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

Natural Language Processing with spaCy

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 578 รีวิว

Master the core operations of spaCy and train models for natural language processing. Extract information from unstructured data and match patterns.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Generative AI in Snowflake

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 336 รีวิว

Learn to build AI applications using Snowflake Cortexs built-in LLM functions for text analysis, generation, and multi-step workflows.

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Dimensionality Reduction in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 852 รีวิว

Understand the concept of reducing dimensionality in your data, and master the techniques to do so in Python.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Financial Trading in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 284 รีวิว

Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Portfolio Risk Management in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 313 รีวิว

Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Manipulating Time Series Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 283 รีวิว

Master time series data manipulation in R, including importing, summarizing and subsetting, with zoo, lubridate and xts.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Developing Machine Learning Models for Production

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 442 รีวิว

Shift to an MLOps mindset, enabling you to train, document, maintain, and scale your machine learning models to their fullest potential.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

A/B Testing in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 353 รีวิว

Learn the practical uses of A/B testing in Python to run and analyze experiments. Master p-values, sanity checks, and analysis to guide business decisions.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Modeling with Data in the Tidyverse

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 228 รีวิว

Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

NoSQL Concepts

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 516 รีวิว

In this conceptual course (no coding required), you will learn about the four major NoSQL databases and popular engines.

วิศวกรรมข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Bioconductor in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 112 รีวิว

Learn to use essential Bioconductor packages for bioinformatics using datasets from viruses, fungi, humans, and plants!

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Workflow Automation with n8n

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 41 รีวิว

Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Reporting with R Markdown

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 321 รีวิว

R Markdown is an easy-to-use formatting language for authoring dynamic reports from R code.

การรายงาน

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Linear Algebra for Data Science in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 133 รีวิว

This course is an introduction to linear algebra, one of the most important mathematical topics underpinning data science.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Biomedical Image Analysis in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 233 รีวิว

Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Improving Query Performance in SQL Server

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 396 รีวิว

In this course, students will learn to write queries that are both efficient and easy to read and understand.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Statistical Thinking in Python (Part 1)

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 107 รีวิว

Build the foundation you need to think statistically and to speak the language of your data.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Building Dashboards with Dash and Plotly

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 273 รีวิว

Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Regression with statsmodels in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 556 รีวิว

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

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning for Finance in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 208 รีวิว

Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

User-Oriented Design in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 414 รีวิว

Learn how to design Power BI visualizations and reports with users in mind.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Foundations of Inference in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 50 รีวิว

Learn how to draw conclusions about a population from a sample of data via a process known as statistical inference.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Data Visualization with Seaborn

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 427 รีวิว

Use Seaborns sophisticated visualization tools to make beautiful, informative visualizations with ease.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Monitoring Machine Learning Concepts

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 455 รีวิว

Learn about the challenges of monitoring machine learning models in production, including data and concept drift, and methods to address model degradation.

Machine Learning

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Types and Functions in Snowflake

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 477 รีวิว

Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.

การจัดการข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Fraud Detection in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 189 รีวิว

Learn how to detect fraud using Python.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Generalized Linear Models in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 190 รีวิว

The Generalized Linear Model course expands your regression toolbox to include logistic and Poisson regression.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Unsupervised Learning in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 100 รีวิว

This course provides an intro to clustering and dimensionality reduction in R from a machine learning perspective.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Working with Geospatial Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 272 รีวิว

This course will show you how to integrate spatial data into your Python Data Science workflow.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Writing Functions and Stored Procedures in SQL Server

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 348 รีวิว

Master SQL Server programming by learning to create, update, and execute functions and stored procedures.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

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