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
727 คอร์ส

คอร์ส

Data Visualization in KNIME

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 196 รีวิว

Learn to create compelling data visualizations with KNIME, covering charts, components, and dashboards.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

2 ชั่วโมง

คอร์ส

AI for Data Analysts

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 11 รีวิว

Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Market Basket Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 84 รีวิว

Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning in the Tidyverse

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 107 รีวิว

Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.

Machine Learning

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Building AI Agents with Haystack

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 39 รีวิว

Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.

ปัญญาประดิษฐ์

1 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Nonlinear Modeling with Generalized Additive Models (GAMs) in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 62 รีวิว

GAMs model relationships in data as nonlinear functions that are highly adaptable to different types of data science problems.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Monitor and Troubleshoot Azure Solutions

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 63 รีวิว

Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.

Cloud

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Cleaning Data in Java

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 59 รีวิว

Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.

การนำเข้าและทำความสะอาดข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Develop Azure Event-based and Message-based Solutions

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 58 รีวิว

Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.

Cloud

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Foundations of Inference in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 217 รีวิว

Get hands-on experience making sound conclusions based on data in this four-hour course on statistical inference in Python.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Error and Uncertainty in Google Sheets

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 138 รีวิว

Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Text-to-Query Agents with MongoDB and LangGraph

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 33 รีวิว

Discover how to talk to your data using text-to-query AI agents with MongoDB and LangGraph.

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: Financial Analysis in KNIME

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 115 รีวิว

Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.

การเงินประยุกต์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Time Series Analysis in PostgreSQL

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 92 รีวิว

Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Statistical Simulation in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 28 รีวิว

Learn to solve increasingly complex problems using simulations to generate and analyze data.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Survival Analysis in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 71 รีวิว

Use survival analysis to work with time-to-event data and predict survival time.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Text Mining with Bag-of-Words in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 137 รีวิว

Learn the bag of words technique for text mining with R.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Designing Forecasting Pipelines for Production

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 71 รีวิว

Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Analyzing Police Activity with pandas

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 25 รีวิว

Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Bond Valuation and Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 82 รีวิว

Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Manipulation in KNIME

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 242 รีวิว

Automate data manipulation with KNIME, mastering merging, aggregation, database workflows, and advanced file handling.

การจัดการข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Pandas Joins for Spreadsheet Users

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 53 รีวิว

Learn how to effectively and efficiently join datasets in tabular format using the Python Pandas library.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Building Dashboards with shinydashboard

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 74 รีวิว

Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.

การรายงาน

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning for Marketing Analytics in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 67 รีวิว

In this course youll learn how to use data science for several common marketing tasks.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Developing R Packages

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 139 รีวิว

Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Studies: Building Web Applications with Shiny in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 16 รีวิว

Practice your Shiny skills while building some fun Shiny apps for real-life scenarios!

การรายงาน

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: Ecommerce Analysis in Tableau

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 62 รีวิว

In ecommerce, increasing sales and reducing expenses are top priorities. In this case study, youll investigate data from an online pet supply company.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

3 ชั่วโมง

คอร์ส

GARCH Models in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 95 รีวิว

Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Discrete Event Simulation in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 68 รีวิว

Discover the power of discrete-event simulation in optimizing your business processes. Learn to develop digital twins using Pythons SimPy package.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Google: Agent Fundamentals

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 20 รีวิว

Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.

Cloud

1 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