ข้ามไปยังเนื้อหาหลัก

หลักสูตรด้านข้อมูล ปัญญาประดิษฐ์ และคลาวด์

ฝึกฝนทักษะที่สำคัญ

ติดตามวิดีโอสั้นๆ ที่นำเสนอโดยผู้เชี่ยวชาญ จากนั้นฝึกฝนสิ่งที่คุณได้เรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดแบบโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ

  • เรียนรู้ตามจังหวะของคุณเอง
  • รับประสบการณ์จริง
  • บทเรียนขนาดพอดีคำที่สมบูรณ์

สร้างบัญชีฟรีของคุณ

หรือ

เมื่อดำเนินการต่อ คุณยอมรับข้อกำหนดการใช้งานของเรา นโยบายความเป็นส่วนตัวของเรา และยอมรับว่าข้อมูลของคุณจะถูกจัดเก็บไว้ในสหรัฐอเมริกา
28 Courses

Courses

Data Preparation in Excel

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 8.1K

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

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

Courses

Data Preparation in Power BI

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 7.2K

In this interactive Power BI course, you’ll learn how to use Power Query Editor to transform and shape your data to be ready for analysis.

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Importing Data in Python

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 5.2K

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

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

Courses

Cleaning Data in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 4.7K

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

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Power Query in Excel

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 4.6K

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

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Alteryx

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 4.3K

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

การเตรียมข้อมูล

2 ชั่วโมง

Courses

Intermediate Importing Data in Python

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 4.2K

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

การเตรียมข้อมูล

2 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Google Sheets

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 3.1K

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

การเตรียมข้อมูล

2 ชั่วโมง

Courses

Introduction to Importing Data in R

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 2.6K

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

Courses

Web Scraping in Python

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 1.7K

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

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Data Preparation in Alteryx

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 1.6K

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

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

Courses

Intermediate Power Query in Excel

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 1.5K

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

Courses

Streamlined Data Ingestion with pandas

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 1.5K

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

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Cleaning Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 1.2K

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

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Creating PostgreSQL Databases

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 1.1K

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

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Introduction to KNIME

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 1K

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

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

Courses

Cleaning Data with PySpark

  • ขั้นสูงระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 867

Learn how to clean data with Apache Spark in Python.

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Connecting Data in Tableau

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 860

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

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

Courses

Intermediate Google Sheets

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 693

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

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Cleaning Data in PostgreSQL Databases

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.8+
  • 522

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

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Web Scraping in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 457

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

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Dealing With Missing Data in R

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.4+
  • 437

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

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Intermediate Importing Data in R

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 433

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

การเตรียมข้อมูล

3 ชั่วโมง

Courses

Case Study: Analyzing Sales Data in Alteryx

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 388

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

การเตรียมข้อมูล

2 ชั่วโมง

Courses

Cleaning Data in SQL Server Databases

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 291

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

การเตรียมข้อมูล

4 ชั่วโมง

Courses

Marketing Analytics in Tableau

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.7+
  • 265

Master marketing analytics using Tableau. Analyze performance, benchmark metrics, and optimize strategies across channels.

การเตรียมข้อมูล

6 ชั่วโมง

Courses

Data Transformation in KNIME

  • พื้นฐานระดับทักษะ
  • 4.5+
  • 257

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

การเตรียมข้อมูล

2 ชั่วโมง

Courses

Case Study: Analyzing Fitness Data in Alteryx

  • ระดับกลางระดับทักษะ
  • 4.6+
  • 76

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

การเตรียมข้อมูล

3 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