ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์สด้าน Data, AI และ Cloud

เชี่ยวชาญทักษะที่สำคัญ

ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ

  • เรียนในจังหวะของตัวเอง
  • รับประสบการณ์ปฏิบัติจริง
  • เรียนบทสั้น ๆ ขนาดพอดีคำจนครบ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ


การดำเนินการต่อหมายความว่าคุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งาน และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา รวมถึงการจัดเก็บข้อมูลของคุณในสหรัฐอเมริกา
776 คอร์ส

คอร์ส

พลิกคำปฏิเสธประกันด้วย Claude

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 27 รีวิว

สรุปหลักฐานและจัดทำคำอุทธรณ์อย่างรวดเร็ว เมื่อเคลมค่ารักษาพยาบาลของผู้ป่วยถูกปฏิเสธอย่างไม่ถูกต้อง ด้วย Claude Cowork!

ปัญญาประดิษฐ์

15 min

คอร์ส

การใช้ AWS Security สำหรับนักพัฒนา

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 17 รีวิว

ปกป้อง AWS workloads ที่ deploy: IAM สิทธิ์เท่าที่จำเป็น, credentials อายุสั้น, การอนุญาต API, จัดการ secrets, เข้ารหัส และหลักฐาน CloudTrail

Cloud

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Modeling with tidymodels in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 194 รีวิว

Learn to streamline your machine learning workflows with tidymodels.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

AI Infrastructure: Introduction to AI Hypercomputer

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 35 รีวิว

Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.

Cloud

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Google: Optimize Agent Behavior

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 56 รีวิว

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

Cloud

2 ชั่วโมง

คอร์ส

การประเมินมูลค่าและวิเคราะห์พันธบัตรด้วย Python

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 82 รีวิว

เรียนรู้วิธีการทำงานของพันธบัตร วิธีตั้งราคา และประเมินความเสี่ยงบางส่วนด้วยแพ็กเกจ numpy และ numpy-financial

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Quantitative Risk Management in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 89 รีวิว

ทำงานกับอนุกรมผลตอบแทนปัจจัยเสี่ยง ศึกษาคุณสมบัติเชิงประจักษ์ และประมาณค่า value-at-risk

การเงินประยุกต์

5 ชั่วโมง

คอร์ส

GDPR ในทางปฏิบัติ: การปฏิบัติตามกฎและค่าปรับ

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 106 รีวิว

เรียนรู้ GDPR ผ่านกรณีศึกษาจริงเกี่ยวกับสิทธิข้อมูล การละเมิดข้อมูล และความท้าทายด้านการปฏิบัติตาม

การจัดการข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

การจัดรูปแบบตามเงื่อนไขใน Google Sheets

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 102 รีวิว

เรียนรู้การใช้การจัดรูปแบบตามเงื่อนไขกับข้อมูลของคุณผ่านตัวเลือกในตัวและการสร้างสูตรกำหนดเอง

การจัดการข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Portfolio Analysis in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 164 รีวิว

Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.

การเงินประยุกต์

5 ชั่วโมง

คอร์ส

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาใน Tableau

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 170 รีวิว

เรียนรู้การจัดประเภท การประมวลผล และวิเคราะห์ time series—ทักษะสำคัญสำหรับผู้ที่ต้องการก้าวสู่สายงาน analytics อย่างจริงจัง

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning ใน Tidyverse

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 124 รีวิว

ใช้แพ็กเกจ tidyr และ purrr ใน tidyverse เพื่อสร้าง สำรวจ และประเมินโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง

Machine Learning

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Python สำหรับผู้ใช้ MATLAB

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 33 รีวิว

เปลี่ยนจาก MATLAB ด้วยการเรียนรู้แนวคิดพื้นฐานของ Python และเจาะลึกแพ็กเกจ NumPy และ Matplotlib

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การเขียน R แบบ Defensive Programming

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 96 รีวิว

เรียนรู้การเขียนโปรแกรมเชิงป้องกันใน R เพื่อทำให้โค้ดของคุณทนทานยิ่งขึ้น

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การวิเคราะห์ข้อมูล IoT ด้วย Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 120 รีวิว

เรียนรู้วิธีนำเข้า ทำความสะอาด และจัดการข้อมูล IoT ใน Python เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับ machine learning

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

End-to-End RAG กับ Weaviate

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 22 รีวิว

เชี่ยวชาญ RAG ด้วย Weaviate! ฝังข้อความและรูปภาพเพื่อการค้นคืน และทดลองใช้การค้นหาแบบเวกเตอร์, BM25 และแบบไฮบริด

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

การสร้างภาพข้อมูลใน KNIME

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 219 รีวิว

สร้างภาพข้อมูลที่น่าสนใจด้วย KNIME ครอบคลุมกราฟ องค์ประกอบ และแดชบอร์ด

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Survival Analysis ด้วย Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 76 รีวิว

ใช้ survival analysis เพื่อทำงานกับข้อมูล time-to-event และคาดการณ์เวลาอยู่รอด

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Transactions and Error Handling in PostgreSQL

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 114 รีวิว

รับประกันความสอดคล้องของข้อมูลด้วยการเรียนรู้การใช้ธุรกรรมและจัดการข้อผิดพลาดในสภาพแวดล้อมที่ทำงานพร้อมกัน

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Deep Learning ขั้นสูงด้วย Keras

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 262 รีวิว

เรียนรู้วิธีพัฒนาโมเดล deep learning ด้วย Keras

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Visualizing Time Series Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 190 รีวิว

Learn how to visualize time series in R, then practice with a stock-picking case study.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Cloud Security Risks: Identify and Protect Against Threats

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 19 รีวิว

This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.

Cloud

28 ชั่วโมง

คอร์ส

Accelerating Your Data Work with Snowflake CoCo Desktop

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 10 รีวิว

Make Snowflakes AI coding agent follow your teams standards with AGENTS.md, custom Skills, Plugins, and CI/CD reviews.

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 21 รีวิว

Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.

Cloud

2 ชั่วโมง 30 min

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