Cloud
คอร์สด้าน Data, AI และ Cloud
เชี่ยวชาญทักษะที่สำคัญดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
- เรียนในจังหวะของตัวเอง
- รับประสบการณ์ปฏิบัติจริง
- เรียนบทสั้น ๆ ขนาดพอดีคำจนครบ
สร้างบัญชีฟรีของคุณ
ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติมหรือ
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
คอร์ส
การสร้าง AI Agent ด้วย CrewAI
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 96 รีวิว
สร้างทีม AI ที่ทำงานร่วมกัน อัตโนมัติเวิร์กโฟลว์ และสร้างคอนเทนต์ด้วย CrewAI
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
การพัฒนาการแสดงผลข้อมูลใน Python
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 307 รีวิว
เรียนรู้การสร้างภาพข้อมูลที่น่าสนใจและดึงดูดสายตา เพื่อสื่อสารผลลัพธ์ได้อย่างมีประสิทธิภาพและรวดเร็ว
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
การวิเคราะห์ปัจจัยใน R
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.7+
- 159 รีวิว
สำรวจตัวแปรแฝง เช่น บุคลิกภาพ ด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจและเชิงยืนยัน
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Financial Statements เบื้องต้นใน Power BI
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 305 รีวิว
เรียนรู้วิธีใช้ งบกำไรขาดทุน และ งบดุล ใน Power BI
การเงินประยุกต์
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
คอร์ส
การวิเคราะห์อนุกรมเวลาใน Power BI
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 271 รีวิว
เรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูลตามเวลา ด้วยคอร์สเชิงปฏิบัตินี้เกี่ยวกับ Time Series Analysis ใน Power BI ทำงานกับชุดข้อมูลจริงและฝึกเทคนิคที่ใช้บ่อย
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Monte Carlo Simulations ใน Python
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 166 รีวิว
เรียนรู้การออกแบบและรันการจำลอง Monte Carlo ของคุณเองด้วย Python!
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
กรณีศึกษา: การสร้างซอฟต์แวร์ด้วย Python
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.7+
- 296 รีวิว
สร้างแอปพลิเคชันใช้งานจริงด้วย Python—ฝึกใช้ OOP และหลักการวิศวกรรมซอฟต์แวร์เพื่อเขียนโค้ดที่สะอาดและดูแลรักษาง่าย
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
การตรวจจับความผิดปกติใน Python
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 178 รีวิว
ตรวจจับความผิดปกติในการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณและขยายชุดเครื่องมือสถิติ Python ของคุณในคอร์ส 4 ชั่วโมงนี้
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.7+
- 307 รีวิว
เรียนรู้วิธีทำให้โมเดล GenAI สะท้อนคุณค่าของมนุษย์อย่างแท้จริง พร้อมลงมือใช้ LLM ขั้นสูงจริงๆ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Financial Analytics ใน Google Sheets
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 129 รีวิว
เรียนรู้วิธีสร้างแดชบอร์ดกราฟิกด้วย Google Sheets เพื่อติดตามผลการดำเนินงานของหลักทรัพย์ทางการเงิน
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Exploring Data Transformation with Google Cloud
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 90 รีวิว
Exploring Data Transformation with Google Cloud
Cloud
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
คอร์ส
วางแผนและติดตั้งสภาพแวดล้อมการวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Microsoft Fabric
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 261 รีวิว
เรียนรู้วิธีตั้งค่าและจัดการโครงสร้างพื้นฐาน Microsoft Fabric ของคุณ
อื่น
คอร์ส
MongoDB เบื้องต้นใน Python
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 375 รีวิว
เรียนรู้การจัดการและวิเคราะห์ข้อมูลที่มีโครงสร้างยืดหยุ่นด้วย MongoDB
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Ensemble Methods ใน Python
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.8+
- 415 รีวิว
เรียนรู้การสร้างโมเดล machine learning ขั้นสูงและมีประสิทธิภาพใน Python ด้วยเทคนิค ensemble เช่น bagging, boosting และ stacking
Machine Learning
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
คอร์ส
การสร้าง Agentic Workflows ด้วย LlamaIndex
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.7+
- 70 รีวิว
สร้างเวิร์กโฟลว์ AI แบบ agentic ที่วางแผน ค้นหา จดจำ และทำงานร่วมกันได้ ด้วย LlamaIndex
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Azure Compute Solutions
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 123 รีวิว
เรียนรู้วิธีการทำงานของคอนเทนเนอร์ใน Azure รวมถึงรีจิสทรี, ACI, พื้นฐาน AKS, การปรับสเกล, การมอนิเตอร์ และการแก้ไขปัญหา
Cloud
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
คอร์ส
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถามใน R
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 219 รีวิว
เรียนรู้การออกแบบแบบสำรวจด้วยโครงสร้างการออกแบบทั่วไป จากนั้นแสดงผลและวิเคราะห์ผลลัพธ์แบบสำรวจ
ความน่าจะเป็นและสถิติ
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
คอร์ส
การจัดการข้อมูลที่หายไปใน R
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 141 รีวิว
ทำให้มองเห็น สำรวจ และเติมค่าข้อมูลที่หายไปได้ง่ายด้วย naniar แนวทางจัดการข้อมูลหายที่เป็นมิตรกับ tidyverse
การเตรียมข้อมูล
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
คอร์ส
DataLab เบื้องต้น
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 115 รีวิว
เรียนรู้พื้นฐานการใช้ DataLab โน้ตบุ๊กข้อมูลที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับการวิเคราะห์และสำรวจข้อมูล
การรายงาน
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
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
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
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