Sign In
Select Your Favourite
Category And Start Learning.
Data Seeds Course 2: Coding for Data Scientists
Free
Course Level
Intermediate
Video Tutorials
51
Course content
1 ภาษาไพทอนพื้นฐานสำหรับนักวิทยาการข้อมูล(Basic Python Programming for Data Scientists)
เอกสารประกอบการบรรยายหัวข้อที่ 1
เอกสารประกอบการบรรยายหัวข้อที่ 1
หัวข้อ 1.1 ส่วนที่ 1: แนะนำภาษาไพทอนและการติดตั้งบนระบบปฏิบัติการวินโดว์10:54
หัวข้อ 1.1 ส่วนที่ 1: แนะนำภาษาไพทอนและการติดตั้งบนระบบปฏิบัติการวินโดว์
10:54
หัวข้อ 1.1 ส่วนที่ 2: การติดตั้งภาษาไพทอนบนระบบปฏิบัติการ macOS
หัวข้อ 1.1 ส่วนที่ 2: การติดตั้งภาษาไพทอนบนระบบปฏิบัติการ macOS
หัวข้อ 1.1 ส่วนที่ 3: การใช้งานภาษาไพทอนผ่าน Project Jupyter7:07
หัวข้อ 1.1 ส่วนที่ 3: การใช้งานภาษาไพทอนผ่าน Project Jupyter
7:07
หัวข้อ 1.1 ส่วนที่ 4: การใช้งานภาษาไพทอนผ่าน Google Colab6:45
หัวข้อ 1.1 ส่วนที่ 4: การใช้งานภาษาไพทอนผ่าน Google Colab
6:45
หัวข้อ 1.2: การตั้งชื่อตัวแปรและประเภทของข้อมูลในภาษาไพทอน ส่วนที่ 121:14
หัวข้อ 1.2: การตั้งชื่อตัวแปรและประเภทของข้อมูลในภาษาไพทอน ส่วนที่ 1
21:14
หัวข้อ 1.2: การตั้งชื่อตัวแปรและประเภทของข้อมูลในภาษาไพทอน ส่วนที่ 222:27
หัวข้อ 1.2: การตั้งชื่อตัวแปรและประเภทของข้อมูลในภาษาไพทอน ส่วนที่ 2
22:27
หัวข้อ 1.3: คำสั่งการรับข้อมูลเข้าและแสดงผล ส่วนที่ 110:28
หัวข้อ 1.3: คำสั่งการรับข้อมูลเข้าและแสดงผล ส่วนที่ 1
10:28
หัวข้อ 1.3: คำสั่งการรับข้อมูลเข้าและแสดงผล ส่วนที่ 211:41
หัวข้อ 1.3: คำสั่งการรับข้อมูลเข้าและแสดงผล ส่วนที่ 2
11:41
หัวข้อ 1.3: คำสั่งการรับข้อมูลเข้าและแสดงผล ส่วนที่ 318:22
หัวข้อ 1.3: คำสั่งการรับข้อมูลเข้าและแสดงผล ส่วนที่ 3
18:22
หัวข้อ 1.3: คำสั่งการรับข้อมูลเข้าและแสดงผล ส่วนที่ 411:13
หัวข้อ 1.3: คำสั่งการรับข้อมูลเข้าและแสดงผล ส่วนที่ 4
11:13
หัวข้อ 1.4: คำสั่งและตัวดำเนินการต่างๆ ที่เกี่ยวกับข้อมูลแบบพื้นฐาน ส่วนที่ 125:35
หัวข้อ 1.4: คำสั่งและตัวดำเนินการต่างๆ ที่เกี่ยวกับข้อมูลแบบพื้นฐาน ส่วนที่ 1
25:35
หัวข้อ 1.4: คำสั่งและตัวดำเนินการต่างๆ ที่เกี่ยวกับข้อมูลแบบพื้นฐาน ส่วนที่ 218:04
หัวข้อ 1.4: คำสั่งและตัวดำเนินการต่างๆ ที่เกี่ยวกับข้อมูลแบบพื้นฐาน ส่วนที่ 2
18:04
หัวข้อ 1.5: การเรียกใช้งานชุดคำสั่งหรือไลบรารีต่างๆ6:38
หัวข้อ 1.5: การเรียกใช้งานชุดคำสั่งหรือไลบรารีต่างๆ
6:38
หัวข้อ 1.6 มอดูลทางคณิตศาสตร์17:24
หัวข้อ 1.6 มอดูลทางคณิตศาสตร์
17:24
หัวข้อ 1.7: ข้อมูลแบบซับซ้อน(Non-primitive): ลิสต์ อาร์เรย์และเมทริกซ์ ส่วนที่ 112:20
หัวข้อ 1.7: ข้อมูลแบบซับซ้อน(Non-primitive): ลิสต์ อาร์เรย์และเมทริกซ์ ส่วนที่ 1
12:20
หัวข้อ 1.7: ข้อมูลแบบซับซ้อน(Non-primitive): ลิสต์ อาร์เรย์และเมทริกซ์ ส่วนที่ 210:38
หัวข้อ 1.7: ข้อมูลแบบซับซ้อน(Non-primitive): ลิสต์ อาร์เรย์และเมทริกซ์ ส่วนที่ 2
10:38
หัวข้อ 1.7: ข้อมูลแบบซับซ้อน(Non-primitive): ลิสต์ อาร์เรย์และเมทริกซ์ ส่วนที่ 314:06
หัวข้อ 1.7: ข้อมูลแบบซับซ้อน(Non-primitive): ลิสต์ อาร์เรย์และเมทริกซ์ ส่วนที่ 3
14:06
หัวข้อ 1.8: การสร้างฟังก์ชันแบบกำหนดเอง9:22
หัวข้อ 1.8: การสร้างฟังก์ชันแบบกำหนดเอง
9:22
หัวข้อ 1.9: การเขียนโปรแกรมแบบควบคุมทิศทาง ส่วนที่ 117:27
หัวข้อ 1.9: การเขียนโปรแกรมแบบควบคุมทิศทาง ส่วนที่ 1
17:27
หัวข้อ 1.9: การเขียนโปรแกรมแบบควบคุมทิศทาง ส่วนที่ 218:10
หัวข้อ 1.9: การเขียนโปรแกรมแบบควบคุมทิศทาง ส่วนที่ 2
18:10
หัวข้อ 1.9: การเขียนโปรแกรมแบบควบคุมทิศทาง ส่วนที่ 314:34
หัวข้อ 1.9: การเขียนโปรแกรมแบบควบคุมทิศทาง ส่วนที่ 3
14:342 ไลบรารีพื้นฐานสำหรับการจัดการและการแสดงผลข้อมูล (Basic Libraries for Data manipulations and Data visualization)
3 แนะนำการเรียนรู้ของเครื่องและการเขียนโปรแกรม(Introduction to Machine Learning and its programming)
About Course
คอร์สนี้เป็นส่วนหนึ่งของโครงการ
โครงการโมเดลระบบนิเวศการเรียนรู้ที่บูรณาการ Coding & AI สําหรับเยาวชน
โครงการย่อยที่ 5 การพัฒนาเยาวชนเพื่อเข้าสู่วิชาชีพขั้นสูงด้าน CODING & AI ร่วมกับ CODING ENTREPRENEUR & PARTNERSHIP: Data Science
(Developing youth to advanced professions in Coding & AI with Coding Entrepreneur & Partnership: Data Science)
เนื้อหาในคอร์สนี้ประกอบด้วยหัวข้อหลักๆ ดังนี้
-
- Basic Python Programming for Data Scientists
- Basic Libraries for Data manipulations and Data visualization
- Introduction to Machine Learning and its programming
Instructor
Student Ratings & Reviews
No Review Yet
