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

การรักษาความปลอดภัยบน Azure สำหรับนักพัฒนา

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 114 รีวิว

Azure Security

Cloud

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Google DeepMind: Build Your Own Small Language Model

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 24 รีวิว

In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.

Cloud

6 ชั่วโมง

คอร์ส

การสร้าง AI Agent ด้วย CrewAI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 96 รีวิว

สร้างทีม AI ที่ทำงานร่วมกัน อัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ และสร้างคอนเทนต์ด้วย CrewAI

ปัญญาประดิษฐ์

1 ชั่วโมง

คอร์ส

การพัฒนาการแสดงผลข้อมูลใน Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 307 รีวิว

เรียนรู้การสร้างภาพข้อมูลที่น่าสนใจและดึงดูดสายตา เพื่อสื่อสารผลลัพธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การวิเคราะห์ปัจจัยใน R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 159 รีวิว

สำรวจตัวแปรแฝง เช่น บุคลิกภาพ ด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจและเชิงยืนยัน

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Financial Statements เบื้องต้นใน Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 305 รีวิว

เรียนรู้วิธีใช้ งบกำไรขาดทุน และ งบดุล ใน Power BI

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Forecasting in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 51 รีวิว

Learn how to make predictions about the future using time series forecasting in R including ARIMA models and exponential smoothing methods.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

5 ชั่วโมง

คอร์ส

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาใน Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 271 รีวิว

เรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลตามเวลา ด้วยคอร์สเชิงปฏิบัตินี้เกี่ยวกับ Time Series Analysis ใน Power BI ทำงานกับชุดข้อมูลจริงและฝึกเทคนิคที่ใช้บ่อย

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Monte Carlo Simulations ใน Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 166 รีวิว

เรียนรู้การออกแบบและรันการจำลอง Monte Carlo ของคุณเองด้วย Python!

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

กรณีศึกษา: การสร้างซอฟต์แวร์ด้วย Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 296 รีวิว

สร้างแอปพลิเคชันใช้งานจริงด้วย Python—ฝึกใช้ OOP และหลักการวิศวกรรมซอฟต์แวร์เพื่อเขียนโค้ดที่สะอาดและดูแลรักษาง่าย

การพัฒนาซอฟต์แวร์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

การตรวจจับความผิดปกติใน Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 178 รีวิว

ตรวจจับความผิดปกติในการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณและขยายชุดเครื่องมือสถิติ Python ของคุณในคอร์ส 4 ชั่วโมงนี้

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 307 รีวิว

เรียนรู้วิธีทำให้โมเดล GenAI สะท้อนคุณค่าของมนุษย์อย่างแท้จริง พร้อมลงมือใช้ LLM ขั้นสูงจริงๆ

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Financial Analytics ใน Google Sheets

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 129 รีวิว

เรียนรู้วิธีสร้างแดชบอร์ดกราฟิกด้วย Google Sheets เพื่อติดตามผลการดำเนินงานของหลักทรัพย์ทางการเงิน

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Building AI Agents with Snowflake

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 22 รีวิว

Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

MongoDB เบื้องต้นใน Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 375 รีวิว

เรียนรู้การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างยืดหยุ่นด้วย MongoDB

วิศวกรรมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Ensemble Methods ใน Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 415 รีวิว

เรียนรู้การสร้างโมเดล machine learning ขั้นสูงและมีประสิทธิภาพใน Python ด้วยเทคนิค ensemble เช่น bagging, boosting และ stacking

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Cluster Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 71 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

การสร้าง Agentic Workflows ด้วย LlamaIndex

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 70 รีวิว

สร้างเวิร์กโฟลว์ AI แบบ agentic ที่วางแผน ค้นหา จดจำ และทำงานร่วมกันได้ ด้วย LlamaIndex

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Azure Compute Solutions

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 123 รีวิว

เรียนรู้วิธีการทำงานของคอนเทนเนอร์ใน Azure รวมถึงรีจิสทรี, ACI, พื้นฐาน AKS, การปรับสเกล, การมอนิเตอร์ และการแก้ไขปัญหา

Cloud

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Google: Build and Deploy Agents in Production

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 45 รีวิว

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

Cloud

30 min

คอร์ส

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถามใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 219 รีวิว

เรียนรู้การออกแบบแบบสำรวจด้วยโครงสร้างการออกแบบทั่วไป จากนั้นแสดงผลและวิเคราะห์ผลลัพธ์แบบสำรวจ

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Google: Create Your First Gemini Enterprise Application

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 82 รีวิว

Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.

Cloud

25 min

คอร์ส

การจัดการข้อมูลที่หายไปใน R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 141 รีวิว

ทำให้มองเห็น สำรวจ และเติมค่าข้อมูลที่หายไปได้ง่ายด้วย naniar แนวทางจัดการข้อมูลหายที่เป็นมิตรกับ tidyverse

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Modeling with Data in the Tidyverse

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 232 รีวิว

Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

DataLab เบื้องต้น

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 115 รีวิว

เรียนรู้พื้นฐานการใช้ DataLab โน้ตบุ๊กข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับการวิเคราะห์และสำรวจข้อมูล

การรายงาน

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Feature Engineering with PySpark

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 296 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

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 20 รีวิว

Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.

Cloud

3 ชั่วโมง 41 min

คอร์ส

Visualizing Geospatial Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 343 รีวิว

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

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