Data-Science-For-Beginners/translations/th

วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น - หลักสูตร

ทีมผู้สนับสนุน Azure Cloud Advocates ที่ Microsoft ยินดีนำเสนอหลักสูตร 10 สัปดาห์ 20 บทเรียนเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูล แต่ละบทเรียนประกอบด้วยแบบทดสอบก่อนและหลังบทเรียน คำแนะนำที่เขียนไว้สำหรับการทำบทเรียน โซลูชัน และงานมอบหมาย วิธีการเรียนรู้แบบเน้นโครงการช่วยให้คุณเรียนรู้ในขณะที่สร้าง ซึ่งเป็นวิธีที่พิสูจน์แล้วว่าทำให้ทักษะใหม่ๆ ติดตัวได้ดี

ขอขอบคุณผู้เขียนของเรา: Jasmine Greenaway, Dmitry Soshnikov, Nitya Narasimhan, Jalen McGee, Jen Looper, Maud Levy, Tiffany Souterre, Christopher Harrison.

🙏 ขอบคุณพิเศษ 🙏 สำหรับ Microsoft Student Ambassador ผู้เขียน ผู้ตรวจสอบ และผู้มีส่วนร่วมในเนื้อหา, โดยเฉพาะ Aaryan Arora, Aditya Garg, Alondra Sanchez, Ankita Singh, Anupam Mishra, Arpita Das, ChhailBihari Dubey, Dibri Nsofor, Dishita Bhasin, Majd Safi, Max Blum, Miguel Correa, Mohamma Iftekher (Iftu) Ebne Jalal, Nawrin Tabassum, Raymond Wangsa Putra, Rohit Yadav, Samridhi Sharma, Sanya Sinha, Sheena Narula, Tauqeer Ahmad, Yogendrasingh Pawar , Vidushi Gupta, Jasleen Sondhi

วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น - ภาพสเก็ตช์โดย @nitya

🌐 การสนับสนุนหลายภาษา

สนับสนุนผ่าน GitHub Action (อัตโนมัติและอัปเดตเสมอ)

ฝรั่งเศส | สเปน | เยอรมัน | รัสเซีย | อาหรับ | เปอร์เซีย (ฟาร์ซี) | อูรดู | จีน (ตัวย่อ) | จีน (ตัวเต็ม, มาเก๊า) | จีน (ตัวเต็ม, ฮ่องกง) | จีน (ตัวเต็ม, ไต้หวัน) | ญี่ปุ่น | เกาหลี | ฮินดี | เบงกาลี | มราฐี | เนปาล | ปัญจาบ (กูร์มุกี) | โปรตุเกส (โปรตุเกส) | โปรตุเกส (บราซิล) | อิตาลี | โปแลนด์ | ตุรกี | กรีก | ไทย | สวีเดน | เดนมาร์ก | นอร์เวย์ | ฟินแลนด์ | ดัตช์ | ฮีบรู | เวียดนาม | อินโดนีเซีย | มาเลย์ | ตากาล็อก (ฟิลิปปินส์) | สวาฮีลี | ฮังการี | เช็ก | สโลวัก | โรมาเนีย | บัลแกเรีย | เซอร์เบีย (อักษรซีริลลิก) | โครเอเชีย | สโลวีเนีย | ยูเครน | พม่า (เมียนมา)

หากคุณต้องการให้มีการสนับสนุนภาษาเพิ่มเติม รายการภาษาที่รองรับอยู่ ที่นี่

เข้าร่วมชุมชนของเรา

เรามีซีรีส์การเรียนรู้ด้วย AI ใน Discord ที่กำลังดำเนินการอยู่ เรียนรู้เพิ่มเติมและเข้าร่วมกับเราได้ที่ Learn with AI Series ตั้งแต่วันที่ 18 - 30 กันยายน 2025 คุณจะได้รับเคล็ดลับและเทคนิคในการใช้ GitHub Copilot สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูล

คุณเป็นนักเรียนหรือไม่?

เริ่มต้นด้วยทรัพยากรต่อไปนี้:

• หน้าศูนย์นักเรียน ในหน้านี้ คุณจะพบทรัพยากรสำหรับผู้เริ่มต้น ชุดเครื่องมือสำหรับนักเรียน และแม้กระทั่งวิธีการรับบัตรกำนัลการรับรองฟรี นี่คือหน้าที่คุณควรบุ๊กมาร์กและตรวจสอบเป็นระยะๆ เนื่องจากเรามีการเปลี่ยนแปลงเนื้อหาอย่างน้อยเดือนละครั้ง
• Microsoft Learn Student Ambassadors เข้าร่วมชุมชนระดับโลกของนักเรียนที่เป็นทูต นี่อาจเป็นทางเข้าสู่ Microsoft ของคุณ

เริ่มต้นใช้งาน

ครู: เราได้ รวมคำแนะนำบางส่วน เกี่ยวกับวิธีการใช้หลักสูตรนี้ เราอยากได้ความคิดเห็นของคุณ ในฟอรัมการสนทนาของเรา!

นักเรียน: หากต้องการใช้หลักสูตรนี้ด้วยตัวเอง ให้ fork repo ทั้งหมดและทำแบบฝึกหัดด้วยตัวเอง โดยเริ่มต้นด้วยแบบทดสอบก่อนการบรรยาย จากนั้นอ่านการบรรยายและทำกิจกรรมที่เหลือ พยายามสร้างโครงการโดยการทำความเข้าใจบทเรียนแทนที่จะคัดลอกรหัสโซลูชัน อย่างไรก็ตาม รหัสนั้นมีอยู่ในโฟลเดอร์ /solutions ในแต่ละบทเรียนที่เน้นโครงการ อีกแนวคิดหนึ่งคือการสร้างกลุ่มการศึกษาและเรียนรู้เนื้อหาด้วยกัน สำหรับการศึกษาต่อ เราแนะนำ Microsoft Learn

พบกับทีมงาน

Gif โดย Mohit Jaisal

🎥 คลิกที่ภาพด้านบนเพื่อดูวิดีโอเกี่ยวกับโครงการและผู้ที่สร้างมันขึ้นมา!

วิธีการสอน

เราเลือกใช้หลักการสอนสองข้อในการสร้างหลักสูตรนี้: การเน้นโครงการและการมีแบบทดสอบบ่อยๆ เมื่อจบซีรีส์นี้ นักเรียนจะได้เรียนรู้หลักการพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล รวมถึงแนวคิดด้านจริยธรรม การเตรียมข้อมูล วิธีการทำงานกับข้อมูล การสร้างภาพข้อมูล การวิเคราะห์ข้อมูล กรณีการใช้งานจริงของวิทยาศาสตร์ข้อมูล และอื่นๆ

นอกจากนี้ แบบทดสอบที่มีความเสี่ยงต่ำก่อนชั้นเรียนจะช่วยตั้งเจตนาของนักเรียนในการเรียนรู้หัวข้อ ในขณะที่แบบทดสอบที่สองหลังชั้นเรียนช่วยเพิ่มการจดจำ หลักสูตรนี้ออกแบบมาให้ยืดหยุ่นและสนุกสนาน และสามารถเรียนได้ทั้งแบบเต็มหรือบางส่วน โครงการเริ่มต้นจากขนาดเล็กและมีความซับซ้อนมากขึ้นเมื่อสิ้นสุดรอบ 10 สัปดาห์

ค้นหา จรรยาบรรณของเรา, การมีส่วนร่วม, แนวทางการแปล เรายินดีรับความคิดเห็นที่สร้างสรรค์ของคุณ!

แต่ละบทเรียนประกอบด้วย:

• ภาพสเก็ตช์ (ไม่บังคับ)
• วิดีโอเสริม (ไม่บังคับ)
• แบบทดสอบอุ่นเครื่องก่อนบทเรียน
• บทเรียนที่เขียนไว้
• สำหรับบทเรียนที่เน้นโครงการ คู่มือทีละขั้นตอนเกี่ยวกับวิธีการสร้างโครงการ
• การตรวจสอบความรู้
• ความท้าทาย
• การอ่านเสริม
• งานมอบหมาย
• แบบทดสอบหลังบทเรียน

หมายเหตุเกี่ยวกับแบบทดสอบ: แบบทดสอบทั้งหมดอยู่ในโฟลเดอร์ Quiz-App รวมทั้งหมด 40 แบบทดสอบ โดยแต่ละแบบทดสอบมีสามคำถาม แบบทดสอบเหล่านี้เชื่อมโยงจากภายในบทเรียน แต่แอปแบบทดสอบสามารถรันได้ในเครื่องหรือปรับใช้ใน Azure; ทำตามคำแนะนำในโฟลเดอร์ quiz-app แบบทดสอบเหล่านี้กำลังถูกแปลทีละน้อย

บทเรียน

วิทยาศาสตร์ข้อมูลสำหรับผู้เริ่มต้น: แผนที่เส้นทาง - ภาพสเก็ตโน้ตโดย @nitya

หมายเลขบทเรียน	หัวข้อ	กลุ่มบทเรียน	วัตถุประสงค์การเรียนรู้	บทเรียนที่เชื่อมโยง	ผู้เขียน
01	การนิยามวิทยาศาสตร์ข้อมูล	บทนำ	เรียนรู้แนวคิดพื้นฐานเกี่ยวกับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและความสัมพันธ์กับปัญญาประดิษฐ์ การเรียนรู้ของเครื่อง และข้อมูลขนาดใหญ่	บทเรียน วิดีโอ	Dmitry
02	จริยธรรมในวิทยาศาสตร์ข้อมูล	บทนำ	แนวคิดเกี่ยวกับจริยธรรมข้อมูล ความท้าทาย และกรอบการทำงาน	บทเรียน	Nitya
03	การนิยามข้อมูล	บทนำ	วิธีการจัดประเภทข้อมูลและแหล่งข้อมูลทั่วไป	บทเรียน	Jasmine
04	บทนำสู่สถิติและความน่าจะเป็น	บทนำ	เทคนิคทางคณิตศาสตร์ของความน่าจะเป็นและสถิติในการทำความเข้าใจข้อมูล	บทเรียน วิดีโอ	Dmitry
05	การทำงานกับข้อมูลเชิงสัมพันธ์	การทำงานกับข้อมูล	บทนำเกี่ยวกับข้อมูลเชิงสัมพันธ์และพื้นฐานการสำรวจและวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสัมพันธ์ด้วย Structured Query Language หรือ SQL (ออกเสียงว่า "ซีเควล")	บทเรียน	Christopher
06	การทำงานกับข้อมูล NoSQL	การทำงานกับข้อมูล	บทนำเกี่ยวกับข้อมูลที่ไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ ประเภทต่างๆ และพื้นฐานการสำรวจและวิเคราะห์ฐานข้อมูลเอกสาร	บทเรียน	Jasmine
07	การทำงานกับ Python	การทำงานกับข้อมูล	พื้นฐานการใช้ Python ในการสำรวจข้อมูลด้วยไลบรารี เช่น Pandas แนะนำให้มีความเข้าใจพื้นฐานเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรม Python	บทเรียน วิดีโอ	Dmitry
08	การเตรียมข้อมูล	การทำงานกับข้อมูล	หัวข้อเกี่ยวกับเทคนิคการทำความสะอาดและแปลงข้อมูลเพื่อจัดการกับปัญหาข้อมูลที่ขาดหาย ไม่ถูกต้อง หรือไม่สมบูรณ์	บทเรียน	Jasmine
09	การสร้างภาพข้อมูลเชิงปริมาณ	การสร้างภาพข้อมูล	เรียนรู้วิธีใช้ Matplotlib ในการสร้างภาพข้อมูลนก 🦆	บทเรียน	Jen
10	การสร้างภาพการกระจายของข้อมูล	การสร้างภาพข้อมูล	การสร้างภาพการสังเกตและแนวโน้มภายในช่วงเวลา	บทเรียน	Jen
11	การสร้างภาพสัดส่วน	การสร้างภาพข้อมูล	การสร้างภาพเปอร์เซ็นต์แบบแยกและแบบกลุ่ม	บทเรียน	Jen
12	การสร้างภาพความสัมพันธ์	การสร้างภาพข้อมูล	การสร้างภาพการเชื่อมโยงและความสัมพันธ์ระหว่างชุดข้อมูลและตัวแปร	บทเรียน	Jen
13	การสร้างภาพที่มีความหมาย	การสร้างภาพข้อมูล	เทคนิคและคำแนะนำในการทำให้การสร้างภาพของคุณมีคุณค่าเพื่อการแก้ปัญหาและการให้ข้อมูลเชิงลึกอย่างมีประสิทธิภาพ	บทเรียน	Jen
14	บทนำสู่วงจรชีวิตของวิทยาศาสตร์ข้อมูล	วงจรชีวิต	บทนำเกี่ยวกับวงจรชีวิตของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและขั้นตอนแรกในการรวบรวมและดึงข้อมูล	บทเรียน	Jasmine
15	การวิเคราะห์	วงจรชีวิต	ขั้นตอนนี้ของวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่เทคนิคการวิเคราะห์ข้อมูล	บทเรียน	Jasmine
16	การสื่อสาร	วงจรชีวิต	ขั้นตอนนี้ของวงจรชีวิตวิทยาศาสตร์ข้อมูลมุ่งเน้นไปที่การนำเสนอข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูลในรูปแบบที่ทำให้ผู้ตัดสินใจเข้าใจได้ง่ายขึ้น	บทเรียน	Jalen
17	วิทยาศาสตร์ข้อมูลในระบบคลาวด์	ข้อมูลในระบบคลาวด์	ชุดบทเรียนนี้แนะนำวิทยาศาสตร์ข้อมูลในระบบคลาวด์และประโยชน์ของมัน	บทเรียน	Tiffany และ Maud
18	วิทยาศาสตร์ข้อมูลในระบบคลาวด์	ข้อมูลในระบบคลาวด์	การฝึกอบรมโมเดลโดยใช้เครื่องมือ Low Code	บทเรียน	Tiffany และ Maud
19	วิทยาศาสตร์ข้อมูลในระบบคลาวด์	ข้อมูลในระบบคลาวด์	การปรับใช้โมเดลด้วย Azure Machine Learning Studio	บทเรียน	Tiffany และ Maud
20	วิทยาศาสตร์ข้อมูลในโลกจริง	ในโลกจริง	โครงการที่ขับเคลื่อนด้วยวิทยาศาสตร์ข้อมูลในโลกจริง	บทเรียน	Nitya

GitHub Codespaces

ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อเปิดตัวอย่างนี้ใน Codespace:

1. คลิกเมนูแบบเลื่อนลง Code และเลือกตัวเลือก Open with Codespaces
2. เลือก + New codespace ที่ด้านล่างของแผง สำหรับข้อมูลเพิ่มเติม ดู เอกสาร GitHub.

VSCode Remote - Containers

ทำตามขั้นตอนเหล่านี้เพื่อเปิด repo นี้ใน container โดยใช้เครื่องของคุณและ VSCode ด้วยส่วนขยาย VS Code Remote - Containers:

1. หากนี่เป็นครั้งแรกที่คุณใช้ container สำหรับการพัฒนา โปรดตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบของคุณตรงตามข้อกำหนดเบื้องต้น (เช่น ติดตั้ง Docker) ใน เอกสารการเริ่มต้นใช้งาน.

ในการใช้ repository นี้ คุณสามารถเปิด repository ใน volume Docker ที่แยกออกมา:

หมายเหตุ: เบื้องหลังจะใช้คำสั่ง Remote-Containers: Clone Repository in Container Volume... เพื่อโคลนซอร์สโค้ดใน volume Docker แทนที่จะเป็นระบบไฟล์ในเครื่อง Volumes เป็นกลไกที่แนะนำสำหรับการเก็บข้อมูล container

หรือเปิดเวอร์ชันที่โคลนหรือดาวน์โหลดไว้ในเครื่องของ repository:

• โคลน repository นี้ไปยังระบบไฟล์ในเครื่องของคุณ
• กด F1 และเลือกคำสั่ง Remote-Containers: Open Folder in Container...
• เลือกสำเนาที่โคลนของโฟลเดอร์นี้ รอให้ container เริ่มต้น และลองใช้งาน

การเข้าถึงแบบออฟไลน์

คุณสามารถเรียกใช้เอกสารนี้แบบออฟไลน์โดยใช้ Docsify. Fork repo นี้, ติดตั้ง Docsify บนเครื่องของคุณ จากนั้นในโฟลเดอร์รากของ repo นี้ พิมพ์ docsify serve. เว็บไซต์จะถูกให้บริการบนพอร์ต 3000 บน localhost ของคุณ: localhost:3000.

หมายเหตุ โน้ตบุ๊กจะไม่ถูกแสดงผลผ่าน Docsify ดังนั้นเมื่อคุณต้องการเรียกใช้โน้ตบุ๊ก ให้ทำแยกต่างหากใน VS Code โดยใช้ kernel Python

หลักสูตรอื่นๆ

ทีมของเราผลิตหลักสูตรอื่นๆ! ดูที่:

• Edge AI for Beginners
• AI Agents for Beginners
• Generative AI for Beginners
• Generative AI for Beginners .NET
• Generative AI with JavaScript
• Generative AI with Java
• AI for Beginners
• Data Science for Beginners
• Bash for Beginners
• ML for Beginners
• Cybersecurity for Beginners
• Web Dev for Beginners
• IoT for Beginners
• Machine Learning for Beginners
• XR Development for Beginners
• Mastering GitHub Copilot for AI Paired Programming
• XR Development for Beginners
• Mastering GitHub Copilot for C#/.NET Developers
• Choose Your Own Copilot Adventure

การขอความช่วยเหลือ

หากคุณติดขัดหรือมีคำถามเกี่ยวกับการสร้างแอป AI เข้าร่วม:

หากคุณมีข้อเสนอแนะเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์หรือพบข้อผิดพลาดขณะสร้าง โปรดเยี่ยมชม:

---

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI Co-op Translator แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้องมากที่สุด แต่โปรดทราบว่าการแปลอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามนุษย์ที่มีความเชี่ยวชาญ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้