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

Experimental Design in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 324 รีวิว

In this course youll learn about basic experimental design, a crucial part of any data analysis.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Building Web Applications with Shiny in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 214 รีวิว

Shiny is an R package that makes it easy to build interactive web apps directly in R, allowing your team to explore your data as dashboards or visualizations.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Foundations of Probability in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 201 รีวิว

Learn fundamental probability concepts like random variables, mean and variance, probability distributions, and conditional probabilities.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Statistical Techniques in Tableau

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 634 รีวิว

Take your reporting skills to the next level with Tableau’s built-in statistical functions.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Cleaning Data in PostgreSQL Databases

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 444 รีวิว

Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to TensorFlow in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 53 รีวิว

Learn the fundamentals of neural networks and how to build deep learning models using TensorFlow.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Optimization in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 184 รีวิว

Learn to solve real-world optimization problems using Pythons SciPy and PuLP, covering everything from basic to constrained and complex optimization.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Text Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 62 รีวิว

Analyze text data in R using the tidy framework.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Supervised Learning in R: Regression

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 98 รีวิว

In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Importing Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 268 รีวิว

Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Window Functions in Snowflake

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 473 รีวิว

Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.

การจัดการข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: Net Revenue Management in Excel

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 219 รีวิว

You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Cluster Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 69 รีวิว

Develop a strong intuition for how hierarchical and k-means clustering work and learn how to apply them to extract insights from your data.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Foundations of PySpark

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 601 รีวิว

Learn to implement distributed data management and machine learning in Spark using the PySpark package.

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning with caret in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 42 รีวิว

This course teaches the big ideas in machine learning like how to build and evaluate predictive models.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Visualizing Time Series Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 175 รีวิว

Learn how to visualize time series in R, then practice with a stock-picking case study.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

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

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Improving Query Performance in PostgreSQL

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 405 รีวิว

Learn how to structure your PostgreSQL queries to run in a fraction of the time.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

RNA-Seq with Bioconductor in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 138 รีวิว

Use RNA-Seq differential expression analysis to identify genes likely to be important for different diseases or conditions.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to AWS Boto in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 206 รีวิว

Learn about AWS Boto and harnessing cloud technology to optimize your data workflow.

Cloud

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Visualizing Time Series Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 94 รีวิว

Visualize seasonality, trends and other patterns in your time series data.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Multi-Modal Systems with the OpenAI API

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 436 รีวิว

Create multi-modal systems using OpenAIs text and audio models, including an end-to-end customer support chatbot!

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: Analyzing Healthcare Data in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 267 รีวิว

Practice Power BI with our healthcare case study. Analyze data, uncover efficiency insights, and build a dashboard.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Data Quality with Great Expectations

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 369 รีวิว

Ensure high data quality in data science and data engineering workflows with Pythons Great Expectations library.

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Improving Your Data Visualizations in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 286 รีวิว

Learn to construct compelling and attractive visualizations that help communicate results efficiently and effectively.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Data Versioning with DVC

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 377 รีวิว

Explore Data Version Control for ML data management. Master setup, automate pipelines, and evaluate models seamlessly.

Machine Learning

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Processing in Shell

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 488 รีวิว

Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Dealing with Missing Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 178 รีวิว

Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Market Basket Analysis in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 259 รีวิว

Explore association rules in market basket analysis with Python by bookstore data and creating movie recommendations.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Visualizing Geospatial Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 333 รีวิว

Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

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