Courses
Data Preparation in Excel
- พื้นฐานระดับทักษะ
- 4.6+
- 8.1K
Understand how to prepare Excel data through logical functions, nested formulas, lookup functions, and PivotTables.
การเตรียมข้อมูล
ติดตามวิดีโอสั้นๆ ที่นำเสนอโดยผู้เชี่ยวชาญ จากนั้นฝึกฝนสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดแบบโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
Courses
Understand how to prepare Excel data through logical functions, nested formulas, lookup functions, and PivotTables.
การเตรียมข้อมูล
Courses
In this interactive Power BI course, you’ll learn how to use Power Query Editor to transform and shape your data to be ready for analysis.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Learn to import data into Python from various sources, such as Excel, SQL, SAS and right from the web.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!
การเตรียมข้อมูล
Courses
Explore Excel Power Query for advanced data transformation and cleansing to boost your decision-making and analysis.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Enter the world of Alteryx Designer and learn how to navigate the tool to load, prepare, and aggregate data.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Improve your Python data importing skills and learn to work with web and API data.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Bring your Google Sheets to life by mastering fundamental skills such as formulas, operations, and cell references.
การเตรียมข้อมูล
Courses
In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Master data preparation, cleaning, and analysis in Alteryx Designer, whether you are a new or seasoned analyst.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Building on your foundational Power Query in Excel knowledge, this intermediate course takes you to the next level of data transformation mastery
การเตรียมข้อมูล
Courses
Learn to acquire data from common file formats and systems such as CSV files, spreadsheets, JSON, SQL databases, and APIs.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Learn how to create a PostgreSQL database and explore the structure, data types, and how to normalize databases.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Learn to use the KNIME Analytics Platform for data access, cleaning, and analysis with a no-code/low-code approach.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Learn how to clean data with Apache Spark in Python.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Learn to connect Tableau to different data sources and prepare the data for a smooth analysis.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Explore Alteryx Designer in a retail data case study to boost sales analysis and strategic decision-making.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Develop the skills you need to clean raw data and transform it into accurate insights.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.
การเตรียมข้อมูล
Courses
Advance your Alteryx skills with real fitness data to develop targeted marketing strategies and innovative products!
การเตรียมข้อมูล
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาความเชี่ยวชาญที่มุ่งเน้นการดึงข้อมูลจากข้อมูล โดยใช้ทักษะการเขียนโปรแกรม วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และอื่นๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปสู่การปฏิบัติได้
คุณจะต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรม เช่น Python หรือ R และเชี่ยวชาญหลักการทางคณิตศาสตร์และสถิติ ความรู้เกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็มีความสำคัญเช่นกัน มีหลายวิธีในการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล นอกเหนือจากวิธีการศึกษาอย่างเป็นทางการ เช่น ปริญญาหรือการเรียนในมหาวิทยาลัยแล้ว ยังมีแหล่งข้อมูลอื่นๆ อีกมากมายที่จะช่วยให้คุณเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง นอกเหนือจากหลักสูตรออนไลน์และบทเรียนต่างๆ แล้ว ยังมีหนังสือ วิดีโอ และอื่นๆ อีกมากมาย
นอกจากความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการทักษะการเขียนโปรแกรมในภาษาต่างๆ เช่น Python, R และ SQL นอกจากนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการความสามารถในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความรู้ด้านการแสดงภาพข้อมูล การจัดการข้อมูล และการจัดการฐานข้อมูล ทักษะด้านการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกก็อาจเป็นประโยชน์เช่นกัน
ในเชิงวิชาชีพ แทบทุกอุตสาหกรรมสามารถนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้ได้ในระดับหนึ่ง องค์กรด้านการดูแลสุขภาพใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการตรวจจับและรักษาโรค ในขณะที่บริษัททางการเงินใช้เพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง อุตสาหกรรมทุกประเภทใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อการตลาด เช่น การสร้างระบบแนะนำสินค้าและการวิเคราะห์การเลิกใช้บริการของลูกค้า
ใช่แล้ว วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่เติบโตเร็วที่สุดในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก และยังเป็นหนึ่งในอาชีพที่ได้รับค่าตอบแทนสูงที่สุดอีกด้วย จากข้อมูลของ Payscale นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์ได้รับเงินเดือนเฉลี่ย 97,609 ดอลลาร์ และมีคะแนนความพึงพอใจสี่ดาวจากห้าดาวในสหรัฐอเมริกา
มีหลายสิ่งที่ควรพิจารณา ประการแรก การเข้าเรียนในหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นมีการแข่งขันสูง มักต้องการเกรดเฉลี่ยสูงอย่างสม่ำเสมอ ในทำนองเดียวกัน ทักษะหลายอย่างที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นต้องใช้การศึกษาและความอดทนอย่างมาก อาจต้องใช้เวลาหลายเดือนในการเรียนรู้พื้นฐานที่จำเป็นทั้งหมด รวมถึงประสบการณ์ภาคปฏิบัติมากมายเพื่อที่จะได้งานในระดับเริ่มต้น
ใช่ คุณจะต้องมีประสบการณ์การเขียนโค้ดในภาษาต่างๆ เช่น Python, R, SQL, Java และ C/C++ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากไวยากรณ์ที่ค่อนข้างง่าย ภาษาโปรแกรม Python จึงมักเป็นตัวเลือกที่ได้รับความนิยมในหมู่ผู้เริ่มต้น
สำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์ด้านการเขียนโค้ดและ/หรือพื้นฐานทางคณิตศาสตร์มาก่อน โดยทั่วไปแล้วอาจต้องใช้เวลาเรียนอย่างเข้มข้น 7 ถึง 12 เดือนจึงจะอยู่ในระดับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับเริ่มต้นได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ควรจำไว้คือ การเรียนรู้เพียงพื้นฐานทางทฤษฎีของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจไม่ทำให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แท้จริงได้
เมื่อคุณเชี่ยวชาญพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว คุณสามารถเลือกที่จะเชี่ยวชาญในด้านต่างๆ ได้มากมาย เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์และข่าวกรองทางธุรกิจ การขุดค้นข้อมูล และอื่นๆ อีกมากมาย
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา