คอร์ส
Understanding Digital Transformation
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 541 รีวิว
Dive into the world of digital transformation and equip yourself to be an agent of change in a rapidly evolving digital landscape.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์สด้าน Data, AI และ Cloud
เชี่ยวชาญทักษะที่สำคัญดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
- เรียนในจังหวะของตัวเอง
- รับประสบการณ์ปฏิบัติจริง
- เรียนบทสั้น ๆ ขนาดพอดีคำจนครบ
สร้างบัญชีฟรีของคุณ
ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติมหรือ
เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับ ข้อกำหนดการใช้งาน ของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัว ของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บในสหรัฐอเมริกา
77 คอร์ส
คอร์ส
Introduction to GCP
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 336 รีวิว
Get to know the Google Cloud Platform (GCP) with this course on storage, data handling, and business modernization using GCP.
Cloud
คอร์ส
Fully Automated MLOps
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 322 รีวิว
Learn about MLOps architecture, CI/CD/CM/CT techniques, and automation patterns to deploy ML systems that can deliver value over time.
Machine Learning
คอร์ส
Demystifying Decision Science
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 265 รีวิว
Solidify your decision science skills by designing data-informed frameworks and implementing efficient solutions.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Streaming Concepts
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 478 รีวิว
Learn about the difference between batching and streaming, scaling streaming systems, and real-world applications.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Corporate Finance Fundamentals
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 219 รีวิว
Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Conquering Data Bias
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 217 รีวิว
Unlock your datas potential by learning to detect and mitigate bias for precise analysis and reliable models.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Data Strategy
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 1,734 รีวิว
Master strategic data management for business excellence.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
Data Fluency
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 273 รีวิว
Master data fluency! Learn skills for individuals and organizations, understand behaviors, and build a data-fluent culture.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Decoding Decision Modeling
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 170 รีวิว
Elevate decision-making skills with Decision Models, analysis methods, risk management, and optimization techniques.
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
Concepts in Computer Science
- Basicระดับทักษะ
- 4.7+
- 166 รีวิว
Learn how computers work, design efficient algorithms, and explore computational theory to solve real-world problems.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
Introduction to Business Valuation
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 157 รีวิว
Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Advanced Probability: Uncertainty in Data
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.8+
- 147 รีวิว
Develop a better intuition for advanced probability, risk assessment, and simulation techniques to make data-driven business decisions with confidence.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
AI for Data Analysts
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.8+
- 13 รีวิว
Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Programming Paradigm Concepts
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 131 รีวิว
Explore a range of programming paradigms, including imperative and declarative, procedural, functional, and object-oriented programming.
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
MLOps for Business
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 138 รีวิว
Learn about MLOps, including the tools and practices needed for automating and scaling machine learning applications.
Machine Learning
คอร์ส
GDPR in Practice: Compliance and Fines
- Basicระดับทักษะ
- 4.8+
- 90 รีวิว
Explore GDPR through real-world cases on data rights, breaches, and compliance challenges.
การจัดการข้อมูล
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