Chuyển đến nội dung chính

Khóa Học Dữ Liệu, AI và Cloud

Thành thạo kỹ năng quan trọng

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.

  • 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 chọn

hoặc


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.
127 Khóa học

Khóa học

Nhập môn Ngôn ngữ lập trình R

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 2.443 đánh giá

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

R nâng cao

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 994 đánh giá

Tiếp tục hành trình trở thành một chuyên gia R bằng cách tìm hiểu về các câu lệnh điều kiện, vòng lặp và hàm vectơ.

Phát triển phần mềm

6 giờ

Khóa học

Nhập môn Thống kê với R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 2.095 đánh giá

Nâng cao kỹ năng thống kê của quý vị và học cách thu thập, phân tích và đưa ra kết luận chính xác từ dữ liệu.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Giới thiệu về Tidyverse

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 1.161 đánh giá

Bắt đầu hành trình khám phá và trực quan hóa dữ liệu của riêng bạn với tidyverse, một bộ công cụ khoa học dữ liệu mạnh mẽ và phổ biến trong R.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Nhập môn trực quan hóa dữ liệu với ggplot2

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 2.535 đánh giá

Học cách tạo ra các biểu đồ dữ liệu có ý nghĩa và đẹp mắt bằng ggplot2 thông qua việc nắm vững ngữ pháp đồ họa.

Trực quan hóa dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Xử lý dữ liệu với dplyr

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 720 đánh giá

Nâng cao kỹ năng Tidyverse bằng cách học cách chuyển đổi và thao tác dữ liệu với dplyr.

Xử lý dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Nhập môn Hồi quy bằng R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 1.495 đánh giá

Dự đoán giá nhà và tỷ lệ nhấp chuột vào quảng cáo bằng cách triển khai, phân tích và diễn giải phân tích hồi quy trong R.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Nhập dữ liệu vào R - Giới thiệu

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 367 đánh giá

In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.

Chuẩn bị dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Phân tích Khám phá Dữ liệu với R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 1.248 đánh giá

Tìm hiểu cách sử dụng các kỹ thuật đồ họa và kỹ thuật số để bắt đầu khám phá cấu trúc của dữ liệu của bạn.

Phân tích dữ liệu thăm dò

4 giờ

Khóa học

Kiểm định giả thuyết trong R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 1.008 đánh giá

Học cách và thời điểm sử dụng kiểm định giả thuyết trong R, bao gồm kiểm định t, kiểm định tỷ lệ và kiểm định chi-bình phương.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Kết hợp dữ liệu với dplyr

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 1.270 đánh giá

Học cách kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng để trả lời các câu hỏi phức tạp hơn với dplyr.

Xử lý dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Lấy mẫu trong R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 876 đánh giá

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Làm sạch dữ liệu trong R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 813 đánh giá

Học cách làm sạch dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác nhất có thể để giúp bạn chuyển từ dữ liệu thô sang những thông tin hữu ích.

Chuẩn bị dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Trực quan hóa dữ liệu nâng cao với ggplot2

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 974 đánh giá

Học cách sử dụng facets, hệ tọa độ và thống kê trong ggplot2 để tạo ra các biểu đồ giải thích có ý nghĩa.

Trực quan hóa dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Học có giám sát trong R: Phân loại

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 147 đánh giá

Trong khóa học này, bạn sẽ học những kiến thức cơ bản về học máy để phân loại.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Viết mã R hiệu quả

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 136 đánh giá

Học cách viết R code nhanh hơn, khám phá benchmarking và profiling, và mở khóa bí quyết của parallel programming.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Giới thiệu Bioconductor trong R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 121 đánh giá

Học cách sử dụng các gói Bioconductor cơ bản cho phân tích sinh học bằng cách sử dụng dữ liệu từ virus, nấm, con người và thực vật!

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Đại số tuyến tính cho Khoa học dữ liệu với R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 137 đánh giá

Khóa học này là phần giới thiệu về đại số tuyến tính, một trong những chủ đề toán học quan trọng nhất nền tảng cho Khoa học dữ liệu.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Nhập dữ liệu nâng cao trong R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 287 đánh giá

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

3 giờ

Khóa học

Nền tảng Xác suất với R

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 458 đánh giá

Trong khóa học này, quý vị sẽ tìm hiểu về các khái niệm biến ngẫu nhiên, phân phối và điều kiện.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Thiết kế thí nghiệm với R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 349 đánh giá

Trong khóa học này, bạn sẽ học về thiết kế thí nghiệm cơ bản, một phần quan trọng của mọi phân tích dữ liệu.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Phân tích chuỗi thời gian bằng R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 90 đánh giá

Học các kỹ thuật cốt lõi cần thiết để trích xuất những insight có ý nghĩa từ dữ liệu chuỗi thời gian.

Xác suất và thống kê

4 giờ

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.