คอร์ส
ทำความเข้าใจสถาปัตยกรรมข้อมูลสมัยใหม่
- ระดับกลางระดับทักษะ
- 4.7+
- 1,166 รีวิว
ค้นพบองค์ประกอบสำคัญของสถาปัตยกรรมข้อมูลสมัยใหม่ ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูลและการให้บริการ ไปจนถึงการกำกับดูแลและการประสานงาน
วิศวกรรมข้อมูล
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
ค้นพบองค์ประกอบสำคัญของสถาปัตยกรรมข้อมูลสมัยใหม่ ตั้งแต่การนำเข้าข้อมูลและการให้บริการ ไปจนถึงการกำกับดูแลและการประสานงาน
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เพื่อทำความเข้าใจกรณีการใช้งานหลักของ Fabric คุณจะได้สำรวจเครื่องมือต่างๆ ในประสบการณ์ Fabric ทั้งเจ็ด
อื่น
คอร์ส
สร้างโค้ดพร้อมใช้งานจริงด้วย Cursor เรียนรู้ AI prompts, refactoring, testing และ advanced workflows.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
สำรวจเทคนิคล่าสุดสำหรับการรัน Llama LLM ในเครื่องและผสานเข้ากับสแต็กของคุณ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เชี่ยวชาญการทดสอบ Python: เรียนรู้วิธีการ สร้างการตรวจสอบ และทำให้โค้ดปราศจากข้อผิดพลาดด้วย pytest และ unittest
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เชี่ยวชาญฟีเจอร์ขั้นสูงของ Git เพื่อปรับเวิร์กโฟลว์ data science และ engineering ให้คล่องขึ้น ตั้งแต่การ merge ซับซ้อนไปจนถึงการ optimize โปรเจกต์ขนาดใหญ่
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
สำรวจกลยุทธ์การสร้างรายได้จาก AI และข้อมูล สร้างโครงสร้างพื้นฐานที่มีจริยธรรม และปรับผลิตภัณฑ์ให้สอดคล้องกับเป้าหมายธุรกิจ
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานของโครงข่ายประสาทเทียมและวิธีสร้างโมเดล deep learning ด้วย Keras 2.0 ใน Python
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้ทฤษฎีเบื้องหลังการจัดการข้อมูลอย่างรับผิดชอบสำหรับโปรเจกต์ AI ใดๆ ตั้งแต่ต้นจนจบและต่อเนื่องไปอีก
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
สร้างงานนำเสนอ PowerPoint ด้วย Microsoft Copilot เปลี่ยนเอกสารเป็นสไลด์ สร้างภาพประกอบ และบันทึกสำหรับผู้บรรยาย
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีใช้เครื่องมือ GPT อย่างรับผิดชอบและมั่นใจ ค้นพบวิธีการทำงานของเครื่องมือเหล่านี้และเทคนิคสำหรับการเขียนพรอมต์และประเมินผลลัพธ์
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีจัดการและแสดงผลข้อมูลเชิงหมวดหมู่ด้วย pandas และ seaborn
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้แนวคิดหลักของการเขียนโปรแกรมเชิงวัตถุ ตั้งแต่คลาสและอ็อบเจ็กต์พื้นฐาน ไปจนถึงหัวข้อขั้นสูงอย่างการสืบทอดและพหุสัณฐาน
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เชี่ยวชาญ Power Pivot ใน Excel เพื่อช่วยนำเข้าข้อมูล สร้างความสัมพันธ์ และใช้ DAX สร้างแดชบอร์ดแบบไดนามิกเพื่อค้นพบอินไซต์ที่นำไปใช้ได้จริง
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้พื้นฐานการทำงานกับ big data ด้วย PySpark
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การดึงข้อมูลจากรูปแบบไฟล์และระบบที่ใช้กันทั่วไป เช่น ไฟล์ CSV, สเปรดชีต, JSON, ฐานข้อมูล SQL และ API
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
หลักสูตรนี้เจาะลึกโครงสร้างหลักของ Azure โดยครอบคลุมหัวข้ออย่างคอนเทนเนอร์ เครื่องเสมือน และอื่นๆ อีกมากมาย
Cloud
คอร์ส
เรียนรู้การดึงและแยกวิเคราะห์ข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตด้วยไลบรารี Python scrapy
การเตรียมข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การใช้ Google Sheets เพื่อทำความสะอาด วิเคราะห์ และดึงอินไซต์จากข้อมูล เรียนรู้การจัดเรียง กรอง และใช้ VLOOKUP เพื่อรวมข้อมูล
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
สำรวจ Databricks Lakehouse — ตั้งแต่สถาปัตยกรรม medallion และคลัสเตอร์ ไปจนถึง governance, การแชร์ และการ deploy.
วิศวกรรมข้อมูล
คอร์ส
Data storytelling is a high-demand skill that elevates analytics. Learn narrative building and visualizations in this course with a college major dataset!
ความรู้ด้านข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างคลาสและใช้ inheritance กับ polymorphism เพื่อใช้ซ้ำและเพิ่มประสิทธิภาพโค้ดอย่างรวดเร็ว
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เข้าใจบทบาทและความจริงในโลกจริงของ Explainable Artificial Intelligence (XAI) ด้วยคอร์สสำหรับผู้เริ่มต้นนี้
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เข้าใจพื้นฐานของ Machine Learning และวิธีนำไปใช้ในโลกธุรกิจ
Machine Learning
คอร์ส
เชี่ยวชาญแนวคิดหลักของการจัดการข้อมูล ตั้งแต่ขั้นตอนวงจรชีวิตไปจนถึงความปลอดภัยและธรรมาภิบาล
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีทำการวิเคราะห์ทางการเงินใน Power BI หรือประยุกต์ใช้ทักษะทางการเงินที่มีอยู่กับการแสดงข้อมูลด้วยภาพใน Power BI
การเงินประยุกต์
คอร์ส
จัดการ AI Act ของคุณให้พร้อม! เข้าใจภาระผูกพัน ความเสี่ยง และข้อกำหนดของ EU AI Act
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เริ่มต้นใช้งาน Sigma! เรียนรู้วิธีสร้างและปรับแต่งแดชบอร์ดแบบโต้ตอบที่เรียบง่ายสำหรับการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์
การจัดการข้อมูล
data science เป็นสาขาความเชี่ยวชาญที่มุ่งเน้นการรับข้อมูลจากข้อมูล โดยใช้ทักษะการเขียนโปรแกรม วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และอื่น ๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง
คุณจะต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรมเช่น Python หรือ R และฝึกฝนหลักการของคณิตศาสตร์และสถิติ ความรู้เกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือ data science ก็จำเป็นเช่นกัน มีหลายวิธีในการเรียน data science นอกจากการศึกษาแบบเป็นทางการ เช่น ปริญญาหรือการเรียนในมหาวิทยาลัย ยังมีแหล่งข้อมูลอื่น ๆ อีกมากมายที่ช่วยให้คุณเรียนในจังหวะของตัวเอง ทั้งคอร์สออนไลน์ บทช่วยสอน หนังสือ วิดีโอ และอื่น ๆ
นอกจากความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมในภาษาเช่น Python, R และ SQL วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการความสามารถในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความรู้ด้าน data visualization การจัดการข้อมูล และการจัดการฐานข้อมูล ทักษะด้าน machine learning และ deep learning ก็อาจเป็นประโยชน์เช่นกัน
ในแง่วิชาชีพ เกือบทุกอุตสาหกรรมสามารถใช้ data science ได้ในระดับหนึ่ง องค์กรด้านสุขภาพใช้ data science เพื่อตรวจจับและรักษาโรค ในขณะที่บริษัทการเงินใช้เพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง ทุกประเภทอุตสาหกรรมใช้ data science สำหรับการตลาด เช่น การสร้างระบบแนะนำและการวิเคราะห์การสูญเสียลูกค้า
ใช่ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่เติบโตเร็วที่สุดทั้งในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก และยังเป็นหนึ่งในอาชีพที่มีรายได้สูงที่สุดอีกด้วย จากข้อมูลของ Payscale นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์มีรายได้เฉลี่ย $97,609 และได้รับคะแนนความพึงพอใจสี่ดาวจากห้าดาวในสหรัฐอเมริกา
มีสิ่งสองสามอย่างที่ต้องพิจารณา ประการแรก ปริญญาด้าน data science อาจมีการแข่งขันสูงในการเข้าเรียน มักต้องการเกรดที่ดีอย่างสม่ำเสมอ ในทำนองเดียวกัน ทักษะหลายอย่างที่จำเป็นสำหรับ data science ต้องการการศึกษาและความอดทนมาก อาจใช้เวลาหลายเดือนเพื่อฝึกฝนพื้นฐานที่จำเป็นทั้งหมด รวมถึงประสบการณ์ปฏิบัติจริงมากมายเพื่อให้ได้ตำแหน่งระดับเริ่มต้น
ใช่ คุณจะต้องมีประสบการณ์เขียนโค้ดในภาษาต่างๆ เช่น Python, R, SQL, Java และ C/C++ อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก Python มีไวยากรณ์ที่ค่อนข้างเรียบง่าย จึงมักเป็นตัวเลือกแรกสำหรับผู้เริ่มต้น
สำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์การเขียนโค้ดและ/หรือพื้นฐานคณิตศาสตร์มาก่อน โดยทั่วไปอาจต้องใช้เวลาศึกษาอย่างเข้มข้น 7 ถึง 12 เดือนเพื่อให้ถึงระดับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมือใหม่ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้คือการเรียนรู้เพียงแค่ทฤษฎีของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจยังไม่เพียงพอที่จะทำให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แท้จริง
เมื่อเชี่ยวชาญพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว คุณสามารถเจาะลึกในสาขาที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น machine learning, ปัญญาประดิษฐ์, การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่, business analytics, data mining และอื่นๆ อีกมากมาย
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา