Khóa học
Học không giám sát với R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 112 đánh giá
Khóa học này giới thiệu về phân cụm và giảm chiều dữ liệu trong R từ góc nhìn của học máy.
Học máy
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
Khóa học này giới thiệu về phân cụm và giảm chiều dữ liệu trong R từ góc nhìn của học máy.
Học máy
Khóa học
Dùng phân tích biểu hiện khác biệt RNA-Seq để xác định các gen có khả năng quan trọng đối với các bệnh hoặc điều kiện khác nhau.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học các kiến thức cơ bản về phân tích, thao tác và tính toán với ngày tháng và thời gian trong R.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Thành thạo cách khớp mô hình ARIMA (autoregressive integrated moving average) cho chuỗi thời gian bằng R.
Xác suất và thống kê
Xác suất và thống kê
Khóa học
Nắm vững cách xử lý dữ liệu streaming với công nghệ serverless trên AWS.
Đám mây
Khóa học
Phát hiện gian lận bằng Python.
Học máy
Khóa học
Khóa học giúp bạn nắm các ý tưởng cốt lõi của học máy, như xây dựng và đánh giá mô hình dự đoán.
Học máy
Khóa học
Hãy tìm hiểu cách xây dựng các mô hình học máy tiên tiến và hiệu quả bằng Python thông qua việc áp dụng các kỹ thuật kết hợp như bagging, boosting và stacking.
Học máy
Khóa học
Khóa học “Mô hình tuyến tính tổng quát” sẽ mở rộng bộ công cụ hồi quy của quý vị để bao gồm hồi quy logistic và hồi quy Poisson.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Phân tích dữ liệu văn bản trong R với tidy framework.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Innovating with Google Cloud AI
Đám mây
Khóa học
Phát triển trực giác vững chắc về cách hoạt động của phân cụm phân cấp và k-means, đồng thời học cách áp dụng chúng để rút ra insight từ dữ liệu của bạn.
Học máy
Khóa học
Vào vai nhà giao dịch tập sự, phân tích giao dịch thế chấp và rèn kỹ năng mô hình hóa dữ liệu, phân tích tài chính qua nghiên cứu tình huống Power BI.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Khám phá Alteryx Designer qua nghiên cứu tình huống dữ liệu bán lẻ để nâng cao phân tích doanh số và ra quyết định chiến lược.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Học cách tạo bảng điều khiển trực quan bằng Google Sheets để theo dõi hiệu suất chứng khoán.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học cách chọn, xây dựng và bảo mật kho dữ liệu AWS, gồm DynamoDB và S3, qua bài tập thực hành trên console và tình huống thực tế.
Đám mây
Khóa học
Nâng cao kỹ năng ra quyết định với Decision Models, phương pháp phân tích, quản lý rủi ro và kỹ thuật tối ưu hóa.
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Nắm vững kỹ năng xử lý dữ liệu và xây dựng đặc trưng—hai công việc chiếm 70-80% thời gian của Nhà khoa học dữ liệu.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu cách làm cho các mô hình GenAI thực sự phản ánh các giá trị của con người đồng thời trải nghiệm thực hành với các LLM tiên tiến.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
This course introduces Google Clouds AI and machine learning (ML) capabilities, with a focus on developing both generative and predictive AI projects.
Đám mây
Khóa học
Phân tích dữ liệu Airbnb bằng SQL trên Databricks, tạo dashboard và rút ra insight thiết thực.
Nhập và làm sạch dữ liệu
Khóa học
Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.
Đám mây
Khóa học
This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.
Đám mây
Khóa học
Học cách tạo dashboard tương tác với R bằng gói shinydashboard mạnh mẽ. Tạo các hình ảnh trực quan sinh động và hấp dẫn cho khán giả của bạn.
Báo cáo
Khóa học
Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Đám mây
Xác suất và thống kê
Khóa học
Nghiên cứu tình huống Power BI này phân tích bài toán hàng tồn kho thực tế bằng DAX và trực quan hóa dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Học định giá doanh nghiệp qua ứng dụng thực tế và nghiên cứu tình huống bằng dòng tiền chiết khấu (DCF).
Tài chính ứng dụng
Khóa học
In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
Đám mây
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.