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

Introduction to Polars

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 391 รีวิว

Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.

การจัดการข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Building Web Applications with Shiny in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 214 รีวิว

Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Databricks Genie

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 58 รีวิว

Ask data questions in plain English with Databricks Genie - build spaces, curate business language, and monitor quality.

วิศวกรรมข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Data Visualization with Seaborn

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 426 รีวิว

Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Monitoring Machine Learning Concepts

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 455 รีวิว

Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.

Machine Learning

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Fraud Detection in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 187 รีวิว

Learn how to detect fraud using Python.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Power BI for End Users

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 306 รีวิว

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

การรายงาน

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Types and Functions in Snowflake

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 470 รีวิว

Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.

การจัดการข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Generalized Linear Models in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 190 รีวิว

The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning with Tree-Based Models in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 256 รีวิว

Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Unsupervised Learning in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 99 รีวิว

This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

AI Agents with Hugging Face smolagents

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 234 รีวิว

Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Advanced AI-Assisted Coding for Developers

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 58 รีวิว

Learn to use AI as a senior engineering partner for code analysis, performance optimization, security, and software architecture decisions.

ปัญญาประดิษฐ์

1 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Gen AI Agents: Transform Your Organization

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 79 รีวิว

This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.

Cloud

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Experimental Design in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 320 รีวิว

In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Optimizing Code in Java

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 189 รีวิว

Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Statistical Techniques in Tableau

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 632 รีวิว

Take your reporting skills to the next level with Tableau’s built-in statistical functions.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Foundations of Probability in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 201 รีวิว

Learn fundamental probability concepts like random variables, mean and variance, probability distributions, and conditional probabilities.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Math for Finance Professionals

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 291 รีวิว

Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.

การเงินประยุกต์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Foundations of Probability in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 443 รีวิว

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

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Cleaning Data in PostgreSQL Databases

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 443 รีวิว

Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Financial Analytics in Google Sheets

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 122 รีวิว

Learn how to build a graphical dashboard with Google Sheets to track the performance of financial securities.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Writing Functions and Stored Procedures in SQL Server

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 346 รีวิว

Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to TensorFlow in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 53 รีวิว

Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using TensorFlow.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Text Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 61 รีวิว

Analyze text data in R using the tidy framework.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Optimization in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 184 รีวิว

Learn to solve real-world optimization problems using Pythons SciPy and PuLP, covering everything from basic to constrained and complex optimization.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Portfolio Analysis in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 335 รีวิว

Learn how to calculate meaningful measures of risk and performance, and how to compile an optimal portfolio for the desired risk and return trade-off.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Supervised Learning in R: Regression

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 97 รีวิว

In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: Analyzing Job Market Data in Power BI

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 317 รีวิว

Help a fictional company in this interactive Power BI case study. You’ll use Power Query, DAX, and dashboards to identify the most in-demand data jobs!

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Understanding Digital Transformation

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 536 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

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