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

Supervised Learning with scikit-learn

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 8,424 รีวิว

Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Claude Models

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 708 รีวิว

Learn how to work with Claude using the Anthropic API to solve real-world tasks and build AI-powered applications.

อื่น

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Statistics in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 7,933 รีวิว

Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data using Python.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Exploratory Data Analysis in SQL

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 4,520 รีวิว

Learn how to explore whats available in a database: the tables, relationships between them, and data stored in them.

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

การรวมข้อมูลด้วย pandas

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 8,750 รีวิว

เรียนรู้การรวมข้อมูลจากหลายตารางด้วยการเชื่อมข้อมูลโดยใช้ pandas

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Deep Learning with PyTorch

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 4,389 รีวิว

Learn how to build your first neural network, adjust hyperparameters, and tackle classification and regression problems in PyTorch.

ปัญญาประดิษฐ์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Exploratory Data Analysis in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 6,967 รีวิว

Learn how to explore, visualize, and extract insights from data using exploratory data analysis (EDA) in Python.

การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Developing LLM Applications with LangChain

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 4,225 รีวิว

Discover how to build AI-powered applications using LLMs, prompts, chains, and agents in LangChain.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

PostgreSQL Summary Stats and Window Functions

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 7,104 รีวิว

Learn how to create queries for analytics and data engineering with window functions, the SQL secret weapon!

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Unsupervised Learning in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,095 รีวิว

Learn how to cluster, transform, visualize, and extract insights from unlabeled datasets using scikit-learn and scipy.

Machine Learning

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to PySpark

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 2,536 รีวิว

Master PySpark to handle big data with ease—learn to process, query, and optimize massive datasets for powerful analytics!

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to APIs in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 3,835 รีวิว

Dive into the exciting world of APIs as we introduce you to the basics of consuming and working with Web APIs using Python.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Functions for Manipulating Data in PostgreSQL

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 6,153 รีวิว

Learn the most important PostgreSQL functions for manipulating, processing, and transforming data.

การจัดการข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Snowflake SQL

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 5,271 รีวิว

This course will take you from Snowflakes foundational architecture to mastering advanced SnowSQL techniques.

วิศวกรรมข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Software Development with Claude Code

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 235 รีวิว

Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Cleaning Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 4,739 รีวิว

Learn to diagnose and treat dirty data and develop the skills needed to transform your raw data into accurate insights!

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Transformation in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 5,020 รีวิว

You’ll learn how to (un)pivot, transpose, append and join tables. Gain power with custom columns, M language, and the Advanced Editor.

การจัดการข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Docker

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 2,611 รีวิว

Gain an introduction to Docker and discover its importance in the data professional’s toolkit. Learn about Docker containers, images, and more.

การพัฒนาซอฟต์แวร์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Statistics in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 2,022 รีวิว

Grow your statistical skills and learn how to collect, analyze, and draw accurate conclusions from data.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Warehousing Concepts

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 4,673 รีวิว

This introductory and conceptual course will help you understand the fundamentals of data warehousing.

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Regression in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,430 รีวิว

Predict housing prices and ad click-through rate by implementing, analyzing, and interpreting regression analysis in R.

ความน่าจะเป็นและสถิติ

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to dbt

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 2,383 รีวิว

This course introduces dbt for data modeling, transformations, testing, and building documentation.

วิศวกรรมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Developing AI Systems with the OpenAI API

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 2,741 รีวิว

Leverage the OpenAI API to get your AI applications ready for production.

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Data Modeling in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 4,358 รีวิว

Master data modeling in Power BI.

การจัดการข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Object-Oriented Programming in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 2,465 รีวิว

Discover the fundamental concepts of object-oriented programming (OOP), building custom classes and objects!

การพัฒนาซอฟต์แวร์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Embeddings with the OpenAI API

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 2,708 รีวิว

Unlock more advanced AI applications, like semantic search and recommendation engines, using OpenAIs embedding model!

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

MLOps Concepts

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 2,564 รีวิว

Discover how MLOps can take machine learning models from local notebooks to functioning models in production that generate real business value.

Machine Learning

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate DAX in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 3,874 รีวิว

Discover a wide range of DAX calculations and learn how to use them in Microsoft Power BI.

การจัดการข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to LLMs in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 1,689 รีวิว

Learn the nuts and bolts of LLMs and the revolutionary transformer architecture they are based on!

ปัญญาประดิษฐ์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Software Development with GitHub Copilot

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 760 รีวิว

Master GitHub Copilot to understand, write, and refine code with context, customization, and smart features.

ปัญญาประดิษฐ์

1 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