R สำหรับ Data Science: ทำไมคุณควรเลือก R สำหรับ Data Science?

ภาษาที่ทรงพลังในโลกของ Data Science และการคำนวณทางสถิติ R กำลังได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นในหมู่นักเรียน หลังจากที่ได้รับ การพัฒนาเมื่อต้นทศวรรษ 1990 มีความพยายามอย่างไม่สิ้นสุดในการปรับปรุงส่วนต่อประสานผู้ใช้ของภาษาการเขียนโปรแกรม

ในการเดินทางจากการเป็นโปรแกรมแก้ไขข้อความพื้นฐานไปสู่การเป็น R Studio แบบอินเทอร์แอกทีฟและจากนั้นจะเป็น Jupyter Notebooks R ได้ทำให้ชุมชน Data Science ทั่วโลกมีส่วนร่วม

แต่การเรียนรู้ R อาจเป็นเรื่องที่น่าหงุดหงิดหากไม่เข้าหาวิธีที่ถูกต้อง คุณคงคุ้นเคยกับความคิดเห็นของนักเรียนที่บันทึกการต่อสู้กับภาษา จะมีบางคนที่ยอมแพ้กลางทาง และยังมีบางคนที่รู้สึกติดขัดและกำลังมองหาวิธีที่มีโครงสร้างมากกว่านี้เพื่อเข้าใกล้มัน

ไม่ว่าคุณจะอยู่ในหมวดหมู่เหล่านี้หรือเพิ่งมาใหม่ คุณก็อาจจะโล่งใจที่รู้ว่าภาษานั้นมีปัญหาอยู่บ้าง ดังนั้นเลิกรุนแรงกับตัวเองถ้าคุณพบว่ามันยาก โดยปกติ แหล่งที่มาของแรงจูงใจของคุณจะไม่ตรงกันอย่างชัดเจนกับสิ่งที่คุณกำลังเรียนรู้

ไม่มีใครอยากมีส่วนร่วมกับปัญหาการฝึกฝนแบบแห้งและรูปแบบการเขียนโค้ดเพราะพวกเขาชอบกิจกรรมที่ค่อนข้างน่าเบื่อเหล่านี้ ไม่ได้อย่างแน่นอน! ผู้คนต้องการอดทนกับกระบวนการที่ใช้เวลานานและยากลำบากในการเรียนรู้ไวยากรณ์ เพราะมันจะช่วยให้พวกเขาก้าวไปสู่สิ่งที่ดีได้ อย่างไรก็ตาม หัวข้อที่ซับซ้อนและยาวมากที่คุณต้องพูดถึงจึงจะสามารถทำอะไรกับมันได้ อาจเป็นเรื่องที่เจ็บปวด

และถ้าคุณมาถึงที่นี่เพื่อดูว่ามีวิธีอื่นในการบรรลุเป้าหมายของคุณหรือไม่ คุณก็อยู่ในจุดที่คุณควรอยู่

มีวิธีที่มีโครงสร้างมากขึ้นในการเรียนรู้ R และเชื่อฉันเถอะว่าการเรียนรู้นั้นคุ้มค่า! สำหรับผู้ที่สนใจ มีข้อดีบางประการของการเรียนรู้ R เหนือภาษาโปรแกรมอื่นๆ สิ่งสำคัญที่สุดคือ งานประจำวันใน Data Science สามารถดำเนินการได้โดยตรงด้วยระบบนิเวศน์ที่เป็นระเบียบของ R การแสดงข้อมูลในภาษาโปรแกรม R นั้นทั้งเรียบง่ายและมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังมีหนึ่งในชุมชนออนไลน์ที่เป็นมิตรและครอบคลุมมากที่สุด ซึ่งคุณจะพบว่ามีประโยชน์มาก

หากคุณต้องการเรียนรู้ R คุณต้องมีความชัดเจนมากเกี่ยวกับสิ่งที่คุณกำลังเผชิญอยู่ และรับมุมมองที่ครอบคลุมของภาพรวม นั่นคือสิ่งที่เราจะทำที่นี่ สำหรับผู้เริ่มต้น คุณคาดว่าจะมีข้อสงสัยมากมายเกี่ยวกับ R โดยเริ่มจากพื้นฐานของความหมายและ ทำไมจึงต้องเรียนรู้ R ไปจนถึงส่วนที่ซับซ้อนมากขึ้นของการวิเคราะห์ข้อมูล การจัดการข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่อง ให้เราจัดการประเด็นทีละอย่างในขณะที่เราแนะนำคุณไปสู่วิธีการเรียนรู้ R ที่ถูกต้อง

อาร์คืออะไร?

มูลนิธิ R ได้อธิบายว่า r เป็น "ภาษาและสภาพแวดล้อมสำหรับการคำนวณทางสถิติและกราฟิก" พูดง่ายๆ ก็คือ เพราะ R มีค่ามากกว่านั้นอย่างชัดเจน

ด้านล่างนี้เป็นรายการของคุณลักษณะที่กลายเป็นคำนิยามของ R เป็นภาษาโปรแกรม:

• ซอฟต์แวร์วิเคราะห์ข้อมูล : สำหรับใครก็ตามที่ต้องการทำความเข้าใจข้อมูล R สามารถใช้สำหรับการแสดงข้อมูล การวิเคราะห์ทางสถิติ และการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์
• ภาษาโปรแกรม : R เป็นภาษาเชิงวัตถุที่ให้โอเปอเรเตอร์ ฟังก์ชัน และอ็อบเจ็กต์เพื่อให้สามารถสำรวจ แสดงภาพ และสร้างแบบจำลองข้อมูลได้
• โครงการซอฟต์แวร์โอเพนซอร์ ซ : แม้ว่าจะฟรี แต่ความแม่นยำเชิงตัวเลขและมาตรฐานคุณภาพใน R นั้นสูงมาก อินเทอร์เฟซแบบเปิดของภาษาช่วยให้สามารถทำงานร่วมกับระบบและแอปพลิเคชันอื่นๆ ได้ง่าย
• สภาพแวดล้อมการวิเคราะห์ทางสถิติ : R คือที่ซึ่งการวิจัยที่ล้ำสมัยที่สุดบางส่วนเกิดขึ้นในแบบจำลองเชิงคาดการณ์และสถิติ นี่คือเหตุผลที่ R มักจะเป็นแพลตฟอร์มแรกที่นำเสนอเทคนิคที่พัฒนาขึ้นใหม่หลังจากที่มันมาถึง แม้แต่วิธีการทางสถิติมาตรฐาน การนำไปใช้ใน R นั้นง่ายมาก
• ชุมชน : ด้วยชุมชนออนไลน์ขนาดใหญ่ R มีผู้ใช้ประมาณสองล้านคน! ไม่น่าแปลกใจเลยที่ความเป็นผู้นำโครงการ R รวมถึงนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์และนักสถิติชั้นนำ

อ่าน: R บทช่วยสอนสำหรับผู้เริ่มต้น

ทำไมคุณควรเรียนรู้ R?

เป็นความเชื่อทั่วไปที่ว่าการเรียนรู้ Data Science ต้องการให้คุณเรียนรู้ Python หรือ R เหตุผลที่คนส่วนใหญ่เลือก R เพราะมีข้อดีที่ชัดเจนกว่าภาษาโปรแกรมอื่นๆ

แหล่งที่มา

• R มีรูปแบบการเข้ารหัสที่ง่าย
• เนื่องจากเป็นโอเพ่นซอร์ส คุณจึงไม่ต้องกังวลกับการชำระค่าธรรมเนียมการสมัครสมาชิกหรือค่าใช้จ่ายเพิ่มเติม
• เสนอการเข้าถึงทันทีไปยังแพ็คเกจที่ปรับแต่งเองมากกว่า 7800 แพ็คเกจสำหรับงานคำนวณที่แตกต่างกัน
• มีการสนับสนุนจากชุมชนอย่างล้นหลามและฟอรัมมากมายหากคุณต้องการความช่วยเหลือ
• ให้คำมั่นสัญญาว่าจะให้ประสบการณ์การใช้คอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพสูงเพียงไม่กี่แพลตฟอร์มเท่านั้นที่สามารถนำเสนอได้
• บริษัท Data Science และการวิเคราะห์ส่วนใหญ่ทั่วโลกมองว่า R เป็นทักษะที่มีคุณค่าในตัวพนักงาน

อะไรคือแรงจูงใจของคุณในการเรียนรู้ R?

ก่อนที่คุณจะเริ่มด้วย R ด้วยซ้ำ สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจตัวเองอย่างน้อยที่สุดว่าทำไมคุณถึงอยากทำมัน มันน่าสนใจที่จะค้นหาว่าแรงจูงใจของคุณคืออะไรและคาดหวังอะไรจากการเดินทางครั้งนี้ เชื่อหรือไม่ แบบฝึกหัดนี้อาจทำหน้าที่เป็นเครื่องยึดเหนี่ยวที่จำเป็นสำหรับคุณเมื่อต้องเผชิญกับความยากลำบาก และในกรณีนี้ แม้จะน่าเบื่อก็ตาม ค้นหาว่าคุณต้องการใช้ข้อมูลประเภทใดและประเภทของโครงการที่คุณต้องการสร้าง

คุณต้องการวิเคราะห์ภาษาหรือไม่? วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์? ทำนายตลาดหุ้น? จัดการกับสถิติกีฬา? ขอบเขตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลในอนาคต จะเป็น อย่างไร อย่างที่คุณอาจสังเกตเห็น แง่มุมเหล่านี้ต้องการให้คุณเจาะลึกมากกว่าแค่ "การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล" เล็กน้อย มันไม่ได้เกี่ยวกับการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมากเท่ากับสิ่งที่คุณต้องการทำในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

การกำหนดเป้าหมายสุดท้ายของคุณจะมีความสำคัญในการวางเส้นทางของคุณ เมื่อคุณรู้แล้วว่าต้องการทำอะไรกับความรู้นั้น โอกาสที่จะฟุ้งซ่านกับสิ่งที่คุณไม่ต้องการก็มีน้อยมาก คุณจะสามารถจดจ่อกับประเด็นที่สำคัญต่อเป้าหมายของคุณและในกระบวนการ และกรองสิ่งที่จำเป็นออกจากสิ่งที่ไม่จำเป็นออกไปได้ด้วยตัวเอง

เรียนรู้พื้นฐานใน R

ไม่มีการเรียนรู้ R ข้ามสิ่งนี้ งานแรกของคุณคือทำความคุ้นเคยกับสภาพแวดล้อมการเข้ารหัส

R Studio Interface

พื้นที่แรกคือ R Console ซึ่งแสดงผลลัพธ์ของโค้ดที่รัน ต่อไปคือ R Script นี่คือช่องว่างที่ต้องป้อนรหัส ถัดไปคือสภาพแวดล้อม R มันแสดงให้เห็นชุดเพิ่มเติมขององค์ประกอบภายนอก ประกอบด้วยชุดข้อมูล ฟังก์ชัน เวกเตอร์ ตัวแปร และอื่นๆ สุดท้ายคือเอาต์พุตกราฟิก กราฟเหล่านี้เป็นผลจากการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

การคำนวณขั้นพื้นฐาน

เป็นการดีที่สุดที่จะเริ่มต้นด้วยการคำนวณง่ายๆ คุณยังสามารถใช้คอนโซล R เป็นเครื่องคิดเลขแบบโต้ตอบได้ คุณสามารถทำการทดสอบโดยใช้การคำนวณแบบต่างๆ รวมกันและจับคู่ผลลัพธ์ได้ ในขณะที่คุณก้าวไปข้างหน้า คุณสามารถเข้าถึงการคำนวณก่อนหน้านี้ได้

การกดลูกศรขึ้นและลงหลังจากคลิกที่คอนโซล R จะนำคุณไปยังการคำนวณก่อนหน้าของคุณโดยเปิดใช้งานคำสั่งที่ดำเนินการก่อนหน้านี้ อย่างไรก็ตาม หากมีการคำนวณที่เกี่ยวข้องมากเกินไป คุณสามารถสร้างตัวแปรได้ จำไว้ว่าตัวแปรเหล่านี้ต้องเป็นตัวอักษรและตัวเลขคละกันหรือแค่ตัวอักษรแต่ไม่ใช่ตัวเลข

สิ่งจำเป็นในการเขียนโปรแกรม

ถือว่าเป็นองค์ประกอบสำคัญของภาษาการเขียนโปรแกรม ยิ่งคุณเข้าใจสิ่งนี้ได้ดีเท่าไร ปัญหาในการดีบั๊กก็จะยิ่งน้อยลงเท่านั้น ห้าคลาสอะตอมหรือพื้นฐานของวัตถุใน R ได้แก่ อักขระ จำนวนเต็มหรือจำนวนเต็ม ตัวเลขหรือจำนวนจริง เชิงซ้อนและตรรกะ (จริงหรือเท็จ) ออบเจ็กต์เหล่านี้สามารถมีแอททริบิวต์ที่แตกต่างกันได้ เช่น ชื่อหรือชื่อของมิติ มิติ ความยาว และคลาส

อ่านเพิ่มเติม: R คำถามและคำตอบสัมภาษณ์

ประเภทข้อมูล

ชนิดข้อมูลต่างๆ ใน ​​R ประกอบด้วยเวกเตอร์ (จำนวนเต็ม ตัวเลข เป็นต้น) กรอบข้อมูล รายการ และเมทริกซ์ เวกเตอร์เป็นวัตถุพื้นฐานที่สุดในภาษาการเขียนโปรแกรมนี้ ในการสร้างเวกเตอร์เปล่า คุณจะต้องใช้ vector() เวกเตอร์จะประกอบด้วยวัตถุของคลาสเดียวกัน นอกจากนี้ยังสามารถสร้างเวกเตอร์ได้ด้วยการผสมวัตถุของคลาสต่างๆ

ส่งผลให้วัตถุประเภทต่างๆ ถูกแปลงเป็นคลาสเดียว รายการนี้เป็นคำที่ใช้สำหรับเวกเตอร์ชนิดพิเศษ รายการนี้ประกอบด้วยองค์ประกอบของข้อมูลประเภทต่างๆ เมทริกซ์คือชื่อสำหรับเวกเตอร์ที่มีแอตทริบิวต์ของมิติ กล่าวคือ ใช้กับแถวและคอลัมน์ ในตระกูลของชนิดข้อมูล อย่างไรก็ตาม data frame นั้นใช้กันมากที่สุด เนื่องจากเก็บข้อมูลแบบตาราง

โครงสร้างการควบคุม

โครงสร้างการควบคุมใช้เพื่อตรวจสอบการไหลของคำสั่งหรือรหัสที่เกี่ยวข้องภายในฟังก์ชัน ฟังก์ชันคือชุดคำสั่งที่สร้างขึ้นเพื่อให้งานเขียนโค้ดซ้ำโดยอัตโนมัติ นักเรียนมักพบว่าส่วนนี้เข้าใจยาก โชคดีที่มีหลายแพ็คเกจใน R ที่ชมเชยงานที่ทำโดยโครงสร้างการควบคุมเหล่านี้

แพ็คเกจที่มีประโยชน์

จาก แพ็คเกจ 7800 บางแพ็คเกจ ขึ้นไป มีบางแพ็คเกจที่คุณต้องการมากกว่าแพ็คเกจอื่นๆ อย่างแน่นอน ชีวิตใน Data Science จะง่ายขึ้นมากเมื่อคุณรู้จัก ในบรรดาแพ็คเกจมากมายที่มีให้นำเข้า data reader, jsonlite, data.table, sqldf และ RMySQL นั้นมีประโยชน์มากกว่า เมื่อพูดถึงการแสดงภาพข้อมูล ggplot2 ดีที่สุดสำหรับกราฟิกขั้นสูง

R ภูมิใจนำเสนอแพ็คเกจการจัดการข้อมูลที่ยอดเยี่ยมอย่างแท้จริง และบางแพ็คเกจที่พิเศษสุดก็ เช่น plyr, stringr, lubridate, dplyr และ tidyr ตอนนี้ ทุกสิ่งที่คุณต้องการเพื่อสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงสามารถจัดเตรียมได้โดย คาเร็ต แต่คุณยังสามารถติดตั้งแพ็คเกจโดยใช้อัลกอริธึมเช่น gbm, rpart, randomForest เป็นต้น

ทำความคุ้นเคยกับการสำรวจข้อมูลและการจัดการข้อมูล

นี่คือส่วนที่คุณเจาะลึกลงไปในขั้นตอนต่างๆ ของการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ การดำน้ำลึกจำเป็นต้องให้ความสนใจกับการทำความเข้าใจส่วนนี้เป็นอย่างดี วิธีเดียวที่คุณสามารถเรียนรู้การสร้างแบบจำลองที่ใช้งานได้จริงซึ่งทั้งยอดเยี่ยมและแม่นยำคือการสำรวจข้อมูลตั้งแต่ต้นจนจบ

เป็นขั้นตอนนี้ที่เป็นรากฐานของการจัดการข้อมูล ซึ่งเป็นไปตามการสำรวจข้อมูล การจัดการข้อมูลคือการสำรวจข้อมูลในระดับที่สูงขึ้น ในส่วนนี้ คุณจะทำความคุ้นเคยกับวิศวกรรมคุณลักษณะ การเข้ารหัสฉลาก และการเข้ารหัสแบบด่วนหนึ่งรายการ

เรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ: Python vs R สำหรับ Data Science

เรียนรู้ การสร้างแบบจำลองการคาดการณ์และการเรียนรู้ของเครื่อง

ส่วนใหญ่สำหรับผู้เริ่มต้น Machine Learning จะกำหนด Data Science เป็นที่ที่คุณจัดการกับหัวข้อนี้ และรวมถึง Decision Trees ใน R, Regression และ Random Forest ส่วนนี้จะทำให้คุณต้องจัดการกับการถดถอยอย่างลึกซึ้ง ดังนั้นให้แน่ใจว่าคุณเข้าใจพื้นฐานที่ชัดเจน

คุณจะเจอการถดถอยเชิงเส้นหรือพหุคูณ การถดถอยโลจิสติก และแนวคิดที่เกี่ยวข้อง ต้นไม้การตัดสินใจเป็นคำศัพท์สำหรับแบบจำลองการตัดสินใจและผลที่ตามมาซึ่งจัดเรียงในลักษณะคล้ายต้นไม้ เป็นเครื่องมือสนับสนุนการตัดสินใจซึ่งรวมถึงยูทิลิตี้ ผลลัพธ์ของเหตุการณ์ และต้นทุนทรัพยากร ป่าสุ่มเรียกอีกอย่างว่าป่าตัดสินใจสุ่มและถูกสร้างขึ้นโดยต้นไม้ตัดสินใจหลายต้น

ย้ายไปยังโครงการที่มีโครงสร้าง

เมื่อคุณมีความรู้ที่จำเป็นซึ่งครอบคลุมในหมวดหมู่กว้างๆ เหล่านี้แล้ว คุณจะสามารถไปยังโครงการที่มีโครงสร้างได้ อาจเป็นวิธีเดียวที่จะเชี่ยวชาญด้านศิลปะ เมื่อคุณใช้ความรู้ ประสบการณ์ของคุณจะกว้างขึ้นเมื่อคุณประสบปัญหาในทางปฏิบัติและการแก้ปัญหาอุปกรณ์ขณะเดินทาง สิ่งนี้จะช่วยคุณสร้างพอร์ตโฟลิโอที่คุณสามารถนำเสนอต่อนายจ้างในอนาคตของคุณเกี่ยวกับประสบการณ์ภาคปฏิบัติของคุณในสาขานี้

จำไว้ว่าไม่ใช่เรื่องแปลกที่จะรู้สึกท้อแท้ในขั้นตอนนี้เมื่อคุณเผชิญกับอุปสรรค์ทีละอย่าง มันเป็นส่วนที่คุณเตรียมพร้อมสำหรับตัวเองและไม่ต้องแปลกใจหากสิ่งนี้ดูท้าทายกว่าทุกสิ่งที่คุณทำมาจนถึงตอนนี้ มักเกิดขึ้นเพราะผู้สมัครไม่สามารถควบคุมความตื่นเต้นของตนเองเพื่อรับมือกับความท้าทายและมักจะดำดิ่งสู่โครงการที่ไม่เหมือนใคร พูดตรงๆ ในขั้นตอนนี้ คุณอาจยังไม่พร้อมสำหรับเรื่องแบบนั้น และเป็นการดีที่สุดที่จะยึดติดกับโครงการที่มีโครงสร้างมากกว่าที่คุณคุ้นเคย

สร้างโครงการและเรียนรู้ต่อไป

หลังจากทำงานกับโปรเจ็กต์ที่มีโครงสร้างบางโปรเจ็กต์ที่อยู่ในโซนของความคุ้นเคยแล้ว ตอนนี้คุณสามารถผจญภัยไปยังดินแดนที่ไม่รู้จักได้ ความเชี่ยวชาญจะมาพร้อมกับการฝึกฝนเท่านั้น และแนวคิดก็คือเมื่อคุณได้ฝึกฝนกับองค์ประกอบที่คุณพอใจแล้ว ก็ถึงเวลาที่จะต้องก้าวข้ามขอบเขตความสบาย เป็นที่ที่คุณทดสอบว่าคุณได้เรียนรู้มากแค่ไหน ประสบการณ์นี้จะไม่เพียงแต่แสดงให้คุณเห็นว่าคุณมาไกลแค่ไหนแล้ว แต่ยังเผยให้เห็นจุดแข็งและจุดอ่อนของคุณด้วย

เมื่อคุณทำโครงการ Data Science ที่น่าสนใจ คุณจะเข้าใจว่าส่วนใดที่คุณยังประสบปัญหาและจำเป็นต้องมุ่งเน้น การอ้างอิงถึงแหล่งข้อมูลเพื่อขอคำแนะนำและการขอความช่วยเหลือจากที่ปรึกษาและผู้เชี่ยวชาญภาคสนามของคุณจะเพิ่มพูนความรู้ของคุณเกี่ยวกับวิธีการ วิธีการ และเทคนิคใหม่ๆ เท่านั้น นี่คือที่ที่คุณจะได้ประโยชน์จาก upGrad เพราะเราเห็นคุณตลอดการเดินทางของคุณจากการได้รับความรู้เชิงปฏิบัติและเชิงทฤษฎีไปจนถึงการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีทักษะ

ดังนั้น หากคุณติดขัด สิ่งที่คุณต้องทำคือยื่นมือออกไป เมื่อคุณทำโปรเจ็กต์ Data Science ที่ไม่เหมือนใคร คุณจะเข้าใจว่าส่วนใดที่คุณยังประสบปัญหาและจำเป็นต้องมุ่งเน้น การอ้างอิงถึงแหล่งข้อมูลเพื่อขอคำแนะนำและการขอความช่วยเหลือจากที่ปรึกษาและผู้เชี่ยวชาญภาคสนามของคุณจะเพิ่มพูนความรู้ของคุณเกี่ยวกับวิธีการ วิธีการ และเทคนิคใหม่ๆ เท่านั้น

เป็นที่ที่คุณจะได้ประโยชน์จาก upGrad เพราะเราเห็นคุณตลอดการเดินทางของคุณจากการได้รับความรู้เชิงปฏิบัติและเชิงทฤษฎีไปจนถึงการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีทักษะ ดังนั้น หากคุณติดขัด สิ่งที่คุณต้องทำคือยื่นมือออกไป

บทสรุป

โดยปกติในภาษา R การเรียนรู้ที่จะทำงานในโครงการใหม่มักจะหมายความว่าคุณกำลังเรียนรู้ที่จะใช้แพ็คเกจใหม่ เพราะส่วนใหญ่จะมีแพ็คเกจสำหรับประเภทของงานที่คุณทำโดยเฉพาะ นี่คือความรู้ที่คุณได้รับจากประสบการณ์ ซึ่งจะทำให้คุณเป็นผู้เชี่ยวชาญในที่สุด คุณสามารถเลือกโครงการที่คุณต้องการทำงานตามความต้องการของคุณ ซึ่งเราขอให้คุณดำเนินการตั้งแต่แรกเริ่ม

เพิ่มระดับความยากในขณะที่คุณก้าวหน้าเพราะเคล็ดลับสู่ความสำเร็จด้วยภาษาการเขียนโปรแกรมคือการไม่หยุดเรียนรู้ เช่นเดียวกับภาษาพูด คุณสามารถเข้าถึงสถานที่ที่คุณคล่องแคล่วและสบายใจ แต่ยังมีอะไรอีกมากให้เรียนรู้

เรียนรู้ หลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูล จากมหาวิทยาลัยชั้นนำของโลก รับโปรแกรม PG สำหรับผู้บริหาร โปรแกรมประกาศนียบัตรขั้นสูง หรือโปรแกรมปริญญาโท เพื่อติดตามอาชีพของคุณอย่างรวดเร็ว