ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์สด้าน Data, AI และ Cloud

เชี่ยวชาญทักษะที่สำคัญ

ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ

  • เรียนในจังหวะของตัวเอง
  • รับประสบการณ์ปฏิบัติจริง
  • เรียนบทสั้น ๆ ขนาดพอดีคำจนครบ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ


การดำเนินการต่อหมายความว่าคุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งาน และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา รวมถึงการจัดเก็บข้อมูลของคุณในสหรัฐอเมริกา
179 คอร์ส

คอร์ส

การเขียนฟังก์ชันใน Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 2,789 รีวิว

เรียนรู้การใช้แนวปฏิบัติที่ดีที่สุดเพื่อเขียนฟังก์ชันที่ซับซ้อน ดูแลรักษาได้ ใช้ซ้ำได้ พร้อมเอกสารประกอบที่ดี

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

NumPy เบื้องต้น

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,471 รีวิว

เชี่ยวชาญ NumPy ด้วยการเรียนรู้วิธีสร้าง เรียงลำดับ กรอง และอัปเดตอาร์เรย์โดยใช้สำมะโนต้นไม้ของ NYC

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning with Tree-Based Models in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 742 รีวิว

ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีใช้โมเดลแบบต้นไม้และเอนเซมเบิลสำหรับการถดถอยและการจำแนกประเภทด้วย scikit-learn

Machine Learning

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Polars

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 501 รีวิว

เรียนรู้วิธีแปลง ทำความสะอาด และวิเคราะห์ข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพด้วย Polars ไลบรารี Python สำหรับจัดการข้อมูลความเร็วสูง

การจัดการข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

การออกแบบระบบ Agentic ด้วย LangChain

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 2,031 รีวิว

เข้าใจองค์ประกอบพื้นฐานของ LangChain agents และสร้าง chat agents แบบกำหนดเอง

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Vector Databases สำหรับ Embeddings ด้วย Pinecone

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 2,000 รีวิว

ค้นพบว่า Pinecone vector database กำลังปฏิวัติการพัฒนาแอปพลิเคชัน AI อย่างไร!

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

การถดถอยเบื้องต้นด้วย statsmodels ใน Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 2,940 รีวิว

ทำนายราคาที่อยู่อาศัยและอัตราคลิกโฆษณาโดยการนำ regression analysis ไปใช้ วิเคราะห์ และตีความด้วย statsmodels ใน Python.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การทดสอบสมมติฐานด้วย Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 3,584 รีวิว

เรียนรู้วิธีและเวลาที่ควรใช้การทดสอบสมมติฐานทั่วไป เช่น t-tests, proportion tests และ chi-square tests ใน Python

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

ประเภทข้อมูลใน Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 522 รีวิว

รวมและต่อยอดความรู้เกี่ยวกับชนิดข้อมูล Python เช่น lists, dictionaries และ tuples เพื่อนำไปแก้ปัญหา Data Science

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การสุ่มตัวอย่างใน Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 3,783 รีวิว

เรียนรู้การสรุปข้อสรุปจากข้อมูลจำกัดด้วย Python และสถิติ คอร์สนี้ครอบคลุมทุกอย่างตั้งแต่การสุ่มตัวอย่างแบบสุ่ม ไปจนถึงการสุ่มตัวอย่างแบบแบ่งชั้นและแบบคลัสเตอร์

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Multi-Agent Systems with LangGraph

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 601 รีวิว

สร้างระบบหลายเอเจนต์อันทรงพลังด้วยการประยุกต์ใช้รูปแบบการออกแบบเอเจนต์ที่กำลังเกิดขึ้นในเฟรมเวิร์ก LangGraph

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง 45 min

คอร์ส

การสร้าง AI Agent ด้วย Google ADK

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 562 รีวิว

สร้างผู้ช่วยฝ่ายสนับสนุนลูกค้าแบบทีละขั้นด้วย Agent Development Kit (ADK) ของ Google

ปัญญาประดิษฐ์

1 ชั่วโมง

คอร์ส

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) ด้วย Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 777 รีวิว

เชี่ยวชาญการวิเคราะห์ข้อความด้วยเทคนิค NLP สำคัญ ตั้งแต่การเตรียมข้อมูลไปจนถึงโมเดล transformer ขั้นสูง

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Engineering เบื้องต้น

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 824 รีวิว

เรียนรู้โลกของ data engineering ในคอร์สสั้นนี้ ครอบคลุมเครื่องมือและหัวข้ออย่าง ETL และ cloud computing

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Deep Learning in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 226 รีวิว

เรียนรู้พื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียมและวิธีสร้างโมเดล deep learning ด้วย Keras 2.0 ใน Python

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Python เบื้องต้นสำหรับการทดสอบโค้ด

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 1,354 รีวิว

เชี่ยวชาญการทดสอบ Python: เรียนรู้วิธีการ สร้างการตรวจสอบ และทำให้โค้ดปราศจากข้อผิดพลาดด้วย pytest และ unittest

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การนำเข้าข้อมูลด้วย pandas อย่างมีประสิทธิภาพ

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,876 รีวิว

เรียนรู้การดึงข้อมูลจากรูปแบบไฟล์และระบบที่ใช้กันทั่วไป เช่น ไฟล์ CSV, สเปรดชีต, JSON, ฐานข้อมูล SQL และ API

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Web Scraping ด้วย Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 1,064 รีวิว

เรียนรู้การดึงและแยกวิเคราะห์ข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตด้วยไลบรารี Python scrapy

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุใน Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 776 รีวิว

เรียนรู้การสร้างคลาสและใช้ inheritance กับ polymorphism เพื่อใช้ซ้ำและเพิ่มประสิทธิภาพโค้ดอย่างรวดเร็ว

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Linear Classifiers ใน Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 333 รีวิว

ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้รายละเอียดของตัวจำแนกเชิงเส้น เช่น logistic regression และ SVM

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Explainable AI ด้วย Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,118 รีวิว

ฝึกทักษะสำคัญด้วย Scikit-learn, SHAP และ LIME เพื่อทดสอบและสร้างระบบ AI ที่โปร่งใส น่าเชื่อถือ และตรวจสอบได้

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Extreme Gradient Boosting with XGBoost

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 265 รีวิว

เรียนรู้พื้นฐานของ gradient boosting และสร้างโมเดล machine learning ชั้นนำด้วย XGBoost เพื่อแก้ปัญหาการจำแนกประเภทและการถดถอย

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Image Processing in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 214 รีวิว

Learn to process, transform, and manipulate images at your will.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Reinforcement Learning with Gymnasium ใน Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 733 รีวิว

เริ่มต้นเส้นทางการเรียนรู้ reinforcement learning ของคุณ! เรียนรู้ว่าเอเจนต์สามารถเรียนรู้การแก้ปัญหาสภาพแวดล้อมผ่านการโต้ตอบได้อย่างไร

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Experimental Design in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 1,846 รีวิว

Implement experimental design setups and perform robust statistical analyses to make precise and valid conclusions!

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Feature Engineering สำหรับ Machine Learning ใน Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,037 รีวิว

สร้างฟีเจอร์ใหม่เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพของโมเดล Machine Learning ของคุณ

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การจัดการข้อมูล Time Series ใน Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 167 รีวิว

ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้พื้นฐานของการทำงานกับข้อมูลอนุกรมเวลา

การจัดการข้อมูล

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