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
345 คอร์ส

คอร์ส

Building AI Agents with Google ADK

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 531 รีวิว

Build a customer-support assistant step-by-step with Google’s Agent Development Kit (ADK).

ปัญญาประดิษฐ์

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Web Scraping in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 1,030 รีวิว

Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Deep Learning in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 220 รีวิว

Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using Keras 2.0 in Python.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Understanding Modern Data Architecture

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 1,111 รีวิว

Discover modern data architectures key components, from ingestion and serving to governance and orchestration.

วิศวกรรมข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Software Development with Cursor

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 392 รีวิว

Build production-ready code with Cursor. Learn AI prompts, refactoring, testing, and advanced workflows.

ปัญญาประดิษฐ์

1 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Working with Llama 3

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 2,066 รีวิว

Explore the latest techniques for running the Llama LLM locally and integrating it within your stack.

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Financial Analysis in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 495 รีวิว

Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.

การเงินประยุกต์

6 ชั่วโมง

คอร์ส

Exploratory Data Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 1,197 รีวิว

Learn how to use graphical and numerical techniques to begin uncovering the structure of your data.

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Data Modeling in Snowflake

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,318 รีวิว

Step right into the dynamic world of data modeling with Snowflake!

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Regression in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 764 รีวิว

Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Data Engineering

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 804 รีวิว

Learn about the world of data engineering in this short course, covering tools and topics like ETL and cloud computing.

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Power Query in Excel

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 1,049 รีวิว

Building on your foundational Power Query in Excel knowledge, this intermediate course takes you to the next level of data transformation mastery

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Working with Categorical Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 2,549 รีวิว

Learn how to manipulate and visualize categorical data using pandas and seaborn.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Object-Oriented Programming in Java

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,035 รีวิว

Learn key object-oriented programming concepts, from basic classes and objects to advanced topics like inheritance and polymorphism.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Streamlined Data Ingestion with pandas

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,765 รีวิว

Learn to acquire data from common file formats and systems such as CSV files, spreadsheets, JSON, SQL databases, and APIs.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Linear Classifiers in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 326 รีวิว

In this course you will learn the details of linear classifiers like logistic regression and SVM.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Manipulating Time Series Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 160 รีวิว

In this course youll learn the basics of working with time series data.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Analyzing Business Data in SQL

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 240 รีวิว

Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.

การรายงาน

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Agent Skills

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 126 รีวิว

Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Image Processing in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 210 รีวิว

Learn to process, transform, and manipulate images at your will.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Extreme Gradient Boosting with XGBoost

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 255 รีวิว

Learn the fundamentals of gradient boosting and build state-of-the-art machine learning models using XGBoost to solve classification and regression problems.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Responsible AI Data Management

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 996 รีวิว

Learn the theory behind responsibly managing your data for any AI project, from start to finish and beyond.

ปัญญาประดิษฐ์

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Python for Finance

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 936 รีวิว

Build on top of your Python skills for Finance, by learning how to use datetime, if-statements, DataFrames, and more.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Docker

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 808 รีวิว

Master multi-stage builds, Docker networking tools, and Docker Compose for optimal containerized applications!

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Software Development with Windsurf

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 420 รีวิว

Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.

ปัญญาประดิษฐ์

1 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Explainable AI in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,070 รีวิว

Gain the essential skills using Scikit-learn, SHAP, and LIME to test and build transparent, trustworthy, and accountable AI systems.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Applying SQL to Real-World Problems

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,142 รีวิว

Find tables, store and manage new tables and views, and write maintainable SQL code to answer business questions.

การรายงาน

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Time Series Analysis in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 134 รีวิว

In this four-hour course, you’ll learn the basics of analyzing time series data in Python.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Experimental Design in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 1,757 รีวิว

Implement experimental design setups and perform robust statistical analyses to make precise and valid conclusions!

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Deep Learning with Keras

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 124 รีวิว

Learn to start developing deep learning models with Keras.

ปัญญาประดิษฐ์

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

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา