10 สุดยอดแพลตฟอร์ม Data Science ในปี 2023

เทคโนโลยีวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

เทคโนโลยีด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในเทคโนโลยีที่เติบโตอย่างรวดเร็วในยุคนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาเทคโนโลยีที่รวมความเชี่ยวชาญด้านโดเมนและทักษะการเขียนโปรแกรมด้วยความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติ ทั้งหมดรวมกันเพื่อดึงค่าที่มีความหมายจากข้อมูล

เทคโนโลยีนี้ใช้อัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องกับข้อมูลที่รวบรวมในรูปแบบของตัวเลข ข้อความหรือรูปภาพ หรือบางอย่าง เช่น วิดีโอหรือเสียง และอื่นๆ อีกมากมาย พวกเขาใช้ในการผลิตระบบปัญญาประดิษฐ์ที่ทำงานคล้ายกับปัญญามนุษย์ เป็นผลให้ระบบเหล่านี้สร้างข้อมูลเชิงลึกที่มีค่าซึ่งนักวิเคราะห์ประเมินเพื่อเปลี่ยนเป็นมูลค่าทางธุรกิจ

ตรวจสอบหลักสูตรฟรีของเราเพื่อรับความได้เปรียบเหนือการแข่งขัน

เหตุใด Data Science จึงมีความสำคัญมากขึ้นสำหรับองค์กร

ด้วยนวัตกรรมทางเทคโนโลยี องค์กรต่างๆ จึงตระหนักถึงความต้องการของ Data Science, Machine Learning และ Artificial Intelligence ไม่ว่าขนาดขององค์กรจะเป็นอย่างไร Data Science มีบทบาทสำคัญเสมอในการพัฒนาและนำข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายไปใช้สำหรับการดำเนินธุรกิจและกลยุทธ์ต่างๆ

สำรวจหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

แพลตฟอร์มด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้สำหรับการขุดข้อมูลจำนวนมาก ไม่ว่าจะเป็นข้อมูลที่มีโครงสร้างหรือไม่มีโครงสร้าง และเปลี่ยนให้เป็นทรัพยากรที่มีค่าสำหรับการระบุรูปแบบเพื่อจัดการการดำเนินงาน ด้วยความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับวิทยาการข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง จึงมีซอฟต์แวร์และเครื่องมือใหม่ๆ ที่พัฒนาขึ้นด้วยเทคโนโลยีใหม่ นี่คือแพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ดีที่สุดบางส่วนที่ทำหน้าที่เป็น แพลตฟอร์มวิทยาศาสตร์ข้อมูลชั้นนำในปี 2021 เพื่อให้เหมาะกับความต้องการของธุรกิจ

1. Dataiku DSS โดย Dataiku

โซลูชัน Dataiku DSS ช่วยให้ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลดำเนินโครงการด้วยการวิเคราะห์ขั้นสูง แพลตฟอร์มด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลนี้สนับสนุนให้มีการให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับธุรกิจ และในที่สุดก็สร้างผลกระทบที่สำคัญ

Dataiku เป็นแพลตฟอร์มรวมศูนย์ของข้อมูล ช่วยขับเคลื่อนธุรกิจต่างๆ ไปตามการทำงานร่วมกันของข้อมูลจากการวิเคราะห์ในระดับต่างๆ ไปจนถึง AI ขององค์กร

Dataiku เป็นพื้นที่ส่วนกลางสำหรับทั้งผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูลและนักสำรวจ ด้วยเหตุนี้จึงรวมพวกเขาเข้ากับคลังของแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องและการปรับใช้/การจัดการ AI

สิ่งที่ดีที่สุดเกี่ยวกับ Dataiku คือเป็นผู้ให้บริการสภาพแวดล้อมแบบรวมศูนย์และควบคุม ดังนั้นจึงกลายเป็นตัวเร่งปฏิกิริยาสำหรับบริษัทที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

มันขยายประโยชน์ให้กับลูกค้าจากการค้าปลีก การเงิน อีคอมเมิร์ซ ภาครัฐ การผลิต การขนส่ง การดูแลสุขภาพ เวชภัณฑ์ และอื่นๆ อีกมากมาย Dataiku กำลังดำเนินการเพื่อเร่งการวิเคราะห์แบบบริการตนเองโดยรับประกันว่าการดำเนินการของโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงในการผลิต โดยเน้นที่การขจัดสิ่งกีดขวางบนถนน จึงมีโอกาสมากขึ้นในการสร้างโมเดลที่สร้างผลกระทบต่อธุรกิจ โซลูชันที่สร้างสรรค์ช่วยให้ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานด้วยแนวทางที่สร้างสรรค์มากขึ้น

ตรวจสอบหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลของเราเพื่อเพิ่มพูนทักษะให้กับตัวคุณเอง

2. นักออกแบบ Alteryx โดย Alteryx

Alteryx Designer เป็นหนึ่งใน แพลตฟอร์มด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลชั้นนำในปี 2021

ได้รับการออกแบบมาอย่างชาญฉลาดซึ่งช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลและนักวิเคราะห์ได้เห็นประสบการณ์การวิเคราะห์ข้อมูล โดยได้รับคำตอบจากแหล่งข้อมูลเกือบทุกแห่งที่มีเครื่องมือที่ไม่ต้องใช้โค้ดจำนวนมากซึ่งเป็นมิตรกับโค้ดด้วย

ช่วยลดความยุ่งยากในการเตรียมข้อมูลด้วยการผสมข้อมูลและการรายงาน โดยใช้การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และขั้นสูง ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ทีมนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้งานได้ง่าย Alteryx Designer นำเสนอการผสมข้อมูลในรูปแบบการลากและวางที่เรียบง่าย ซึ่งสามารถนำไปใช้กับการสร้างสเปรดชีต ฐานข้อมูล Data Lake แหล่งที่มาของคลาวด์ แอปพลิเคชันระดับองค์กร บอท RPA และอื่นๆ อีกมากมาย

สิ่งสำคัญเกี่ยวกับ Alteryx คือทำให้ทุกขั้นตอนของการวิเคราะห์เป็นแบบอัตโนมัติ ซึ่งรวมถึงการเตรียมข้อมูล การผสม การรายงาน การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ และวิทยาศาสตร์ข้อมูล ในที่สุดก็ช่วยเร่งข้อมูลเชิงลึกด้วยภาพและเพิ่มคุณค่าให้กับการดำเนินงานต่อไป เนื่องจากทำการวิเคราะห์โดยอัตโนมัติและใช้กระบวนการซ้ำ ๆ สิ่งนี้จะช่วยขับเคลื่อนการดำเนินการที่รวดเร็วขึ้นเนื่องจากใช้เพื่อเผยแพร่ผลลัพธ์ไปยังแดชบอร์ดแบบโต้ตอบหรือส่งผลลัพธ์ไปยังแอปพลิเคชันขององค์กรโดยตรง

Alteryx Designer ช่วยในการเข้าถึงแหล่งข้อมูลหรือไฟล์ หรือแอปพลิเคชัน หรือประเภทข้อมูลใดๆ ด้วยบล็อกแบบลากและวางกว่า 260 แบบ Alteryx ขับเคลื่อนแพลตฟอร์มแบบบริการตนเองที่ช่วยให้ผู้ใช้สัมผัสกับความเรียบง่ายและช่วยในการเริ่มต้นสร้างโมดูลแบบโต้ตอบ

เมื่อนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลต้องการใช้ตัวเลือก "code-first" หรือ "low-code" พวกเขาสามารถเลือก Alteryx Designer และใช้ประโยชน์จากเครื่องมือแบบบูรณาการ เช่น เครื่องมือ R และ Python Alteryx Designer นำเสนอการเตรียมข้อมูลแบบบูรณาการและคุณภาพของข้อมูลในการสร้างแบบจำลอง ซึ่งช่วยเพิ่มเติมในการสร้างแบบจำลอง ML ในกรอบเวลาที่เร็วขึ้นด้วยประสบการณ์การสร้างแบบจำลองที่มีคำแนะนำและช่วยเหลือ

ทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลอันดับต้น ๆ ที่ต้องเรียนรู้ในปี 2565

3. RapidMiner Studio โดย RapidMiner

RapidMiner เป็นแพลตฟอร์มที่ใช้งานง่ายพร้อมการออกแบบเวิร์กโฟลว์ด้วยภาพและระบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ เป็นแพลตฟอร์มที่ครอบคลุมซึ่งต้องการการเข้ารหัสน้อยที่สุด สามารถใช้ประโยชน์จากไลบรารี Python ทั้งหมดได้ RapidMiner ตอบสนองความต้องการทั้งหมดของผู้เริ่มต้นด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปจนถึงนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีทักษะ ใช้อินเทอร์เฟซแบบลากและวางที่ช่วยเพิ่มความเร็วและทำให้การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์เป็นแบบอัตโนมัติ RapidMiner มีไลบรารี่ที่มีอัลกอริธึมมากกว่า 1,500 รายการ เพื่อให้มั่นใจว่าโมเดลที่ดีที่สุดสำหรับโมเดลที่ครอบคลุม

RapidMiner Studio มีชุดของเทมเพลตที่สร้างไว้ล่วงหน้าภายในซอฟต์แวร์ พวกเขานำเสนอวัตถุประสงค์ทั่วไปบางประการ เช่น การเลิกใช้งานของลูกค้า การตรวจจับการฉ้อโกง การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ และงานที่สำคัญอื่นๆ

สตูดิโอ RapidMiner มีคุณสมบัติพิเศษที่เรียกว่า “Wisdom of Crowds” ที่ให้คำแนะนำในเชิงรุกเพื่อช่วยเหลือผู้ใช้ระดับเริ่มต้น หนึ่งในคุณสมบัติที่สำคัญของ RapidMiner คือสร้างการเชื่อมต่อกับฐานข้อมูล คลังข้อมูลขององค์กร ที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์ ดาต้าเลค แอปพลิเคชันทางธุรกิจ และอื่นๆ อีกมากมายได้ทันที พวกเขายังมีการเชื่อมต่อที่ใช้ซ้ำได้ทุกเมื่อที่ผู้ใช้ต้องการ และแชร์ได้อย่างง่ายดายกับทุกคนที่ต้องการการเข้าถึง สิ่งที่ดีที่สุดคือ RapidMiner ช่วยให้ผู้ใช้สามารถค้นหาและดึงข้อมูลได้โดยไม่ต้องเขียน SQL ที่ซับซ้อน และช่วยให้สร้างคลัสเตอร์ฐานข้อมูลที่ปรับขนาดได้สูง

RapidMiner Studio รองรับ MySQL, Google BigQuery และ PostgreSQL

4. สถิติ IBM SPSS โดย IBM

IBM SPSS ใช้เพื่อจัดเรียง จัดเรียง และวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมาก เช่น ชุดข้อมูลการสำรวจสำหรับการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์และงานวิเคราะห์อื่นๆ ข้อได้เปรียบหลักของแพลตฟอร์มนี้คือมีความรวดเร็วในการจัดเรียงชุดข้อมูลและการวิเคราะห์

แพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ IBM SPSS มีประสิทธิภาพและความน่าเชื่อถือที่หลากหลายสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติขั้นสูง ประกอบด้วยไลบรารีขนาดใหญ่ของอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง IBM SPSS ยังเสนอความสามารถในการขยายแบบโอเพ่นซอร์ส การวิเคราะห์ข้อความ และการรวมเข้ากับข้อมูลขนาดใหญ่ มีการปรับใช้อย่างราบรื่นในแอปพลิเคชัน

IBM SPSS ได้กลายเป็นหนึ่งใน แพลตฟอร์มด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลชั้นนำในปี 2021 และเป็นแพลตฟอร์มที่ได้รับความนิยมสูงสุดในหมู่ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลเนื่องจากใช้งานง่ายนอกจากนี้ยังมีความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับขนาดที่ทำให้ SPSS เข้าถึงได้ในหมู่ผู้ใช้จากทักษะทุกระดับ ตั้งแต่ผู้เริ่มต้นไปจนถึงผู้เชี่ยวชาญ นอกจากนี้ยังเหมาะสำหรับโครงการทุกขนาดและระดับความซับซ้อน SPSS ช่วยให้ทีมและองค์กรค้นพบโอกาสใหม่ๆ ปรับปรุงประสิทธิภาพและลดความเสี่ยง

อ่านบทความวิทยาศาสตร์ข้อมูลยอดนิยมของเรา

5. H2O Driverless AI โดย H2O.ai

H2O เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ดีที่สุดสำหรับการเรียนรู้ของเครื่องเมื่อต้องจัดการกับข้อมูลจำนวนมาก H2O ช่วยปรับปรุงเวลาในการดำเนินการด้วยการทำซ้ำและการพัฒนาโมเดลที่เร็วขึ้น

ฟีเจอร์หลักที่สำคัญของ H2O คือมี AI ไร้คนขับที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทำงานในโครงการได้อย่างชาญฉลาดและรวดเร็วยิ่งขึ้น ทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้เทคโนโลยีอัตโนมัติเพื่อบรรลุงานการเรียนรู้ของเครื่องที่สำคัญในกรอบเวลาที่รวดเร็ว

H2O ให้บริการด้านวิศวกรรมฟีเจอร์อัตโนมัติ การปรับแต่งโมเดล การเลือกโมเดลและการปรับใช้ การตรวจสอบโมเดล การตีความการเรียนรู้ด้วยเครื่อง และการสร้างไปป์ไลน์อัตโนมัติสำหรับการให้คะแนนโมเดล

H2O Driverless AI ช่วยให้องค์กรด้านวิทยาการข้อมูลมีแพลตฟอร์มวิทยาการข้อมูลที่ขยายได้และปรับแต่งได้ ช่วยในการตอบสนองความต้องการของแอพพลิเคชั่นที่หลากหลายซึ่งทุกองค์กรต้องการในทุกด้าน H2O Driverless AI มีไลบรารีอัลกอริทึมมากมาย มีการแปลงเพื่อทำให้คุณลักษณะที่มีมูลค่าสูงเป็นอัตโนมัติสำหรับชุดข้อมูลเฉพาะ ทีมวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถขยายแพลตฟอร์ม H2O Driverless AI ได้ตลอดเวลา หากต้องการอัปโหลดโมเดล ทรานส์ฟอร์มเมอร์ และผู้บันทึกคะแนนของตนเอง นอกจากนี้ยังช่วยในเวิร์กโฟลว์แมชชีนเลิร์นนิงอัตโนมัติ

6. แพลตฟอร์ม Google AI โดย Google

Google Cloud AI เป็นแพลตฟอร์มแบบ end-to-end ที่มีการจัดการเต็มรูปแบบ มีการกำกับดูแลที่ยอดเยี่ยมพร้อมโมเดลที่ตีความได้ด้วยวิธีที่รวดเร็วกว่า

แพลตฟอร์มนี้มีประสิทธิภาพสำหรับผู้ใช้ทุกระดับทักษะ คุณสมบัติที่สำคัญของแพลตฟอร์มนี้ ได้แก่ AutoML หรือการเพิ่มประสิทธิภาพโมเดลขั้นสูงพร้อมกับบริการป้ายข้อมูลในตัว นอกจากนี้ยังมีการตรวจสอบแบบจำลองและคำอธิบายของ AI มีคุณสมบัติพิเศษที่เรียกว่า What-If Tool ที่ช่วยให้เข้าใจผลลัพธ์ของโมเดลและตรวจสอบพฤติกรรมของโมเดล มีบริการเพิ่มประสิทธิภาพกล่องดำที่เรียกว่า Vizier ที่อนุญาตให้ปรับพารามิเตอร์ไฮเปอร์ นอกจากนี้ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโมเดล แพลตฟอร์มนี้จัดการแบบจำลอง การทดลอง และเวิร์กโฟลว์แบบ end-to-end ด้วยไปป์ไลน์ที่ใช้ MLOps

ตรวจสอบใบรับรองวิชาชีพวิทยาศาสตร์ข้อมูลใน BDM จาก IIM Kozhikode

7. อาร์เอส สตูดิโอ

Rstudio เป็นสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบรวม (IDE) สำหรับ R ที่เป็นภาษาโปรแกรม สิ่งนี้ใช้เป็นพิเศษสำหรับการคำนวณทางสถิติและกราฟิก เป็นแพลตฟอร์มที่อุทิศให้กับการลงทุนอย่างยั่งยืนในซอฟต์แวร์ฟรีและโอเพ่นซอร์สสำหรับวิทยาการข้อมูล

Rstudio มีให้บริการในสองรูปแบบ: RStudio Desktop ซึ่งเป็นแอปพลิเคชันเดสก์ท็อปทั่วไป ในขณะที่อีกรูปแบบหนึ่งคือ RStudio Server ที่ทำงานบนเซิร์ฟเวอร์ระยะไกล Rstudio Server อนุญาตให้เข้าถึง RStudio ผ่านเว็บเบราว์เซอร์

RStudio มีตัวแก้ไขการเน้นไวยากรณ์ซึ่งรองรับการเรียกใช้โค้ดโดยตรง นอกจากนี้ยังมีเครื่องมือสำหรับการลงจุด ประวัติ การดีบัก และการจัดการพื้นที่ทำงาน มี RStudio Server Pro ซึ่งเป็นสภาพแวดล้อมการพัฒนาแบบรวมสำหรับ R และ Python ใช้คอนโซล ตัวแก้ไขการเน้นไวยากรณ์เพื่อสนับสนุนการเรียกใช้โค้ดโดยตรง RStudio Server Pro ใช้เครื่องมือสำหรับการลงจุด ประวัติ และการดีบักด้วยการจัดการพื้นที่ทำงาน

8. แพลตฟอร์มการวิเคราะห์ KNIME โดย KNIME

มาตรฐาน KNIME สำหรับ Konstanz Information Miner เป็นแพลตฟอร์มโอเพ่นซอร์สฟรีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลบนเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ GUI

นอกจากนี้ยังเป็นแพลตฟอร์มการรายงานและการรวมระบบ KNIME รวมองค์ประกอบต่างๆ สำหรับการเรียนรู้ของเครื่องและการประมวลผลข้อมูลผ่านท่อข้อมูลแบบโมดูลาร์ที่รองรับแนวคิด "Lego of Analytics"

โดยใช้ GUI (Graphical User Interface) และ JDBC ที่ช่วยให้สามารถประกอบโหนดได้ การผสมช่วยให้การประกอบโหนดผสมผสานแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน และยังรวมถึงการประมวลผลล่วงหน้าที่เป็น ETL: Extraction, Transformation, Loading เพื่อวัตถุประสงค์ในการสร้างแบบจำลอง การวิเคราะห์ข้อมูล และการสร้างภาพ . อาจเกิดขึ้นได้ด้วยความช่วยเหลือของการเขียนโปรแกรมขั้นต่ำ

สามารถทำหน้าที่ต่างๆ ได้ตั้งแต่ I/O พื้นฐานไปจนถึงการจัดการข้อมูล การแปลง และการประมวลผลข้อมูล รวมทุกส่วนของกระบวนการทั้งหมดไว้ในเวิร์กโฟลว์เดียว

9. Matlab โดย MathWorks

MATLAB เป็นแพลตฟอร์มการคำนวณเชิงตัวเลขที่ใช้สำหรับการประมวลผลข้อมูลทางคณิตศาสตร์ เป็นซอฟต์แวร์แบบโอเพ่นซอร์ส MATLAB เสนอฟังก์ชันเมทริกซ์และการใช้งานอัลกอริทึม นอกจากนี้ยังมีการสร้างแบบจำลองทางสถิติของข้อมูล MATLAB เป็นซอฟต์แวร์ที่ใช้กันอย่างแพร่หลายในแอปพลิเคชันทางวิทยาศาสตร์ที่หลากหลาย

MATLAB ใช้สำหรับจำลองโครงข่ายประสาทเทียมและฟัซซีลอจิก

เราสามารถสร้างการแสดงภาพที่ทรงพลังโดยใช้ไลบรารีกราฟิก MATLAB MATLAB ยังใช้เพิ่มเติมในการประมวลผลภาพและสัญญาณซึ่งสร้างเครื่องมือที่สำคัญและหลากหลายสำหรับ Data Scientists ช่วยให้พวกเขาจัดการกับงานทั้งหมด เช่น การล้างข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล และอัลกอริธึมการเรียนรู้เชิงลึกขั้นสูง

MATLAB ทำให้วิทยาการข้อมูลมีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยเครื่องมือที่เข้าถึงได้ง่าย และช่วยในการประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า นอกจากนี้ยังมีโซลูชันในการสร้างแมชชีนเลิร์นนิงและโมเดลการคาดการณ์ MATLAB ช่วยในการปรับใช้แบบจำลองกับระบบไอทีขององค์กร

10. คราเคน โดย Big Squid

Kraken เป็นแพลตฟอร์ม AutoML ที่สร้างขึ้นเพื่อเปิดใช้งานการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Advanced Analytics Solutions

Kraken มีเครื่องมือวิเคราะห์ข้อมูลอันทรงพลังที่รวมอยู่ในแพลตฟอร์ม เพียงคลิกเดียว ใครๆ ก็ทำได้ตามต้องการ: พล็อต สี จัดเรียง และอื่นๆ อีกมากมาย ด้วยวิธีนี้จะช่วยให้เข้าใจข้อมูลได้ดีขึ้นในขณะที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสร้างและจำลองแบบจำลองการคาดการณ์

คุณสมบัติที่สำคัญของ Kraken ได้แก่ KRAKEN PIPELINE และ KRAKEN AUTOML

แพลตฟอร์ม Kraken no-code automated machine learning (AutoML) ช่วยลดความซับซ้อนและทำให้งานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นแบบอัตโนมัติ เช่น การเตรียมและล้างข้อมูล การเลือกอัลกอริทึม การฝึกโมเดล ตลอดจนการปรับแต่ง นอกจากนี้ยังช่วยในการ

การปรับใช้โมเดลที่ช่วยให้โฟกัสกับงานที่มีลำดับความสำคัญสูงขึ้น

อนาคตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลกำลังเกิดขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อจัดหาโซลูชันให้กับองค์กรเพื่อเปลี่ยนชุดข้อมูลให้เป็นทรัพยากรอันมีค่าที่จะช่วยสร้างผลกระทบต่อมูลค่าทางธุรกิจในที่สุด ด้วยการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วขององค์กรธุรกิจและองค์กรต่างๆ วิทยาการข้อมูลจึงแพร่หลายมากขึ้นในทุกๆ ด้าน แมชชีนเลิร์นนิงและปัญญาประดิษฐ์จะเผยโฉมยุคใหม่ของเทคโนโลยีสารสนเทศ ซอฟต์แวร์และเครื่องมือด้านวิทยาการข้อมูลที่เกิดขึ้นใหม่กำลังมีบทบาทสำคัญในทุกรูปแบบธุรกิจ

หากคุณต้องการเจาะลึกการทำงานกับ Python โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล upGrad ขอนำเสนอ Executive PGP ใน Data Science โปรแกรมนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านไอทีระดับกลาง วิศวกรซอฟต์แวร์ที่ต้องการสำรวจข้อมูล นักวิเคราะห์ที่ไม่ใช่เทคโนโลยี ผู้เชี่ยวชาญด้านอาชีพเริ่มต้น ฯลฯ หลักสูตรที่มีโครงสร้างของเราและการสนับสนุนที่กว้างขวางทำให้นักเรียนของเราบรรลุศักยภาพสูงสุดโดยไม่มีปัญหา

เตรียมพร้อมสำหรับอาชีพแห่งอนาคต

สมัครปริญญาโทสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล - LJMU & IIIT Bangalore