คอร์ส
Data Structures and Algorithms in Python
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.7+
- 1,129 รีวิว
Explore data structures such as linked lists, stacks, queues, hash tables, and graphs; and search and sort algorithms!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Explore data structures such as linked lists, stacks, queues, hash tables, and graphs; and search and sort algorithms!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn how to implement and schedule data engineering workflows.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn the fundamentals of working with big data with PySpark.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
What makes LLMs tick? Discover how transformers revolutionized text modeling and kickstarted the generative AI boom.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Apply PyTorch to images and use deep learning models for object detection with bounding boxes and image segmentation generation.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Master Git’s advanced features to streamline data science and engineering workflows, from complex merging to large-scale project optimization.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Dive in and learn how to create classes and leverage inheritance and polymorphism to reuse and optimize code.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Master Python testing: Learn methods, create checks, and ensure error-free code with pytest and unittest.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Discover the exciting world of Deep Learning for Text with PyTorch and unlock new possibilities in natural language processing and text generation.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Take your dbt skills to the next level with this hands-on course designed for data engineers and analytics professionals.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.
Machine Learning
คอร์ส
Start your reinforcement learning journey! Learn how agents can learn to solve environments through interactions.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.
Machine Learning
คอร์ส
This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
Machine Learning
คอร์ส
Build your OOP skills with descriptors, multilevel inheritance, and abstract base classes!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn how to use FastAPI to develop APIs that support AI models, built to meet real-world demands.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control
Machine Learning
คอร์ส
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
Machine Learning
คอร์ส
Learn how to transform raw data into clean, reliable models with dbt through hands-on, real-world exercises.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.
Machine Learning
คอร์ส
In this interactive course, you’ll learn how to use functions for your Tableau calculations and when you should use them!
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn and use powerful Deep Reinforcement Learning algorithms, including refinement and optimization techniques.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to conduct image analysis using Keras with Python by constructing, training, and evaluating convolutional neural networks.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Prepare for your next coding interviews in Python.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.
ปัญญาประดิษฐ์
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