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
28 คอร์ส

คอร์ส

Data Preparation in Excel

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 6,503 รีวิว

Understand how to prepare Excel data through logical functions, nested formulas, lookup functions, and PivotTables.

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

การเตรียมข้อมูลใน Power BI

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 7,776 รีวิว

ในคอร์ส Power BI แบบอินเทอร์แอคทีฟนี้ คุณจะเรียนรู้การใช้ Power Query Editor เพื่อแปลงและจัดรูปแบบข้อมูลให้พร้อมสำหรับการวิเคราะห์

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Importing Data in Python

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,378 รีวิว

Learn to import data into Python from various sources, such as Excel, SQL, SAS and right from the web.

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Importing Data in Python

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 940 รีวิว

Improve your Python data importing skills and learn to work with web and API data.

การเตรียมข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Power Query in Excel

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 2,255 รีวิว

Explore Excel Power Query for advanced data transformation and cleansing to boost your decision-making and analysis.

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Alteryx

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 2,298 รีวิว

Enter the world of Alteryx Designer and learn how to navigate the tool to load, prepare, and aggregate data.

การเตรียมข้อมูล

2 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

Introduction to Google Sheets

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,856 รีวิว

Bring your Google Sheets to life by mastering fundamental skills such as formulas, operations, and cell references.

การเตรียมข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to Importing Data in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 352 รีวิว

In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Web Scraping in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 1,030 รีวิว

Learn to retrieve and parse information from the internet using the Python library scrapy.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Data Preparation in Alteryx

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,058 รีวิว

Master data preparation, cleaning, and analysis in Alteryx Designer, whether you are a new or seasoned analyst.

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Power Query in Excel

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 1,049 รีวิว

Building on your foundational Power Query in Excel knowledge, this intermediate course takes you to the next level of data transformation mastery

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Streamlined Data Ingestion with pandas

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,765 รีวิว

Learn to acquire data from common file formats and systems such as CSV files, spreadsheets, JSON, SQL databases, and APIs.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Cleaning Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 771 รีวิว

Learn to clean data as quickly and accurately as possible to help you move from raw data to awesome insights.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Creating PostgreSQL Databases

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 602 รีวิว

Learn how to create a PostgreSQL database and explore the structure, data types, and how to normalize databases.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Introduction to KNIME

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 529 รีวิว

Learn to use the KNIME Analytics Platform for data access, cleaning, and analysis with a no-code/low-code approach.

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Connecting Data in Tableau

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 1,102 รีวิว

Learn to connect Tableau to different data sources and prepare the data for a smooth analysis.

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Cleaning Data with PySpark

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 466 รีวิว

Learn how to clean data with Apache Spark in Python.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Google Sheets

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 802 รีวิว

Expand your Google Sheets vocabulary by diving deeper into data types, including numeric data, logical data, and missing data.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Cleaning Data in PostgreSQL Databases

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 443 รีวิว

Learn to tame your raw, messy data stored in a PostgreSQL database to extract accurate insights.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Intermediate Importing Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 268 รีวิว

Parse data in any format. Whether its flat files, statistical software, databases, or data right from the web.

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

คอร์ส

Dealing With Missing Data in R

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 135 รีวิว

Make it easy to visualize, explore, and impute missing data with naniar, a tidyverse friendly approach to missing data.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: Analyzing Sales Data in Alteryx

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 460 รีวิว

Explore Alteryx Designer in a retail data case study to boost sales analysis and strategic decision-making.

การเตรียมข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Web Scraping in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 89 รีวิว

Learn how to efficiently collect and download data from any website using R.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

คอร์ส

Cleaning Data in SQL Server Databases

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 178 รีวิว

Develop the skills you need to clean raw data and transform it into accurate insights.

การเตรียมข้อมูล

4 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

Data Transformation in KNIME

  • Basicระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 282 รีวิว

Enhance your KNIME skills with our course on data transformation, column operations, and workflow optimization.

การเตรียมข้อมูล

2 ชั่วโมง

คอร์ส

Case Study: Analyzing Fitness Data in Alteryx

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 55 รีวิว

Advance your Alteryx skills with real fitness data to develop targeted marketing strategies and innovative products!

การเตรียมข้อมูล

3 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