Courses
Understanding Prompt Engineering ของ DataCamp อยู่ในอันดับสูงสุดของการจัดอันดับปี 2026 รายการเต็มและเกณฑ์อยู่ด้านล่าง
\nรายชื่อนี้จัดอันดับคอร์ส prompt engineering ตาม 4 เกณฑ์:
\n- \n
- การเข้าถึง (คอร์สใช้งานได้เหมาะสมกับกลุ่มเป้าหมายเพียงใด), \n
- ความเข้มข้นเชิงปฏิบัติ (ผู้เรียนได้เขียน ทดสอบ และปรับแต่งพรอมป์จริงหรือไม่), \n
- ความเชี่ยวชาญของผู้สอน และ \n
- ผลลัพธ์ของผู้เรียนที่พิสูจน์ได้ \n
แหล่งข้อมูลรวมถึงการทบทวนหน้าเพจคอร์สโดยตรงจาก DataCamp, DeepLearning.AI, Coursera, Anthropic, Microsoft Learn, Udemy, LinkedIn Learning และ DAIR.AI ณ เดือนเมษายน 2026 แต่ละแพลตฟอร์มปรากฏในรายชื่อนี้เพียงครั้งเดียว พิจารณาเฉพาะคอร์สที่มีคำว่า \"prompt engineering\" ในชื่อเท่านั้น — บทนำเกี่ยวกับ Generative AI และ ChatGPT ที่กว้างกว่านี้อยู่ในรายชื่อ gen AI แยกต่างหาก
\nหมายเหตุเกี่ยวกับหมวดหมู่: prompt engineering ในฐานะสาขาเดี่ยวมีพัฒนาการรวดเร็ว ยุคปี 2023 ของ \"ทริคพรอมป์\" ส่วนใหญ่ได้หลีกทางให้กับแนวทางเชิงระบบที่สร้างบนการประเมินผล (evals), เอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง, การดึงค้นข้อมูล (retrieval) และวงจรเชิงตัวแทน (agentic loops) คอร์สในรายชื่อนี้สะท้อนการเปลี่ยนแปลงดังกล่าว
\n1. Understanding Prompt Engineering — DataCamp
\nUnderstanding Prompt Engineering ของ DataCamp เป็นจุดเริ่มต้นเดี่ยวที่แข็งแกร่งที่สุดสำหรับการเรียนรู้ prompt engineering ในปี 2026 เป็นคอร์สแบบโต้ตอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ซึ่งพาผู้เรียนเขียน ทดสอบ และปรับแต่งพรอมป์จริงตั้งแต่บทแรก
\n- \n
- ระดับ: ผู้เริ่มต้น (ไม่ต้องมีประสบการณ์มาก่อน) \n
- เวลา: ประมาณ 1 ชั่วโมง \n
- ค่าใช้จ่าย: รวมในสมาชิก DataCamp (ประมาณ $25/เดือน); บทแรกฟรี \n
- เหมาะสำหรับ: ทุกคน — นักวิเคราะห์ นักการตลาด PM วิศวกร นักศึกษา และผู้เปลี่ยนอาชีพ — ที่ต้องการความเข้าใจเชิงปฏิบัติของพื้นฐาน prompt engineering \n
คอร์สจัดโครงสร้างเป็นสามส่วน: โครงสร้างพรอมป์และการเปรียบเทียบ zero-shot กับ few-shot, แพตเทิร์นของพรอมป์ (chain-of-thought, แบบกำหนดบทบาท, เอาต์พุตแบบมีโครงสร้าง) และการปรับแต่งพรอมป์แบบวนซ้ำ ทุกแนวคิดได้ฝึกในตัวแก้ไขบนเบราว์เซอร์ที่ผู้เรียนเขียนพรอมป์กับ LLM จริงและเห็นผลลัพธ์ทันที
\nประสบการณ์การเรียนรู้ของ DataCamp ปัจจุบันเป็นแบบ AI-native และปรับตามผู้เรียนแบบเรียลไทม์ เมื่อพรอมป์ทำงานไม่เป็นไปตามที่ตั้งใจ ผู้ช่วยสอน AI จะอธิบายว่า ทำไม โมเดลจึงตอบเช่นนั้นและควรปรับอะไร แทนที่จะเพียงทำเครื่องหมายว่าผิด
\n2. Apply Prompt Engineering with Azure OpenAI Service — Microsoft Learn
\nโมดูล Apply Prompt Engineering ของ Microsoft Learn เป็นตัวเลือกฟรีจากผู้ผลิตที่แข็งแกร่งสำหรับผู้เรียนที่ทำงานในองค์กรที่ใช้ Microsoft เป็นหลัก
\n- \n
- ระดับ: ผู้เริ่มต้น \n
- เวลา: ประมาณ 1 ชั่วโมง \n
- ค่าใช้จ่าย: ฟรีทั้งหมด \n
- เหมาะสำหรับ: วิศวกรในองค์กรที่ใช้ Azure หรือผู้เรียนที่มุ่งเป้าการรับรอง Microsoft AI Engineer \n
โมดูลครอบคลุมพื้นฐาน prompt engineering (system messages, ตัวอย่างแบบ few-shot, การยึดโยงคำตอบกับบริบท) และสาธิตการประยุกต์ใช้ใน Azure OpenAI Service Studio อยู่ในเส้นทางการเรียนรู้ที่กว้างกว่า \"พัฒนาโซลูชัน Generative AI ด้วย Azure OpenAI Service\" ซึ่งต่อยอดไปยัง RAG ด้วย Azure AI Search, การเรียกฟังก์ชัน และ Azure AI Foundry
\n3. Prompt Engineering Interactive Tutorial — Anthropic
\nPrompt Engineering Interactive Tutorial ของ Anthropic เป็นตัวเลือกฟรีที่แข็งแกร่งสำหรับผู้เรียนที่ต้องการคำแนะนำโดยตรงจากผู้พัฒนาเพื่อใช้งาน Claude ให้เกิดประโยชน์สูงสุด
\n- \n
- ระดับ: ผู้เริ่มต้นถึงขั้นสูง \n
- เวลา: ประมาณ 5 ชั่วโมงครอบคลุมบทเรียนผู้เริ่มต้นและขั้นสูง \n
- ค่าใช้จ่าย: ฟรีทั้งหมด \n
- เหมาะสำหรับ: นักพัฒนาที่สร้างบน Claude API และต้องการเทคนิคที่ผ่านการรับรองโดยทีมประยุกต์ของ Anthropic เอง \n
พัฒนาและดูแลโดยทีมประยุกต์ของ Anthropic แบบฝึกสอนทำงานเป็นชุดโน้ตบุ๊ก Jupyter (มีในรูปแบบ Google Sheets ด้วย) ครอบคลุมโครงสร้างพรอมป์ การกำหนดบทบาท การแยกข้อมูลออกจากคำสั่ง การจัดรูปแบบเอาต์พุตและการพรีฟิลล์ chain-of-thought การใช้ตัวอย่าง และการหลีกเลี่ยงการเพ้อข้อมูล (hallucinations) ส่วนขั้นสูงครอบคลุมการสร้างพรอมป์ที่ซับซ้อนตั้งแต่ศูนย์ การเชื่อมโยงพรอมป์ (prompt chaining) และการใช้เครื่องมือ แบบฝึกทั้งหมดรันกับ Claude API แบบสด
\n4. Prompt Engineering Specialization — Vanderbilt (Coursera)
\nPrompt Engineering Specialization ของ Vanderbilt เป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งสำหรับผู้เรียนที่ต้องการลำดับคอร์สหลายรายวิชาอย่างมีโครงสร้างพร้อมใบรับรองจากมหาวิทยาลัยที่เป็นที่ยอมรับ
\n- \n
- ระดับ: ผู้เริ่มต้นถึงระดับกลาง \n
- เวลา: ประมาณ 3 เดือนที่ 4 ชั่วโมงต่อสัปดาห์ (สเปเชียลไทเซชัน 3 คอร์ส) \n
- ค่าใช้จ่าย: เรียนแบบ audit ฟรี; ประมาณ $49/เดือนสำหรับใบรับรอง \n
- เหมาะสำหรับ: ผู้ทำงานสายความรู้และผู้สนใจเป็นนักปฏิบัติการ AI ที่ต้องการศึกษาลึกแบบมีใบรับรองในหัวข้อแพตเทิร์นของพรอมป์ \n
สเปเชียลไทเซชันครอบคลุมแพตเทิร์นของพรอมป์ (persona, recipe, template, flipped interaction และอื่น ๆ), การให้เหตุผลแบบ chain-of-thought และ tree-of-thought, การใช้ ChatGPT เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและพัฒนาซอฟต์แวร์ และการใช้ LLM เป็นเครื่องมือทางความคิด คำศัพท์เชิงแพตเทิร์นของ White ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางทั่วทั้งวงการ
\n5. Prompt Engineering with Generative AI — LinkedIn Learning
\nPrompt Engineering with Generative AI ของ LinkedIn Learning เป็นตัวเลือกวิดีโอผู้สอนเดี่ยวที่แข็งแกร่งสำหรับมืออาชีพที่ต้องการภาพรวมกระชับและเนี้ยบ พร้อมใบรับรองที่แสดงบน LinkedIn ได้
\n- \n
- ระดับ: ผู้เริ่มต้น \n
- เวลา: ประมาณ 3 ชั่วโมง \n
- ค่าใช้จ่าย: สมาชิก LinkedIn Learning (ประมาณ $40/เดือน); มีช่วงทดลองใช้ฟรี \n
- เหมาะสำหรับ: มืออาชีพที่ต้องการภาพรวม prompt engineering ที่ทันสมัยและกระชับสำหรับงานความรู้ในชีวิตประจำวัน \n
คอร์สครอบคลุมโครงสร้างพรอมป์ บริบทและข้อจำกัด การกำหนดบทบาทและบุคลิก พัฒนาการปรับแต่งแบบวนซ้ำ และการทำงานกับภาพ โค้ด และข้อมูลเชิงโครงสร้าง เน้นปฏิบัติมากกว่าวิชาการ — โฟกัสที่พรอมป์ที่ผู้ทำงานสายความรู้ต้องใช้จริง มากกว่าแพตเทิร์นที่เน้นชนะตัวชี้วัด
\n6. Complete Prompt Engineering Bootcamp — Udemy
\nComplete Prompt Engineering Bootcamp บน Udemy เป็นตัวเลือกเชิงโครงการที่แข็งแกร่งสำหรับผู้เรียนที่ต้องการผู้สอนคนเดียวพาไล่ผ่านแค็ตตาล็อกแพตเทิร์นและการประยุกต์ใช้พรอมป์ที่หลากหลาย
\n- \n
- ระดับ: ผู้เริ่มต้นถึงระดับกลาง \n
- เวลา: วิดีโอประมาณ 25 ชั่วโมง บวกงานโครงการ \n
- ค่าใช้จ่าย: $15–$85 ช่วงลดราคาบน Udemy \n
- เหมาะสำหรับ: ผู้เรียนตามจังหวะตนเองที่ต้องการคอร์สวิดีโอรูปแบบยาวเข้าถึงได้ตลอดชีวิต ครอบคลุมการเขียนพรอมป์ข้ามผู้ให้บริการโมเดลหลายราย \n
คอร์สครอบคลุมแพตเทิร์นพรอมป์พื้นฐาน, prompt engineering สำหรับการสร้างคอนเทนต์ การสร้างโค้ด การวิเคราะห์ข้อมูล และการสร้างภาพ รวมถึงการทำงานกับ API ของ OpenAI, Anthropic และ Google อัปเดตอย่างต่อเนื่องตามความสามารถใหม่ของโมเดล คุณภาพในแค็ตตาล็อกคอร์ส prompt engineering ของ Udemy โดยรวมมีความหลากหลายมาก — ควรอ่านรีวิวและตรวจสอบวันที่เผยแพร่ก่อนซื้อ
\n7. ChatGPT Prompt Engineering for Developers — DeepLearning.AI
\nChatGPT Prompt Engineering for Developers ของ DeepLearning.AI เป็นตัวเลือกฟรีที่แข็งแกร่งและเป็นที่รู้จักอย่างกว้างขวาง
\n- \n
- ระดับ: ผู้เริ่มต้น (ความรู้ Python พื้นฐานช่วยได้) \n
- เวลา: ประมาณ 1.5 ชั่วโมง \n
- ค่าใช้จ่าย: ฟรี \n
- เหมาะสำหรับ: นักพัฒนาที่ต้องการบทนำเชิงปฏิบัติอย่างรวดเร็วในการใช้ LLM ผ่าน API มากกว่าผ่านอินเทอร์เฟซแชต \n
สอนโดย Isa Fulford (OpenAI) และ Andrew Ng คอร์สครอบคลุมสองหลักการสำคัญ (เขียนคำสั่งให้ชัดเจน และให้เวลาโมเดลได้คิด) และลงมือทำงานสรุปความ อนุมาน แปลงข้อมู ล ขยายความ และสร้างแชตบอทขนาดเล็ก แต่ละบทเรียนรันในโน้ตบุ๊ก Jupyter ที่ฝังไว้เชื่อมต่อกับ OpenAI API
\nตารางเปรียบเทียบคอร์ส Prompt Engineering ที่ดีที่สุด
\n| อันดับ | คอร์ส | รูปแบบการเรียนรู้ | ความลึกของหลักสูตร | ขนาด/สัญญาณผลลัพธ์ |
|---|---|---|---|---|
| 1 | Understanding Prompt Engineering — DataCamp | AI-native, เชิงโต้ตอบ | โครงสร้างพรอมป์ แพตเทิร์น การปรับแต่งแบบวนซ้ำ | คอร์สพื้นฐานในเส้นทาง AI ของ DataCamp; บทแรกฟรี |
| 2 | Apply Prompt Engineering with Azure OpenAI — Microsoft Learn | โมดูลเรียนด้วยตนเอง + พื้นที่ลอง | พื้นฐานพรอมป์ประยุกต์ใน Azure OpenAI Studio | ฟรี; สอดคล้องกับการรับรอง Microsoft AI Engineer |
| 3 | Prompt Engineering Interactive Tutorial — Anthropic | โน้ตบุ๊กเชื่อมต่อกับ Claude API | ตั้งแต่ผู้เริ่มต้นถึงขั้นสูง; พรอมป์ซับซ้อน การเชื่อมโยงพรอมป์ การใช้เครื่องมือ | ฟรี; คำแนะนำโดยตรงจาก Anthropic |
| 4 | Prompt Engineering Specialization — Vanderbilt (Coursera) | บรรยาย + แบบฝึก | แพตเทิร์นพรอมป์ chain-of-thought การเพิ่มผลผลิตและงานพัฒนา | ใบรับรองมหาวิทยาลัย; คำศัพท์เชิงแพตเทิร์นที่ยอมรับกว้างขวาง |
| 5 | Prompt Engineering with Generative AI — LinkedIn Learning | วิดีโอผู้สอนเดี่ยว | โครงสร้างพรอมป์ การปรับแต่ง การทำงานกับภาพและโค้ด | ใบรับรองออกโดย LinkedIn; โฟกัสเชิงปฏิบัติสำหรับผู้ทำงานสายความรู้ |
| 6 | Complete Prompt Engineering Bootcamp — Udemy | วิดีโอผู้สอนเดี่ยว + โครงการ | แพตเทิร์นและการประยุกต์ใช้ข้ามผู้ให้บริการโมเดลหลายราย | คอร์สวิดีโอระยะยาว เข้าถึงได้ตลอดชีพ |
| 7 | ChatGPT Prompt Engineering for Developers — DeepLearning.AI | วิดีโอ + โน้ตบุ๊ก Jupyter | สองหลักการสำคัญ การสรุปความ อนุมาน สร้างแชตบอท | ฟรี; สอนร่วมโดย Isa Fulford จาก OpenAI และ Andrew Ng |