ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์สด้าน Data, AI และ Cloud

เชี่ยวชาญทักษะที่สำคัญ

ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ

  • เรียนในจังหวะของตัวเอง
  • รับประสบการณ์ปฏิบัติจริง
  • เรียนบทสั้น ๆ ขนาดพอดีคำจนครบ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ


การดำเนินการต่อหมายความว่าคุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งาน และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา รวมถึงการจัดเก็บข้อมูลของคุณในสหรัฐอเมริกา
127 คอร์ส

คอร์ส

Life Insurance Products Valuation in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 52 รีวิว

Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Object-Oriented Programming with S3 and R6 in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 304 รีวิว

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

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การออกแบบการทดลองใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 364 รีวิว

เรียนรู้การออกแบบการทดลองขั้นพื้นฐาน ทักษะสำคัญสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การทำงานกับวันที่และเวลาใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 98 รีวิว

เรียนรู้พื้นฐานของการแยกวิเคราะห์ จัดการ และคำนวณวันที่และเวลาใน R

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Unsupervised Learning in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 109 รีวิว

This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การสร้างแดชบอร์ดด้วย shinydashboard

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 88 รีวิว

เรียนรู้การสร้างแดชบอร์ดแบบโต้ตอบด้วย R โดยใช้แพ็กเกจ shinydashboard อันทรงพลัง สร้างภาพข้อมูลเชิงโต้ตอบที่น่าสนใจสำหรับผู้ชมของคุณ

การรายงาน

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Supervised Learning ใน R: การถดถอย

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 107 รีวิว

คาดการณ์เหตุการณ์ในอนาคตด้วย linear regression, generalized additive models, random forests และ xgboost

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

RNA-Seq ด้วย Bioconductor ใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 148 รีวิว

ใช้การวิเคราะห์การแสดงออกเชิงแตกต่างของ RNA-Seq เพื่อระบุยีนที่น่าจะสำคัญต่อโรคหรือภาวะต่างๆ

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การจัดการข้อมูลที่หายไปใน R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 147 รีวิว

ทำให้มองเห็น สำรวจ และเติมค่าข้อมูลที่หายไปได้ง่ายด้วย naniar แนวทางจัดการข้อมูลหายที่เป็นมิตรกับ tidyverse

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

พื้นฐานการวิเคราะห์ข้อมูลแบบ Bayesian ใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 232 รีวิว

เรียนรู้ว่า Bayesian data analysis คืออะไร ทำงานอย่างไร และทำไมจึงเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในชุดเครื่องมือ data science ของคุณ

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Manipulating Time Series Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 294 รีวิว

Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Hierarchical and Mixed Effects Models in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 198 รีวิว

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

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 91 รีวิว

เรียนรู้เทคนิคหลักที่จำเป็นในการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีความหมายจากข้อมูลอนุกรมเวลา

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การสร้างโมเดลด้วยข้อมูลใน Tidyverse

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 245 รีวิว

เรียนรู้ประเภทต่าง ๆ ใน data modeling รวมถึงการทำนาย พร้อมฝึก linear regression และการประเมินโมเดลใน Tidyverse

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

กรณีศึกษา: การวิเคราะห์เชิงสำรวจข้อมูลใน R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 49 รีวิว

ใช้ทักษะการจัดการข้อมูลและการสร้างภาพข้อมูลเพื่อสำรวจการลงคะแนนเสียงในอดีตของสมัชชาใหญ่แห่งสหประชาชาติ

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Survival Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 207 รีวิว

Learn to work with time-to-event data. The event may be death or finding a job after unemployment. Learn to estimate, visualize, and interpret survival models!

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Generalized Linear Models ใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 209 รีวิว

The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

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

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Web Scraping in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 100 รีวิว

Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การวิเคราะห์ข้อมูลแบบสอบถามใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 225 รีวิว

เรียนรู้การออกแบบแบบสำรวจด้วยโครงสร้างการออกแบบทั่วไป จากนั้นแสดงผลและวิเคราะห์ผลลัพธ์แบบสำรวจ

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning ด้วย caret ใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 46 รีวิว

เรียนรู้แนวคิดหลักของ machine learning พร้อมวิธีสร้างและประเมิน predictive models

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

R ระดับกลางสำหรับการเงิน

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 41 รีวิว

เรียนรู้การทำงานของวันที่ใน R และสำรวจโลกของคำสั่ง if, ลูป และฟังก์ชันด้วยตัวอย่างทางการเงิน

การเงินประยุกต์

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning with Tree-Based Models in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 269 รีวิว

Learn how to use tree-based models and ensembles to make classification and regression predictions with tidymodels.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

ARIMA Models in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 322 รีวิว

Become an expert in fitting ARIMA (autoregressive integrated moving average) models to time series data using R.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การวิเคราะห์ปัจจัยใน R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 164 รีวิว

สำรวจตัวแปรแฝง เช่น บุคลิกภาพ ด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจและเชิงยืนยัน

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Visualizing Geospatial Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 90 รีวิว

Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning ใน Tidyverse

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 119 รีวิว

ใช้แพ็กเกจ tidyr และ purrr ใน tidyverse เพื่อสร้าง สำรวจ และประเมินโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

Machine Learning

5 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

เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน