Khóa học
Machine Learning cho Marketing với Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 190 đánh giá
Từ giá trị vòng đời khách hàng, dự đoán khách hàng rời bỏ đến phân khúc: học và triển khai các ứng dụng học máy trong tiếp thị bằng Python.
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
Từ giá trị vòng đời khách hàng, dự đoán khách hàng rời bỏ đến phân khúc: học và triển khai các ứng dụng học máy trong tiếp thị bằng Python.
Học máy
Khóa học
Modernize Infrastructure and Applications with Google Cloud
Đám mây
Khóa học
Tìm hiểu cách sử dụng Amazon Bedrock để truy cập các mô hình AI nền tảng và xây dựng với AI mà không cần quản lý hạ tầng phức tạp.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học các kỹ thuật để thực hiện suy luận thống kê trên dữ liệu số.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách viết truy vấn đệ quy và truy vấn cấu trúc dữ liệu phân cấp.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Xây dựng các quy trình làm việc tự động hóa trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng lập kế hoạch, tìm kiếm, ghi nhớ và hợp tác, sử dụng LlamaIndex.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học các kiến thức cơ bản về định giá cổ phiếu.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Trích xuất, trực quan hóa dữ liệu Twitter, phân tích cảm xúc và mạng lưới, lập bản đồ vị trí địa lý của các tweet.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Bổ sung mô hình logistic và Poisson vào bộ công cụ hồi quy; học cách huấn luyện, tìm hiểu, kiểm định và dự đoán bằng các mô hình này.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Tự động hóa xử lý dữ liệu bằng KNIME, thành thạo hợp nhất, tổng hợp, quy trình cơ sở dữ liệu và xử lý tệp nâng cao.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Scaling with Google Cloud Operations
Đám mây
Khóa học
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Đám mây
Khóa học
Học cách xây dựng pipelines bền vững theo thời gian.
Học máy
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách sử dụng và trình bày mô hình hồi quy logistic để đưa ra dự đoán.
Học máy
Khóa học
Sẵn sàng phân loại! Trong khóa học này, bạn sẽ làm việc với dữ liệu phi số, như chức danh công việc hoặc phản hồi khảo sát, bằng Tidyverse.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
Đám mây
Khóa học
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
Đám mây
Khóa học
GAM mô hình hóa các mối quan hệ trong dữ liệu dưới dạng hàm phi tuyến, linh hoạt cho nhiều vấn đề Khoa học dữ liệu khác nhau.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách thu thập và tải xuống dữ liệu từ bất kỳ trang web nào một cách hiệu quả bằng R.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Trong thương mại điện tử, tăng doanh số và giảm chi phí là yếu tố then chốt. Dùng Power BI phân tích dữ liệu công ty bán đồ thú cưng trực tuyến.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu MLOps, các công cụ và hoạt động luyện tập cần thiết để tự động hóa, mở rộng ứng dụng học máy.
Học máy
Khóa học
This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.
Đám mây
Khóa học
Tối ưu hóa các dự án AI của bạn bằng cách xây dựng các mô hình mô-đun và nắm vững các kỹ thuật tối ưu hóa nâng cao với PyTorch Lightning!
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Ôn xác suất có điều kiện, kiểm thử A/B, đánh đổi độ chệch-phương sai và hơn thế nữa để chuẩn bị cho buổi phỏng vấn thống kê tiếp theo.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Set up Snowflake CoCo Desktop, the AI IDE connected to your data, then guide it with rules, test web apps in its Agentic Browser, and automate prompts.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Phân tích đồ thị chuỗi thời gian, sử dụng đồ thị hai phía và nâng cao kỹ năng để giải quyết các vấn đề nâng cao trong phân tích mạng lưới.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Ứng dụng mô hình thống kê vào thực tế bằng logistic regression và decision trees để mô hình hóa credit risk.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học cách thực hiện các phép biến đổi dplyr nâng cao và tích hợp mã dplyr, ggplot2 vào các hàm.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách phân tích và trực quan hóa dữ liệu mạng với gói igraph và tạo biểu đồ mạng tương tác bằng threejs.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Khám phá sức mạnh của mô phỏng sự kiện rời rạc trong việc tối ưu hóa quy trình kinh doanh của bạn. Học cách phát triển digital twins bằng gói SimPy của Python.
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.