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

Intermediate Functional Programming with purrr

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 34 รีวิว

Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Google: Deploy Your First Agent

  • Basicระดับทักษะ
  • 5
  • 5 รีวิว

Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.

Cloud

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Google Workspace End User: Google Drive

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 10 รีวิว

Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.

Cloud

5 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 9 รีวิว

Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.

Cloud

3 ชั่วโมง 48 min

คอร์ส

Google Workspace End User: Google Slides

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 11 รีวิว

With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.

Cloud

8 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Google Workspace End User: Google Calendar

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 12 รีวิว

Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.

Cloud

4 ชั่วโมง 45 min

คอร์ส

Building Data Pipelines with Airflow

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 5
  • 2 รีวิว

Author Dags with the TaskFlow API, asset-based scheduling, and deferrable sensors, and run an end-to-end SQL ETL pipeline with quality checks.

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Predicting CTR with Machine Learning in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 19 รีวิว

Learn how to predict click-through rates on ads and implement basic machine learning models in Python so that you can see how to better optimize your ads.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Google Workspace End User: Google Meet

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 10 รีวิว

Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.

Cloud

5 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Google Workspace End User: Google Chat

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 12 รีวิว

Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.

Cloud

2 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Google Workspace End User: Google Docs

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 11 รีวิว

Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.

Cloud

4 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Scalable Data Processing in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 22 รีวิว

Learn how to write scalable code for working with big data in R using the bigmemory and iotools packages.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Probability Puzzles in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 66 รีวิว

Learn strategies for answering probability questions in R by solving a variety of probability puzzles.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Google Workspace End User: Google Sheets

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 9 รีวิว

Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.

Cloud

6 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Model Context Protocol: Advanced Topics

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 5
  • 4 รีวิว

Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Google: Optimize Agent Behavior

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 5 รีวิว

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

Cloud

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Build Batch Data Pipelines on Google Cloud

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 7 รีวิว

Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.

Cloud

2 ชั่วโมง 6 min

คอร์ส

Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 7 รีวิว

Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.

Cloud

1 ชั่วโมง 18 min

คอร์ส

Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 7 รีวิว

Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.

Cloud

3 ชั่วโมง 32 min

คอร์ส

Manage Scalable Workloads in GKE

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 4 รีวิว

Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.

Cloud

7 ชั่วโมง 20 min

คอร์ส

Boost Productivity with Gemini in BigQuery

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 6 รีวิว

Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.

Cloud

1 ชั่วโมง 23 min

คอร์ส

Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 6 รีวิว

Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.

Cloud

2 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Architecting with Google Kubernetes Engine: Production

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 5 รีวิว

Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.

Cloud

3 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Google: Manage Agent Memory and State

  • Basicระดับทักษะ
  • 5
  • 6 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

Google: Add Agent Capabilities With Tools

  • Basicระดับทักษะ
  • 5
  • 4 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

Predictive Analytics using Networked Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 31 รีวิว

Learn to predict labels of nodes in networks using network learning and by extracting descriptive features from the network

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Studies: Network Analysis in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 43 รีวิว

Apply fundamental concepts in network analysis to large real-world datasets in 4 different case studies.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Work with Gemini Models in BigQuery

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 9 รีวิว

Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.

Cloud

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 6 รีวิว

Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.

Cloud

4 ชั่วโมง 22 min

คอร์ส

Serverless Data Processing with Dataflow: Operations

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 5 รีวิว

Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.

Cloud

4 ชั่วโมง 13 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