Khóa học
Nghiên cứu tình huống: Xây dựng mô hình dữ liệu E-Commerce với dbt
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 523 đánh giá
Học cách biến dữ liệu thô thành các mô hình sạch, đáng tin cậy với dbt qua bài tập thực tế.
Kỹ thuật dữ liệu
Theo dõi các video ngắn do giảng viên chuyên gia dẫn dắt và sau đó thực hành những gì ban đã học với các bài tập tương tác trên trình duyệt.
hoặc
Khóa học
Học cách biến dữ liệu thô thành các mô hình sạch, đáng tin cậy với dbt qua bài tập thực tế.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Khám phá cách xử lý dữ liệu ngày giờ trong SQL Server để phân tích chuỗi thời gian
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách làm sạch dữ liệu bằng Apache Spark với Python.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Khai thác Alteryx để chuyển đổi dữ liệu, thành thạo Crosstab, Transpose và tối ưu hóa quy trình qua khóa học tương tác này.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Bạn sẽ sử dụng các kỹ thuật Quản lý Doanh thu Thuần trong Excel cho một công ty Hàng Tiêu Dùng Nhanh.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học cách truyền đạt dữ liệu hiệu quả với tổng quan về các biểu đồ phổ biến, kiểu trực quan thay thế và cải tiến phong cách dựa trên nhận thức.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Trong khóa học tương tác này, bạn sẽ học cách dùng các hàm trong phép tính Tableau và khi nào nên dùng chúng!
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Khám phá chuyển đổi số và trang bị kỹ năng để trở thành nhân tố thay đổi trong môi trường số phát triển nhanh.
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Khóa học hướng dẫn cách tích hợp dữ liệu không gian vào quy trình Khoa học dữ liệu bằng Python.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu các thách thức khi giám sát mô hình học máy trong sản xuất, như trôi dữ liệu, trôi khái niệm và cách khắc phục suy giảm mô hình.
Học máy
Khóa học
Học cách mô hình hóa và dự đoán giá trị dữ liệu cổ phiếu bằng mô hình tuyến tính, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên và mạng nơ-ron.
Học máy
Khóa học
Tìm hiểu kỹ thuật tự động tinh chỉnh siêu tham số trong Python với Grid, Random và Informed Search.
Học máy
Khóa học
Lập chiến lược đưa sản phẩm ra thị trường với AI tạo sinh: chọn ngành mục tiêu, tạo khách hàng tiềm năng và tối ưu từ khóa website.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học viết tập lệnh để phát hiện, xử lý lỗi và kiểm soát nhiều thao tác diễn ra đồng thời.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách chuyển đổi và phân tích dữ liệu trong tài khoản Microsoft Fabric của quý vị.
Khác
Khóa học
Build custom business apps without code using Microsoft Power Apps - from blank canvas to published, responsive app.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Làm chủ kế hoạch du lịch với WanderBot: tạo prompt, tăng tự tin và đơn giản hóa chuyến phiêu lưu tiếp theo.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Xây dựng AI Agent Harnesses với Strands Agents
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Đám mây
Khóa học
Tạo DAG bằng TaskFlow API, lập lịch dựa trên asset và deferrable sensors, rồi chạy pipeline ETL SQL end-to-end với kiểm tra chất lượng.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Học cách dự đoán từ dữ liệu với Apache Spark, dùng cây quyết định, hồi quy logistic, hồi quy tuyến tính, ensemble và pipeline.
Học máy
Khóa học
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học các hàm quan trọng nhất để thao tác, xử lý và chuyển đổi dữ liệu trong SQL Server.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Khám phá Power BI Service, làm chủ giao diện, đưa ra quyết định sáng suốt và khai thác tối đa sức mạnh báo cáo.
Báo cáo
Khóa học
Điều phối dữ liệu bằng unions, joins, parsing và tối ưu hiệu suất trong Alteryx.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Hãy tìm hiểu về Google Cloud Platform (GCP) thông qua khóa học này về lưu trữ, xử lý dữ liệu và hiện đại hóa hoạt động kinh doanh bằng GCP.
Đám mây
Khóa học
Tìm hiểu mô hình ARIMA trong Python và trở thành chuyên gia phân tích chuỗi thời gian.
Học máy
Khóa học
Xử lý dữ liệu ở bất kỳ định dạng nào. Dù là tệp tin phẳng, phần mềm thống kê, cơ sở dữ liệu hay dữ liệu trực tiếp từ web.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Khóa học này trang bị cho bạn kỹ năng phân tích, trực quan hóa và hiểu mạng lưới với thư viện NetworkX.
Xác suất và thống kê
Khoa học dữ liệu là lĩnh vực chuyên môn tập trung vào việc thu thập thông tin từ dữ liệu. Sử dụng kỹ năng lập trình, phương pháp khoa học, thuật toán và nhiều hơn nữa, các nhà khoa học dữ liệu phân tích dữ liệu để tạo ra những hiểu biết có thể hành động.
Ban sẽ cần học một ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R và thành thạo các nguyên lý toán học và thống kê. Kiến thức về phương pháp phân tích dữ liệu và công cụ khoa học dữ liệu cũng rất cần thiết. Có nhiều cách để học khoa học dữ liệu. Ngoài các phương thức giáo dục chính thức như bằng cấp hoặc học đại học, còn có nhiều tài nguyên khác giúp ban học theo tốc độ của mình. Ngoài các khóa học và hướng dẫn trực tuyến, còn có sách, video và nhiều hơn nữa.
Ngoài kiến thức về toán học và thống kê, các nhà khoa học dữ liệu cần kỹ năng lập trình trong các ngôn ngữ như Python, R và SQL. Ngoài ra, khoa học dữ liệu đòi hỏi khả năng làm việc với các bộ dữ liệu lớn, kiến thức về trực quan hóa dữ liệu, xử lý dữ liệu và quản lý cơ sở dữ liệu. Kỹ năng về machine learning và deep learning cũng có thể hữu ích.
Trong môi trường chuyên nghiệp, hầu như mọi ngành công nghiệp đều có thể sử dụng khoa học dữ liệu ở một mức độ nào đó. Các tổ chức y tế sử dụng khoa học dữ liệu để phát hiện và chữa trị bệnh, trong khi các công ty tài chính sử dụng nó để phát hiện và ngăn chặn gian lận. Tất cả các loại ngành công nghiệp sử dụng khoa học dữ liệu cho marketing, chẳng hạn như xây dựng hệ thống gợi ý và phân tích tỷ lệ khách hàng rời bỏ.
Có, khoa học dữ liệu là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất tại Mỹ và trên toàn thế giới. Đây cũng là một trong những nghề nghiệp được trả lương cao nhất. Theo dữ liệu từ Payscale, các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm kiếm được trung bình 97.609 USD và có mức độ hài lòng bốn sao trên năm tại Mỹ.
Có một vài điều cần xem xét ở đây. Đầu tiên, các bằng cấp khoa học dữ liệu có thể cạnh tranh để được nhận, thường yêu cầu điểm số cao liên tục. Tương tự, nhiều kỹ năng cần thiết cho khoa học dữ liệu đòi hỏi rất nhiều học tập và kiên nhẫn. Có thể mất vài tháng để thành thạo tất cả những kiến thức cơ bản cần thiết, cũng như rất nhiều kinh nghiệm thực tế để có được vị trí entry-level.
Có, ban sẽ cần một số kinh nghiệm lập trình trong các ngôn ngữ như Python, R, SQL, Java và C/C++. Tuy nhiên, do cú pháp tương đối đơn giản, ngôn ngữ lập trình Python thường là lựa chọn ưa thích của những người mới bắt đầu.
Đối với người không có kinh nghiệm lập trình trước đó và/hoặc nền tảng toán học, thường mất từ 7 đến 12 tháng học tập chuyên sâu để đạt trình độ của một nhà khoa học dữ liệu entry-level. Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhớ là chỉ học cơ sở lý thuyết của khoa học dữ liệu có thể không làm cho ban trở thành nhà khoa học dữ liệu thực sự.
Khi đã thành thạo nền tảng khoa học dữ liệu, ban có thể chuyên môn hóa trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm machine learning, trí tuệ nhân tạo, phân tích big data, phân tích và thông minh kinh doanh, khai thác dữ liệu và nhiều hơn nữa.
Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.