คอร์ส
ทำความเข้าใจการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัล
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 611 รีวิว
เรียนรู้การเปลี่ยนแปลงดิจิทัล พร้อมเสริมทักษะเป็นผู้นำการเปลี่ยนแปลงในยุคดิจิทัลที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์สด้าน Data, AI และ Cloud
เชี่ยวชาญทักษะที่สำคัญดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
- เรียนในจังหวะของตัวเอง
- รับประสบการณ์ปฏิบัติจริง
- เรียนบทสั้น ๆ ขนาดพอดีคำจนครบ
สร้างบัญชีฟรีของคุณ
ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติมหรือ
การดำเนินการต่อหมายความว่าคุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งาน และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา รวมถึงการจัดเก็บข้อมูลของคุณในสหรัฐอเมริกา
79 คอร์ส
คอร์ส
MLOps แบบอัตโนมัติเต็มรูปแบบ
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 382 รีวิว
เรียนรู้สถาปัตยกรรม MLOps, เทคนิค CI/CD/CM/CT และรูปแบบอัตโนมัติ เพื่อปรับใช้ระบบ ML ที่สร้างคุณค่าได้ต่อเนื่องในระยะยาว
Machine Learning
คอร์ส
Data Strategy
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 1,803 รีวิว
เชี่ยวชาญการจัดการข้อมูลเชิงกลยุทธ์เพื่อความเป็นเลิศทางธุรกิจ
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ความคล่องแคล่วด้านข้อมูล
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 337 รีวิว
เชี่ยวชาญการใช้ข้อมูล! เรียนรู้ทักษะสำหรับบุคคลและองค์กร เข้าใจพฤติกรรม และสร้างวัฒนธรรมที่คล่องแคล่วด้านข้อมูล
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Demystifying Decision Science
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 306 รีวิว
เสริมทักษะ decision science ของคุณด้วยการออกแบบกรอบงานที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและนำโซลูชันที่มีประสิทธิภาพไปใช้
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
พื้นฐานการเงินองค์กร
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 250 รีวิว
เรียนรู้แนวคิดทางการเงินสำคัญ เช่น การลงทุนทุน, WACC และมูลค่าผู้ถือหุ้น
การเงินประยุกต์
คอร์ส
แนวคิดด้าน Streaming
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 541 รีวิว
เรียนรู้ความแตกต่างระหว่างการแบตช์และสตรีมมิง การปรับสเกลระบบสตรีมมิง และการใช้งานจริง
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
การพัฒนาซอฟต์แวร์ด้วย Windsurf
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 488 รีวิว
เพิ่มประสิทธิภาพการเขียนโค้ดด้วย Windsurf, IDE ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ช่วยให้คุณสร้าง แก้ไขข้อผิดพลาด และนำไปใช้งานได้รวดเร็ว
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Introduction to GCP
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 365 รีวิว
ทำความรู้จัก Google Cloud Platform (GCP) ด้วยคอร์สนี้เกี่ยวกับการจัดเก็บข้อมูล การจัดการข้อมูล และการปรับธุรกิจให้ทันสมัยด้วย GCP
Cloud
คอร์ส
ถอดรหัสการสร้างโมเดลการตัดสินใจ
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 200 รีวิว
ยกระดับทักษะการตัดสินใจด้วย Decision Models, วิธีวิเคราะห์, การจัดการความเสี่ยง และเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพ
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
แนวคิดในวิทยาการคอมพิวเตอร์
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 188 รีวิว
เรียนรู้วิธีการทำงานของคอมพิวเตอร์ ออกแบบอัลกอริทึมที่มีประสิทธิภาพ และสำรวจทฤษฎีการคำนวณเพื่อแก้ปัญหาในโลกจริง
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
การประเมินมูลค่าธุรกิจเบื้องต้น
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 174 รีวิว
เรียนรู้การประเมินมูลค่าธุรกิจด้วยการประยุกต์ใช้จริงและกรณีศึกษา โดยใช้กระแสเงินสดคิดลด (DCF)
การเงินประยุกต์
คอร์ส
ความน่าจะเป็นขั้นสูง: ความไม่แน่นอนในข้อมูล
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.8+
- 166 รีวิว
พัฒนาสัญชาตญาณที่ดีขึ้นสำหรับความน่าจะเป็นขั้นสูง การประเมินความเสี่ยง และเทคนิคการจำลอง เพื่อใช้ตัดสินใจทางธุรกิจด้วยข้อมูลอย่างมั่นใจ
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
แนวคิดกระบวนทัศน์การเขียนโปรแกรม
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 145 รีวิว
สำรวจแนวทางการเขียนโปรแกรมหลากหลายรูปแบบ รวมถึงแบบ imperative และ declarative, procedural, functional และ object-oriented programming
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
การรับมือกับ Data Bias
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 238 รีวิว
ปลดล็อกศักยภาพของข้อมูลของคุณด้วยการเรียนรู้วิธีตรวจจับและลดอคติเพื่อการวิเคราะห์ที่แม่นยำและโมเดลที่เชื่อถือได้
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
GDPR ในทางปฏิบัติ: การปฏิบัติตามกฎและค่าปรับ
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 99 รีวิว
เรียนรู้ GDPR ผ่านกรณีศึกษาจริงเกี่ยวกับสิทธิข้อมูล การละเมิดข้อมูล และความท้าทายด้านการปฏิบัติตาม
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
MLOps สำหรับธุรกิจ
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 159 รีวิว
เรียนรู้เกี่ยวกับ MLOps รวมถึงเครื่องมือและแนวปฏิบัติที่จำเป็นสำหรับการทำให้แอปพลิเคชันแมชชีนเลิร์นนิงเป็นอัตโนมัติและขยายขนาดได้
Machine Learning
คอร์ส
AI Safety and Ethics
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 131 รีวิว
Develop the judgment to use AI safely, ethically, and responsibly in your work.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Token Cost Management for Everyone
- Basicระดับทักษะ
- 4.6+
- 170 รีวิว
Understand what drives the cost of every AI conversation, and build habits that get more out of your plan without giving up quality.
ปัญญาประดิษฐ์
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