ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์สด้าน Data, AI และ Cloud

เชี่ยวชาญทักษะที่สำคัญ

ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ

  • เรียนในจังหวะของตัวเอง
  • รับประสบการณ์ปฏิบัติจริง
  • เรียนบทสั้น ๆ ขนาดพอดีคำจนครบ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ


เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา
727 คอร์ส

คอร์ส

Intermediate Data Visualization with ggplot2

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 927 รีวิว

Learn to use facets, coordinate systems and statistics in ggplot2 to create meaningful explanatory plots.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Object-Oriented Programming in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 940 รีวิว

Build your OOP skills with descriptors, multilevel inheritance, and abstract base classes!

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Deploying AI into Production with FastAPI

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 390 รีวิว

Learn how to use FastAPI to develop APIs that support AI models, built to meet real-world demands.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Understanding Microsoft Azure Management and Governance

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,251 รีวิว

Master Azure Management and Governance with our comprehensive course, ideal for data professionals seeking cloud expertise.

Cloud

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Manipulation in Snowflake

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 975 รีวิว

Master data manipulation and analysis techniques such as CASE statements, subqueries, and CTEs in Snowflake.

การจัดการข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Writing Efficient R Code

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 135 รีวิว

Learn to write faster R code, discover benchmarking and profiling, and unlock the secrets of parallel programming.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Regular Expressions in Python

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 188 รีวิว

Learn about string manipulation and become a master at using regular expressions.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Model Validation in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 833 รีวิว

Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

AI for Consulting

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 125 รีวิว

Discover how AI can take your consulting work to the next level! Research, analyze, and communicate more productively and effectively.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Microsoft Copilot in Word

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 124 รีวิว

Master Microsoft Copilot in Word to write faster, understand documents instantly, and collaborate more effectively.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

ARIMA Models in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 306 รีวิว

Become an expert in fitting ARIMA (autoregressive integrated moving average) models to time series data using R.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Reshaping Data with tidyr

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 452 รีวิว

Transform almost any dataset into a tidy format to make analysis easier.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to KNIME

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 529 รีวิว

Learn to use the KNIME Analytics Platform for data access, cleaning, and analysis with a no-code/low-code approach.

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

AI for Marketing

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 150 รีวิว

Master AI for marketing to plan smarter campaigns, create quality content, and build custom AI agents.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Connecting Data in Tableau

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,102 รีวิว

Learn to connect Tableau to different data sources and prepare the data for a smooth analysis.

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to MongoDB in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 359 รีวิว

Learn to manipulate and analyze flexibly structured data with MongoDB.

วิศวกรรมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Reporting in SQL

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 778 รีวิว

Learn how to build your own SQL reports and dashboards, plus hone your data exploration, cleaning, and validation skills.

การรายงาน

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Cleaning Data with PySpark

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 466 รีวิว

Learn how to clean data with Apache Spark in Python.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Visualization in Tableau

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 804 รีวิว

Data visualization is one of the most desired skills for data analysts. This course allows you to present your findings better using Tableau.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

6 ชั่วโมง

คอร์ส

CI/CD for Machine Learning

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 368 รีวิว

Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control

Machine Learning

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Input/Output and Streams in Java

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 374 รีวิว

Advance your Java skills by learning to handle files, process data, and build clean, reusable code using real-world techniques.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Reshaping Data with pandas

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 782 รีวิว

Reshape DataFrames from a wide to long format, stack and unstack rows and columns, and wrangle multi-index DataFrames.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Credit Risk Modeling in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 274 รีวิว

Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning with PySpark

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 689 รีวิว

Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Understanding GDPR

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 499 รีวิว

Gain a clear understanding of GDPR principles and how to set up GDPR-compliant processes in this comprehensive course.

ความรู้ด้านข้อมูล

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Time Series Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 88 รีวิว

Learn the core techniques necessary to extract meaningful insights from time series data.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Transformation with Spark SQL in Databricks

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 80 รีวิว

Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.

วิศวกรรมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 43 รีวิว

This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.

Cloud

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Databases in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 264 รีวิว

In this course, youll learn the basics of relational databases and how to interact with them.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Hyperparameter Tuning in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 782 รีวิว

Learn techniques for automated hyperparameter tuning in Python, including Grid, Random, and Informed Search.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

FAQs

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

data science เป็นสาขาความเชี่ยวชาญที่มุ่งเน้นการรับข้อมูลจากข้อมูล โดยใช้ทักษะการเขียนโปรแกรม วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และอื่น ๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง

จะเรียน data science ได้อย่างไร?

คุณจะต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรมเช่น Python หรือ R และฝึกฝนหลักการของคณิตศาสตร์และสถิติ ความรู้เกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือ data science ก็จำเป็นเช่นกัน มีหลายวิธีในการเรียน data science นอกจากการศึกษาแบบเป็นทางการ เช่น ปริญญาหรือการเรียนในมหาวิทยาลัย ยังมีแหล่งข้อมูลอื่น ๆ อีกมากมายที่ช่วยให้คุณเรียนในจังหวะของตัวเอง ทั้งคอร์สออนไลน์ บทช่วยสอน หนังสือ วิดีโอ และอื่น ๆ

ต้องการทักษะอะไรสำหรับ data science?

นอกจากความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมในภาษาเช่น Python, R และ SQL วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการความสามารถในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความรู้ด้าน data visualization การจัดการข้อมูล และการจัดการฐานข้อมูล ทักษะด้าน machine learning และ deep learning ก็อาจเป็นประโยชน์เช่นกัน

ฉันสามารถใช้ data science เพื่ออะไรได้บ้าง?

ในแง่วิชาชีพ เกือบทุกอุตสาหกรรมสามารถใช้ data science ได้ในระดับหนึ่ง องค์กรด้านสุขภาพใช้ data science เพื่อตรวจจับและรักษาโรค ในขณะที่บริษัทการเงินใช้เพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง ทุกประเภทอุตสาหกรรมใช้ data science สำหรับการตลาด เช่น การสร้างระบบแนะนำและการวิเคราะห์การสูญเสียลูกค้า

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นอาชีพที่ดีหรือเปล่า?

ใช่ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่เติบโตเร็วที่สุดทั้งในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก และยังเป็นหนึ่งในอาชีพที่มีรายได้สูงที่สุดอีกด้วย จากข้อมูลของ Payscale นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์มีรายได้เฉลี่ย $97,609 และได้รับคะแนนความพึงพอใจสี่ดาวจากห้าดาวในสหรัฐอเมริกา

การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นยากหรือไม่?

มีสิ่งสองสามอย่างที่ต้องพิจารณา ประการแรก ปริญญาด้าน data science อาจมีการแข่งขันสูงในการเข้าเรียน มักต้องการเกรดที่ดีอย่างสม่ำเสมอ ในทำนองเดียวกัน ทักษะหลายอย่างที่จำเป็นสำหรับ data science ต้องการการศึกษาและความอดทนมาก อาจใช้เวลาหลายเดือนเพื่อฝึกฝนพื้นฐานที่จำเป็นทั้งหมด รวมถึงประสบการณ์ปฏิบัติจริงมากมายเพื่อให้ได้ตำแหน่งระดับเริ่มต้น

data science ต้องเขียนโค้ดหรือไม่?

ใช่ คุณจะต้องมีประสบการณ์เขียนโค้ดในภาษาต่างๆ เช่น Python, R, SQL, Java และ C/C++ อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก Python มีไวยากรณ์ที่ค่อนข้างเรียบง่าย จึงมักเป็นตัวเลือกแรกสำหรับผู้เริ่มต้น

ใช้เวลานานแค่ไหนในการเป็น data scientist?

สำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์การเขียนโค้ดและ/หรือพื้นฐานคณิตศาสตร์มาก่อน โดยทั่วไปอาจต้องใช้เวลาศึกษาอย่างเข้มข้น 7 ถึง 12 เดือนเพื่อให้ถึงระดับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมือใหม่ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้คือการเรียนรู้เพียงแค่ทฤษฎีของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจยังไม่เพียงพอที่จะทำให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แท้จริง

หัวข้อใดบ้างที่ฉันสามารถเรียนได้ใน data science?

เมื่อเชี่ยวชาญพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว คุณสามารถเจาะลึกในสาขาที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น machine learning, ปัญญาประดิษฐ์, การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่, business analytics, data mining และอื่นๆ อีกมากมาย

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา