คุณสนใจที่จะดำดิ่งสู่โลกแห่งวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่น่าตื่นเต้นหรือไม่? มองไม่เพิ่มเติม! ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้เริ่มต้นที่ต้องการสำรวจสาขาที่ไม่หยุดนิ่งนี้ หรือมืออาชีพที่มีประสบการณ์ที่ต้องการเพิ่มพูนทักษะของคุณ เรามีหลักสูตรออนไลน์ที่ดีที่สุดสำหรับคุณ
ในโลกปัจจุบัน ข้อมูลไม่ได้เป็นเพียงการรวบรวมตัวเลขและตัวเลขเท่านั้น เป็นทรัพยากรอันมีค่าที่สามารถนำไปใช้เพื่อผลักดันความสำเร็จของธุรกิจ
ความต้องการ Data Scientist จะเพิ่มขึ้นเมื่อบริษัทต่างๆ รวบรวมข้อมูลจำนวนมหาศาลอย่างต่อเนื่อง และขอบอกตามตรงว่าใครไม่อยากเป็นส่วนหนึ่งของสาขาที่มีศักยภาพในการส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมต่างๆ มากมาย
และขณะนี้เป็นเวลาที่ดีที่สุดที่จะได้รับความรู้ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อรับอาชีพที่น่าตื่นเต้นและคุ้มค่า
Glassdoor รายงานว่าฐานเงินเดือนเฉลี่ยสำหรับ Data Scientist ในสหรัฐอเมริกาอยู่ที่ 1,03,973 ดอลลาร์ต่อปี โดยผู้มีรายได้สูงสุดทำเงินได้มากกว่า 180,000 ดอลลาร์ต่อปี
มีแหล่งข้อมูลมากมายทางออนไลน์ และอาจเป็นเรื่องยากที่จะทราบว่าจะเริ่มต้นจากที่ใด นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมการเรียนหลักสูตรที่มีโครงสร้างและการจัดระเบียบที่ดีจึงเป็นสิ่งสำคัญเพื่อฝึกฝนทักษะที่จำเป็นสำหรับอาชีพที่ประสบความสำเร็จในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ความท้าทาย
ต่อไปนี้เป็นความท้าทายทั่วไปที่บุคคลมักเผชิญขณะเรียนหลักสูตรวิทยาการข้อมูล พร้อมกลยุทธ์ในการเอาชนะ:
เส้นโค้งการเรียนรู้ที่สูงชัน
วิทยาการข้อมูลครอบคลุมแนวคิดและเทคนิคที่ซับซ้อนมากมาย ซึ่งผู้เริ่มต้นอาจรู้สึกหนักใจ การเอาชนะความท้าทายนี้ต้องใช้ความอดทนและวิธีการที่เป็นระบบ
เริ่มต้นด้วยพื้นฐาน ทำความเข้าใจแนวคิดหลักอย่างถี่ถ้วน และค่อยๆ ต่อยอดจากสิ่งเหล่านั้น แบ่งหัวข้อที่ซับซ้อนออกเป็นหัวข้อย่อยๆ และฝึกฝนอย่างสม่ำเสมอเพื่อเสริมสร้างการเรียนรู้ของคุณ
ภูมิหลังทางคณิตศาสตร์
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเกี่ยวข้องกับแนวคิดทางคณิตศาสตร์ต่างๆ เช่น สถิติ พีชคณิตเชิงเส้น แคลคูลัส และทฤษฎีความน่าจะเป็น สำหรับผู้ที่ไม่มีพื้นฐานทางคณิตศาสตร์ที่แข็งแกร่ง สิ่งนี้อาจเป็นความท้าทายที่สำคัญ ในการเอาชนะสิ่งนี้ ให้อุทิศเวลาเพิ่มเติมเพื่อทำความเข้าใจเกี่ยวกับแนวคิดทางคณิตศาสตร์ที่จำเป็น
ค้นหาบทช่วยสอน ตำราเรียน หรือแหล่งข้อมูลเพิ่มเติมออนไลน์ที่อธิบายแนวคิดเหล่านี้ในบริบทของวิทยาศาสตร์ข้อมูล นอกจากนี้ ฝึกฝนการใช้แนวคิดเหล่านี้กับปัญหาข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง
ทักษะการเขียนโปรแกรม
ความเชี่ยวชาญในภาษาการเขียนโปรแกรมเช่น Python หรือ R เป็นสิ่งสำคัญสำหรับวิทยาการข้อมูล เพียงเริ่มต้นด้วยการเรียนรู้พื้นฐานของภาษาโปรแกรมที่คุณเลือก รวมถึงไวยากรณ์ โครงสร้างข้อมูล และโฟลว์ควบคุม ใช้แพลตฟอร์มการเขียนโค้ดแบบออนไลน์ แบบฝึกหัด และแบบฝึกหัดการเขียนโค้ดเพื่อฝึกฝนการเขียนโค้ด
ในบทความนี้ เราได้ทำงานอย่างหนักเพื่อคุณและรวบรวมรายชื่อหลักสูตรวิทยาการข้อมูลออนไลน์ที่ดีที่สุดบางหลักสูตร
มาเริ่มกันเลย!
ใบรับรอง IBM Data Science Professional
หากคุณสนใจที่จะประกอบอาชีพด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลหรือแมชชีนเลิร์นนิง หลักสูตรการรับรองนี้โดย IBM อาจเป็นตัวเลือกที่สมบูรณ์แบบสำหรับคุณ โปรแกรมหลักสูตรนี้ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณพัฒนาทักษะที่เกี่ยวข้องที่จำเป็นต่อการประสบความสำเร็จในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ซีรีส์ 10 หลักสูตรนี้ประกอบด้วยงานและโครงการต่างๆ ที่นักเรียนสามารถเข้าร่วมได้ เช่น การพัฒนาโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง การตรวจสอบข้อมูลโซเชียลมีเดีย และการพัฒนาแดชบอร์ดข้อมูล
งานเหล่านี้เปิดโอกาสให้ผู้เรียนใช้ทักษะที่ได้เรียนรู้กับปัญหาในโลกแห่งความเป็นจริง และสร้างผลงานที่พวกเขาสามารถแสดงต่อนายจ้างที่มีศักยภาพ
นอกจากนี้ ผู้เรียนจะได้รับประกาศนียบัตรวิชาชีพจาก Coursera และป้ายดิจิทัลจาก IBM ซึ่งแสดงถึงความเชี่ยวชาญในทักษะที่ได้เรียนรู้ โปรแกรมนี้แนะนำให้ใช้ ACE® หมายความว่าเมื่อเรียนจบแล้ว ผู้เรียนจะได้รับหน่วยกิตจากวิทยาลัยสูงสุด 12 หน่วยกิต
การรับรองนี้เป็นวิธีที่ดีในการเพิ่มความได้เปรียบในการแข่งขันในตลาดงานในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับเริ่มต้นที่มีทักษะล่าสุดในการพร้อมทำงาน
คุณจะได้เรียนรู้อะไร?
- พื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ได้แก่ การวิเคราะห์ข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล และการวิเคราะห์ทางสถิติ
- วิธีใช้เครื่องมือโอเพ่นซอร์สและไลบรารี รวมถึง Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn และ ScipPy
- สร้างแบบจำลองการคาดการณ์โดยใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
- วิธีทำงานกับฐานข้อมูลและใช้ SQL เพื่อสืบค้นข้อมูล
- การเรียนรู้เชิงประยุกต์ผ่านห้องปฏิบัติการจริงใน IBM Cloud โดยใช้ชุดข้อมูลและเครื่องมือในโลกแห่งความเป็นจริง
ประกาศนียบัตรวิชาชีพฮาร์วาร์ดด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล
หลักสูตรนี้เป็นหลักสูตรประกาศนียบัตรวิชาชีพที่เปิดสอนโดย Harvard University บนแพลตฟอร์ม edx
โปรแกรมนี้จะนำทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลของคุณไปสู่อีกระดับโดยช่วยให้คุณใช้อัลกอริทึม ML และได้รับความรู้เชิงลึกเกี่ยวกับแนวคิดพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลผ่านการสร้างแรงจูงใจกรณีศึกษาในโลกแห่งความเป็นจริง
คุณจะได้รับทักษะการเขียนโปรแกรม R ขั้นพื้นฐานและเรียนรู้แนวคิดทางสถิติ เช่น ความน่าจะเป็น การอนุมาน และการสร้างแบบจำลอง
หลักสูตรนี้เป็นมากกว่าการรวบรวมทักษะทางเทคนิค
คุณจะได้รับประสบการณ์เกี่ยวกับเทคนิคต่างๆ เช่น การสร้างภาพข้อมูลและการโต้แย้งข้อมูลด้วย ggplot2 /dplyr
คุณยังจะได้คุ้นเคยกับเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับการฝึกฝนนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล เช่น Unix/Linux, Git และ RStudio
แต่นั่นไม่ใช่ทั้งหมด
กรณีศึกษาในหลักสูตรนี้ออกแบบมาเพื่อสร้างแรงบันดาลใจและช่วยให้คุณเรียนรู้โดยการตอบคำถามที่เฉพาะเจาะจงผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล คุณจะได้สำรวจหัวข้อต่างๆ เช่น แนวโน้มด้านสุขภาพและเศรษฐกิจโลก อัตราการเกิดอาชญากรรมในสหรัฐฯ และอื่นๆ อีกมากมาย
ทักษะที่คุณจะได้รับ
- อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่อง
- Git และ GitHub
- การเขียนโปรแกรมอาร์
- แนวคิดที่เกี่ยวข้องกับความน่าจะเป็น
Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ ML
เป็นหนึ่งในหลักสูตรที่ได้รับความนิยมสูงสุดบนแพลตฟอร์ม Udemy นักเรียนกว่าแสนคนจากทั่วโลกได้ลงทะเบียนเรียนในหลักสูตรนี้และพบว่าเป็นแหล่งข้อมูลอันมีค่าสำหรับการพัฒนาทักษะในด้านวิทยาการข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิง
หลักสูตรนี้ยังครอบคลุมเทคนิคการสร้างภาพข้อมูลขั้นสูงโดยใช้ไลบรารี เช่น Matplotlib, seaborn และ Plotly คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างภาพที่น่าทึ่งซึ่งจะทำให้ข้อมูลของคุณมีชีวิตและทำให้เข้าใจและวิเคราะห์ได้ง่ายขึ้น
แต่ความตื่นเต้นที่แท้จริงเริ่มต้นเมื่อคุณดำดิ่งสู่การเรียนรู้ของเครื่องด้วย SciKit Learn คุณจะได้เรียนรู้เกี่ยวกับอัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงที่หลากหลาย เช่น Random Forests, Decision Trees และอื่นๆ อีกมากมาย
หลักสูตรนี้นำเสนอหลักสูตรที่ยอดเยี่ยมซึ่งครอบคลุมหัวข้อต่างๆ ที่เกี่ยวข้องกับ Data Science และ Machine Learning ประกอบด้วยการบรรยายวิดีโอความละเอียดสูงกว่า 100 รายการที่ให้คำอธิบายและการสาธิตเชิงลึก มีสมุดบันทึกรหัสโดยละเอียดสำหรับการบรรยายแต่ละครั้งซึ่งช่วยให้ผู้เรียนฝึกฝนและนำสิ่งที่ได้เรียนรู้ไปใช้
คุณจะได้เรียนรู้อะไร?
ดังนั้นสิ่งที่คุณรอ? ลงทะเบียนในหลักสูตรนี้วันนี้และก้าวแรกของคุณสู่อาชีพที่น่าตื่นเต้นในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ความเชี่ยวชาญด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล
หลักสูตรเฉพาะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี้เปิดสอนโดยมหาวิทยาลัยจอห์น ฮอปกินส์ ความเชี่ยวชาญนี้มีทั้งหมด 10 หลักสูตร ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ผู้เรียนมีแนวคิดและเครื่องมือที่จำเป็นสำหรับกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมด
จุดเด่นของหลักสูตรเฉพาะทางนี้คือ Capstone Project ซึ่งคุณจะมีโอกาสนำสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ไปใช้โดยการสร้างผลิตภัณฑ์ข้อมูลโดยใช้ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง ประสบการณ์จริงนี้ช่วยให้คุณแสดงความเชี่ยวชาญในเนื้อหาและสร้างพอร์ตโฟลิโอที่สะท้อนถึงความสามารถของคุณ
หลักสูตรนี้พัฒนาและสอนโดยคณาจารย์ที่มีประสบการณ์จากมหาวิทยาลัยจอห์น ฮอปกินส์ คุณสามารถคาดหวังคำแนะนำและคำแนะนำคุณภาพสูงได้ตลอดหลักสูตร
ในการมอบหมายหลักสูตร คุณจะต้องทำการวิเคราะห์การถดถอยและใช้แบบจำลองการถดถอยเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นในข้อมูลของคุณ ซึ่งจะช่วยให้คุณกลายเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แท้จริง
คุณจะได้เรียนรู้อะไร?
- การเรียนรู้ของเครื่อง
- การวิเคราะห์การถดถอย
- Github
- การเขียนโปรแกรมอาร์
- การวิเคราะห์คลัสเตอร์
- นิพจน์ทั่วไป (REGEX)
วิทยาศาสตร์ข้อมูลด้วย R และ Python
หลักสูตรนี้เปิดสอนโดย Oak Academy บนแพลตฟอร์ม Udemy เนื้อหาของหลักสูตรสามารถแบ่งออกเป็นสองส่วนอย่างกว้างๆ
ส่วนที่ 1: R สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ในส่วนแรกของหลักสูตร คุณจะได้ดำดิ่งสู่โลกแห่งวิทยาศาสตร์ข้อมูลโดยใช้ R คุณจะได้เรียนรู้วิธีจัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ จัดการข้อมูล และรับข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมาย หลักสูตรนี้จะแนะนำคุณเกี่ยวกับเครื่องมือที่จำเป็นใน R ที่ใช้กันทั่วไปในโครงการวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ตอนที่ 2: Python สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
ส่วนที่สองของหลักสูตรมุ่งเน้นไปที่การใช้ Python ในการวิเคราะห์ข้อมูล คุณจะได้เรียนรู้วิธีวิเคราะห์ข้อมูล สร้างภาพ และประยุกต์ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องที่มีประสิทธิภาพ คุณสามารถปรับปรุงความเข้าใจของคุณเกี่ยวกับ Python และไลบรารี รวมถึง NumPy, Pandas และ Matplotlib ผ่านแบบฝึกหัดต่างๆ
อ่านเพิ่มเติม: หนังสือและหลักสูตรเพื่อเรียนรู้ numpy
เมื่อจบหลักสูตร คุณสามารถคาดหวังว่าจะบรรลุสิ่งต่อไปนี้:
- ความเชี่ยวชาญใน R และ Python สำหรับงานวิทยาศาสตร์ข้อมูล
- ความสามารถในการสร้างการแสดงข้อมูลที่ให้ข้อมูลและดึงดูดสายตา
- ความเข้าใจและการประยุกต์ใช้อัลกอริธึมแมชชีนเลิร์นนิงที่มีประสิทธิภาพ
- ความสามารถในการใช้ไลบรารีที่จำเป็นเช่น NumPy, Pandas, matplotlib และ tidyverse
ใบรับรองผู้เชี่ยวชาญด้าน Google Data Analytics
ใบรับรอง Google Data Analytics Professional ที่นำเสนอใน Coursera เป็นโปรแกรมที่ยอดเยี่ยมซึ่งออกแบบมาเพื่อให้การฝึกอบรมระดับมืออาชีพในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล
ชุดใบรับรองนี้ประกอบด้วย 8 หลักสูตรที่ให้ผู้เรียนมีทักษะที่จำเป็นสำหรับตำแหน่งเริ่มต้นในการวิเคราะห์ข้อมูล โดยไม่คำนึงถึงประสบการณ์เดิม
ตลอดโปรแกรมการรับรองนี้ คุณจะมีโอกาสเรียนรู้จากพนักงานของ Google ที่สร้างอาชีพด้วยรากฐานที่แข็งแกร่งในการวิเคราะห์ข้อมูล หลักสูตรมีโครงสร้างที่ดีเพื่อให้แน่ใจว่าคุณได้รับทักษะและความรู้ที่จำเป็นสำหรับความสำเร็จในสาขานี้
คุณสามารถจบหลักสูตรการรับรองทั้งหมดได้ภายในเวลาไม่ถึงหกเดือนโดยมีเวลาน้อยกว่า 10 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ ฟังดูดีใช่ไหม
เมื่อเสร็จสิ้น คุณจะเตรียมพร้อมสำหรับบทบาทงานต่างๆ รวมถึงนักวิเคราะห์ข้อมูลระดับรองหรือผู้ช่วย ผู้ดูแลระบบฐานข้อมูล และอื่นๆ
โปรแกรมประกอบด้วยคำแนะนำมากกว่า 180 ชั่วโมงและการประเมินเชิงปฏิบัติมากมายที่จำลองสถานการณ์การวิเคราะห์ข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง การประเมินเหล่านี้มีความสำคัญต่อการพัฒนาทักษะที่จำเป็นต่อความสำเร็จในที่ทำงาน
เนื้อหามีการโต้ตอบสูงและพัฒนาโดยพนักงาน Google ที่มีประสบการณ์ซึ่งทำงานด้านการวิเคราะห์ข้อมูลมานานหลายทศวรรษโดยเฉพาะ คุณจะมีส่วนร่วมกับสื่อการเรียนรู้ที่หลากหลาย เช่น วิดีโอ การประเมิน และห้องทดลองจริง เพื่อทำความคุ้นเคยกับเครื่องมือและทักษะการวิเคราะห์ที่จำเป็นในการทำงานกับข้อมูล
ทักษะที่คุณจะได้รับ
- การแสดงข้อมูล (DataViz)
- การแก้ปัญหา
- สเปรดชีต
- ภาษาแบบสอบถามที่มีโครงสร้าง (SQL)
- การเก็บรวบรวมข้อมูล
โปรแกรม Data Scientist Nanodegree
โปรแกรม Data Scientist Nanodegree ที่นำเสนอโดย Udacity เป็นโปรแกรมขั้นสูงที่ออกแบบมาเพื่อมอบทักษะและความรู้ที่จำเป็นแก่นักศึกษาในการติดตามบทบาทของ Data Scientist
ก่อนเริ่มโปรแกรม การปฏิบัติตามข้อกำหนดเบื้องต้นต่อไปนี้จะเป็นประโยชน์:
Python: จำเป็นต้องมีความชำนาญในการเขียนโปรแกรม Python รวมถึงความสามารถในการเขียนฟังก์ชัน สร้างแอปพลิเคชันพื้นฐาน และความคุ้นเคยกับไลบรารีทั่วไป เช่น NumPy และ Pandas
นอกจากนี้ นักเรียนควรมีประสบการณ์เกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม SQL รวมถึงการสืบค้นฐานข้อมูลและการใช้การรวม การรวม และการสืบค้นย่อย ความสะดวกสบายในการใช้ Terminal และ GitHub ก็เป็นประโยชน์เช่นกัน
ความน่าจะเป็นและสถิติ: จำเป็นต้องมีความเข้าใจอย่างถ่องแท้เกี่ยวกับสถิติเชิงพรรณนา เช่น การคำนวณค่าศูนย์และค่าสเปรด ความรู้เกี่ยวกับสถิติเชิงอนุมาน เช่น การแจกแจงการสุ่มตัวอย่าง และการทดสอบสมมติฐาน ก็เป็นสิ่งจำเป็นเช่นกัน
การโต้แย้งข้อมูลและการแสดงภาพ: นักเรียนควรมีประสบการณ์ในการเข้าถึงแหล่งข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น ฐานข้อมูล ไฟล์ CSV และไฟล์ JSON ความเชี่ยวชาญในการล้างข้อมูลและการแปลงข้อมูลโดยใช้ไลบรารี เช่น pandas และ Scikit-learn เป็นสิ่งสำคัญ
ความรู้เกี่ยวกับเทคนิคการแสดงข้อมูลโดยใช้เครื่องมือเช่น Matplotlib ก็มีประโยชน์เช่นกัน นอกจากนี้ นักเรียนควรคุ้นเคยกับวิธีการสร้างภาพข้อมูลเชิงสำรวจและการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงอธิบาย
เวลาโดยประมาณในการจบหลักสูตรคือสี่เดือน ซึ่งในระหว่างนั้นผู้เรียนจะได้มีส่วนร่วมในโครงการเชิงปฏิบัติที่พัฒนาโดยผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรม ผ่านโครงการเหล่านี้ ผู้เข้าร่วมจะมีโอกาสทำงานในท่อส่งข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริง ออกแบบการทดลอง สร้างระบบคำแนะนำ และปรับใช้โซลูชันกับระบบคลาวด์
โปรแกรม Nanodegree นี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับผู้ที่มีประสบการณ์ด้านแมชชีนเลิร์นนิงมาบ้างแล้ว
Tableau 2022 AZ
หลักสูตรนี้ออกแบบมาเพื่อช่วยให้คุณมีทักษะที่จำเป็นในการเป็นผู้ใช้ Tableau ที่เชี่ยวชาญ
เริ่มต้นด้วยพื้นฐาน คุณจะได้เรียนรู้วิธีไปยังส่วนต่างๆ ของซอฟต์แวร์ Tableau เชื่อมต่อกับไฟล์ข้อมูล และส่งออกแผ่นงาน คุณจะได้ศึกษาการสกัดข้อมูลและการวิเคราะห์อนุกรมเวลาเพื่อค้นหาแนวโน้มและสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำ
เมื่อจบหลักสูตรนี้ คุณจะได้รับทักษะของผู้ใช้ Tableau ที่มีความเชี่ยวชาญและเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะสามารถดึงข้อมูลจากข้อมูล วิเคราะห์คำถามที่ซับซ้อน และแสดงภาพผลลัพธ์ของคุณได้อย่างง่ายดาย
ไม่ว่าคุณจะทำงานกับข้อมูลทางวิทยาศาสตร์หรือมีเป้าหมายที่จะปรับปรุงผลกำไรทางธุรกิจผ่านการคาดการณ์แนวโน้ม หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณสามารถรวบรวม ตรวจสอบ และนำเสนอข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ
เข้าร่วมหลักสูตรนี้ทันทีและยกระดับทักษะ Tableau ของคุณไปอีกขั้น!
สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้?
- สร้าง Barcharts แผนที่ Scatterplots Treemaps และ Interactive Dashboards
- ทำงานกับการผสมข้อมูลใน Tableau
- การกำหนดบทบาททางภูมิศาสตร์ให้กับองค์ประกอบข้อมูล
- ทำงานกับข้อมูลอนุกรมเวลา
SQL สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล
หลักสูตรนี้ใน Coursera เป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับทุกคนที่สนใจในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อวัตถุประสงค์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล ไม่จำเป็นต้องมีความรู้เกี่ยวกับ SQL มาก่อน นำคุณตั้งแต่พื้นฐานไปจนถึงแนวคิดขั้นสูงที่ช่วยให้คุณพัฒนาทักษะที่จำเป็นในการดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูล
ในการเริ่มต้น คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของ SQL รวมถึงวิธีการเขียนแบบสอบถามเพื่อดึงข้อมูลจากตาราง หลักสูตรนี้จะค่อย ๆ แนะนำให้คุณรู้จักกับคำถามที่ซับซ้อนมากขึ้น และสอนเทคนิคต่าง ๆ ในการกรองและปรับแต่งผลลัพธ์ของคุณ คุณจะได้ทำงานกับข้อมูลประเภทต่างๆ เช่น สตริงและตัวเลข และได้รับประสบการณ์จริงในการจัดการข้อมูลโดยการสร้างตารางใหม่และย้ายข้อมูลระหว่างกัน
ตลอดหลักสูตร คุณจะคุ้นเคยกับตัวดำเนินการ SQL ทั่วไป และค้นพบวิธีรวมข้อมูลจากแหล่งต่างๆ หัวข้อขั้นสูง เช่น คำสั่งกรณี การกำกับดูแลข้อมูล และการทำโปรไฟล์ยังครอบคลุม ซึ่งช่วยให้คุณมีความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับ SQL สำหรับวัตถุประสงค์ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล
นอกจากนี้ยังรวมถึงการมอบหมายการเขียนโปรแกรมในโลกแห่งความเป็นจริง การมอบหมายเหล่านี้ช่วยให้คุณฝึกฝนทักษะและวิเคราะห์ชุดข้อมูลจริง คุณจะสามารถใช้ SQL อย่างมีประสิทธิภาพสำหรับการวิเคราะห์เป้าหมายโดยการตีความโครงสร้าง ความหมาย และความสัมพันธ์ภายในข้อมูล
ไม่มีข้อกำหนดเบื้องต้นหรือข้อกำหนดซอฟต์แวร์เฉพาะที่จำเป็นสำหรับหลักสูตรนี้ แม้ว่าการมีโปรแกรมแก้ไขข้อความอย่างง่ายจะมีประโยชน์สำหรับโครงการสุดท้าย
คุณจะได้เรียนรู้อะไร?
- การเลือกชุดย่อยของข้อมูล
- SQLite
- การกรองและการเรียงลำดับข้อมูล
- การจัดการของสตริง
วิทยาศาสตร์ข้อมูลกับอาร์
หลักสูตรนี้เริ่มต้นด้วยการแนะนำคุณให้รู้จักกับการปฏิบัติของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและทำความคุ้นเคยกับพื้นฐานของภาษาโปรแกรม R คุณจะเข้าใจวิธีการนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้เพื่อดึงข้อมูลที่มีค่าจากข้อมูลดิบ
เมื่อคุณมีพื้นฐานที่มั่นคงแล้ว หลักสูตรนี้จะเจาะลึกถึงกระบวนการแปลงและล้างข้อมูล คุณจะได้เรียนรู้เทคนิคในการจัดการข้อมูลที่ยุ่งเหยิงและไม่มีโครงสร้าง นอกจากนี้ คุณจะค้นพบวิธีสร้างสถิติเชิงพรรณนา ซึ่งช่วยให้คุณสรุปและรับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลของคุณได้อย่างมีประสิทธิภาพ
คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างแบบจำลองที่สามารถเปิดเผยความสัมพันธ์ภายในข้อมูลของคุณและคาดการณ์ตามความสัมพันธ์เหล่านั้น ชุดทักษะนี้มีค่าอย่างยิ่งเมื่อพยายามเปิดเผยรูปแบบที่ซ่อนอยู่หรือคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต
อย่างที่คุณทราบแล้วว่าอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องมีบทบาทสำคัญในวิทยาศาสตร์ข้อมูล และหลักสูตรนี้จะให้ข้อมูลเบื้องต้นเกี่ยวกับอัลกอริทึม ML นี้ คุณจะค้นพบวิธีใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องโดยใช้ R ซึ่งช่วยให้คุณสามารถคาดการณ์และสรุปผลจากข้อมูลของคุณได้
การทำความเข้าใจอัลกอริทึมเหล่านี้จะช่วยให้คุณแก้ปัญหาที่ซับซ้อนและค้นพบรูปแบบที่มีค่าภายในชุดข้อมูลของคุณ
สุดท้ายนี้ หลักสูตรครอบคลุมการปรับใช้โมเดล R ในการผลิต คุณจะได้เรียนรู้วิธีบรรจุรหัสของคุณ สร้างแอปพลิเคชันเชิงโต้ตอบ และแบ่งปันข้อมูลเชิงลึกของคุณกับผู้อื่น
ความรู้เชิงปฏิบัตินี้ช่วยให้คุณลดช่องว่างระหว่างการวิเคราะห์ข้อมูลและการใช้งานจริง ไม่ว่าคุณจะเป็นผู้เริ่มต้นหรือผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลที่มีประสบการณ์ หลักสูตรนี้จะช่วยให้คุณมีความรู้และเทคนิคที่จำเป็นในการเป็นเลิศในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล
คุณจะได้เรียนรู้อะไร?
- การสร้างแบบจำลองทางสถิติและการแสดงข้อมูล
- การจัดการข้อมูลขนาดใหญ่
- ภาษาอาร์
- อัลกอริทึม ML
บทสรุป
วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาที่ใช้ได้จริง และจำเป็นต้องมีประสบการณ์จริงเพื่อความเชี่ยวชาญ อย่างไรก็ตาม การเข้าถึงและทำงานกับชุดข้อมูลในโลกแห่งความเป็นจริงอาจเป็นเรื่องที่ท้าทาย ค้นหาชุดข้อมูลโอเพ่นซอร์สที่มีอยู่ทางออนไลน์หรือผ่านแพลตฟอร์มเช่น Kaggle
เข้าร่วมการแข่งขันออนไลน์ มีส่วนร่วมในโครงการโอเพ่นซอร์ส หรือสร้างโครงการของคุณโดยใช้ข้อมูลที่เปิดเผยต่อสาธารณะ การสร้างพอร์ตโฟลิโอของโครงการด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะไม่เพียงแต่มอบประสบการณ์อันมีค่าเท่านั้น แต่ยังแสดงทักษะของคุณต่อผู้ที่อาจเป็นนายจ้างอีกด้วย
ฉันหวังว่าคุณจะพบว่าบทความนี้มีประโยชน์ในการเรียนรู้เกี่ยวกับหลักสูตรต่างๆ สำหรับการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณอาจสนใจเรียนรู้เกี่ยวกับหนังสือวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุดเพื่อเรียนรู้ตั้งแต่ทฤษฎีไปจนถึงการใช้งานจริง [2023 Edition].
