และทำไมจึงเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในชุดเครื่องมือ data science ของคุณ
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
อยากใช้เวลากับการเขียนโค้ดมากขึ้น และทำงานธุรการน้อยลงไหม? สร้างบรีฟสนับสนุนการเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่โดยอัตโนมัติด้วย Claude Cowork
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีโหลด แปลง และถอดเสียงจากไฟล์เสียงดิบใน Python
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างแบบจำลองธุรกิจพื้นฐาน รวมถึงกระแสเงินสด การลงทุน เงินงวด การผ่อนชำระเงินกู้ และอื่นๆ ด้วย Google Sheets
การเงินประยุกต์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีแบ่งกลุ่มลูกค้าใน Python
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ตรวจสอบและแก้ไขปัญหาแอป AWS ด้วย Amazon CloudWatch และ AWS X-Ray รวบรวมเมตริกและล็อก สร้างแดชบอร์ด ตั้งการแจ้งเตือน และติดตามคำขอ
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของการทดสอบ A/B ใน R รวมถึงการออกแบบการทดลอง วิเคราะห์ข้อมูล คาดการณ์ผลลัพธ์ และนำเสนอผลผ่านการแสดงผลข้อมูลด้วยภาพ
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้การอ่าน สำรวจ และจัดการข้อมูลเชิงพื้นที่ พร้อมสร้างแผนที่สื่อสารข้อมูลด้วย R
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
เรียนรู้การแก้ปัญหาที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ โดยใช้การจำลองเพื่อสร้างและวิเคราะห์ข้อมูล
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
ตั้งแต่ customer lifetime value, การคาดการณ์ churn ไปจนถึง segmentation - เรียนรู้และนำ use cases ของ Machine Learning สำหรับ Marketing ไปใช้ใน Python
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้เกี่ยวกับโมเดล GARCH วิธีนำไปใช้ และปรับเทียบกับข้อมูลการเงินตั้งแต่หุ้นไปจนถึงอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ
การเงินประยุกต์
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะเรียนรู้วิธีรวบรวมข้อมูล Twitter และวิเคราะห์ข้อความ เครือข่าย และแหล่งกำเนิดทางภูมิศาสตร์ของ Twitter
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีใช้ Python เพื่อวิเคราะห์การเลิกใช้บริการของลูกค้าและสร้างโมเดลเพื่อคาดการณ์มัน
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
เรียนรู้การใช้ Amazon Bedrock เพื่อเข้าถึง foundation AI models และสร้างสรรค์ด้วย AI โดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อน
ปัญญาประดิษฐ์
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Cloud
คอร์ส
In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
Cloud
คอร์ส
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
Cloud
คอร์ส
Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
ในอีคอมเมิร์ซ การเพิ่มยอดขายและลดต้นทุนคือกุญแจสำคัญ วิเคราะห์ข้อมูลจากบริษัทจำหน่ายอุปกรณ์สัตว์เลี้ยงออนไลน์ด้วย Power BI
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
GAMs จำลองความสัมพันธ์ในข้อมูลเป็นฟังก์ชันไม่เชิงเส้นที่ปรับตัวได้สูงกับปัญหาวิทยาการข้อมูลหลากหลายประเภท
ความน่าจะเป็นและสถิติ
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
เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน