Cognitiveclass.ai เปิด 3 คอร์สเรียนฟรี "Data Science" สำหรับมือใหม่! (มีใบเซอร์)

ใครตั้งใจอยากปลดล็อกสกิล Data Science เพื่อรันวงการสาย Tech. แต่ไม่รู้จะเริ่มต้นจากตรงไหนดี? วันนี้ One Next Class #ชีวิตติดเรียนรู้ ขอมาแนะนำ 3 คอร์สออนไลน์เรียนฟรี กับหลักสูตร “Data Science Fundamentals (ความรู้วิทยาการข้อมูลเบื้องต้น)” จาก Cognitiveclass.ai  ที่รวมความรู้พื้นฐานมาให้ครบ แถมมี #ใบเซอร์ เสริมความปังให้อีกด้วยนะ 

#ภาพรวมเนื้อหา ได้เรียนกันตั้งแต่หลักพื้นฐาน, เทคนิคการจัดการข้อมูล, เครื่องมือ และอินไซต์การทำงานฉบับ Data Scientist มืออาชีพ // บอกเลยว่าถึงจะเป็นคอร์สฉบับมือใหม่ แต่ความรู้อัดแน่นมากๆ ยิ่งใครไม่อยากเทคคอร์สแพงๆ แนะนำมาเริ่มต้นกับหลักสูตรนี้ได้เลย~ 

..............

เปิดเนื้อหาที่จะได้เรียนในแต่ละหลักสูตร 

1. Data Science 101 (ความรู้พื้นฐานการวิทยาการข้อมูล)

 งานสาย Data Science ต้องทำอะไรบ้าง? อยากเริ่มต้นงานสายนี้ควรมีทักษะอะไรติดตัวบ้าง? ตามมาหาคำตอบกับหลักสูตรกระชับความรู้พื้นฐาน, เพิ่มความเข้าใจหลักวิทยาการข้อมูล และเกร็ดความรู้ที่มือใหม่ควรรู้ก่อนเข้าสู่สาย Data

• รวม 5 บทเรียน┃ระยะเวลาการเรียน 3 ชั่วโมง
• ตัวอย่างหัวข้อ: Defining Data Science, Data Science tools and technology, Data Science in Business, Applications of Data Science เป็นต้น

2. Data Science Methodology (วิธีการวิทยาการข้อมูล)

เข้าใจคอนเซปต์พื้นฐานกันไปแล้ว ตามมาเรียนรู้เกี่ยวกับหลักการวิทยาการข้อมูล, ศึกษาการวิเคราะห์และจัดเก็บข้อมูล และได้ฝึกการวิธีการแก้ปัญหาที่มีความซับซ้อน เพื่อเตรียมความพร้อมก่อนเข้าสู่ Step การทำงานจริง!   

• รวม 5 บทเรียน┃ระยะเวลาการเรียน 4 ชั่วโมง
• ตัวอย่างหัวข้อ: From Problem to Approach, Data Requirements, Data Understanding Deployment to Feedback เป็นต้น

3. Data Science Tools (เครื่องมือด้านวิทยาการข้อมูล)

 ปิดท้ายด้วยหลักสูตรความรู้ฉบับแอดวานซ์ บอกเลยว่าประโยชน์แน่นมาก!  เพราะทุกคนจะได้เจาะลึกการใช้เครื่องมือการวิทยาการข้อมูลประเภทต่างๆ และเพิ่มความมืออาชีพการจัดการข้อมูลด้วยเทคนิคดีๆ จากผู้เชี่ยวชาญตัวจริงอีกเพียบ 

• รวม 7 บทเรียน┃ระยะเวลาการเรียน 4 ชั่วโมง
• ตัวอย่างหัวข้อ: Language of Data Science (Python, SQL, R Language), Data Science Tools, Packages, APIs, Datasets and Models, RStudio IDE เป็นต้น

ขั้นตอนการลงทะเบียนต้องทำยังไงบ้าง? 

1. กรณีใช้งานครั้งแรก ให้สมัครสมาชิกเว็บไซต์ก่อนที่ >> https://bit.ly/46UTAt3  หรือ สมัครผ่านบัญชี Google, Facebook, LinkedIn, GitHub *เลือกอย่างใดอย่างหนึ่ง
2. กรอกชื่อ-นามสกุล (ภาษาอังกฤษ) จากนั้นกดยอมรับเงื่อนไขและ [ Create an account for free ]
3. เข้าสู่ระบบ และกลับไปยังลิงก์คอร์สเรียน (หรือ คลิกที่นี่)
4. กดปุ่ม [ Enroll Now ] และ [ Start Course ] เพื่อเริ่มต้นบทเรียน