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

Life Insurance Products Valuation in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 47 รีวิว

Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Building Response Models in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 29 รีวิว

Learn to build simple models of market response to increase the effectiveness of your marketing plans.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Observability in Google Cloud

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 15 รีวิว

This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.

Cloud

4 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Intermediate Regular Expressions in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 33 รีวิว

Manipulate text data, analyze it and more by mastering regular expressions and string distances in R.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Google: Human-Centered AI

  • Basicระดับทักษะ
  • 5
  • 12 รีวิว

Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.

Cloud

10 min

คอร์ส

Google DeepMind: Represent Your Language Data

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 15 รีวิว

In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.

Cloud

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Logging and Monitoring in Google Cloud

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 16 รีวิว

This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.

Cloud

5 ชั่วโมง 15 min

คอร์ส

Defensive R Programming

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 71 รีวิว

Learn defensive programming in R to make your code more robust.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Equity Valuation in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 63 รีวิว

Learn the fundamentals of valuing stocks.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Bayesian Modeling with RJAGS

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 47 รีวิว

In this course, youll learn how to implement more advanced Bayesian models using RJAGS.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Predictive Analytics in Python

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 72 รีวิว

Learn how to prepare and organize your data for predictive analytics.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Parallel Programming in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 72 รีวิว

Unlock the power of parallel computing in R. Enhance your data analysis skills, speed up computations, and process large datasets effortlessly.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Optimizing R Code with Rcpp

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 12 รีวิว

Use C++ to dramatically boost the performance of your R code.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Interactive Data Visualization with plotly in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 38 รีวิว

Learn to create animated graphics and linked views entirely in R with plotly.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Forecasting Product Demand in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 29 รีวิว

Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Translation with Keras

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 46 รีวิว

Are you curious about the inner workings of the models that are behind products like Google Translate?

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Scaling and Optimizing Data Pipelines with Polars

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 5
  • 3 รีวิว

Learn to optimize, scale, and test Polars data pipelines for production-ready performance.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Analyzing US Census Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 37 รีวิว

Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Manipulation in Julia

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 39 รีวิว

Master the essential skills of data manipulation in Julia. Learn how to inspect, transform, group, and visualize DataFrames using real-world datasets.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Data Visualization with Julia

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 29 รีวิว

Master data visualization in Julia. Learn how to make stunning plots while understanding when and how to use them.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Interactive Data Visualization with Bokeh

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 41 รีวิว

Learn how to create interactive data visualizations, including building and connecting widgets using Bokeh!

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Google: Build and Deploy Agents in Production

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 10 รีวิว

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

Cloud

30 min

คอร์ส

Introduction to Anomaly Detection in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 25 รีวิว

Learn statistical tests for identifying outliers and how to use sophisticated anomaly scoring algorithms.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Visualizing Big Data with Trelliscope in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 40 รีวิว

Learn how to visualize big data in R using ggplot2 and trelliscopejs.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

HR Analytics: Predicting Employee Churn in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 21 รีวิว

Predict employee turnover and design retention strategies.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Mixture Models in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 22 รีวิว

Learn mixture models: a convenient and formal statistical framework for probabilistic clustering and classification.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Generative AI Essentials with Snowflake

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 5
  • 1 รีวิว

Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.

ปัญญาประดิษฐ์

3 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