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

Statistical Techniques in Tableau

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 669 รีวิว

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

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

กรณีศึกษา: การวิเคราะห์ข้อมูลตลาดงานใน Power BI

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 327 รีวิว

ช่วยบริษัทสมมติในกรณีศึกษาสำรวจ Power BI แบบอินเทอร์แอคทีฟนี้ คุณจะใช้ Power Query, DAX และแดชบอร์ดเพื่อระบุงานด้านข้อมูลที่เป็นที่ต้องการมากที่สุด!

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การแนะนำผลิตภัณฑ์ดูแลผิว

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 297 รีวิว

ทดสอบแชตบอตที่จับคู่ลูกค้ากับผลิตภัณฑ์ดูแลผิวที่เหมาะที่สุดด้วยทักษะการตั้งพรอมต์ของคุณ เพื่อผลลัพธ์เฉพาะบุคคล

ปัญญาประดิษฐ์

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Serverless Applications with AWS Lambda

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 34 รีวิว

Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.

Cloud

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Experimental Design in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 349 รีวิว

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

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Graph RAG with LangChain and Neo4j

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 109 รีวิว

Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Demystifying Decision Science

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 291 รีวิว

เสริมทักษะ decision science ของคุณด้วยการออกแบบกรอบงานที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและนำโซลูชันที่มีประสิทธิภาพไปใช้

ความรู้ด้านข้อมูล

1 ชั่วโมง

คอร์ส

แนวคิดด้าน Streaming

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 513 รีวิว

เรียนรู้ความแตกต่างระหว่างการแบตช์และสตรีมมิง การปรับสเกลระบบสตรีมมิง และการใช้งานจริง

วิศวกรรมข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

ระบบ Multi-Modal ด้วย OpenAI API

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 462 รีวิว

สร้างระบบมัลติโหมดด้วยโมเดลข้อความและเสียงของ OpenAI รวมถึงแชตบอทสนับสนุนลูกค้าแบบครบวงจร!

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Building Web Applications with Shiny in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 221 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

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 90 รีวิว

เรียนรู้เทคนิคหลักที่จำเป็นในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลอนุกรมเวลา

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Databricks กับ Python SDK

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 86 รีวิว

เชี่ยวชาญ Databricks ด้วย Python: เรียนรู้การยืนยันตัวตน จัดการคลัสเตอร์ ทำงานอัตโนมัติ และคิวรีโมเดล AI แบบโปรแกรมmatically

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Python เบื้องต้นสำหรับ AWS Boto

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 216 รีวิว

เรียนรู้เกี่ยวกับ AWS Boto และการใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีคลาวด์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์ข้อมูลของคุณ

Cloud

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Modeling ใน Sigma

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 111 รีวิว

หยุดเขียน joins และ calculations เดิมๆ แล้วเจาะลึก analytics ที่มีการกำกับดูแลดีและขยายได้ด้วย Sigma data models

การรายงาน

2 ชั่วโมง

คอร์ส

การคำนวณใน Sigma

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 166 รีวิว

สร้างการคำนวณ Sigma แบบไดนามิกเพื่อสำรวจข้อมูล ทำงานอัตโนมัติของตรรกะ และค้นพบแนวโน้มด้วยตัวอย่างธุรกิจจริง

การจัดการข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Gen AI Apps: Transform Your Work

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 135 รีวิว

This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.

Cloud

1 ชั่วโมง 15 min

คอร์ส

Foundations of PySpark

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 618 รีวิว

Learn to implement distributed data management and machine learning in Spark using the PySpark package.

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Fine-Tuning with Llama 3

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 390 รีวิว

Fine-tune Llama for custom tasks using TorchTune, and learn techniques for efficient fine-tuning such as quantization.

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

กรณีศึกษา: การวิเคราะห์ข้อมูลด้านสุขภาพใน Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 281 รีวิว

ฝึกใช้ Power BI กับกรณีศึกษาด้านการดูแลสุขภาพของเรา วิเคราะห์ข้อมูล ค้นพบข้อมูลเชิงลึกด้านประสิทธิภาพ และสร้างแดชบอร์ด

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

พื้นฐานการเงินองค์กร

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 231 รีวิว

เรียนรู้แนวคิดทางการเงินสำคัญ เช่น การลงทุนทุน, WACC และมูลค่าผู้ถือหุ้น

การเงินประยุกต์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Gen AI: Navigate the Landscape

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 121 รีวิว

You explore the different layers of building gen AI solutions, Google Cloud’s offerings, and the factors to consider when selecting a solution.

Cloud

1 ชั่วโมง 15 min

คอร์ส

ARIMA Models ใน Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 414 รีวิว

เรียนรู้เกี่ยวกับโมเดล ARIMA ใน Python และก้าวสู่ความเชี่ยวชาญด้านการวิเคราะห์อนุกรมเวลา

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับการสร้างภาพข้อมูลใน R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 333 รีวิว

เรียนรู้การสื่อสารข้อมูลของคุณอย่างมีประสิทธิภาพด้วยภาพรวมของแผนภูมิทั่วไป ประเภทการแสดงผลข้อมูลทางเลือก และการปรับสไตล์ที่ขับเคลื่อนด้วยการรับรู้

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

1 ชั่วโมง

คอร์ส

การแสดงผลข้อมูลใน Google Sheets

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 644 รีวิว

เรียนรู้พื้นฐานของการแสดงข้อมูลด้วยภาพโดยใช้ Google Sheets

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การวางแผนร้านอาหารด้วย AI

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 380 รีวิว

โต้ตอบกับ GPT ที่ปรับแต่งเองและใช้ทักษะการตั้งพรอมต์ของคุณเพื่อวางแผนและเปิดร้านอาหารของคุณ

ปัญญาประดิษฐ์

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