ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

คอร์สด้าน Data, AI และ Cloud

เชี่ยวชาญทักษะที่สำคัญ

ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ

  • เรียนในจังหวะของตัวเอง
  • รับประสบการณ์ปฏิบัติจริง
  • เรียนบทสั้น ๆ ขนาดพอดีคำจนครบ

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

ดำเนินการต่อด้วย Googleแสดงตัวเลือกเพิ่มเติม

หรือ


การดำเนินการต่อหมายความว่าคุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งาน และนโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา รวมถึงการจัดเก็บข้อมูลของคุณในสหรัฐอเมริกา
179 คอร์ส

คอร์ส

การตรวจจับความผิดปกติใน Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 183 รีวิว

ตรวจจับความผิดปกติในการวิเคราะห์ข้อมูลของคุณและขยายชุดเครื่องมือสถิติ Python ของคุณในคอร์ส 4 ชั่วโมงนี้

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การสร้าง Agentic Workflows ด้วย LlamaIndex

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 74 รีวิว

สร้างเวิร์กโฟลว์ AI แบบ agentic ที่วางแผน ค้นหา จดจำ และทำงานร่วมกันได้ ด้วย LlamaIndex

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Python สำหรับผู้ใช้สเปรดชีต

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 36 รีวิว

ใช้ความรู้เกี่ยวกับฟังก์ชันและเทคนิคสเปรดชีตทั่วไปเพื่อสำรวจ Python!

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Linear Modeling in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 229 รีวิว

สำรวจแนวคิดและการใช้งานของโมเดลเชิงเส้นด้วย Python และสร้างโมเดลเพื่ออธิบาย ทำนาย และดึงอินไซต์จากรูปแบบข้อมูล

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Spoken Language Processing ด้วย Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 292 รีวิว

เรียนรู้วิธีโหลด แปลง และถอดเสียงจากไฟล์เสียงดิบใน Python

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Amazon Bedrock เบื้องต้น

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 135 รีวิว

เรียนรู้การใช้ Amazon Bedrock เพื่อเข้าถึง foundation AI models และสร้างสรรค์ด้วย AI โดยไม่ต้องจัดการโครงสร้างพื้นฐานที่ซับซ้อน

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

ฝึกตอบคำถามสัมภาษณ์ Machine Learning ด้วย Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 109 รีวิว

ฝึกตอบคำถามสัมภาษณ์ Python machine learning เพื่อเพิ่มความรู้และเตรียมพร้อมสำหรับการสัมภาษณ์ครั้งต่อไป

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Statistical Thinking in Python (ตอนที่ 2)

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 264 รีวิว

เรียนรู้การทำ 2 งานสำคัญในสถิติอนุมาน: การประมาณค่าพารามิเตอร์และการทดสอบสมมติฐาน

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Ensemble Methods ใน Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 427 รีวิว

เรียนรู้การสร้างโมเดล machine learning ขั้นสูงและมีประสิทธิภาพใน Python ด้วยเทคนิค ensemble เช่น bagging, boosting และ stacking

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การสร้างโมเดลภาพด้วย Keras

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 93 รีวิว

เรียนรู้การวิเคราะห์ภาพด้วย Keras และ Python โดยสร้าง ฝึก และประเมินโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การแสดงภาพข้อมูล Time Series ด้วย Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 100 รีวิว

แสดงภาพฤดูกาล แนวโน้ม และรูปแบบอื่นๆ ในข้อมูลอนุกรมเวลาของคุณ

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning สำหรับการตลาดด้วย Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 180 รีวิว

ตั้งแต่ customer lifetime value, การคาดการณ์ churn ไปจนถึง segmentation - เรียนรู้และนำ use cases ของ Machine Learning สำหรับ Marketing ไปใช้ใน Python

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

พื้นฐานความน่าจะเป็นด้วย Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 210 รีวิว

เรียนรู้แนวคิดพื้นฐานของความน่าจะเป็น เช่น ตัวแปรสุ่ม ค่าเฉลี่ยและความแปรปรวน การแจกแจงความน่าจะเป็น และความน่าจะเป็นแบบมีเงื่อนไข

ความน่าจะเป็นและสถิติ

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Marketing Analytics: การพยากรณ์การเลิกใช้บริการของลูกค้าด้วย Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 180 รีวิว

เรียนรู้วิธีใช้ Python เพื่อวิเคราะห์การเลิกใช้บริการของลูกค้าและสร้างโมเดลเพื่อคาดการณ์มัน

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การจัดการข้อมูลที่หายไปใน Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 192 รีวิว

เรียนรู้วิธีระบุ วิเคราะห์ ลบ และเติมข้อมูลที่ขาดหายด้วย Python

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การวิเคราะห์งบการเงินด้วย Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 117 รีวิว

เรียนรู้การวิเคราะห์งบการเงินด้วย Python คำนวณอัตราส่วน ประเมินสุขภาพทางการเงิน จัดการค่าที่หายไป และนำเสนอการวิเคราะห์ของคุณ

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Python สำหรับผู้ใช้ R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 86 รีวิว

คอร์สนี้สำหรับผู้ใช้ R ที่อยากเรียนรู้ Python ให้ทันใช้งาน!

การพัฒนาซอฟต์แวร์

5 ชั่วโมง

คอร์ส

การวิเคราะห์เครือข่ายระดับกลางใน Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 89 รีวิว

วิเคราะห์กราฟอนุกรมเวลา ใช้กราฟสองส่วน และพัฒนาทักษะเพื่อรับมือปัญหาขั้นสูงใน network analytics

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การจำลองเหตุการณ์แบบไม่ต่อเนื่องด้วย Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 80 รีวิว

ค้นพบพลังของการจำลองเหตุการณ์ไม่ต่อเนื่องในการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการทางธุรกิจของคุณ เรียนรู้การพัฒนา digital twins ด้วยแพ็กเกจ SimPy ของ Python

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

พื้นฐานการอนุมานทางสถิติด้วย Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 231 รีวิว

ฝึกลงมือทำการสรุปผลอย่างแม่นยำจากข้อมูลในคอร์ส 4 ชั่วโมงนี้เกี่ยวกับการอนุมานทางสถิติใน Python

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การพยากรณ์ทางการเงินด้วย Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 96 รีวิว

ก้าวสู่บทบาท CFO และเรียนรู้วิธีให้คำแนะนำคณะกรรมการบริหารเกี่ยวกับตัวชี้วัดสำคัญ พร้อมสร้างประมาณการทางการเงิน

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การจำลองทางสถิติด้วย Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 30 รีวิว

เรียนรู้การแก้ปัญหาที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ โดยใช้การจำลองเพื่อสร้างและวิเคราะห์ข้อมูล

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

GARCH Models ใน Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 203 รีวิว

เรียนรู้เกี่ยวกับโมเดล GARCH วิธีนำไปใช้ และปรับเทียบกับข้อมูลการเงินตั้งแต่หุ้นไปจนถึงอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Designing Forecasting Pipelines for Production

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 73 รีวิว

Learn how to design, automate, and monitor scalable forecasting pipelines in Python.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

End-to-End RAG กับ Weaviate

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 20 รีวิว

เชี่ยวชาญ RAG ด้วย Weaviate! ฝังข้อความและรูปภาพเพื่อการค้นคืน และทดลองใช้การค้นหาแบบเวกเตอร์, BM25 และแบบไฮบริด

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

ฝึกทำข้อสอบสัมภาษณ์สถิติด้วย Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 89 รีวิว

เตรียมพร้อมสำหรับสัมภาษณ์สถิติ ด้วยการทบทวน conditional probabilities, A/B testing, bias-variance tradeoff และหัวข้อสำคัญอื่น ๆ

ความน่าจะเป็นและสถิติ

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

เรียนรู้ได้ทุกที่ด้วยคอร์สบนมือถือและโจทย์เขียนโค้ด 5 นาทีประจำวัน