Bài viết về Khoa học Dữ liệu

Khám phá sự khác biệt giữa CPU và GPU, điểm mạnh, trường hợp sử dụng và cách chọn bộ xử lý phù hợp cho chơi game, AI và hơn thế nữa!

Tìm hiểu những khác biệt chính giữa hai vai trò khoa học dữ liệu phổ biến nhất, bao gồm bộ kỹ năng cần có, nhiệm vụ chính, vòng đời dự án và tiềm năng thu nhập.

Truy cập nền tảng của DataCamp miễn phí, bao gồm hơn 700 khóa học, trong suốt một tuần. Không ràng buộc, không cần thẻ tín dụng.

Truy cập toàn bộ nền tảng của DataCamp miễn phí, bao gồm hơn 450 khóa học, trong suốt một tuần. Không ràng buộc, không cần thẻ tín dụng—chỉ học không giới hạn cho bất kỳ ai có kết nối internet.

Tìm hiểu cách DataCamp giúp ứng viên chạm tới công việc mơ ước và giúp nhà tuyển dụng tìm thấy nhân tài dữ liệu tốt nhất tại một nơi.

DataCamp tự hào hợp tác với American Student Assistance (ASA) để mang giáo dục về dữ liệu và AI đến với hơn 1,5 triệu học sinh từ 13–18 tuổi.

Nhận tới 500 đô la bằng cách xây dựng hồ sơ dự án dữ liệu miễn phí với DataCamp Portfolio.

Trong phần tổng hợp từ hội nghị RADAR của DataCamp, Mai AlOwaish, CDO của Gulf Bank, chia sẻ cách chương trình Đại sứ Dữ liệu tại Gulf Bank đang xây dựng văn hóa dữ liệu trong công ty.

Data fabric là một kiến trúc dữ liệu thống nhất, kết nối các nguồn dữ liệu rời rạc, đơn giản hóa việc truy cập và quản trị, đồng thời đảm bảo tính nhất quán và bảo mật trên toàn bộ bức tranh dữ liệu.

Liên minh dữ liệu là một kỹ thuật tích hợp dữ liệu cung cấp góc nhìn thống nhất về dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau mà không cần di chuyển hay hợp nhất dữ liệu một cách vật lý.

Data lineage là việc theo dõi và ghi chép có hệ thống về nguồn gốc, các phép biến đổi và sự di chuyển của dữ liệu trong một hệ thống hoặc giữa các hệ thống.

Data mesh là một kiến trúc dữ liệu phi tập trung, trong đó các nhóm theo miền sở hữu và quản lý dữ liệu của họ như những sản phẩm, sử dụng hạ tầng dùng chung và tuân thủ các nguyên tắc quản trị liên bang (federated).