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 Google Sheets

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 802 รีวิว

Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Reporting with R Markdown

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 321 รีวิว

R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.

การรายงาน

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate SQL Querying with AI

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 220 รีวิว

Build SQL skills by writing AI prompts that generate queries for sorting, grouping, filtering, and categorizing data.

การจัดการข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Deep Reinforcement Learning in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 270 รีวิว

Learn and use powerful Deep Reinforcement Learning algorithms, including refinement and optimization techniques.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Building a Go-To-Market Strategy

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 368 รีวิว

Create a go-to-market strategy with generative AI: target industries, generate leads, and optimize website keywords.

ปัญญาประดิษฐ์

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Linear Algebra for Data Science in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 133 รีวิว

This course is an introduction to linear algebra, one of the most important mathematical topics underpinning data science.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Image Modeling with Keras

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 89 รีวิว

Learn to conduct image analysis using Keras with Python by constructing, training, and evaluating convolutional neural networks.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Biomedical Image Analysis in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 233 รีวิว

Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to R for Finance

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 94 รีวิว

Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Digital Transformation with Google Cloud

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 85 รีวิว

This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.

Cloud

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Marketing Analytics for Business

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 557 รีวิว

Discover how Marketing Analysts use data to understand customers and drive business growth.

ความเป็นผู้นำ

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Workflow Automation with n8n

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 40 รีวิว

Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Statistical Thinking in Python (Part 1)

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 107 รีวิว

Build the foundation you need to think statistically and to speak the language of your data.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Regression with statsmodels in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 555 รีวิว

Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Improving Query Performance in SQL Server

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 394 รีวิว

In this course, students will learn to write queries that are both efficient and easy to read and understand.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Building Dashboards with Dash and Plotly

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 272 รีวิว

Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Financial Concepts in Python

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 421 รีวิว

Using Python and NumPy, learn the most fundamental financial concepts.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Google: Introduction to AI Agents

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 91 รีวิว

Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.

Cloud

20 min

คอร์ส

Data Ingestion and Semantic Models with Microsoft Fabric

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 305 รีวิว

Learn to bring data into Microsoft Fabric, covering Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, security, and model refresh.

อื่น

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Building Marketing Workflows with n8n

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 48 รีวิว

Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Visualizations in Sigma

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 173 รีวิว

Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Working with Geospatial Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 272 รีวิว

This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning for Finance in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 208 รีวิว

Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

User-Oriented Design in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 413 รีวิว

Learn how to design Power BI visualizations and reports with users in mind.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Visualization in Google Sheets

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 625 รีวิว

Learn the fundamentals of data visualization using Google Sheets.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Foundations of Inference in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 50 รีวิว

Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Spark SQL in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 142 รีวิว

Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Hierarchical and Mixed Effects Models in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 180 รีวิว

In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Practicing Coding Interview Questions in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 76 รีวิว

Prepare for your next coding interviews in Python.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Quantitative Risk Management in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 212 รีวิว

Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.

การเงินประยุกต์

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