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

Data Transformation in Alteryx

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 755 รีวิว

Unlock Alteryx for data transformation, mastering Crosstab, Transpose, and workflow optimization in this interactive course.

การจัดการข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Validation in Excel

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 504 รีวิว

Learn Excel data validation to improve accuracy, create drop-downs, and manage inventory and orders with confidence.

การจัดการข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Pivot Tables in Google Sheets

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 214 รีวิว

Learn how to create pivot tables and quickly organize thousands of data points with just a few clicks.

การจัดการข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Azure

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 626 รีวิว

Explore Azure services like Compute, Storage, and Automation, with hands-on experience.

Cloud

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Gemini in Google Docs

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 164 รีวิว

Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.

ปัญญาประดิษฐ์

30 min

คอร์ส

Gemini in Google Sheets

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 152 รีวิว

Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.

ปัญญาประดิษฐ์

30 min

คอร์ส

Data Visualization in Databricks

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 579 รีวิว

Create visualizations and dynamic dashboards with Databricks, turning raw data into clear and actionable insights.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Manipulation in Alteryx

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 625 รีวิว

Orchestrate data using unions, joins, parsing, and performance optimization in Alteryx.

การจัดการข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Manipulating Time Series Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 283 รีวิว

Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Sentiment Analysis in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 429 รีวิว

Are customers thrilled with your products or is your service lacking? Learn how to perform an end-to-end sentiment analysis task.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Generative AI in Snowflake

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 336 รีวิว

Learn to build AI applications using Snowflake Cortexs built-in LLM functions for text analysis, generation, and multi-step workflows.

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Dimensionality Reduction in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 849 รีวิว

Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Subagents

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 99 รีวิว

Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Portfolio Risk Management in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 311 รีวิว

Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Natural Language Processing with spaCy

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 576 รีวิว

Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: Building E-Commerce Data Models with dbt

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 404 รีวิว

Learn how to transform raw data into clean, reliable models with dbt through hands-on, real-world exercises.

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Statistics in Google Sheets

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 577 รีวิว

Learn how to leverage statistical techniques using spreadsheets to more effectively work with and extract insights from your data.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

AI for Sales

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 101 รีวิว

Tackle your sales work in an AI-first way! Learn to automate prospecting, draft personalized emails, and streamline CRM tasks using AI.

ปัญญาประดิษฐ์

1 ชั่วโมง 40 min

คอร์ส

Generate a Study Guide

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 538 รีวิว

Use a chatbot to create a study guide tailored to your goals and schedule. Build skills with simple, effective prompts.

ปัญญาประดิษฐ์

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Feature Engineering for NLP in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 142 รีวิว

Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Developing Machine Learning Models for Production

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 440 รีวิว

Shift to an MLOps mindset, enabling you to train, document, maintain, and scale your machine learning models to their fullest potential.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Financial Trading in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 278 รีวิว

Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Modeling with Data in the Tidyverse

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 227 รีวิว

Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

A/B Testing in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 353 รีวิว

Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Calculations in Tableau

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 643 รีวิว

In this interactive course, you’ll learn how to use functions for your Tableau calculations and when you should use them!

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

6 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Oracle SQL

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 245 รีวิว

Sharpen your skills in Oracle SQL including SQL basics, aggregating, combining, and customizing data.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

NoSQL Concepts

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 515 รีวิว

In this conceptual course (no coding required), you will learn about the four major NoSQL databases and popular engines.

วิศวกรรมข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Bioconductor in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 112 รีวิว

Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Gemini in Google Drive

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 148 รีวิว

Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.

ปัญญาประดิษฐ์

30 min

คอร์ส

Forecasting in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 51 รีวิว

Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

5 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