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
298 คอร์ส

คอร์ส

Case Study: Exploratory Data Analysis in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 48 รีวิว

Use data manipulation and visualization skills to explore the historical voting of the United Nations General Assembly.

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Interactive Maps with leaflet in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 92 รีวิว

Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Categorical Data in the Tidyverse

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 165 รีวิว

Get ready to categorize! In this course, you will work with non-numerical data, such as job titles or survey responses, using the Tidyverse landscape.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Google: Enterprise Agents and Use Cases

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.9+
  • 45 รีวิว

Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.

Cloud

45 min

คอร์ส

Data Transformation in KNIME

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 283 รีวิว

Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.

การเตรียมข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Quantitative Risk Management in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 81 รีวิว

Work with risk-factor return series, study their empirical properties, and make estimates of value-at-risk.

การเงินประยุกต์

5 ชั่วโมง

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

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Python for Spreadsheet Users

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 34 รีวิว

Use your knowledge of common spreadsheet functions and techniques to explore Python!

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Manipulation with data.table in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 21 รีวิว

Master core concepts about data manipulation such as filtering, selecting and calculating groupwise statistics using data.table.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Visualization in KNIME

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 198 รีวิว

Learn to create compelling data visualizations with KNIME, covering charts, components, and dashboards.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Google: Agent Fundamentals

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 22 รีวิว

Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.

Cloud

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Manipulation in KNIME

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 244 รีวิว

Automate data manipulation with KNIME, mastering merging, aggregation, database workflows, and advanced file handling.

การจัดการข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Building Dashboards with shinydashboard

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 74 รีวิว

Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.

การรายงาน

4 ชั่วโมง

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

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Google: Build Agents with Agent Development Kit (ADK)

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 17 รีวิว

Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.

Cloud

1 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 9 รีวิว

Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.

Cloud

3 ชั่วโมง 41 min

คอร์ส

Interactive Data Visualization with plotly in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 80 รีวิว

Learn how to use plotly in R to create interactive data visualizations to enhance your data storytelling.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Python for MATLAB Users

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 29 รีวิว

Transition from MATLAB by learning some fundamental Python concepts, and diving into the NumPy and Matplotlib packages.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Dimensionality Reduction in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 96 รีวิว

Learn dimensionality reduction techniques in R and master feature selection and extraction for your own data and models.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Conditional Formatting in Google Sheets

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 97 รีวิว

Learn how to use conditional formatting with your data through built-in options and by creating custom formulas.

การจัดการข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Working with DeepSeek in Python

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 98 รีวิว

Discover what all of the DeepSeek hype was really about! Build applications using DeepSeeks R1 and V3 models.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

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

2 ชั่วโมง

คอร์ส

R For SAS Users

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 27 รีวิว

Learn how to translate your SAS knowledge into R and analyze data using this free and powerful software language.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 7 รีวิว

Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.

Cloud

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Bond Valuation and Analysis in Python

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 67 รีวิว

Learn how bonds work and how to price them and assess some of their risks using the numpy and numpy-financial packages.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Select a Google Cloud Database for Your Applications

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 14 รีวิว

In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.

Cloud

2 ชั่วโมง 30 min

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