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

Building Agentic Workflows with LlamaIndex

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 61 รีวิว

Build AI agentic workflows that can plan, search, remember, and collaborate, using LlamaIndex.

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Web Scraping in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 89 รีวิว

Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Working with Dates and Times in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 90 รีวิว

Learn the essentials of parsing, manipulating and computing with dates and times in R.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Practicing Statistics Interview Questions in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 84 รีวิว

Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Multi-Modal Models with Hugging Face

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 152 รีวิว

Combine text, images, audio, and video with the latest AI models from Hugging Face, and generate new images and videos!

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

GARCH Models in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 185 รีวิว

Learn about GARCH Models, how to implement them and calibrate them on financial data from stocks to foreign exchange.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: Competitor Sales Analysis in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 151 รีวิว

This Power BI case study follows a real-world business use case where you will apply the concepts of ETL and visualization.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: Building Software in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 272 รีวิว

Build real-world applications with Python—practice using OOP and software engineering principles to write clean and maintainable code.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Object-Oriented Programming with S3 and R6 in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 279 รีวิว

Manage the complexity in your code using object-oriented programming with the S3 and R6 systems.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Amazon Bedrock

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 125 รีวิว

Learn to use Amazon Bedrock to access foundation AI models and build with AI - without managing complex infrastructure.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Julia

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 127 รีวิว

Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Azure Compute Solutions

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 104 รีวิว

Learn how containers work in Azure, including registries, ACI, AKS basics, scaling, monitoring, and troubleshooting.

Cloud

3 ชั่วโมง

คอร์ส

String Manipulation with stringr in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 49 รีวิว

Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Linear Modeling in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 213 รีวิว

Explore the concepts and applications of linear models with python and build models to describe, predict, and extract insight from data patterns.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Using Data Stores in AWS

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 28 รีวิว

Learn to choose, build with, and secure AWS data stores including DynamoDB and S3 through hands-on console exercises and real-world scenarios.

Cloud

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Transformation with Polars

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 37 รีวิว

Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate R for Finance

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 39 รีวิว

Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.

การเงินประยุกต์

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Statistical Thinking in Python (Part 2)

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 245 รีวิว

Learn to perform the two key tasks in statistical inference: parameter estimation and hypothesis testing.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Portfolio Analysis in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 147 รีวิว

Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.

การเงินประยุกต์

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Practicing Machine Learning Interview Questions in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 105 รีวิว

Sharpen your knowledge and prepare for your next interview by practicing Python machine learning interview questions.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

A/B Testing in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 89 รีวิว

Learn the basics of A/B testing in R, including how to design experiments, analyze data, predict outcomes, and present results through visualizations.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Hierarchical and Recursive Queries in SQL Server

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 146 รีวิว

Learn how to write recursive queries and query hierarchical data structures.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Inference for Numerical Data in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 100 รีวิว

In this course youll learn techniques for performing statistical inference on numerical data.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Survival Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 186 รีวิว

Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Google DeepMind: Build Your Own Small Language Model

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 17 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

Advanced Deep Learning with Keras

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 230 รีวิว

Learn how to develop deep learning models with Keras.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Decoding Decision Modeling

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 170 รีวิว

Elevate decision-making skills with Decision Models, analysis methods, risk management, and optimization techniques.

ความรู้ด้านข้อมูล

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 83 รีวิว

Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.

การนำเข้าและทำความสะอาดข้อมูล

3 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