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
345 คอร์ส

คอร์ส

ETL and ELT in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 2,494 รีวิว

Learn to build effective, performant, and reliable data pipelines using Extract, Transform, and Load principles.

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Writing Efficient Python Code

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 2,388 รีวิว

Learn to write efficient code that executes quickly and allocates resources skillfully to avoid unnecessary overhead.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Retrieval Augmented Generation (RAG) with LangChain

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,772 รีวิว

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

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Data-Driven Decision Making in SQL

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 4,250 รีวิว

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

ความรู้ด้านข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Deep Learning with PyTorch

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 2,065 รีวิว

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

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Reports in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 2,853 รีวิว

Take your Power BI visualizations up a level with the skills you already have. Learn alternative data storytelling techniques to simply building dashboards.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning with Tree-Based Models in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 716 รีวิว

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

Machine Learning

5 ชั่วโมง

คอร์ส

AI-Assisted Coding for Developers

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 798 รีวิว

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

ปัญญาประดิษฐ์

1 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Writing Functions in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 2,644 รีวิว

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

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Advanced Excel Functions

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,135 รีวิว

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

การจัดการข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Trend Analysis in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 3,135 รีวิว

Enhance your reports with trend analysis techniques such as time series, decomposition trees, and key influencers.

การจัดการข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

FastAPI เบื้องต้น

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 1,486 รีวิว

สร้าง API ระดับโปรดักชันที่แข็งแกร่งด้วย FastAPI เชี่ยวชาญ HTTP operations, validation และ async execution เพื่อสร้าง data และ ML pipelines ที่มีประสิทธิภาพ

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Containerization and Virtualization Concepts

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 2,525 รีวิว

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

การพัฒนาซอฟต์แวร์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Model Context Protocol (MCP)

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 122 รีวิว

Integrate AI/LLM applications with APIs, databases, and filesystems easier than ever before with the Model Context Protocol (MCP).

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Report Design in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 2,807 รีวิว

Continue your data visualization journey where youll learn practical techniques for incorporating DAX measures and progressive disclosure in your reports.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Deploying and Maintaining Assets in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 3,026 รีวิว

Learn how to deploy and maintain assets in Power BI. You’ll get to grips with the Power BI Service interface and key elements in it like workspaces.

การจัดการข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Hypothesis Testing in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 3,399 รีวิว

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

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Regression with statsmodels in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 2,794 รีวิว

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

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate GitHub Concepts

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 2,011 รีวิว

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

การพัฒนาซอฟต์แวร์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Financial Modeling in Excel

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 975 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Databricks SQL

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 644 รีวิว

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

วิศวกรรมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Preprocessing for Machine Learning in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 418 รีวิว

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

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Designing Agentic Systems with LangChain

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,868 รีวิว

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

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Vector Databases for Embeddings with Pinecone

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,806 รีวิว

Discover how the Pinecone vector database is revolutionizing AI application development!

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Types in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 498 รีวิว

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

คอร์ส

Sampling in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 3,591 รีวิว

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

คอร์ส

Introduction to Kubernetes

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,476 รีวิว

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

การพัฒนาซอฟต์แวร์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Natural Language Processing (NLP) in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 718 รีวิว

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

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Hypothesis Testing in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 942 รีวิว

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

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Working with Dates and Times in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 2,572 รีวิว

Learn how to work with dates and times in Python.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 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