ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์สด้าน Data, AI และ Cloud

เชี่ยวชาญทักษะที่สำคัญ

ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ

  • เรียนในจังหวะของตัวเอง
  • รับประสบการณ์ปฏิบัติจริง
  • เรียนบทสั้น ๆ ขนาดพอดีคำจนครบ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ


การดำเนินการต่อหมายความว่าคุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งาน และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา รวมถึงการจัดเก็บข้อมูลของคุณในสหรัฐอเมริกา
770 คอร์ส

คอร์ส

การแสดงผลข้อมูลใน Sigma

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 215 รีวิว

เรียนรู้การสร้างและปรับแต่งกราฟ Sigma เพื่อเล่าเรื่องข้อมูลที่ชัดเจนและน่าสนใจ—ไม่ต้องเขียนโค้ด

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Importing Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 287 รีวิว

Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Modern Data Engineering with Snowflake

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 24 รีวิว

Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.

วิศวกรรมข้อมูล

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 143 รีวิว

You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.

Cloud

1 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Deep Reinforcement Learning ด้วย Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 275 รีวิว

เรียนรู้และใช้ขั้นตอนวิธี Deep Reinforcement Learning อันทรงพลัง รวมถึงเทคนิคการปรับแต่งและการเพิ่มประสิทธิภาพ

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Understanding Digital Transformation

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 573 รีวิว

Dive into the world of digital transformation and equip yourself to be an agent of change in a rapidly evolving digital landscape.

ความรู้ด้านข้อมูล

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Statistical Thinking in Python (ตอนที่ 1)

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 111 รีวิว

สร้างพื้นฐานที่คุณต้องใช้เพื่อคิดเชิงสถิติและสื่อสารด้วยภาษาของข้อมูลของคุณ

ความน่าจะเป็นและสถิติ

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning with PySpark

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 711 รีวิว

เรียนรู้วิธีสร้างการคาดการณ์จากข้อมูลด้วย Apache Spark โดยใช้ decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles และ pipelines

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การบริหารความเสี่ยงเชิงปริมาณด้วย Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 223 รีวิว

เรียนรู้เกี่ยวกับการจัดการความเสี่ยง, value at risk และอื่นๆ ที่ประยุกต์กับวิกฤตการเงินปี 2008 โดยใช้ Python

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Reporting with R Markdown

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 330 รีวิว

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

การรายงาน

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การติดตามตรวจสอบ Machine Learning ด้วย Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 371 รีวิว

คอร์สนี้ครอบคลุมทุกสิ่งที่คุณต้องรู้เพื่อสร้างระบบมอนิเตอร์แมชชีนเลิร์นนิงพื้นฐานใน Python

Machine Learning

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Power BI for End Users

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 329 รีวิว

Explore Power BI Service, master the interface, make informed decisions, and maximize the power of your reports.

การรายงาน

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Reshaping Data with tidyr

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 466 รีวิว

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

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Strategy

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 1,769 รีวิว

เชี่ยวชาญการจัดการข้อมูลเชิงกลยุทธ์เพื่อความเป็นเลิศทางธุรกิจ

การจัดการข้อมูล

1 ชั่วโมง

คอร์ส

การเขียนฟังก์ชันและ Stored Procedures ใน SQL Server

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 368 รีวิว

เชี่ยวชาญการเขียนโปรแกรม SQL Server ด้วยการสร้าง อัปเดต และเรียกใช้ฟังก์ชันและ stored procedures

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การปรับขนาดและเพิ่มประสิทธิภาพ Data Pipeline ด้วย Polars

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 84 รีวิว

เรียนรู้การปรับแต่ง ขยายขนาด และทดสอบไปป์ไลน์ข้อมูล Polars เพื่อประสิทธิภาพพร้อมใช้งานจริง

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Regression ระดับกลางด้วย statsmodels ใน Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 587 รีวิว

เรียนรู้การทำ linear regression และ logistic regression ด้วยตัวแปรอธิบายหลายตัว

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

TensorFlow เบื้องต้นใน Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 54 รีวิว

เรียนรู้พื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียมและวิธีสร้างโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกด้วย TensorFlow

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Hierarchical and Mixed Effects Models in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 188 รีวิว

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

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Foundations of Inference in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 53 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

การทดสอบใน Java เบื้องต้น

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 170 รีวิว

เรียนรู้การเขียนเทสต์ที่มีประสิทธิภาพใน Java ด้วย JUnit และ Mockito เพื่อสร้างแอปที่แข็งแกร่งและเชื่อถือได้อย่างมั่นใจ

การพัฒนาซอฟต์แวร์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

การจัดการเวอร์ชันข้อมูลด้วย DVC เบื้องต้น

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 401 รีวิว

สำรวจ Data Version Control สำหรับการจัดการข้อมูล ML เชี่ยวชาญการตั้งค่า ทำงานอัตโนมัติให้ไปป์ไลน์ และประเมินโมเดลได้อย่างราบรื่น

Machine Learning

3 ชั่วโมง

คอร์ส

MLOps แบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 339 รีวิว

เรียนรู้สถาปัตยกรรม MLOps, เทคนิค CI/CD/CM/CT และรูปแบบอัตโนมัติ เพื่อปรับใช้ระบบ ML ที่สร้างคุณค่าได้ต่อเนื่องในระยะยาว

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Foundations of Probability in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 458 รีวิว

In this course, youll learn about the concepts of random variables, distributions, and conditioning.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การเพิ่มประสิทธิภาพคิวรีใน PostgreSQL

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 428 รีวิว

เรียนรู้วิธีจัดโครงสร้างคิวรี PostgreSQL ของคุณให้ทำงานได้ในเวลาเพียงเศษเสี้ยวหนึ่งของเดิม

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การทำความสะอาดข้อมูลในฐานข้อมูล PostgreSQL

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 457 รีวิว

เรียนรู้วิธีจัดการข้อมูลดิบที่ยุ่งเหยิงซึ่งเก็บในฐานข้อมูล PostgreSQL เพื่อดึงข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำ

การเตรียมข้อมูล

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