ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

หลักสูตรด้านข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ และคลาวด์

ฝึกฝนทักษะที่สำคัญ

ติดตามวิดีโอสั้นๆ ที่นำเสนอโดยผู้เชี่ยวชาญ จากนั้นฝึกฝนสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดแบบโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ

  • เรียนรู้ตามจังหวะของคุณเอง
  • รับประสบการณ์จริง
  • บทเรียนขนาดพอดีคำที่สมบูรณ์

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา
329 Courses

Courses

Data-Driven Decision Making in SQL

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 3K

Learn how to analyze a SQL table and report insights to management.

ความรู้ความเข้าใจด้านข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

MLOps Concepts

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 2.9K

Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.

การเรียนรู้ของเครื่อง

2 ชั่วโมง

Courses

Machine Learning with Tree-Based Models in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 2.9K

In this course, youll learn how to use tree-based models and ensembles for regression and classification using scikit-learn.

การเรียนรู้ของเครื่อง

5 ชั่วโมง

Courses

Developing AI Systems with the OpenAI API

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 2.8K

Leverage the OpenAI API to get your AI applications ready for production.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

Courses

Introduction to LLMs in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 2.8K

Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

Courses

Intermediate Deep Learning with PyTorch

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 2.6K

Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

Courses

Advanced Excel Functions

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 2.6K

Boost your Excel skills with advanced referencing, lookup, and database functions using practical exercises.

การจัดการข้อมูล

2 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Embeddings with the OpenAI API

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 2.6K

Unlock more advanced AI applications, like semantic search and recommendation engines, using OpenAIs embedding model!

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

Courses

Containerization and Virtualization Concepts

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 2.5K

Learn the essentials of VMs, containers, Docker, and Kubernetes. Understand the differences to get started!

การพัฒนาซอฟต์แวร์

2 ชั่วโมง

Courses

Retrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 2.5K

Learn cutting-edge methods for integrating external data with LLMs using Retrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Regression with statsmodels in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 2.4K

Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis with statsmodels in Python.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

Courses

Hypothesis Testing in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 2.4K

Learn how and when to use common hypothesis tests like t-tests, proportion tests, and chi-square tests in Python.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

Courses

Writing Functions in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 2.3K

Learn to use best practices to write maintainable, reusable, complex functions with good documentation.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

Courses

Data Types in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 2.2K

Consolidate and extend your knowledge of Python data types such as lists, dictionaries, and tuples, leveraging them to solve Data Science problems.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

Courses

Preprocessing for Machine Learning in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 2.2K

Learn how to clean and prepare your data for machine learning!

การเรียนรู้ของเครื่อง

4 ชั่วโมง

Courses

Introduction to FastAPI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 2.2K

Build robust, production-grade APIs with FastAPI, mastering HTTP operations, validation, and async execution to create efficient data and ML pipelines.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Kubernetes

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 2.2K

In this course, you will learn the fundamentals of Kubernetes and deploy and orchestrate containers using Manifests and kubectl instructions.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

3 ชั่วโมง

Courses

Natural Language Processing (NLP) in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 2.2K

Master text analysis with essential NLP techniques from preprocessing to advanced transformer models.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

Courses

Sampling in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 2.2K

Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

Courses

Financial Modeling in Excel

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 2.1K

Learn about Excel financial modeling, including cash flow, scenario analysis, time value, and capital budgeting.

การเงินประยุกต์

3 ชั่วโมง

Courses

Software Development with GitHub Copilot

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 2.1K

Master GitHub Copilot to understand, write, and refine code with context, customization, and smart features.

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

Courses

AI-Assisted Coding for Developers

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 2K

Boost your coding with AI—guide your coding assistant to write, test, and document code effectively.

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

Courses

Exploratory Data Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 1.9K

Learn how to use graphical and numerical techniques to begin uncovering the structure of your data.

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

4 ชั่วโมง

Courses

Working with Dates and Times in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 1.9K

Learn how to work with dates and times in Python.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

Courses

Intermediate GitHub Concepts

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 1.9K

Level up your GitHub skills with our intermediate course on GitHub Projects, Administration, and advanced security features.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

3 ชั่วโมง

Courses

Designing Agentic Systems with LangChain

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 1.8K

Get to grips with the foundational components of LangChain agents and build custom chat agents.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Data Modeling in Snowflake

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 1.8K

Step right into the dynamic world of data modeling with Snowflake!

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Databricks SQL

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 1.8K

Learn Databricks SQL for data engineering, analytics, and real-time data workflows in the lakehouse architecture.

วิศวกรรมข้อมูล

3 ชั่วโมง

Courses

Hypothesis Testing in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 1.8K

Learn how and when to use hypothesis testing in R, including t-tests, proportion tests, and chi-square tests.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Data Engineering

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 1.7K

Learn about the world of data engineering in this short course, covering tools and topics like ETL and cloud computing.

วิศวกรรมข้อมูล

4 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