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

Streaming Data with AWS Kinesis and Lambda

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 164 รีวิว

Learn how to work with streaming data using serverless technologies on AWS.

Cloud

4 ชั่วโมง

คอร์ส

AI-Assisted Travel Planning

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 439 รีวิว

Master travel planning with WanderBot: craft prompts, build confidence, and streamline your next adventure.

ปัญญาประดิษฐ์

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Importing Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 268 รีวิว

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

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: Net Revenue Management in Excel

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 219 รีวิว

You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Ensemble Methods in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 388 รีวิว

Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Cluster Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 69 รีวิว

Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to GCP

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 336 รีวิว

Get to know the Google Cloud Platform (GCP) with this course on storage, data handling, and business modernization using GCP.

Cloud

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Dealing With Missing Data in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 135 รีวิว

Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Foundations of PySpark

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 601 รีวิว

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

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Spoken Language Processing in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 258 รีวิว

Learn how to load, transform, and transcribe speech from raw audio files in Python.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Window Functions in Snowflake

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 469 รีวิว

Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.

การจัดการข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Demystifying Decision Science

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 265 รีวิว

Solidify your decision science skills by designing data-informed frameworks and implementing efficient solutions.

ความรู้ด้านข้อมูล

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Modeling in Sigma

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 89 รีวิว

Stop rewriting the same joins and calculations, and dive into well-governed, scalable analytics using Sigma data models.

การรายงาน

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Graph RAG with LangChain and Neo4j

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 98 รีวิว

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

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Visualizing Time Series Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 174 รีวิว

Learn how to visualize time series in R, then practice with a stock-picking case study.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning with caret in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 42 รีวิว

This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Improving Query Performance in PostgreSQL

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 405 รีวิว

Learn how to structure your PostgreSQL queries to run in a fraction of the time.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Fully Automated MLOps

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 322 รีวิว

Learn about MLOps architecture, CI/CD/CM/CT techniques, and automation patterns to deploy ML systems that can deliver value over time.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

RNA-Seq with Bioconductor in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 138 รีวิว

Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Multi-Modal Systems with the OpenAI API

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 435 รีวิว

Create multi-modal systems using OpenAIs text and audio models, including an end-to-end customer support chatbot!

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Recommending Skincare Products

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 267 รีวิว

Test a chatbot that matches customers with ideal skincare products using your prompting skills for personalized results.

ปัญญาประดิษฐ์

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Testing in Java

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 153 รีวิว

Learn how to write effective tests in Java using JUnit and Mockito to build robust, reliable applications with confidence.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to AWS Boto in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 206 รีวิว

Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.

Cloud

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Visualizing Time Series Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 93 รีวิว

Visualize seasonality, trends and other patterns in your time series data.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Calculations in Sigma

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 135 รีวิว

Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.

การจัดการข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Corporate Finance Fundamentals

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 219 รีวิว

Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.

การเงินประยุกต์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: Analyzing Healthcare Data in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 267 รีวิว

Practice Power BI with our healthcare case study. Analyze data, uncover efficiency insights, and build a dashboard.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Streaming Concepts

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 478 รีวิว

Learn about the difference between batching and streaming, scaling streaming systems, and real-world applications.

วิศวกรรมข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to AI Apps in Sigma

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 118 รีวิว

Build interactive AI apps in Sigma using user input, actions, and polished interfaces, no coding required.

การรายงาน

2 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