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

Dealing with Missing Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 178 รีวิว

Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Monitoring Machine Learning in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 344 รีวิว

This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python

Machine Learning

3 ชั่วโมง

คอร์ส

ARIMA Models in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 393 รีวิว

Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Data Quality with Great Expectations

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 368 รีวิว

Ensure high data quality in data science and data engineering workflows with Pythons Great Expectations library.

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Improving Your Data Visualizations in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 284 รีวิว

Learn to construct compelling and attractive visualizations that help communicate results efficiently and effectively.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Processing in Shell

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 486 รีวิว

Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Gen AI Apps: Transform Your Work

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 79 รีวิว

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

Cloud

1 ชั่วโมง 15 min

คอร์ส

Market Basket Analysis in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 256 รีวิว

Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Feature Engineering with PySpark

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 286 รีวิว

Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Importing and Managing Financial Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 60 รีวิว

In this course, youll learn how to import and manage financial data in Python using various tools and sources.

การเงินประยุกต์

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: Analyzing Job Market Data in Tableau

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 536 รีวิว

In this case study, you’ll use visualization techniques to find out what skills are most in-demand for data scientists, data analysts, and data engineers.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Visualizing Geospatial Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 333 รีวิว

Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Data Versioning with DVC

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 377 รีวิว

Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.

Machine Learning

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 87 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

Anomaly Detection in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 174 รีวิว

Detect anomalies in your data analysis and expand your Python statistical toolkit in this four-hour course.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Financial Statements in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 287 รีวิว

Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Conquering Data Bias

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 217 รีวิว

Unlock your datas potential by learning to detect and mitigate bias for precise analysis and reliable models.

การจัดการข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Factor Analysis in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 145 รีวิว

Explore latent variables, such as personality, using exploratory and confirmatory factor analyses.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Bayesian Data Analysis in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 252 รีวิว

Learn all about the advantages of Bayesian data analysis, and apply it to a variety of real-world use cases!

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Fine-Tuning with Llama 3

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 370 รีวิว

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

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Pipeline Automation in Snowflake

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 37 รีวิว

Load, automate, and optimize data pipelines in Snowflake using COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables, and query performance tools.

วิศวกรรมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 208 รีวิว

Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Monte Carlo Simulations in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 155 รีวิว

Learn to design and run your own Monte Carlo simulations using Python!

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Innovating with Google Cloud AI

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 92 รีวิว

Innovating with Google Cloud AI

Cloud

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Predictive Analytics in Python

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 221 รีวิว

In this course youll learn to use and present logistic regression models for making predictions.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Inference for Linear Regression in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 159 รีวิว

In this course youll learn how to perform inference using linear models.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Strategy

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 1,734 รีวิว

Master strategic data management for business excellence.

การจัดการข้อมูล

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: Ecommerce Analysis in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 199 รีวิว

In ecommerce, increasing sales and reducing costs are key. Analyze data from an online pet supply company using Power BI.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

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