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

Machine Learning for Marketing in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 168 รีวิว

From customer lifetime value, predicting churn to segmentation - learn and implement Machine Learning use cases for Marketing in Python.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Building Recommendation Engines in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 142 รีวิว

Learn to build recommendation engines in Python using machine learning techniques.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Working with the OpenAI Responses API

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 60 รีวิว

Build smart, interactive, and reliable AI applications easier than ever before with the OpenAI Responses API and GPT-5.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Marketing Analytics in Tableau

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 85 รีวิว

Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.

การเตรียมข้อมูล

6 ชั่วโมง

คอร์ส

Analyzing IoT Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 102 รีวิว

Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Importing Data in Java

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 55 รีวิว

Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 21 รีวิว

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.

Cloud

4 ชั่วโมง 45 min

คอร์ส

Importing and Managing Financial Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 103 รีวิว

Learn how to access financial data from local files as well as from internet sources.

การเงินประยุกต์

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Credit Risk Modeling in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 83 รีวิว

Apply statistical modeling in a real-life setting using logistic regression and decision trees to model credit risk.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Sentiment Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 95 รีวิว

Learn sentiment analysis by identifying positive and negative language, specific emotional intent and making compelling visualizations.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Analyzing Social Media Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 32 รีวิว

In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Python for R Users

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 78 รีวิว

This course is for R users who want to get up to speed with Python!

การพัฒนาซอฟต์แวร์

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Fraud Detection in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 36 รีวิว

Learn to detect fraud with analytics in R.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

AI for Data Analysts

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 13 รีวิว

Use AI across every stage of your data analysis. Write sharper prompts, audit data quality, find insights worth chasing, and ship work you can trust.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

End-to-End RAG with Weaviate

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 16 รีวิว

Master RAG with Weaviate! Embed text and images for retrieval, and experiment with vector, BM25, and hybrid search.

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Visualizing Geospatial Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 86 รีวิว

Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.

การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Machine Learning in the Tidyverse

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 108 รีวิว

Leverage tidyr and purrr packages in the tidyverse to generate, explore, and evaluate machine learning models.

Machine Learning

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Building AI Agents with Haystack

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 39 รีวิว

Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.

ปัญญาประดิษฐ์

1 ชั่วโมง 30 min

คอร์ส

Market Basket Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 84 รีวิว

Explore association rules in market basket analysis with R by analyzing retail data and creating movie recommendations.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Error and Uncertainty in Google Sheets

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 138 รีวิว

Learn to distinguish real differences from random noise, and explore psychological crutches we use that interfere with our rational decision making.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Develop Azure Event-based and Message-based Solutions

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 59 รีวิว

Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.

Cloud

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Cleaning Data in Java

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 60 รีวิว

Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.

การนำเข้าและทำความสะอาดข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Nonlinear Modeling with Generalized Additive Models (GAMs) in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 62 รีวิว

GAMs model relationships in data as nonlinear functions that are highly adaptable to different types of data science problems.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Monitor and Troubleshoot Azure Solutions

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 64 รีวิว

Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.

Cloud

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Text-to-Query Agents with MongoDB and LangGraph

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 33 รีวิว

Discover how to talk to your data using text-to-query AI agents with MongoDB and LangGraph.

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: Financial Analysis in KNIME

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 115 รีวิว

Apply financial analysis in KNIME with real-world data, enhancing data preparation and workflow skills.

การเงินประยุกต์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Time Series Analysis in PostgreSQL

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 92 รีวิว

Learn how to use PostgreSQL to handle time series analysis effectively and apply these techniques to real-world data.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Statistical Simulation in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 28 รีวิว

Learn to solve increasingly complex problems using simulations to generate and analyze data.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Text Mining with Bag-of-Words in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 137 รีวิว

Learn the bag of words technique for text mining with R.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Analyzing Police Activity with pandas

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 25 รีวิว

Explore the Stanford Open Policing Project dataset and analyze the impact of gender on police behavior using pandas.

การจัดการข้อมูล

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