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

R สำหรับผู้ใช้ SAS

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 32 รีวิว

ต่อยอดความรู้ SAS สู่ R และวิเคราะห์ข้อมูลด้วยภาษาโปรแกรมฟรีที่ทรงพลัง

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Essential Google Cloud Infrastructure: Core Services

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 50 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

การสร้าง Recommendation Engines ด้วย PySpark

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 255 รีวิว

เรียนรู้เครื่องมือและเทคนิคเพื่อใช้ประโยชน์จากบิ๊กดาต้าของคุณเอง เพื่อสร้างประสบการณ์เชิงบวกให้ผู้ใช้ของคุณ

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

ข้อผิดพลาดและความไม่แน่นอนใน Google Sheets

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 158 รีวิว

เรียนรู้การแยกความแตกต่างจริงจากสัญญาณรบกวนแบบสุ่ม และสำรวจไม้ค้ำทางจิตวิทยาที่เราใช้ซึ่งรบกวนการตัดสินใจอย่างมีเหตุผล

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Production Machine Learning Systems

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 23 รีวิว

Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.

Cloud

16 ชั่วโมง

คอร์ส

AI Infrastructure: Networking Techniques

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 32 รีวิว

Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.

Cloud

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Business Process Analytics ใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 51 รีวิว

เรียนรู้วิธีวิเคราะห์กระบวนการทางธุรกิจใน R และดึงข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จากชุดข้อมูลเหตุการณ์ขนาดมหึมา

การรายงาน

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Designing Forecasting Pipelines for Production

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 75 รีวิว

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

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การนำเข้าและจัดการข้อมูลทางการเงินใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 112 รีวิว

เรียนรู้วิธีเข้าถึงข้อมูลทางการเงินจากไฟล์ในเครื่องและจากแหล่งข้อมูลบนอินเทอร์เน็ต

การเงินประยุกต์

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 25 รีวิว

Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.

Cloud

4 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Developing R Packages

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 164 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

Gemini for Application Developers

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 21 รีวิว

You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.

Cloud

1 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Google: Manage Agent Memory and State

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 50 รีวิว

Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.

Cloud

1 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Support Vector Machines in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 107 รีวิว

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

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การวิเคราะห์ปัจจัยใน R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 170 รีวิว

สำรวจตัวแปรแฝง เช่น บุคลิกภาพ ด้วยการวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงสำรวจและเชิงยืนยัน

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

กรณีศึกษาด้านการคิดเชิงสถิติ

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 90 รีวิว

ก้าวสู่ความเชี่ยวชาญด้วยการใช้ทักษะการคิดเชิงสถิติกับชุดข้อมูลจริงและดึงอินไซต์ที่นำไปใช้ได้จริงออกมา

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การวิเคราะห์อนุกรมเวลาใน PostgreSQL

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 104 รีวิว

เรียนรู้การใช้ PostgreSQL เพื่อจัดการการวิเคราะห์อนุกรมเวลาอย่างมีประสิทธิภาพ และนำเทคนิคเหล่านี้ไปใช้กับข้อมูลจริง

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

กรณีศึกษา: Supply Chain Analytics ใน Tableau

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 73 รีวิว

เจาะลึกกรณีศึกษาของ Tableau เกี่ยวกับการวิเคราะห์ซัพพลายเชน จัดการการจัดส่ง การจัดการสินค้าคงคลัง และการสร้างแดชบอร์ด เพื่อขับเคลื่อนการปรับปรุงธุรกิจ

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 47 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

ความเป็นส่วนตัวของข้อมูลและการทำให้ข้อมูลไม่ระบุตัวตนด้วย Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 59 รีวิว

เรียนรู้การประมวลผลข้อมูลที่ละเอียดอ่อนด้วยเทคนิคที่คุ้มครองความเป็นส่วนตัว

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Google Workspace End User: Gmail

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 44 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

Text Mining with Bag-of-Words in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 147 รีวิว

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

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Google: Add Agent Capabilities With Tools

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 46 รีวิว

Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.

Cloud

3 ชั่วโมง

คอร์ส

AI Infrastructure: Cloud GPUs

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 33 รีวิว

Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.

Cloud

1 ชั่วโมง

คอร์ส

การประเมินมูลค่าและวิเคราะห์พันธบัตรด้วย R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 92 รีวิว

ฝึกใช้ R สร้างโมเดลวิเคราะห์และประเมินพันธบัตร พร้อมป้องกันความเสี่ยงจากการเปลี่ยนแปลงอัตราดอกเบี้ย

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Structural Equation Modeling ด้วย lavaan ใน R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 77 รีวิว

เรียนรู้วิธีสร้างและประเมินแบบจำลองการวัดที่ใช้ยืนยันโครงสร้างของสเกลหรือแบบสอบถาม

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Handling Missing Data with Imputations in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 110 รีวิว

Diagnose, visualize and treat missing data with a range of imputation techniques with tips to improve your results.

การจัดการข้อมูล

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

เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน