คอร์ส
Machine Learning for Marketing in Python
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 168 รีวิว
From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.
Machine Learning
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.
Machine Learning
คอร์ส
Learn to build recommendation engines in Python using machine learning techniques.
Machine Learning
คอร์ส
Build smart, interactive, and reliable AI applications easier than ever before with the OpenAI Responses API and GPT-5.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Cloud
คอร์ส
Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.
Machine Learning
คอร์ส
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
This course is for R users who want to get up to speed with Python!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
Machine Learning
คอร์ส
Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Master RAG with Weaviate! Embed text and images for retrieval, and experiment with vector, BM25, and hybrid search.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.
Machine Learning
คอร์ส
Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
Cloud
คอร์ส
Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
การนำเข้าและทำความสะอาดข้อมูล
คอร์ส
GAMs model relationships in data as nonlinear functions that are highly adaptable to different types of data science problems.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.
Cloud
คอร์ส
Discover how to talk to your data using text-to-query AI agents with MongoDB and LangGraph.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn to solve increasingly complex problems using simulations to generate and analyze data.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn the bag of words technique for text mining with R.
Machine Learning
คอร์ส
Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.
การจัดการข้อมูล
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