คอร์ส
Introduction to AI for Work
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 11,432 รีวิว
Explore what AI is and how to use it responsibly for smarter, more productive work!
ปัญญาประดิษฐ์
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
Explore what AI is and how to use it responsibly for smarter, more productive work!
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของ AI agents ส่วนประกอบ และการใช้งานจริง—ไม่ต้องเขียนโค้ด
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Explore AI ethics focusing on principles, fairness, bias reduction, and trust in AI design.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
An introduction to data science with no coding involved.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
A non-coding introduction to cloud computing, covering key concepts, terminology, and tools.
Cloud
คอร์ส
Learn the basic concepts of Artificial Intelligence, such as machine learning, deep learning, NLP, generative AI, and more.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Data is all around us, which makes data literacy an essential life skill.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Discover how data engineers lay the groundwork that makes data science possible. No coding involved!
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Gain an introduction to data in this hands-on course. Learn the basics of data types and structures, the DIKW framework, data ethics and more.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Discover how to begin responsibly leveraging generative AI. Learn how generative AI models are developed and how they will impact society moving forward.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
An introduction to machine learning with no coding involved.
Machine Learning
คอร์ส
Discover the full potential of LLMs with our conceptual course covering LLM applications, training methodologies, ethical considerations, and latest research.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn the fundamentals of statistics, including measures of center and spread, probability distributions, and hypothesis testing with no coding involved!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Data-driven organizations consistently rely on insights to inspire action and drive change.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Learn the role Generative Artificial Intelligence plays today and will play in the future in a business environment.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
An introduction to data visualization with no coding involved.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Discover what it takes to scale AI agents, with a little help from frameworks like MCP and A2A.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn the key components of building a strong data culture within an organization.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Elevate your data storytelling skills and discover how to tell great stories that drive change with your audience.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Learn how to translate business questions to well-formed analytical questions and select the right analytical solutions.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
No one enjoys looking at spreadsheets! Bring your data to life. Improve your presentation and learn how to translate technical data into actionable insights.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Discover how to extract business value from AI. Learn to scope opportunities for AI, create POCs, implement solutions, and develop an AI strategy.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Gain a clear understanding of data privacy principles and how to implement privacy and security processes.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Master Responsible AI Practices with this comprehensive course, featuring real-world case studies and interactive content.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
This introductory and conceptual course will help you understand the fundamentals of data warehousing.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Improve data literacy skills by analyzing remote working policies.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Learn about LLMOps from ideation to deployment, gain insights into the lifecycle and challenges, and learn how to apply these concepts to your applications.
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
Learn about Large Language Models (LLMs) and how they are reshaping the business world.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Discover how to become a data defender and keep data safe and secure with this beginner-friendly interactive course.
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