ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

หลักสูตรด้านข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ และคลาวด์

ฝึกฝนทักษะที่สำคัญ

ติดตามวิดีโอสั้นๆ ที่นำเสนอโดยผู้เชี่ยวชาญ จากนั้นฝึกฝนสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดแบบโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ

  • เรียนรู้ตามจังหวะของคุณเอง
  • รับประสบการณ์จริง
  • บทเรียนขนาดพอดีคำที่สมบูรณ์

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา
79 Courses

Courses

Data Structures and Algorithms in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 3.4K

Explore data structures such as linked lists, stacks, queues, hash tables, and graphs; and search and sort algorithms!

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Apache Airflow in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 2.8K

Learn how to implement and schedule data engineering workflows.

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Big Data Fundamentals with PySpark

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 2K

Learn the fundamentals of working with big data with PySpark.

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Object-Oriented Programming in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 2K

Dive in and learn how to create classes and leverage inheritance and polymorphism to reuse and optimize code.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

Courses

Deep Learning for Images with PyTorch

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 1.7K

Apply PyTorch to images and use deep learning models for object detection with bounding boxes and image segmentation generation.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

Courses

Advanced Git

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 1.6K

Master Git’s advanced features to streamline data science and engineering workflows, from complex merging to large-scale project optimization.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

3 ชั่วโมง

Courses

Multi-Agent Systems with LangGraph

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 1.6K

Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Testing in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 1.4K

Master Python testing: Learn methods, create checks, and ensure error-free code with pytest and unittest.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

Courses

Transformer Models with PyTorch

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 1.3K

What makes LLMs tick? Discover how transformers revolutionized text modeling and kickstarted the generative AI boom.

ปัญญาประดิษฐ์

2 ชั่วโมง

Courses

Intermediate dbt

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 1.3K

Take your dbt skills to the next level with this hands-on course designed for data engineers and analytics professionals.

วิศวกรรมข้อมูล

2 ชั่วโมง

Courses

Introduction to MLflow

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 1.2K

Learn how to use MLflow to simplify the complexities of building machine learning applications. Explore MLflow tracking, projects, models, and model registry.

การเรียนรู้ของเครื่อง

4 ชั่วโมง

Courses

Reinforcement Learning with Gymnasium in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 1.1K

Start your reinforcement learning journey! Learn how agents can learn to solve environments through interactions.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

Courses

Deep Learning for Text with PyTorch

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 1.1K

Discover the exciting world of Deep Learning for Text with PyTorch and unlock new possibilities in natural language processing and text generation.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

Courses

Machine Learning with PySpark

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 938

Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.

การเรียนรู้ของเครื่อง

4 ชั่วโมง

Courses

Machine Learning for Time Series Data in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 893

This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.

การเรียนรู้ของเครื่อง

4 ชั่วโมง

Courses

Cleaning Data with PySpark

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 867

Learn how to clean data with Apache Spark in Python.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Deploying AI into Production with FastAPI

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 862

Learn how to use FastAPI to develop APIs that support AI models, built to meet real-world demands.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

Courses

MLOps Deployment and Life Cycling

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 844

In this course, you’ll explore the modern MLOps framework, exploring the lifecycle and deployment of machine learning models.

การเรียนรู้ของเครื่อง

4 ชั่วโมง

Courses

Intermediate Object-Oriented Programming in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 823

Build your OOP skills with descriptors, multilevel inheritance, and abstract base classes!

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

Courses

Image Modeling with Keras

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 775

Learn to conduct image analysis using Keras with Python by constructing, training, and evaluating convolutional neural networks.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

Courses

Calculations in Tableau

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 775

In this interactive course, you’ll learn how to use functions for your Tableau calculations and when you should use them!

การแสดงภาพข้อมูล

6 ชั่วโมง

Courses

CI/CD for Machine Learning

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 700

Elevate your Machine Learning Development with CI/CD using GitHub Actions and Data Version Control

การเรียนรู้ของเครื่อง

5 ชั่วโมง

Courses

Case Study: Building E-Commerce Data Models with dbt

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 685

Learn how to transform raw data into clean, reliable models with dbt through hands-on, real-world exercises.

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Feature Engineering for NLP in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 579

Learn techniques to extract useful information from text and process them into a format suitable for machine learning.

การเรียนรู้ของเครื่อง

4 ชั่วโมง

Courses

AI Agents with Hugging Face smolagents

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 569

Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

Courses

Practicing Coding Interview Questions in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 533

Prepare for your next coding interviews in Python.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

Courses

Quantitative Risk Management in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 532

Learn about risk management, value at risk and more applied to the 2008 financial crisis using Python.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

Courses

Deep Reinforcement Learning in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 493

Learn and use powerful Deep Reinforcement Learning algorithms, including refinement and optimization techniques.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

Courses

Ensemble Methods in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 482

Learn how to build advanced and effective machine learning models in Python using ensemble techniques such as bagging, boosting, and stacking.

การเรียนรู้ของเครื่อง

4 ชั่วโมง

Courses

ARIMA Models in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 470

Learn about ARIMA models in Python and become an expert in time series analysis.

การเรียนรู้ของเครื่อง

4 ชั่วโมง

FAQs

วิทยาศาสตร์ข้อมูลคืออะไร?

วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นสาขาความเชี่ยวชาญที่มุ่งเน้นการดึงข้อมูลจากข้อมูล โดยใช้ทักษะการเขียนโปรแกรม วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และอื่นๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจะวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปสู่การปฏิบัติได้

ฉันจะเรียนรู้ด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อย่างไร?

คุณจะต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรม เช่น Python หรือ R และเชี่ยวชาญหลักการทางคณิตศาสตร์และสถิติ ความรู้เกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือวิทยาศาสตร์ข้อมูลก็มีความสำคัญเช่นกัน มีหลายวิธีในการเรียนรู้วิทยาศาสตร์ข้อมูล นอกเหนือจากวิธีการศึกษาอย่างเป็นทางการ เช่น ปริญญาหรือการเรียนในมหาวิทยาลัยแล้ว ยังมีแหล่งข้อมูลอื่นๆ อีกมากมายที่จะช่วยให้คุณเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง นอกเหนือจากหลักสูตรออนไลน์และบทเรียนต่างๆ แล้ว ยังมีหนังสือ วิดีโอ และอื่นๆ อีกมากมาย

ทักษะใดบ้างที่จำเป็นสำหรับงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล?

นอกจากความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการทักษะการเขียนโปรแกรมในภาษาต่างๆ เช่น Python, R และ SQL นอกจากนี้ วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการความสามารถในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความรู้ด้านการแสดงภาพข้อมูล การจัดการข้อมูล และการจัดการฐานข้อมูล ทักษะด้านการเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึกก็อาจเป็นประโยชน์เช่นกัน

ฉันสามารถใช้ศาสตร์แห่งข้อมูลเพื่ออะไรได้บ้าง?

ในเชิงวิชาชีพ แทบทุกอุตสาหกรรมสามารถนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้ได้ในระดับหนึ่ง องค์กรด้านการดูแลสุขภาพใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลในการตรวจจับและรักษาโรค ในขณะที่บริษัททางการเงินใช้เพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง อุตสาหกรรมทุกประเภทใช้วิทยาศาสตร์ข้อมูลเพื่อการตลาด เช่น การสร้างระบบแนะนำสินค้าและการวิเคราะห์การเลิกใช้บริการของลูกค้า

การทำงานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นอาชีพที่ดีหรือไม่?

ใช่แล้ว วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่เติบโตเร็วที่สุดในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก และยังเป็นหนึ่งในอาชีพที่ได้รับค่าตอบแทนสูงที่สุดอีกด้วย จากข้อมูลของ Payscale นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์ได้รับเงินเดือนเฉลี่ย 97,609 ดอลลาร์ และมีคะแนนความพึงพอใจสี่ดาวจากห้าดาวในสหรัฐอเมริกา

การเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นยากไหม?

มีหลายสิ่งที่ควรพิจารณา ประการแรก การเข้าเรียนในหลักสูตรวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นมีการแข่งขันสูง มักต้องการเกรดเฉลี่ยสูงอย่างสม่ำเสมอ ในทำนองเดียวกัน ทักษะหลายอย่างที่จำเป็นสำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลนั้นต้องใช้การศึกษาและความอดทนอย่างมาก อาจต้องใช้เวลาหลายเดือนในการเรียนรู้พื้นฐานที่จำเป็นทั้งหมด รวมถึงประสบการณ์ภาคปฏิบัติมากมายเพื่อที่จะได้งานในระดับเริ่มต้น

การวิเคราะห์ข้อมูลจำเป็นต้องใช้การเขียนโค้ดหรือไม่?

ใช่ คุณจะต้องมีประสบการณ์การเขียนโค้ดในภาษาต่างๆ เช่น Python, R, SQL, Java และ C/C++ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากไวยากรณ์ที่ค่อนข้างง่าย ภาษาโปรแกรม Python จึงมักเป็นตัวเลือกที่ได้รับความนิยมในหมู่ผู้เริ่มต้น

ต้องใช้เวลานานแค่ไหนถึงจะกลายเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล?

สำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์ด้านการเขียนโค้ดและ/หรือพื้นฐานทางคณิตศาสตร์มาก่อน โดยทั่วไปแล้วอาจต้องใช้เวลาเรียนอย่างเข้มข้น 7 ถึง 12 เดือนจึงจะอยู่ในระดับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลระดับเริ่มต้นได้ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ควรจำไว้คือ การเรียนรู้เพียงพื้นฐานทางทฤษฎีของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจไม่ทำให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แท้จริงได้

ฉันสามารถศึกษาหัวข้ออะไรได้บ้างในสาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล?

เมื่อคุณเชี่ยวชาญพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว คุณสามารถเลือกที่จะเชี่ยวชาญในด้านต่างๆ ได้มากมาย เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง ปัญญาประดิษฐ์ การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ การวิเคราะห์และข่าวกรองทางธุรกิจ การขุดค้นข้อมูล และอื่นๆ อีกมากมาย

พัฒนาทักษะด้านข้อมูลของคุณด้วย DataCamp for Mobile

พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา