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
38 คอร์ส

คอร์ส

Introduction to Python for Finance

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 445 รีวิว

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

คอร์ส

Financial Modeling in Excel

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 975 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Financial Analysis in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 495 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

6 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Python for Finance

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 936 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Credit Risk Modeling in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 274 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Portfolio Risk Management in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 311 รีวิว

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

คอร์ส

Financial Trading in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 278 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to R for Finance

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 94 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Financial Concepts in Python

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 421 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Quantitative Risk Management in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 212 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Math for Finance Professionals

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 291 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Financial Analytics in Google Sheets

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 122 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Portfolio Analysis in Python

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 335 รีวิว

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

คอร์ส

Case Study: Net Revenue Management in Excel

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 219 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Corporate Finance Fundamentals

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 219 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Importing and Managing Financial Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 60 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Financial Statements in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 287 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: Mortgage Trading Analysis in Power BI

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 271 รีวิว

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

คอร์ส

Financial Modeling in Google Sheets

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 265 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

GARCH Models in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 185 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate R for Finance

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 39 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Portfolio Analysis in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 147 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Analyzing Financial Statements in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 111 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Business Valuation

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 157 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

3 ชั่วโมง

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

Quantitative Risk Management in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 80 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

5 ชั่วโมง

คอร์ส

Credit Risk Modeling in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 82 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

4 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

Bond Valuation and Analysis in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 82 รีวิว

Learn to use R to develop models to evaluate and analyze bonds as well as protect them from interest rate changes.

การเงินประยุกต์

4 ชั่วโมง

คอร์ส

GARCH Models in R

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 95 รีวิว

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

การเงินประยุกต์

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