ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

หลักสูตรด้านข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ และคลาวด์

ฝึกฝนทักษะที่สำคัญ

ติดตามวิดีโอสั้นๆ ที่นำเสนอโดยผู้เชี่ยวชาญ จากนั้นฝึกฝนสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดแบบโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ

  • เรียนรู้ตามจังหวะของคุณเอง
  • รับประสบการณ์จริง
  • บทเรียนขนาดพอดีคำที่สมบูรณ์

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา
79 Courses

Courses

Introduction to Spark SQL in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 457

Learn how to manipulate data and create machine learning feature sets in Spark using SQL in Python.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Feature Engineering with PySpark

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 453

Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Graph RAG with LangChain and Neo4j

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 450

Create more accurate and reliable RAG systems with Graph RAG and hybrid RAG.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Portfolio Analysis in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 445

Learn how to calculate meaningful measures of risk and performance, and how to compile an optimal portfolio for the desired risk and return trade-off.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

Courses

Streaming Data with AWS Kinesis and Lambda

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 443

Learn how to work with streaming data using serverless technologies on AWS.

คลาวด์

4 ชั่วโมง

Courses

Generalized Linear Models in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 433

Extend your regression toolbox with the logistic and Poisson models and learn to train, understand, and validate them, as well as to make predictions.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

5 ชั่วโมง

Courses

Hierarchical and Mixed Effects Models in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 433

In this course you will learn to fit hierarchical models with random effects.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

Courses

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.3+
  • 433

Learn how to make GenAI models truly reflect human values while gaining hands-on experience with advanced LLMs.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

Courses

Databricks with the Python SDK

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 387

Master Databricks with Python: learn to authenticate, manage clusters, automate jobs, and query AI models programmatically.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

Courses

Winning a Kaggle Competition in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 365

Learn how to approach and win competitions on Kaggle.

การเรียนรู้ของเครื่อง

4 ชั่วโมง

Courses

Monitoring Machine Learning in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 356

This course covers everything you need to know to build a basic machine learning monitoring system in Python

การเรียนรู้ของเครื่อง

3 ชั่วโมง

Courses

Object-Oriented Programming with S3 and R6 in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 330

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

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

Courses

Designing Machine Learning Workflows in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 325

Learn to build pipelines that stand the test of time.

การเรียนรู้ของเครื่อง

4 ชั่วโมง

Courses

Recurrent Neural Networks (RNNs) for Language Modeling with Keras

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 318

Learn how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

Courses

Hierarchical and Recursive Queries in SQL Server

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 314

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

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

Courses

Optimizing Code in Java

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 311

Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

3 ชั่วโมง

Courses

Spoken Language Processing in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 309

Learn how to load, transform, and transcribe speech from raw audio files in Python.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Building Agentic Workflows with LlamaIndex

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 309

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

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

Courses

Querying a PostgreSQL Database in Java

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 308

Connect Java to PostgreSQL with JDBC. Write secure queries, manage transactions, and handle large datasets efficiently.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

3 ชั่วโมง

Courses

Inference for Numerical Data in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 308

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

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

Courses

Practicing Machine Learning Interview Questions in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 297

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

การเรียนรู้ของเครื่อง

4 ชั่วโมง

Courses

Inference for Categorical Data in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 294

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

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

Courses

Case Study: Data Analysis in Databricks

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.1+
  • 294

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

การนำเข้าและทำความสะอาดข้อมูล

3 ชั่วโมง

Courses

Case Study: Building Software in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 290

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

การพัฒนาซอฟต์แวร์

3 ชั่วโมง

Courses

Factor Analysis in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 278

Explore latent variables, such as personality, using exploratory and confirmatory factor analyses.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

Courses

Building Recommendation Engines with PySpark

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 277

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

การเรียนรู้ของเครื่อง

4 ชั่วโมง

Courses

Practicing Statistics Interview Questions in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 267

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

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

Courses

Inference for Linear Regression in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.3+
  • 260

In this course youll learn how to perform inference using linear models.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Testing in Java

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 259

Learn how to write effective tests in Java using JUnit and Mockito to build robust, reliable applications with confidence.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

3 ชั่วโมง

Courses

Advanced Probability: Uncertainty in Data

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 243

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

ความน่าจะเป็นและสถิติ

2 ชั่วโมง

FAQs

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาความเชี่ยวชาญที่มุ่งเน้นการดึงข้อมูลจากข้อมูล โดยใช้ทักษะการเขียนโปรแกรม วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และอื่นๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปสู่การปฏิบัติได้

ฉันจะเรียนรู้ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร?

คุณจะต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรม เช่น Python หรือ R และเชี่ยวชาญหลักการทางคณิตศาสตร์และสถิติ ความรู้เกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็มีความสำคัญเช่นกัน มีหลายวิธีในการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล นอกเหนือจากวิธีการศึกษาอย่างเป็นทางการ เช่น ปริญญาหรือการเรียนในมหาวิทยาลัยแล้ว ยังมีแหล่งข้อมูลอื่นๆ อีกมากมายที่จะช่วยให้คุณเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง นอกเหนือจากหลักสูตรออนไลน์และบทเรียนต่างๆ แล้ว ยังมีหนังสือ วิดีโอ และอื่นๆ อีกมากมาย

ทักษะใดบ้างที่จำเป็นสำหรับงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล?

นอกจากความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการทักษะการเขียนโปรแกรมในภาษาต่างๆ เช่น Python, R และ SQL นอกจากนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการความสามารถในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความรู้ด้านการแสดงภาพข้อมูล การจัดการข้อมูล และการจัดการฐานข้อมูล ทักษะด้านการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกก็อาจเป็นประโยชน์เช่นกัน

ฉันสามารถใช้ศาสตร์แห่งข้อมูลเพื่ออะไรได้บ้าง?

ในเชิงวิชาชีพ แทบทุกอุตสาหกรรมสามารถนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้ได้ในระดับหนึ่ง องค์กรด้านการดูแลสุขภาพใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการตรวจจับและรักษาโรค ในขณะที่บริษัททางการเงินใช้เพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง อุตสาหกรรมทุกประเภทใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อการตลาด เช่น การสร้างระบบแนะนำสินค้าและการวิเคราะห์การเลิกใช้บริการของลูกค้า

การทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นอาชีพที่ดีหรือไม่?

ใช่แล้ว วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่เติบโตเร็วที่สุดในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก และยังเป็นหนึ่งในอาชีพที่ได้รับค่าตอบแทนสูงที่สุดอีกด้วย จากข้อมูลของ Payscale นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์ได้รับเงินเดือนเฉลี่ย 97,609 ดอลลาร์ และมีคะแนนความพึงพอใจสี่ดาวจากห้าดาวในสหรัฐอเมริกา

การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นยากไหม?

มีหลายสิ่งที่ควรพิจารณา ประการแรก การเข้าเรียนในหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นมีการแข่งขันสูง มักต้องการเกรดเฉลี่ยสูงอย่างสม่ำเสมอ ในทำนองเดียวกัน ทักษะหลายอย่างที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นต้องใช้การศึกษาและความอดทนอย่างมาก อาจต้องใช้เวลาหลายเดือนในการเรียนรู้พื้นฐานที่จำเป็นทั้งหมด รวมถึงประสบการณ์ภาคปฏิบัติมากมายเพื่อที่จะได้งานในระดับเริ่มต้น

การวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องใช้การเขียนโค้ดหรือไม่?

ใช่ คุณจะต้องมีประสบการณ์การเขียนโค้ดในภาษาต่างๆ เช่น Python, R, SQL, Java และ C/C++ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากไวยากรณ์ที่ค่อนข้างง่าย ภาษาโปรแกรม Python จึงมักเป็นตัวเลือกที่ได้รับความนิยมในหมู่ผู้เริ่มต้น

ต้องใช้เวลานานแค่ไหนถึงจะกลายเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล?

สำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์ด้านการเขียนโค้ดและ/หรือพื้นฐานทางคณิตศาสตร์มาก่อน โดยทั่วไปแล้วอาจต้องใช้เวลาเรียนอย่างเข้มข้น 7 ถึง 12 เดือนจึงจะอยู่ในระดับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับเริ่มต้นได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ควรจำไว้คือ การเรียนรู้เพียงพื้นฐานทางทฤษฎีของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจไม่ทำให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แท้จริงได้

ฉันสามารถศึกษาหัวข้ออะไรได้บ้างในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล?

เมื่อคุณเชี่ยวชาญพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว คุณสามารถเลือกที่จะเชี่ยวชาญในด้านต่างๆ ได้มากมาย เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์และข่าวกรองทางธุรกิจ การขุดค้นข้อมูล และอื่นๆ อีกมากมาย

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา