การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ด้วย Python และ Machine Learning — PickAClass
4.5 (2) ⏱ 2 ชม. 48 นาที 📚 28 บทเรียน 🎧 เวอร์ชันเสียง

การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ด้วย Python และ Machine Learning

เชี่ยวชาญพื้นฐานการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์แรกของคุณโดยใช้ Python และ scikit-learn

  • 💬 ผู้สอน AI
    ถามเกี่ยวกับบทเรียนใดก็ได้ แล้วรับคำตอบที่ชัดเจนทันที ทุกเมื่อ
  • 🕐 เริ่มเมื่อไรก็ได้
    ไม่มีตารางหรือเดดไลน์ — เรียนตามจังหวะของคุณ เมื่อไรก็ได้
  • 🌐 เป็นภาษาไทย
    บทเรียน แบบฝึกหัด และใบรับรอง — ทั้งหมดเป็นภาษาของคุณอย่างครบถ้วน

เกี่ยวกับคอร์สนี้

พร้อมที่จะปลดล็อกพลังของข้อมูลและทำการพยากรณ์ในอนาคตแล้วหรือยัง? หลักสูตรนี้นำเสนอการแนะนำเชิงปฏิบัติสู่โลกของ machine learning โดยใช้ Python ซึ่งเป็นหนึ่งในภาษาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดในด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณจะได้ก้าวจากแนวคิดพื้นฐานไปสู่การสร้างแบบจำลองเชิงพยากรณ์จริง ในหลักสูตรนี้ คุณจะได้เรียนรู้ที่จะ: * ทำความเข้าใจแนวคิดหลักของ machine learning และการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ * จัดการและเตรียมข้อมูลสำหรับการวิเคราะห์โดยใช้ไลบรารี pandas * ฝึกฝนและทดสอบแบบจำลอง machine learning ทั่วไปด้วย scikit-learn * ประเมินประสิทธิภาพของแบบจำลองของคุณโดยใช้ตัวชี้วัดทางสถิติที่สำคัญ * และประยุกต์ใช้เทคนิค feature engineering พื้นฐานเพื่อปรับปรุงความแม่นยำของแบบจำลอง หลักสูตรเริ่มต้นด้วยหลักการพื้นฐานก่อนที่จะนำคุณผ่านแบบฝึกหัดภาคปฏิบัติที่คุณจะได้สร้างโครงการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ที่สมบูรณ์ หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นโดยสมบูรณ์ ไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์การเขียนโปรแกรมหรือวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาก่อนเพื่อเริ่มต้น เริ่มต้นการเดินทางของคุณสู่โลกของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและ machine learning วันนี้

สิ่งที่คุณจะได้รับ

  • 📜 ใบประกาศนียบัตร
    เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ของคุณ
  • 💬 ติวเตอร์ AI ส่วนตัว
    ติดขัดในบทเรียน? ถามติวเตอร์ในตัวของคุณได้ทุกอย่าง ทุกเวลา
  • 🎧 รวมเวอร์ชันเสียง
    เรียนได้ทุกที่ ไม่ต้องดูจอ
  • ♾️ เข้าถึงตลอดชีพ
    กลับมาเรียนได้ตลอด ไม่มีหมดอายุ
  • 📱 โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์
    ใช้งานได้ทุกที่ ทุกอุปกรณ์
  • 💸 คืนเงิน 14 วัน
    ไม่ต้องอธิบาย
  • กระชับและตรงประเด็น
    2 ชม. 48 นาที เนื้อหาเชิงปฏิบัติ

ใบประกาศนียบัตร

ทุกคอร์สที่คุณเรียนจบบน PickAClass จะออกใบรับรองแบบนี้ — ต้นฉบับ มีรหัสของตัวเอง ตรวจสอบได้ทาง URL และระบุรายละเอียดสิ่งที่แสดงจริง

P
PickAClass
โปรไฟล์ทักษะ · ตรวจสอบได้
เอกสาร
ใบรับรองความเชี่ยวชาญ
ขอรับรองว่า
ชื่อ นามสกุล
ได้แสดงความเชี่ยวชาญสำเร็จใน
การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ด้วย Python และ Machine Learning
ทักษะที่แสดง
การวิเคราะห์รูปแบบพฤติกรรม
พื้นฐาน
1.2 ชม.
กรอบสถาปัตยกรรมการตัดสินใจ
ชำนาญ
1.4 ชม.
การออกแบบการทดสอบ A/B
ชำนาญ
1.7 ชม.
การเขียนสำเร็จรูปพฤติกรรม
ขั้นสูง
1.9 ชม.
Maksim Fiodarau
CEO, PickAClass · ออกเมื่อ 26.07.2026
รหัสใบรับรอง
PCC-2026-X4F7-AP19
P
PickAClass — ชื่อ นามสกุล
การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ด้วย Python และ Machine Learning
หน้า 2 จาก 2
รายละเอียดผลงาน
สรุปงานเรียน
บทเรียนที่จบ 14 / 14
คำถามฝึกหัด 26 / 28
งานที่ส่ง 4 (เฉลี่ย 4.5 / 5)
โครงการ capstone ตรวจแล้ว — 4.6 / 5
ฝึกทั้งหมด 6.2 ชม.
เกณฑ์ผลงาน
อันดับในรุ่น 12% แรกจาก 1,625
เวลาที่ใช้จนจบ 11 วัน (มัธยฐาน: 22)
คะแนนความเชี่ยวชาญ 91 / 100
คะแนนคำถามฝึกหัด 94%
การยืนยันทักษะ เส้นทางทักษะที่ยืนยันแล้ว
ตรวจสอบใบรับรองนี้
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
ออกภายใต้มาตรฐานวิชาการของ PickAClass ระดับทักษะสะท้อนผลงานที่ประเมินเทียบกับเกณฑ์สมรรถนะของคอร์ส นี่คือใบรับรองต้นฉบับของแพลตฟอร์มนี้

รีวิว (2)

Nadia Perveen PK ผู้เรียนที่ยืนยันแล้ว
★ 5 · 25.07.2026

I had dabbled in Python before but never managed to build an actual model that predicted anything. Walking through scikit-learn step by step, I trained my first regression model on real data and it actually held up on the test set. The way train/test splitting and evaluating with proper metrics was explained finally made it click for me. I appreciated that it didn't drown me in math but still explained why each step matters. By the end I built a small churn predictor for my own work data. Genuinely the course that took me from theory to something usable.

Anouk van Dijk NL ผู้เรียนที่ยืนยันแล้ว
★ 4 · 31.05.2026

Mijn eerste voorspellende model met scikit-learn draait en de uitleg over train- en testsplitsing was helder. Ik had alleen graag wat meer voorbeelden met classificatie gezien, maar verder een sterke kennismaking met machine learning.

เขียนรีวิว

หลังจากส่ง เราจะขอให้คุณเข้าสู่ระบบ — ฉบับร่างของคุณถูกบันทึก

ผู้เรียนคนอื่นเรียน

คำถามที่พบบ่อย

ฉันต้องใช้อะไรในการเรียนคอร์สนี้? +

แค่โทรศัพท์หรือคอมพิวเตอร์ที่มีอินเทอร์เน็ต ไม่ต้องติดตั้งหรือใช้อุปกรณ์พิเศษ

ฉันชำระเงินอย่างไร? +

ผ่านบัตรด้วย Stripe เราไม่เก็บข้อมูลบัตร — Stripe จัดการอย่างปลอดภัย

ฉันขอคืนเงินได้ไหม? +

ใช่ — คืนเงินเต็มจำนวนใน 14 วัน ไม่ต้องอธิบาย

ฉันมีสิทธิ์เข้าถึงนานเท่าไร? +

ตลอดไป เมื่อซื้อแล้วคอร์สเป็นของคุณ กลับมาเรียนได้ตลอด

ฉันจะได้ใบประกาศนียบัตรไหม? +

ได้ เมื่อเรียนจบจะได้รับใบประกาศนียบัตรที่เพิ่มในโปรไฟล์ LinkedIn ได้

ออกแบบสำหรับผู้เรียนใน
เทคโนโลยี ดีไซน์ การเงิน การตลาด สาธารณสุข การศึกษา ธุรกิจการบริการ อุตสาหกรรม