ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!
Machine Learning
คอร์ส
Learn how to work with Claude using the Anthropic API to solve real-world tasks and build AI-powered applications.
อื่น
คอร์ส
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data using Python.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Learn how to explore whats available in a database: the tables, relationships between them, and data stored in them.
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
เรียนรู้การรวมข้อมูลจากหลายตารางด้วยการเชื่อมข้อมูลโดยใช้ pandas
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn how to build your first neural network, adjust hyperparameters, and tackle classification and regression problems in PyTorch.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to explore, visualize, and extract insights from data using exploratory data analysis (EDA) in Python.
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
Discover how to build AI-powered applications using LLMs, prompts, chains, and agents in LangChain.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to create queries for analytics and data engineering with window functions, the SQL secret weapon!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.
Machine Learning
คอร์ส
Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Dive into the exciting world of APIs as we introduce you to the basics of consuming and working with Web APIs using Python.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn the most important PostgreSQL functions for manipulating, processing, and transforming data.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
This course will take you from Snowflakes foundational architecture to mastering advanced SnowSQL techniques.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
You’ll learn how to (un)pivot, transpose, append and join tables. Gain power with custom columns, M language, and the Advanced Editor.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Gain an introduction to Docker and discover its importance in the data professional’s toolkit. Learn about Docker containers, images, and more.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
This introductory and conceptual course will help you understand the fundamentals of data warehousing.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
This course introduces dbt for data modeling, transformations, testing, and building documentation.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Leverage the OpenAI API to get your AI applications ready for production.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Master data modeling in Power BI.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Discover the fundamental concepts of object-oriented programming (OOP), building custom classes and objects!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Unlock more advanced AI applications, like semantic search and recommendation engines, using OpenAIs embedding model!
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.
Machine Learning
คอร์ส
Discover a wide range of DAX calculations and learn how to use them in Microsoft Power BI.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Master GitHub Copilot to understand, write, and refine code with context, customization, and smart features.
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