Khóa học
Nhập môn Python
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 9.245 đánh giá
Nắm vững phân tích dữ liệu với Python chỉ trong 4 giờ. Khóa học online này giúp bạn làm quen với giao diện Python và các thư viện phổ biến.
Phát triển phần mềm
Khóa Học Dữ Liệu, AI và Cloud
Thành thạo kỹ năng quan trọngTheo 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.
- Học theo tốc độ của riêng ban
- Có kinh nghiệm thực hành
- Hoàn thành các chương ngắn gọn
Tạo Tài Khoản Miễn Phí
Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọnhoặc
Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.
181 Khóa học
Khóa học
Python nâng cao
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 4.973 đánh giá
Nâng cao kỹ năng Khoa học dữ liệu của bạn bằng cách tạo trực quan hóa với Matplotlib và thao tác DataFrame bằng pandas.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nhập môn Python dành cho Developer
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 11.266 đánh giá
Nắm vững các nguyên tắc cơ bản của lập trình Python. Không yêu cầu kiến thức trước!
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học có giám sát với scikit-learn
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 8.733 đánh giá
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!
Học máy
Khóa học
Xử lý dữ liệu với pandas
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 14.712 đánh giá
Tìm hiểu cách nhập và làm sạch dữ liệu, tính toán thống kê và tạo trực quan hóa với pandas.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nhập môn Thống kê với Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 8.319 đánh giá
Nâng cao kỹ năng thống kê của bạn và học cách thu thập, phân tích và đưa ra kết luận chính xác từ dữ liệu bằng Python.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Python trung cấp dành cho nhà phát triển
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 8.155 đánh giá
Khám phá hệ sinh thái Python, tìm hiểu về các mô-đun và gói phần mềm, đồng thời học cách viết các hàm tùy chỉnh!
Phát triển phần mềm
Khóa học
Phân tích dữ liệu khám phá trong Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 7.329 đánh giá
Học cách khám phá, trực quan hóa và trích xuất thông tin từ dữ liệu bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu khám phá (EDA) trong Python.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Khóa học
Kết hợp dữ liệu với pandas
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 9.133 đánh giá
Học cách kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng bằng cách ghép dữ liệu lại với nhau sử dụng pandas.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Làm việc với Hugging Face
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 5.659 đánh giá
Duyệt và sử dụng kho lưu trữ phong phú các mô hình và bộ dữ liệu có sẵn trên Hugging Face Hub.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Phát triển ứng dụng LLM với LangChain
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 4.441 đánh giá
Khám phá cách xây dựng các ứng dụng tích hợp AI bằng cách sử dụng LLM, prompt, chain và agent trong LangChain.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Giới thiệu trực quan dữ liệu với Seaborn
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 1.823 đánh giá
Học cách tạo các biểu đồ trực quan thông tin và hấp dẫn bằng Python thông qua thư viện Seaborn.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Unsupervised Learning bằng Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 1.124 đánh giá
Học cách phân cụm, biến đổi, trực quan hóa và rút ra insight từ bộ dữ liệu chưa gán nhãn bằng scikit-learn và scipy.
Học máy
Khóa học
Cấu trúc dữ liệu và Thuật toán với Python
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 1.207 đánh giá
Khám phá các cấu trúc dữ liệu như danh sách liên kết, ngăn xếp, hàng đợi, bảng băm và đồ thị; cũng như các thuật toán tìm kiếm và sắp xếp.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nhập dữ liệu vào Python: Giới thiệu
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 1.428 đánh giá
Học cách nhập dữ liệu vào Python từ nhiều nguồn khác nhau, như Excel, SQL, SAS và trực tiếp từ web.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Giới thiệu về API trong Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 4.038 đánh giá
Khám phá thế giới thú vị của API khi chúng tôi giới thiệu cho bạn những kiến thức cơ bản về cách sử dụng và làm việc với Web API bằng Python.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Hộp Công Cụ Python
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 1.283 đánh giá
Tiếp tục phát triển kỹ năng Khoa học Dữ liệu hiện đại của bạn bằng cách tìm hiểu về các cấu trúc lặp (iterators) và biểu thức danh sách (list comprehensions).
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nhập môn trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 1.170 đánh giá
Học cách tạo, tùy chỉnh và chia sẻ các biểu đồ dữ liệu bằng Matplotlib.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Giới thiệu về Functions trong Python
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 1.304 đánh giá
Học cách viết các hàm của riêng bạn trong Python, cũng như các khái niệm quan trọng như phạm vi và xử lý lỗi.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nhập dữ liệu nâng cao trong Python
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 979 đánh giá
Cải thiện kỹ năng nhập dữ liệu Python của bạn và học cách làm việc với dữ liệu web và API.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Làm sạch dữ liệu với Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 4.940 đánh giá
Học cách chẩn đoán và xử lý dữ liệu bẩn cũng như phát triển các kỹ năng cần thiết để biến dữ liệu thô của bạn thành những hiểu biết chính xác!
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Nguyên tắc Kỹ thuật Phần mềm với Python
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 723 đánh giá
Tìm hiểu về tính mô-đun, tài liệu hóa và kiểm thử tự động để giải quyết các vấn đề Khoa học dữ liệu nhanh chóng và đáng tin cậy hơn.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nhập môn Python cho Tài chính
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 468 đánh giá
Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Nhập môn Lập trình Hướng đối tượng với Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 2.578 đánh giá
Khám phá các khái niệm cơ bản của lập trình hướng đối tượng (OOP), xây dựng các lớp và đối tượng tùy chỉnh!
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nhập môn LLMs trong Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 1.774 đánh giá
Hãy tìm hiểu chi tiết về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và kiến trúc transformer cách mạng mà chúng được xây dựng dựa trên!
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Retrieval Augmented Generation (RAG) với LangChain
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 1.866 đánh giá
Tìm hiểu các phương pháp tiên tiến để tích hợp dữ liệu bên ngoài với LLMs bằng cách sử dụng Retrieval Augmented Generation (RAG) với LangChain.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Viết mã Python hiệu quả
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 2.509 đánh giá
Học cách viết mã hiệu quả để thực thi nhanh và phân bổ tài nguyên một cách khéo léo nhằm tránh chi phí không cần thiết.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nhập môn Khoa học Dữ liệu với Python
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 500 đánh giá
Khám phá Khoa học dữ liệu bằng Python và học cách phân tích, trực quan hóa dữ liệu hiệu quả. Không cần kinh nghiệm hay kỹ năng lập trình.
Phát triển phần mềm
Khóa học
ETL và ELT với Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 2.608 đánh giá
Học cách xây dựng các pipeline dữ liệu hiệu quả, hiệu suất cao và đáng tin cậy bằng cách sử dụng các nguyên tắc Extract, Transform, và Load.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Giới thiệu về Model Context Protocol (MCP)
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 190 đánh giá
Tích hợp ứng dụng AI/LLM với API, cơ sở dữ liệu và hệ thống tệp dễ hơn bao giờ hết nhờ Model Context Protocol (MCP).
Trí tuệ nhân tạo
FAQs
Khoa học dữ liệu là gì?
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.
Làm thế nào tôi có thể học khoa học dữ liệu?
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.
Những kỹ năng nào cần thiết cho khoa học dữ liệu?
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.
Tôi có thể sử dụng khoa học dữ liệu để làm gì?
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.
Khoa học dữ liệu có phải là nghề nghiệp tốt không?
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 khó để trở thành nhà khoa học dữ liệu không?
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.
Khoa học dữ liệu có yêu cầu lập trình không?
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.
Mất bao lâu để trở thành nhà khoa học dữ liệu?
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.
Tôi có thể học những chủ đề nào trong khoa học dữ liệu?
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.
Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động
Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.