คอร์สที่ดีที่สุดสำหรับเรียนรู้ pandas, NumPy และ scikit-learn สำหรับผู้ใช้ Excel ในปี 2026

4. Python in Excel 2025 Masterclass for Data Science - Udemy

คอร์ส Python in Excel 2025 Masterclass for Data Science บน Udemy ของ Alexander Hagmann เหมาะสำหรับนักวิเคราะห์ที่ต้องการใช้ Python โดยไม่ต้องออกจากเวิร์กบุ๊ก

• ระดับ: ต้องมีพื้นฐาน Excel และการเขียนโค้ด Python
• เวลา: ความยาวรวม 7 ชม. 34 นาที
• ค่าใช้จ่าย: $19.99
• เหมาะสำหรับ: รัน pandas และ scikit-learn ภายในเซลล์ของ Excel

คอร์สนี้ใช้ฟีเจอร์ Python in Excel ของ Microsoft เพื่อเขียนโค้ด pandas, seaborn และ scikit-learn โดยตรงในเซลล์ ครอบคลุมโปรเจ็กต์รายได้ภาพยนตร์ ราคาหุ้น Dow Jones และตารางเหรียญโอลิมปิก หน้า Udemy แสดงเรตติ้ง 4.2 จาก 5 จาก 261 เรตติ้ง และเราเห็นราคาในสหรัฐอยู่ที่ $19.99 เมื่อเช็คเมื่อ 12 พฤศจิกายน 2026

เงื่อนไขสำคัญอยู่ที่ข้อกำหนด: เดสก์ท็อป Windows พร้อมสมาชิก Microsoft 365 (ไม่มี Mac หรือ Linux) และต้องมีพื้นฐาน Python ก่อนเริ่ม ผู้ใช้ Excel ที่เริ่มจากศูนย์ควรเรียน Introduction to Python ก่อน

ข้อเสนอแนะของเรา: เริ่มด้วย Introduction to Python ของ DataCamp ซึ่งเป็นคอร์สแรกของเส้นทาง Associate Data Scientist in Python แล้วเพิ่ม Pandas Joins for Spreadsheet Users หากงานส่วนใหญ่คือการทำ lookups

คอร์ส pandas, NumPy และ scikit-learn ที่ดีที่สุด

วิธีที่ดีที่สุดในการเรียนรู้ pandas, NumPy และ scikit-learn คือเรียนตามลำดับการใช้งานจริง: ใช้ pandas เพื่อทำความสะอาดและปรับโครงข้อมูล เรียน NumPy เพื่อเข้าใจอาร์เรย์เบื้องหลัง จากนั้นจึงไปที่ scikit-learn เพื่อสร้างโมเดล หนึ่งเส้นทางครอบคลุมส่วนใหญ่ และมี 3 คอร์สเดี่ยวสำหรับแต่ละไลบรารี

1. Associate Data Scientist in Python - DataCamp

เส้นทาง Associate Data Scientist in Python ของ DataCamp คือเส้นทางเดียวที่ดีที่สุดจาก DataFrame แรกไปสู่โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงแรกของคุณ

• ระดับ: 23 คอร์ส
• เวลา: 90 ชม.
• ค่าใช้จ่าย: รวมใน Premium
• เหมาะสำหรับ: เรียน pandas และ scikit-learn ในแผนเดียว

เส้นทางนี้เรียงชุดคอร์สตั้งแต่ Data Manipulation with pandas, Joining Data with pandas, สถิติ, Matplotlib และ seaborn จากนั้น Supervised Learning with scikit-learn และ Unsupervised Learning in Python ทั้งยังเตรียมคุณสำหรับระดับ Associate ของ ใบรับรอง Data Scientist ของ DataCamp

2. Data Manipulation with pandas - DataCamp

Data Manipulation with pandas ของ DataCamp เป็นคอร์ส pandas เดี่ยวที่ดีที่สุดสำหรับนักวิเคราะห์ที่พอมีพื้นฐาน Python บ้างแล้ว

• ระดับ: ผู้เริ่มต้น
• เวลา: 4 ชม.
• ค่าใช้จ่าย: บทเรียนแรกฟรี ที่เหลือรวมใน Premium
• เหมาะสำหรับ: ทักษะ pandas ที่ทดแทนการกรอง การเรียงลำดับ และ Pivot Table

คุณจะนำเข้าและทำความสะอาดข้อมูล คำนวณสถิติสรุป และวาดกราฟอย่างรวดเร็ว ซึ่งครอบคลุมงานส่วนใหญ่ที่นักวิเคราะห์ทำใน Excel แต่ละสัปดาห์ คอร์สนี้ยังสามารถเรียนพร้อม AI tutor ของ DataCamp ที่สร้างบทเรียนเฉพาะบุคคลตามบทบาท ระดับทักษะ และเป้าหมายของผู้เรียนแต่ละคน

3. Introduction to NumPy - DataCamp

Introduction to NumPy ของ DataCamp เป็นคอร์สที่ดีที่สุดสำหรับทำความเข้าใจอาร์เรย์ที่เป็นพื้นฐานของ pandas และ scikit-learn

• ระดับ: ผู้เริ่มต้น
• เวลา: 4 ชม.
• ค่าใช้จ่าย: บทเรียนแรกฟรี ที่เหลือรวมใน Premium
• เหมาะสำหรับ: อาร์เรย์และการคำนวณแบบเวกเตอร์ไรซ์

คุณจะสร้าง เรียง กรอง และอัปเดตอาร์เรย์ โดยใช้ข้อมูลสำรวจต้นไม้ในนิวยอร์กซิตี้ ซึ่งให้ความรู้สึกคล้ายทำงานกับคอลัมน์ขนาดใหญ่ในเวิร์กชีตแบบคอลัมน์ต่อคอลัมน์ นักวิเคราะห์ Excel ส่วนใหญ่มักเรียนคอร์สนี้หลังจากคอร์ส pandas แรก เมื่อเริ่มเห็นอาร์เรย์โผล่ในโค้ด pandas

4. Supervised Learning with scikit-learn - DataCamp

Supervised Learning with scikit-learn ของ DataCamp เป็นคอร์ส scikit-learn แรกที่ดีที่สุดสำหรับนักวิเคราะห์ที่ต้องการ “การพยากรณ์” ไม่ใช่แค่ “รายงาน”

• ระดับ: ระดับกลาง
• เวลา: 4 ชม.
• ค่าใช้จ่าย: บทเรียนแรกฟรี ที่เหลือรวมใน Premium
• เหมาะสำหรับ: โมเดลจัดประเภทและถดถอยชุดแรกของคุณ

คอร์สนี้ใช้ชุดข้อมูลจริง และสอนโดย George Boorman นักวิเคราะห์ข้อมูลอาวุโสจาก Wayflyer จึงยกตัวอย่างไปทางโจทย์ธุรกิจมากกว่างานวิจัย เรียนคอร์สนี้เมื่อเริ่มคุ้นมือกับ pandas แล้ว

สำหรับการจัดกลุ่มลูกค้าหรือสินค้าโดยไม่มีคอลัมน์เป้าหมาย Unsupervised Learning in Python ครอบคลุมการจัดกลุ่ม (clustering) และการลดมิติด้วย scikit-learn และ SciPy

ข้อเสนอแนะของเรา: เลือกเส้นทาง Associate Data Scientist in Python ของ DataCamp หากอยากมีแผนเดียวให้ตาม หากชอบเลือกเรียนเป็นคอร์สเดี่ยว Data Manipulation with pandas แล้วต่อด้วย Supervised Learning with scikit-learn คือเส้นทางสั้นที่สุดสู่โมเดลที่ทำงานได้จริง

คอร์ส Python ด้าน Data Science ที่มาพร้อมใบรับรอง

คอร์ส Python ด้าน Data Science ที่มาพร้อมใบรับรองขึ้นอยู่กับว่าต้องการการสอบตามบทบาทของ DataCamp หรือใบรับรองที่มีชื่อผู้ให้บริการ DataCamp มีเส้นทางที่เตรียมสำหรับการสอบแบบจับเวลาและภาคปฏิบัติ ขณะที่ IBM และ Google ออกใบรับรองระดับวิชาชีพผ่าน Coursera

1. Data Analyst in Python - DataCamp

เส้นทาง Data Analyst in Python ของ DataCamp เป็นเส้นทางใบรับรองที่ดีที่สุดสำหรับนักวิเคราะห์ Excel ที่ต้องการคงบทบาทนักวิเคราะห์ไว้ แต่เพิ่ม Python เข้ามา

• ระดับ: 9 คอร์ส
• เวลา: 36 ชม.
• ค่าใช้จ่าย: รวมใน Premium
• เหมาะสำหรับ: นักวิเคราะห์ที่ต้องการใบรับรองด้าน Python

เส้นทางนี้เตรียมสำหรับใบรับรอง Data Analyst ของ DataCamp: การสอบแบบจับเวลา DA101 (2 ชม.) และ DA201 (1 ชม.) บวกการสอบภาคปฏิบัติ DA601P ที่ต้องทำให้เสร็จภายใน 30 วัน ใบรับรองรวมอยู่ใน Premium และมีอายุ 2 ปี

หากต้องการใบรับรองเล็กลงสำหรับเริ่มต้น Python Data Fundamentals จะเตรียมสำหรับใบรับรอง Python Data Associate โดยมีการสอบแบบจับเวลา (PY101) และการสอบภาคปฏิบัติ (PY501P)

2. Data Scientist in Python - DataCamp

เส้นทาง Data Scientist in Python ของ DataCamp เป็นเส้นทางใบรับรองที่ดีที่สุดเมื่อ pandas และ scikit-learn ไม่ใช่เรื่องใหม่สำหรับคุณแล้ว

• ระดับ: 9 คอร์ส
• เวลา: 26 ชม.
• ค่าใช้จ่าย: รวมใน Premium
• เหมาะสำหรับ: นักวิเคราะห์ที่มุ่งสู่บทบาทนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

เส้นทางนี้เตรียมสำหรับระดับ Data Scientist ของใบรับรอง Data Scientist ของ DataCamp (DS101, DS201 และภาคปฏิบัติ DS601P) และเพิ่มสิ่งที่งานนักวิเคราะห์มักไม่ร้องขอ: SQL, Git, แพ็กเกจ Python และการเตรียมข้อมูลสำหรับแมชชีนเลิร์นนิง หากยังใหม่กับไลบรารี ควรเริ่มจากเส้นทาง Associate Data Scientist in Python ก่อน

3. IBM Data Science Professional Certificate - IBM

ใบรับรองวิชาชีพ Data Science ของ IBM บน Coursera เป็นใบรับรองสำหรับผู้เริ่มต้นที่มีชื่อเสียงและครอบคลุมทั้ง 3 ไลบรารี

• ระดับ: ผู้เริ่มต้น ไม่ต้องมีประสบการณ์มาก่อน
• เวลา: 4 เดือน ที่สัปดาห์ละ 10 ชั่วโมง
• ค่าใช้จ่าย: รวมใน Coursera Plus
• เหมาะสำหรับ: ใบรับรองแบรนด์ดังจากซีรีส์ 12 คอร์ส

หน้าคอร์สบน Coursera ระบุว่าใน 12 คอร์สมีไลบรารีอย่าง pandas, NumPy, Matplotlib, seaborn, scikit-learn และ SciPy โดยไม่ต้องมีพื้นฐานมาก่อน ถือเป็นภาระเวลามากกว่าเส้นทางเดียว โดยหน้าเพจระบุ 4 เดือนที่สัปดาห์ละ 10 ชั่วโมง

4. Google Advanced Data Analytics Professional Certificate - Google

ใบรับรองวิชาชีพ Advanced Data Analytics ของ Google บน Coursera อาจเป็นใบรับรองที่ดีสำหรับนักวิเคราะห์ หากมีใบรับรองระดับเริ่มต้นของ Google อยู่แล้ว

• ระดับ: ระดับสูง แนะนำให้มีประสบการณ์
• เวลา: 6 เดือน ที่สัปดาห์ละ 10 ชั่วโมง
• ค่าใช้จ่าย: รวมใน Coursera Plus
• เหมาะสำหรับ: นักวิเคราะห์ที่ก้าวสู่การถดถอยและแมชชีนเลิร์นนิง

หน้าคอร์สบน Coursera อธิบายว่าออกแบบมาสำหรับผู้จบ Google Data Analytics Certificate โดยครอบคลุมการวิเคราะห์เชิงสถิติ, Python, โมเดลถดถอย และแมชชีนเลิร์นนิง รวม 7 คอร์ส ผู้ใช้ Excel ที่ไม่มีพื้นดังกล่าวจะพบว่าช่วงเริ่มต้นค่อนข้างชัน และคอร์สมีความอินเตอร์แอคทีฟน้อยกว่า DataCamp

ข้อเสนอแนะของเรา: Data Analyst in Python ของ DataCamp คือใบรับรองที่ตรงที่สุดสำหรับนักวิเคราะห์ Excel ที่ย้ายมาสู่ Python เลือก IBM's Data Science Professional Certificate หากชื่อแบรนด์ของใบรับรองสำคัญกว่าหลักฐานทักษะแบบสอบวัดผล

คอร์ส pandas, NumPy และ scikit-learn ฟรีที่ดีที่สุด

คอร์ส pandas แบบฟรีที่ดีที่สุดคือ Pandas ของ Kaggle Learn และคอร์ส Intro to Machine Learning ของ Kaggle คือก้าวถัดไปแบบฟรีที่ดีที่สุด คอร์สเบื้องต้นของ DataCamp เปิดบทแรกให้เรียนฟรี ซึ่งเพียงพอสำหรับลองดูว่าเหมาะกับรูปแบบการเรียนรู้ของคุณหรือไม่

1. Pandas - Kaggle Learn

คอร์ส Pandas ของ Kaggle Learn เป็นทางฝึก pandas ฟรีที่ดีที่สุดในเบราว์เซอร์

• ระดับ: สมมติว่ามีพื้นฐาน Python
• เวลา: 4 ชั่วโมง
• ค่าใช้จ่าย: ฟรีทั้งหมด เช่นเดียวกับคอร์สอื่นของ Kaggle Learn
• เหมาะสำหรับ: ฝึก pandas ฟรีพร้อมใบรับรองเมื่อจบ

ทั้ง 6 บทเรียนจับคู่บทความสั้นกับสมุดงานแบบฝึก ตั้งแต่การอ่านและเขียนข้อมูลไปจนถึงการจัดกลุ่ม การเรียง และการรวมตาราง คอร์สนี้สมมติให้เรียนคอร์ส Python ของ Kaggle มาก่อน และจะไม่แปลนิสัยจาก Excel ให้คุณ

2. Intro to Machine Learning - Kaggle Learn

คอร์ส Intro to Machine Learning ของ Kaggle Learn เป็นมุมมองแรกแบบฟรีที่ดีที่สุดในการสร้างและประเมินโมเดล

• ระดับ: ระดับกลาง
• เวลา: 3 ชั่วโมง
• ค่าใช้จ่าย: ฟรีทั้งหมด เช่นเดียวกับคอร์สอื่นของ Kaggle Learn
• เหมาะสำหรับ: โมเดลแรกแบบฟรีหลังจากเรียน pandas

ทั้ง 7 บทเรียนเริ่มจากการทำงานของโมเดล ไปจนถึงการตรวจสอบโมเดล การ underfit และ overfit จนถึงป่าแบบสุ่ม (random forests) คอร์สสั้น จึงคาดหวังได้ว่าเป็นโมเดลแรก มากกว่าพื้นฐานครบถ้วนของ scikit-learn

3. Introduction to Python และ Python for Spreadsheet Users บทที่ 1 - DataCamp

บทแรกของคอร์ส Introduction to Python และ Python for Spreadsheet Users บน DataCamp เรียนฟรี โดยไม่ต้องสมัครสมาชิก

• ระดับ: ผู้เริ่มต้น
• เวลา: ประมาณ 1 ชั่วโมงต่อบทเรียนฟรี
• ค่าใช้จ่าย: ฟรี
• เหมาะสำหรับ: ทดลองว่าการเรียนแบบอินเตอร์แอคทีฟเหมาะหรือไม่

บทเรียนแรกฟรีไม่ได้ครอบคลุมทั้งคอร์ส แต่เพียงพอสำหรับเขียนบรรทัดแรกของ Python และดูว่ารูปแบบอินเตอร์แอคทีฟเหมาะหรือไม่ บทความฟรีของ DataCamp ช่วยเติมเต็มส่วนอื่น ตั้งแต่ บทความ Python in Excel ไปจนถึงคู่มือ pandas ที่ลิงก์ไว้ข้างต้น

ข้อเสนอแนะของเรา: คอร์ส Pandas ฟรีของ Kaggle Learn คือทางเลือกฟรีที่ดีที่สุด ตามด้วยคอร์ส Intro to Machine Learning ใช้บทเรียนแรกฟรีของ Introduction to Python และ Python for Spreadsheet Users เพื่อทดลองคอร์สที่ออกแบบรอบนิสัยจากสเปรดชีต

เราเลือกคอร์ส Python ด้าน Data Science เหล่านี้อย่างไร

เราเรียบเรียงรายการนี้สำหรับนักวิเคราะห์ที่ย้ายจาก Excel มาสู่ Python ไม่ใช่นักพัฒนาที่เพิ่มไลบรารี

• เราได้ตรวจสอบเรตติ้ง จำนวนรีวิว และจำนวนนักเรียนของทุกคอร์สแบบเรียลไทม์ในวันที่ระบุด้านบน
• เราไม่แสดงคะแนนสำหรับคอร์สที่มีรีวิวน้อยกว่า 200 รายการ โดยทำเครื่องหมายว่า "New"
• เรตติ้งของเส้นทางคำนวณเป็นค่าเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักจากรีวิวในคอร์สที่อยู่ในเส้นทาง ไม่ใช่เรตติ้งบนหน้าของเส้นทางเอง
• เราให้ความสำคัญกับคอร์สที่มีการอัปเดตเนื้อหาในช่วง 18 เดือนที่ผ่านมา
• เราเรียงลำดับตามความสอดคล้องกับเป้าหมายก่อน จากนั้นตามความสดใหม่ของเนื้อหา ไม่ใช่ตามเรตติ้งหรือความนิยม
• เรารวมคอร์สจากผู้ให้บริการอื่นเมื่อเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า และระบุไว้อย่างชัดเจน
• เราให้ความสำคัญกับคอร์สที่เริ่มจากงานในสเปรดชีต (Pivot Table, lookups, ไฟล์ Excel) มากกว่าคอร์สโปรแกรมมิ่งทั่วไป

สรุปท้ายบทความ

หากมาจาก Excel โดยไม่มีพื้นฐานโค้ด เริ่มด้วย Introduction to Python ของ DataCamp แล้วไปต่อในเส้นทาง Associate Data Scientist in Python เส้นทางนี้เริ่มจากคอร์สดังกล่าว จึงครอบคลุมครบ: พื้นฐาน Python แล้วต่อด้วย pandas และโมเดล scikit-learn ในแผนเดียว พร้อม Introduction to NumPy ควบคู่กัน หากการเปรียบเทียบกับสเปรดชีตช่วยให้เรียนรู้ได้ดี ขอโน้มน้าวให้เรียน Python for Spreadsheet Users ก่อนหรือคู่กัน

นักวิเคราะห์ที่ต้องการใบรับรองควรเลือก Data Analyst in Python และผู้ที่มีงบเป็นศูนย์ควรเริ่มจากคอร์ส Pandas ฟรีของ Kaggle Learn ไม่ว่าคุณจะเริ่มที่ไหน เลือกเวิร์กบุ๊กงานจริงสักเล่ม แล้วสร้างใหม่ใน pandas ไปพร้อมกับเรียน สิ่งนี้จะสอนคุณได้มากกว่าคอร์สใดๆ เพียงลำพัง