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

Work with Gemini Models in BigQuery

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 19 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

Manage Scalable Workloads in GKE

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 14 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

Choice Modeling สำหรับการตลาดใน R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 43 รีวิว

เรียนรู้การวิเคราะห์และสร้างแบบจำลองข้อมูลการเลือกของลูกค้าใน R

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Building Response Models in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 31 รีวิว

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

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 21 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

การพยากรณ์ CTR ด้วย Machine Learning ใน Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 21 รีวิว

เรียนรู้การคาดการณ์อัตราการคลิกโฆษณาและสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิงพื้นฐานใน Python เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโฆษณาให้ดีขึ้น

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Serverless Data Processing with Dataflow: Develop Pipelines

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 17 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

การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์โดยใช้ข้อมูลเครือข่ายใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 36 รีวิว

เรียนรู้การทำนายป้ายกำกับของโหนดในเครือข่ายด้วยการเรียนรู้เครือข่ายและการสกัดคุณลักษณะเชิงพรรณนาจากเครือข่าย

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Developing Containerized Applications on Google Cloud

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 5
  • 15 รีวิว

Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.

Cloud

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Serverless Data Processing with Dataflow: Operations

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 17 รีวิว

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

Cloud

4 ชั่วโมง 13 min

คอร์ส

Machine Translation ด้วย Keras

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 50 รีวิว

คุณสงสัยเกี่ยวกับการทำงานภายในของโมเดลที่อยู่เบื้องหลังผลิตภัณฑ์อย่าง Google Translate หรือไม่?

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Probability Puzzles in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 70 รีวิว

เรียนรู้กลยุทธ์การตอบคำถามความน่าจะเป็นใน R ด้วยการแก้ปริศนาความน่าจะเป็นหลากหลายแบบ

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Snowflake CoCo CLI

  • Basicระดับทักษะ
  • 5
  • 3 รีวิว

Put Snowflake CoCo to work in your terminal: explore data, run AI functions over text, and build scripts and pipelines while you stay in control.

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Mixture Models ใน R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 29 รีวิว

เรียนรู้ mixture models: กรอบสถิติที่สะดวกและเป็นทางการสำหรับ probabilistic clustering และ classification

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Retrieval-Augmented Generation ด้วย LangChain

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 125 รีวิว

Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.

ปัญญาประดิษฐ์

AI Tutor

2 ชั่วโมง

คอร์ส

พื้นฐานการพัฒนาแอปพลิเคชัน LLM ด้วย LangChain

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 404 รีวิว

เรียนรู้การสร้างแอปพลิเคชัน LLM แบบสนทนา พร้อมเอาต์พุตแบบมีโครงสร้างที่เชื่อถือได้ ประวัติการสนทนาที่บันทึกต่อเนื่อง และสตรีมมิงแบบเรียลไทม์

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Claude

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 90 รีวิว

เรียนรู้การใช้ Claude เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลและค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่แม่นยำและนำไปใช้ได้จริง

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Prompt Engineering ด้วย LangChain

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 162 รีวิว

Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

ระบบ Agentic ด้วย LangGraph

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 130 รีวิว

Learn to build agentic systems using LangGraph.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

การทำงานกับ Claude Skills

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 71 รีวิว

เรียนรู้วิธีบันทึกงานที่ทำซ้ำไว้ใน Skill เพื่อให้ Claude ทำตามที่คุณต้องการได้ทุกครั้ง จากนั้นปรับปรุง Skill และแชร์กับทีมของคุณ

ปัญญาประดิษฐ์

1 ชั่วโมง 15 min

คอร์ส

สร้างปลั๊กอินสำหรับ Claude

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 67 รีวิว

เรียนรู้การติดตั้งและปรับแต่ง plugins ที่มีอยู่ พร้อมสร้าง plugins ของคุณเองด้วย Claude Cowork

ปัญญาประดิษฐ์

1 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

เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน