Khóa học
Work with Gemini Models in BigQuery
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 19 đánh giá
Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.
Đám mây
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
Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.
Đám mây
Khóa học
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
Đám mây
Khóa học
Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
Đám mây
Khóa học
Học cách phân tích và mô hình hóa dữ liệu lựa chọn của khách hàng trong R.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách xây dựng các mô hình đơn giản về phản ứng thị trường để tăng hiệu quả cho kế hoạch marketing của bạn.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
Đám mây
Khóa học
Học cách dự đoán tỷ lệ nhấp quảng cáo và triển khai các mô hình học máy cơ bản trong Python để tối ưu quảng cáo tốt hơn.
Học máy
Khóa học
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Đám mây
Khóa học
Học cách dự đoán nhãn của các nút trong mạng bằng học mạng và trích xuất các đặc trưng mô tả từ mạng
Xác suất và thống kê
Khóa học
Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
Đám mây
Khóa học
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
Đám mây
Khóa học
Bạn có tò mò về cách hoạt động bên trong của các mô hình đứng sau những sản phẩm như Google Dịch không?
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học các chiến lược trả lời câu hỏi xác suất trong R bằng cách giải nhiều câu đố xác suất khác nhau.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Put Snowflake CoCo to work in your terminal: explore data, run AI functions over text, and build scripts and pipelines while you stay in control.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học mô hình hỗn hợp: một khung thống kê tiện lợi và chính quy cho phân cụm và phân loại xác suất.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Xây dựng ứng dụng LLM hội thoại với đầu ra có cấu trúc đáng tin cậy, lịch sử trò chuyện liên tục và truyền phát thời gian thực.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách đo lường và cải thiện chất lượng ứng dụng LLM một cách có hệ thống.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Dùng Claude phân tích dữ liệu, rút ra nhận định chính xác và thiết thực.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn to build agentic systems using LangGraph.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Rèn tư duy phán đoán để dùng AI an toàn, có đạo đức và trách nhiệm khi làm việc.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Ghi lại công việc lặp lại thành Skill để Claude luôn làm theo cách bạn muốn, rồi cải thiện Skill và chia sẻ với nhóm.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách cài đặt, chỉnh sửa các plugin hiện có và tự xây dựng plugin bằng Claude Cowork.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Nắm rõ yếu tố quyết định chi phí mỗi cuộc trò chuyện AI và xây dựng thói quen tận dụng gói dịch vụ hiệu quả hơn mà không giảm chất lượng.
Trí tuệ nhân tạo
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.