ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์สด้าน Data, AI และ Cloud

เชี่ยวชาญทักษะที่สำคัญ

ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ

  • เรียนในจังหวะของตัวเอง
  • รับประสบการณ์ปฏิบัติจริง
  • เรียนบทสั้น ๆ ขนาดพอดีคำจนครบ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ


การดำเนินการต่อหมายความว่าคุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งาน และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา รวมถึงการจัดเก็บข้อมูลของคุณในสหรัฐอเมริกา
770 คอร์ส

คอร์ส

Text-to-Query Agents ด้วย MongoDB และ LangGraph

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 35 รีวิว

ค้นพบวิธีพูดคุยกับข้อมูลของคุณด้วยเอเจนต์ AI แบบ text-to-query ด้วย MongoDB และ LangGraph

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

การจัดการข้อมูลด้วย data.table ใน R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 22 รีวิว

เชี่ยวชาญแนวคิดหลักของการจัดการข้อมูล เช่น การกรอง การเลือก และการคำนวณสถิติแบบกลุ่มด้วย data.table

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Foundations of Functional Programming with purrr

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 92 รีวิว

เรียนรู้การสรุปและจัดการรายการได้อย่างง่ายดายด้วยแพ็กเกจ purrr

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 27 รีวิว

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Core Services.

Cloud

8 ชั่วโมง 15 min

คอร์ส

การรับมือกับ Data Bias

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 223 รีวิว

ปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลของคุณด้วยการเรียนรู้วิธีตรวจจับและลดอคติเพื่อการวิเคราะห์ที่แม่นยำและโมเดลที่เชื่อถือได้

การจัดการข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Generalized Linear Models ใน Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 145 รีวิว

ขยายชุดเครื่องมือ regression ของคุณด้วยโมเดล logistic และ Poisson และเรียนรู้การฝึก ทำความเข้าใจ ตรวจสอบความถูกต้อง และทำนายผลด้วยโมเดลเหล่านี้

ความน่าจะเป็นและสถิติ

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Google DeepMind: Discover The Transformer Architecture

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 19 รีวิว

In this Google DeepMind course you will discover the mechanisms of the transformer architecture.

Cloud

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Python สำหรับผู้ใช้ MATLAB

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 31 รีวิว

เปลี่ยนจาก MATLAB ด้วยการเรียนรู้แนวคิดพื้นฐานของ Python และเจาะลึกแพ็กเกจ NumPy และ Matplotlib

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การจัดรูปแบบตามเงื่อนไขใน Google Sheets

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 100 รีวิว

เรียนรู้การใช้การจัดรูปแบบตามเงื่อนไขกับข้อมูลของคุณผ่านตัวเลือกในตัวและการสร้างสูตรกำหนดเอง

การจัดการข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Structural Equation Modeling ด้วย lavaan ใน R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 75 รีวิว

เรียนรู้วิธีสร้างและประเมินแบบจำลองการวัดที่ใช้ยืนยันโครงสร้างของสเกลหรือแบบสอบถาม

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Visualization in KNIME

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 199 รีวิว

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

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Inference for Categorical Data in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 112 รีวิว

In this course youll learn how to leverage statistical techniques for working with categorical data.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Google Workspace End User: Gmail

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 23 รีวิว

Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.

Cloud

7 ชั่วโมง 15 min

คอร์ส

กรณีศึกษา: Supply Chain Analytics ใน Tableau

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 72 รีวิว

เจาะลึกกรณีศึกษาของ Tableau เกี่ยวกับการวิเคราะห์ซัพพลายเชน จัดการการจัดส่ง การจัดการสินค้าคงคลัง และการสร้างแดชบอร์ด เพื่อขับเคลื่อนการปรับปรุงธุรกิจ

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Google: Introduction to Generative AI

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 19 รีวิว

This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.

Cloud

45 min

คอร์ส

Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 21 รีวิว

This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.

Cloud

7 ชั่วโมง

คอร์ส

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการทำให้ข้อมูลไม่ระบุตัวตนด้วย Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 51 รีวิว

เรียนรู้การประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อนด้วยเทคนิคที่คุ้มครองความเป็นส่วนตัว

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การใช้งาน DeepSeek ใน Python

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 103 รีวิว

ค้นพบว่า DeepSeek ที่ถูกพูดถึงกันมากนั้นจริงๆ แล้วเกี่ยวกับอะไร! สร้างแอปพลิเคชันด้วยโมเดล R1 และ V3 ของ DeepSeek

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning for Marketing Analytics ใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 70 รีวิว

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

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การจัดการข้อมูลใน KNIME

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 247 รีวิว

ทำงานข้อมูลอัตโนมัติด้วย KNIME เชี่ยวชาญการรวมข้อมูล การสรุปรวม เวิร์กโฟลว์ฐานข้อมูล และการจัดการไฟล์ขั้นสูง

การจัดการข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Google DeepMind: Fine-Tune Your Model

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 17 รีวิว

Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.

Cloud

8 ชั่วโมง

คอร์ส

Google: Optimize Agent Behavior

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 26 รีวิว

Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.

Cloud

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 25 รีวิว

The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.

Cloud

5 ชั่วโมง 15 min

คอร์ส

Differential Expression Analysis with limma in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 56 รีวิว

Learn to use the Bioconductor package limma for differential gene expression analysis.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

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