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

Analyzing Financial Statements in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 111 รีวิว

Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Customer Analytics and A/B Testing in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 102 รีวิว

Learn how to use Python to create, run, and analyze A/B tests to make proactive business decisions.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Google: Create Your First Gemini Enterprise Application

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 54 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

Cleaning Data in SQL Server Databases

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 178 รีวิว

Develop the skills you need to clean raw data and transform it into accurate insights.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Scalable AI Models with PyTorch Lightning

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 94 รีวิว

Streamline your AI projects by building modular models and mastering advanced optimization with PyTorch Lightning!

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Spark with sparklyr in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 81 รีวิว

Learn how to run big data analysis using Spark and the sparklyr package in R, and explore Spark MLIb in just 4 hours.

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Scala

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 135 รีวิว

Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Marketing Analytics in Google Sheets

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 215 รีวิว

Learn how to ensure clean data entry and build dynamic dashboards to display your marketing data.

การรายงาน

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Concepts in Computer Science

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 166 รีวิว

Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Business Valuation

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 157 รีวิว

Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).

การเงินประยุกต์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Network Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 120 รีวิว

Learn to analyze and visualize network data with the igraph package and create interactive network plots with threejs.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Customer Segmentation in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 165 รีวิว

Learn how to segment customers in Python.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Communicating with Data in the Tidyverse

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 192 รีวิว

Leverage the power of tidyverse tools to create publication-quality graphics and custom-styled reports that communicate your results.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Inference for Categorical Data in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 107 รีวิว

In this course youll learn how to leverage statistical techniques for working with categorical data.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Building Chatbots in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 145 รีวิว

Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Modeling with tidymodels in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 173 รีวิว

Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Writing Efficient Code with pandas

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 149 รีวิว

Learn efficient techniques in pandas to optimize your Python code.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Building Recommendation Engines with PySpark

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 232 รีวิว

Learn tools and techniques to leverage your own big data to facilitate positive experiences for your users.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Advanced Probability: Uncertainty in Data

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 146 รีวิว

Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Preparing for your Professional Data Engineer Journey

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 11 รีวิว

Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.

Cloud

3 ชั่วโมง 12 min

คอร์ส

Azure API Management

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 64 รีวิว

Learn to create, secure, and manage APIs with Azure API Management through hands-on practice.

Cloud

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Transactions and Error Handling in PostgreSQL

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 97 รีวิว

Ensure data consistency by learning how to use transactions and handle errors in concurrent environments.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Trust and Security with Google Cloud

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 62 รีวิว

Trust and Security with Google Cloud

Cloud

1 ชั่วโมง 15 min

คอร์ส

Interactive Maps with leaflet in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 92 รีวิว

Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Develop for Azure Storage

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 73 รีวิว

Learn how to store, secure, scale, and process data in Azure using Blob Storage, Cosmos DB, queues, and event-driven services.

Cloud

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: Exploratory Data Analysis in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 48 รีวิว

Use data manipulation and visualization skills to explore the historical voting of the United Nations General Assembly.

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Redshift

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 103 รีวิว

Master Amazon Redshifts SQL, data management, optimization, and security.

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Time Series Analysis in Tableau

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 153 รีวิว

In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Power Automate

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 5 รีวิว

Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.

ปัญญาประดิษฐ์

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