รวมบทความเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science) ซึ่งครอบคลุมถึงการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis), Machine Learning, และ Algorithms ในการสร้าง โมเดลทำนายผล (Predictive Model) ด้วยวิธีการต่าง ๆ ตั้งแต่ Linear Regression, Decision Tree, Random Forest, Neural Network ฯลฯ
ปัจจุบันการใช้ Deep Learning ในการทำนายผลได้รับความนิยมมากขึ้นเรื่อย ๆ เพราะสามารถแก้ปัญหาที่ Algorithms ทั่วไปไม่สามารถทำได้ เช่น Image Recognition ด้วย CNN หรือ Audio Transcript ด้วย RNN
เรามี 10 เทคนิค ที่จะช่วยให้ Resume ของคุณโดดเด่น โดยเก็บรวบรวมมาจากประสบการณ์ที่ทำงานในสาย Data และมีโอกาสช่วยนักเรียน DataTH กว่าร้อยคน ในการหางานครับ
อาจจะเคยได้ยินว่ามีคนทำงานเป็น BI Developer หรือทำงานเกี่ยวกับ BI tools แต่อาจจะยังไม่มั่นใจว่า BI จริงๆแล้วคืออะไร เงินเดือนเท่าไหร่ บทความนี้มีคำตอบ
นอกจากระบบการทำงานที่ดีจะช่วยให้ Data Project ประสบความสำเร็จแล้ว เอกสารและไฟล์ที่ต้องใช้ในขั้นตอนต่าง ๆ ก็สำคัญ อย่าง Data Dictionary และ Document อื่น ๆ ในบทความนี้
รวมบริการแนะนำจาก AWS ด้าน Machine learning พร้อมอธิบายวิธีการใช้งานและรีวิวอย่างละเอียด พร้อมตัวอย่างการใช้งาน
Hadoop เครื่องมือประมวลผล Big Data ผ่านคอมพิวเตอร์หลายเครื่อง ประกอบไปด้วย 3 ส่วนหลัก HDFS, MapReduce และ YARN
การทำ Big Data Project ตั้งแต่ต้นจนจบนั้นเป็นอย่างไร ในทีมจะต้องมีใครบ้าง แต่ละคนมีหน้าที่อย่างไรบ้าง มาดูกัน
มารู้จักกับเทคโนโลยี Cloud Computing กัน ว่าจริงๆแล้วคืออะไร นำไปใช้ทำอะไรได้บ้าง อ่านจบแล้วคุณจะเข้าใจ และนำไปต่อยอดได้
Machine Learning Engineer ส่วนผสมที่ลงตัวระหว่าง Data Scientist และ Software Engineer คนกลางสำคัญที่ช่วยทำให้ Product ใช้งานได้จริง
Data Wrangling เรียกได้ว่าเป็นส่วนใช้เวลานานของงานด้าน Data Science แต่เป็นส่วนที่มีความสำคัญอย่างมากเพื่อที่จะได้ข้อมูลคุณภาพ (Data Quality) ในการนำไปใช้งาน
เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ คุณสามารถศึกษารายละเอียดได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และสามารถจัดการความเป็นส่วนตัวเองได้ของคุณได้เองโดยคลิกที่ ตั้งค่า