ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

หลักสูตรด้านข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ และคลาวด์

ฝึกฝนทักษะที่สำคัญ

ติดตามวิดีโอสั้นๆ ที่นำเสนอโดยผู้เชี่ยวชาญ จากนั้นฝึกฝนสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดแบบโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ

  • เรียนรู้ตามจังหวะของคุณเอง
  • รับประสบการณ์จริง
  • บทเรียนขนาดพอดีคำที่สมบูรณ์

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา
38 Courses

Courses

Introduction to Python for Finance

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 3.6K

Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

Courses

Financial Modeling in Excel

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 2.1K

Learn about Excel financial modeling, including cash flow, scenario analysis, time value, and capital budgeting.

การเงินประยุกต์

3 ชั่วโมง

Courses

Financial Analysis in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 1.6K

Learn how to perform financial analysis in Power BI or apply any existing financial skills using Power BI data visualizations.

การเงินประยุกต์

6 ชั่วโมง

Courses

Intermediate Python for Finance

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 1.5K

Build on top of your Python skills for Finance, by learning how to use datetime, if-statements, DataFrames, and more.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

Courses

Introduction to R for Finance

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 923

Learn essential data structures such as lists and data frames and apply that knowledge directly to financial examples.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

Courses

Credit Risk Modeling in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 692

Learn how to prepare credit application data, apply machine learning and business rules to reduce risk and ensure profitability.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Financial Concepts in Python

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 687

Using Python and NumPy, learn the most fundamental financial concepts.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Portfolio Risk Management in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 676

Evaluate portfolio risk and returns, construct market-cap weighted equity portfolios and learn how to forecast and hedge market risk via scenario generation.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

Courses

Financial Trading in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 610

Learn to implement custom trading strategies in Python, backtest them, and evaluate their performance!

การเงินประยุกต์

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

Importing and Managing Financial Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 521

In this course, youll learn how to import and manage financial data in Python using various tools and sources.

การเงินประยุกต์

5 ชั่วโมง

Courses

Case Study: Net Revenue Management in Excel

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 517

You will use Net Revenue Management techniques in Excel for a Fast Moving Consumer Goods company.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

Courses

Math for Finance Professionals

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 498

Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.

การเงินประยุกต์

3 ชั่วโมง

Courses

Financial Analytics in Google Sheets

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.2+
  • 490

Learn how to build a graphical dashboard with Google Sheets to track the performance of financial securities.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Portfolio Analysis in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 445

Learn how to calculate meaningful measures of risk and performance, and how to compile an optimal portfolio for the desired risk and return trade-off.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

Courses

Financial Modeling in Google Sheets

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 445

Learn basic business modeling including cash flows, investments, annuities, loan amortization, and more using Google Sheets.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

Courses

Corporate Finance Fundamentals

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 434

Learn key financial concepts such as capital investment, WACC, and shareholder value.

การเงินประยุกต์

2 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Financial Statements in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 419

Discover how to use the income statement and balance sheet in Power BI

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

Courses

Case Study: Mortgage Trading Analysis in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 385

In this Power BI case study you’ll play the role of a junior trader, analyzing mortgage trading and enhancing your data modeling and financial analysis skills.

การเงินประยุกต์

3 ชั่วโมง

Courses

Intermediate R for Finance

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.3+
  • 348

Learn about how dates work in R, and explore the world of if statements, loops, and functions using financial examples.

การเงินประยุกต์

5 ชั่วโมง

Courses

Analyzing Financial Statements in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.2+
  • 347

Learn to analyze financial statements using Python. Compute ratios, assess financial health, handle missing values, and present your analysis.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

Courses

GARCH Models in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 334

Learn about GARCH Models, how to implement them and calibrate them on financial data from stocks to foreign exchange.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Portfolio Analysis in R

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 310

Apply your finance and R skills to backtest, analyze, and optimize financial portfolios.

การเงินประยุกต์

5 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Business Valuation

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 245

Learn business valuation with real-world applications and case studies using discounted cash flows (DCF).

การเงินประยุกต์

3 ชั่วโมง

Courses

Case Study: Financial Analysis in KNIME

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.2+
  • 220

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

การเงินประยุกต์

3 ชั่วโมง

Courses

Quantitative Risk Management in R

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.3+
  • 186

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

การเงินประยุกต์

5 ชั่วโมง

Courses

GARCH Models in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 160

Specify and fit GARCH models to forecast time-varying volatility and value-at-risk.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

Courses

Credit Risk Modeling in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 160

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

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

Courses

Financial Forecasting in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 153

Step into the role of CFO and learn how to advise a board of directors on key metrics while building a financial forecast.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

Courses

Loan Amortization in Google Sheets

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 3.5+
  • 125

Learn how to build an amortization dashboard in Google Sheets with financial and conditional formulas.

การเงินประยุกต์

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