ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์สด้าน Data, AI และ Cloud

เชี่ยวชาญทักษะที่สำคัญ

ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ

  • เรียนในจังหวะของตัวเอง
  • รับประสบการณ์ปฏิบัติจริง
  • เรียนบทสั้น ๆ ขนาดพอดีคำจนครบ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ


การดำเนินการต่อหมายความว่าคุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งาน และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา รวมถึงการจัดเก็บข้อมูลของคุณในสหรัฐอเมริกา
776 คอร์ส

คอร์ส

Unsupervised Learning in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 112 รีวิว

This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

RNA-Seq ด้วย Bioconductor ใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 156 รีวิว

ใช้การวิเคราะห์การแสดงออกเชิงแตกต่างของ RNA-Seq เพื่อระบุยีนที่น่าจะสำคัญต่อโรคหรือภาวะต่างๆ

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การทำงานกับวันที่และเวลาใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 102 รีวิว

เรียนรู้พื้นฐานของการแยกวิเคราะห์ จัดการ และคำนวณวันที่และเวลาใน R

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

ARIMA Models in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 341 รีวิว

Become an expert in fitting ARIMA (autoregressive integrated moving average) models to time series data using R.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Survival Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 223 รีวิว

เรียนรู้การทำงานกับข้อมูล time-to-event. เหตุการณ์อาจเป็นการเสียชีวิตหรือการได้งานหลังว่างงาน เรียนรู้การประมาณค่า แสดงภาพ และตีความแบบจำลองการรอดชีพ!

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Streaming Data ด้วย AWS Kinesis และ Lambda

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 203 รีวิว

เรียนรู้วิธีทำงานกับข้อมูลสตรีมมิงด้วยเทคโนโลยีแบบ serverless บน AWS

Cloud

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning ด้วย caret ใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 47 รีวิว

เรียนรู้แนวคิดหลักของ machine learning พร้อมวิธีสร้างและประเมิน predictive models

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Ensemble Methods ใน Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 444 รีวิว

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

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Generalized Linear Models ใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 219 รีวิว

ขยายชุดเครื่องมือ regression ด้วยหลักสูตร Generalized Linear Model ครอบคลุม logistic regression และ Poisson regression

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Innovating with Google Cloud AI

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 180 รีวิว

Innovating with Google Cloud AI

Cloud

1 ชั่วโมง

คอร์ส

การวิเคราะห์กลุ่มข้อมูลใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 79 รีวิว

เข้าใจการทำงานของ hierarchical และ k-means clustering พร้อมนำไปใช้ค้นหาอินไซต์จากข้อมูลของคุณ

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

กรณีศึกษา: การวิเคราะห์การซื้อขายสินเชื่อที่อยู่อาศัยใน Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 322 รีวิว

พัฒนาทักษะการสร้างแบบจำลองข้อมูลและวิเคราะห์การเงิน ผ่านกรณีศึกษา Power BI ที่ให้คุณรับบทเทรดเดอร์มือใหม่ วิเคราะห์การซื้อขายสินเชื่อที่อยู่อาศัย

การเงินประยุกต์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

กรณีศึกษา: การวิเคราะห์ข้อมูลการขายใน Alteryx

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 521 รีวิว

สำรวจ Alteryx Designer ในกรณีศึกษาข้อมูลค้าปลีกเพื่อยกระดับการวิเคราะห์ยอดขายและการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์

การเตรียมข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Financial Analytics ใน Google Sheets

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 142 รีวิว

เรียนรู้วิธีสร้างแดชบอร์ดกราฟิกด้วย Google Sheets เพื่อติดตามผลการดำเนินงานของหลักทรัพย์ทางการเงิน

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การใช้งาน Data Stores บน AWS

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 60 รีวิว

เรียนรู้การเลือก สร้าง และรักษาความปลอดภัยให้กับที่เก็บข้อมูล AWS รวมถึง DynamoDB และ S3 ผ่านแบบฝึกหัดคอนโซลและสถานการณ์จริง

Cloud

3 ชั่วโมง

คอร์ส

ถอดรหัสการสร้างโมเดลการตัดสินใจ

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 214 รีวิว

ยกระดับทักษะการตัดสินใจด้วย Decision Models, วิธีวิเคราะห์, การจัดการความเสี่ยง และเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ

ความรู้ด้านข้อมูล

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Feature Engineering with PySpark

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 324 รีวิว

เข้าใจลึกเรื่อง data wrangling และ feature engineering—ทักษะหลักที่นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลใช้เวลาส่วนใหญ่

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 333 รีวิว

เรียนรู้วิธีทำให้โมเดล GenAI สะท้อนคุณค่าของมนุษย์อย่างแท้จริง พร้อมลงมือใช้ LLM ขั้นสูงจริงๆ

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to AI and Machine Learning on Google Cloud

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 38 รีวิว

This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.

Cloud

8 ชั่วโมง

คอร์ส

กรณีศึกษา: การวิเคราะห์ข้อมูลใน Databricks

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 105 รีวิว

เรียนรู้การวิเคราะห์ข้อมูล Airbnb ด้วย SQL บน Databricks สร้างแดชบอร์ด และค้นหาข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง

การนำเข้าและทำความสะอาดข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 47 รีวิว

Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.

Cloud

30 min

คอร์ส

Google: Introduction to Generative AI

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 64 รีวิว

This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.

Cloud

45 min

คอร์ส

การสร้างแดชบอร์ดด้วย shinydashboard

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 93 รีวิว

เรียนรู้การสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบด้วย R โดยใช้แพ็กเกจ shinydashboard อันทรงพลัง สร้างภาพข้อมูลเชิงโต้ตอบที่น่าสนใจสำหรับผู้ชมของคุณ

การรายงาน

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Google: Deploy Your First Agent

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 67 รีวิว

Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.

Cloud

1 ชั่วโมง

คอร์ส

พื้นฐานการอนุมานทางสถิติด้วย Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 255 รีวิว

ฝึกลงมือทำการสรุปผลอย่างแม่นยำจากข้อมูลในคอร์ส 4 ชั่วโมงนี้เกี่ยวกับการอนุมานทางสถิติใน Python

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

กรณีศึกษา: การวิเคราะห์สินค้าคงคลังใน Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 189 รีวิว

กรณีศึกษา Power BI นี้ติดตามกรณีใช้งานธุรกิจจริงในการวิเคราะห์สินค้าคงคลังด้วย DAX และการแสดงผลข้อมูล

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

5 ชั่วโมง

คอร์ส

การประเมินมูลค่าธุรกิจเบื้องต้น

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 187 รีวิว

เรียนรู้การประเมินมูลค่าธุรกิจด้วยการประยุกต์ใช้จริงและกรณีศึกษา โดยใช้กระแสเงินสดคิดลด (DCF)

การเงินประยุกต์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 15 รีวิว

In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.

Cloud

18 ชั่วโมง 15 min

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

เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน