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

Structural Equation Modeling with lavaan in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 74 รีวิว

Learn how to create and assess measurement models used to confirm the structure of a scale or questionnaire.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

MLOps for Business

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 138 รีวิว

Learn about MLOps, including the tools and practices needed for automating and scaling machine learning applications.

Machine Learning

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Portfolio Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 68 รีวิว

Advance you R finance skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.

การเงินประยุกต์

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Financial Forecasting in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 88 รีวิว

Step into the role of CFO and learn how to advise a board of directors on key metrics while building a financial forecast.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Foundations of Functional Programming with purrr

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 87 รีวิว

Learn to easily summarize and manipulate lists using the purrr package.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Interactive Data Visualization with plotly in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 80 รีวิว

Learn how to use plotly in R to create interactive data visualizations to enhance your data storytelling.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Differential Expression Analysis with limma in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 53 รีวิว

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

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Studies in Statistical Thinking

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 79 รีวิว

Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Python for MATLAB Users

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 29 รีวิว

Transition from MATLAB by learning some fundamental Python concepts, and diving into the NumPy and Matplotlib packages.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Dimensionality Reduction in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 96 รีวิว

Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 9 รีวิว

Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.

Cloud

3 ชั่วโมง 41 min

คอร์ส

Parallel Programming with Dask in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 62 รีวิว

Learn how to use Python parallel programming with Dask to upscale your workflows and efficiently handle big data.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Advanced NLP with spaCy

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 20 รีวิว

Learn how to use spaCy to build advanced natural language understanding systems, using both rule-based and machine learning approaches.

Machine Learning

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Support Vector Machines in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 82 รีวิว

This course will introduce the support vector machine (SVM) using an intuitive, visual approach.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Analyzing US Census Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 61 รีวิว

Learn to use the Census API to work with demographic and socioeconomic data.

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: HR Analytics in Tableau

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 67 รีวิว

Explore HR data analysis in Tableau with this case study.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Feature Engineering in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 141 รีวิว

Learn the principles of feature engineering for machine learning models and how to implement them using the R tidymodels framework.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Working with DeepSeek in Python

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 97 รีวิว

Discover what all of the DeepSeek hype was really about! Build applications using DeepSeeks R1 and V3 models.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Google DeepMind: Discover The Transformer Architecture

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 14 รีวิว

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

Cloud

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Analyzing Social Media Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 86 รีวิว

Extract and visualize Twitter data, perform sentiment and network analysis, and map the geolocation of your tweets.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Joining Data with data.table in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 71 รีวิว

This course will show you how to combine and merge datasets with data.table.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Loan Amortization in Google Sheets

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 45 รีวิว

Learn how to build an amortization dashboard in Google Sheets with financial and conditional formulas.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Privacy and Anonymization in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 48 รีวิว

Learn to process sensitive information with privacy-preserving techniques.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Choice Modeling for Marketing in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 41 รีวิว

Learn to analyze and model customer choice data in R.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 17 รีวิว

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

Cloud

4 ชั่วโมง 15 min

คอร์ส

Elastic Google Cloud Infrastructure: Scaling and Automation

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 13 รีวิว

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

Cloud

4 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

GDPR in Practice: Compliance and Fines

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 90 รีวิว

Explore GDPR through real-world cases on data rights, breaches, and compliance challenges.

การจัดการข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 17 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

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