คอร์ส
แนวคิดกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรม
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 154 รีวิว
สำรวจแนวทางการเขียนโปรแกรมหลากหลายรูปแบบ รวมถึงแบบ imperative และ declarative, procedural, functional และ object-oriented programming
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์สด้าน Data, AI และ Cloud
เชี่ยวชาญทักษะที่สำคัญดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
- เรียนในจังหวะของตัวเอง
- รับประสบการณ์ปฏิบัติจริง
- เรียนบทสั้น ๆ ขนาดพอดีคำจนครบ
สร้างบัญชีฟรีของคุณ
ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติมหรือ
การดำเนินการต่อหมายความว่าคุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งาน และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา รวมถึงการจัดเก็บข้อมูลของคุณในสหรัฐอเมริกา
776 คอร์ส
คอร์ส
Introduction to Linear Modeling in Python
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 237 รีวิว
สำรวจแนวคิดและการใช้งานของโมเดลเชิงเส้นด้วย Python และสร้างโมเดลเพื่ออธิบาย ทำนาย และดึงอินไซต์จากรูปแบบข้อมูล
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Python สำหรับผู้ใช้สเปรดชีต
- Basicระดับทักษะ
- 4.9+
- 40 รีวิว
ใช้ความรู้เกี่ยวกับฟังก์ชันและเทคนิคสเปรดชีตทั่วไปเพื่อสำรวจ Python!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
การแปลงข้อมูลใน KNIME
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 316 รีวิว
พัฒนาทักษะ KNIME ของคุณด้วยคอร์สของเราเกี่ยวกับการแปลงข้อมูล การดำเนินการคอลัมน์ และการเพิ่มประสิทธิภาพเวิร์กโฟลว์
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
ความน่าจะเป็นขั้นสูง: ความไม่แน่นอนในข้อมูล
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.8+
- 186 รีวิว
พัฒนาสัญชาตญาณที่ดีขึ้นสำหรับความน่าจะเป็นขั้นสูง การประเมินความเสี่ยง และเทคนิคการจำลอง เพื่อใช้ตัดสินใจทางธุรกิจด้วยข้อมูลอย่างมั่นใจ
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
การสร้างแบบจำลองทางการเงินใน Google Sheets
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 287 รีวิว
เรียนรู้การสร้างแบบจำลองธุรกิจพื้นฐาน รวมถึงกระแสเงินสด การลงทุน เงินงวด การผ่อนชำระเงินกู้ และอื่นๆ ด้วย Google Sheets
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Hierarchical and Mixed Effects Models in R
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.7+
- 205 รีวิว
In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถามใน R
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 233 รีวิว
เรียนรู้การออกแบบแบบสำรวจด้วยโครงสร้างการออกแบบทั่วไป จากนั้นแสดงผลและวิเคราะห์ผลลัพธ์แบบสำรวจ
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
ทำเอกสารสรุปการเปิดตัวแบบอัตโนมัติด้วย Claude
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 35 รีวิว
อยากใช้เวลากับการเขียนโค้ดมากขึ้น และทำงานธุรการน้อยลงไหม? สร้างบรีฟสนับสนุนการเปิดตัวฟีเจอร์ใหม่โดยอัตโนมัติด้วย Claude Cowork
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
การพยากรณ์ทางการเงินด้วย Python
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 100 รีวิว
ก้าวสู่บทบาท CFO และเรียนรู้วิธีให้คำแนะนำคณะกรรมการบริหารเกี่ยวกับตัวชี้วัดสำคัญ พร้อมสร้างประมาณการทางการเงิน
การเงินประยุกต์
คอร์ส
กรณีศึกษา: การวิเคราะห์เชิงสำรวจข้อมูลใน R
- Basicระดับทักษะ
- 4.9+
- 51 รีวิว
ใช้ทักษะการจัดการข้อมูลและการสร้างภาพข้อมูลเพื่อสำรวจการลงคะแนนเสียงในอดีตของสมัชชาใหญ่แห่งสหประชาชาติ
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
Google: Build Your First Agent with Agent Development Kit (ADK)
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 70 รีวิว
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Cloud
คอร์ส
การติดตามและแก้ไขปัญหาบน AWS
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 29 รีวิว
ตรวจสอบและแก้ไขปัญหาแอป AWS ด้วย Amazon CloudWatch และ AWS X-Ray รวบรวมเมตริกและล็อก สร้างแดชบอร์ด ตั้งการแจ้งเตือน และติดตามคำขอ
Cloud
คอร์ส
String Manipulation with stringr in R
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 54 รีวิว
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
พื้นฐานการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Bayesian ใน R
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 239 รีวิว
เรียนรู้ว่า Bayesian data analysis คืออะไร ทำงานอย่างไร และทำไมจึงเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในชุดเครื่องมือ data science ของคุณ
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
การจัดการข้อมูลด้วย data.table ใน R
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 25 รีวิว
เชี่ยวชาญแนวคิดหลักของการจัดการข้อมูล เช่น การกรอง การเลือก และการคำนวณสถิติแบบกลุ่มด้วย data.table
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
การสร้างภาพข้อมูลภูมิสารสนเทศใน R
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.6+
- 93 รีวิว
เรียนรู้การอ่าน สำรวจ และจัดการข้อมูลเชิงพื้นที่ พร้อมสร้างแผนที่สื่อสารข้อมูลด้วย R
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Interactive Maps with leaflet in R
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 114 รีวิว
เรียนรู้วิธีสร้างแผนที่เว็บแบบโต้ตอบได้อย่างง่ายดายด้วย leaflet
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
การจำลองทางสถิติด้วย Python
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.9+
- 32 รีวิว
เรียนรู้การแก้ปัญหาที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ โดยใช้การจำลองเพื่อสร้างและวิเคราะห์ข้อมูล
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
การแบ่งกลุ่มลูกค้าด้วย Python
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 179 รีวิว
เรียนรู้วิธีแบ่งกลุ่มลูกค้าใน Python
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Spoken Language Processing ด้วย Python
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 307 รีวิว
เรียนรู้วิธีโหลด แปลง และถอดเสียงจากไฟล์เสียงดิบใน Python
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ฝึกตอบคำถามสัมภาษณ์ Machine Learning ด้วย Python
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.8+
- 110 รีวิว
ฝึกตอบคำถามสัมภาษณ์ Python machine learning เพื่อเพิ่มความรู้และเตรียมพร้อมสำหรับการสัมภาษณ์ครั้งต่อไป
Machine Learning
คอร์ส
GARCH Models ใน Python
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 209 รีวิว
เรียนรู้เกี่ยวกับโมเดล GARCH วิธีนำไปใช้ และปรับเทียบกับข้อมูลการเงินตั้งแต่หุ้นไปจนถึงอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Generative AI Essentials with Snowflake
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.6+
- 24 รีวิว
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
A/B Testing ใน R
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 102 รีวิว
เรียนรู้พื้นฐานของการทดสอบ A/B ใน R รวมถึงการออกแบบการทดลอง วิเคราะห์ข้อมูล คาดการณ์ผลลัพธ์ และนำเสนอผลผ่านการแสดงผลข้อมูลด้วยภาพ
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
การรับมือกับ Data Bias
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 251 รีวิว
ปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลของคุณด้วยการเรียนรู้วิธีตรวจจับและลดอคติเพื่อการวิเคราะห์ที่แม่นยำและโมเดลที่เชื่อถือได้
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
การสร้างโมเดลภาพด้วย Keras
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.8+
- 94 รีวิว
เรียนรู้การวิเคราะห์ภาพด้วย Keras และ Python โดยสร้าง ฝึก และประเมินโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
การวิเคราะห์ข้อมูลโซเชียลมีเดียด้วย Python
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 35 รีวิว
ในคอร์สนี้ คุณจะเรียนรู้วิธีรวบรวมข้อมูล Twitter และวิเคราะห์ข้อความ เครือข่าย และแหล่งกำเนิดทางภูมิศาสตร์ของ Twitter
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Marketing Analytics: การพยากรณ์การเลิกใช้บริการของลูกค้าด้วย Python
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 191 รีวิว
เรียนรู้วิธีใช้ Python เพื่อวิเคราะห์การเลิกใช้บริการของลูกค้าและสร้างโมเดลเพื่อคาดการณ์มัน
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
การสร้างกราฟิกแบบโต้ตอบด้วย plotly ใน R
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 98 รีวิว
เรียนรู้การใช้ plotly ใน R เพื่อสร้างภาพข้อมูลแบบโต้ตอบ ยกระดับการเล่าเรื่องด้วยข้อมูลของคุณ
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
เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน