Khóa học
Triển khai AI vào môi trường sản xuất với FastAPI
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 457 đánh giá
Học cách dùng FastAPI để phát triển API hỗ trợ mô hình AI, được xây dựng để đáp ứng nhu cầu thực tế.
Trí tuệ nhân tạo
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
Học cách dùng FastAPI để phát triển API hỗ trợ mô hình AI, được xây dựng để đáp ứng nhu cầu thực tế.
Trí tuệ nhân tạo
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
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
Khóa học
Khám phá đạo đức dữ liệu với khóa học nhập môn toàn diện này, bao gồm nguyên tắc, đạo đức AI và kỹ năng thực hành để đảm bảo sử dụng dữ liệu có trách nhiệm.
Hiểu biết dữ liệu
Phát triển phần mềm
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Nắm vững gradient boosting và xây dựng mô hình học máy tiên tiến bằng XGBoost để giải quyết bài toán phân loại và hồi quy.
Học máy
Năng lực lãnh đạo
Khóa học
Học cách viết R code nhanh hơn, khám phá benchmarking và profiling, và mở khóa bí quyết của parallel programming.
Phát triển phần mềm
Khóa học
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
Khóa học
Làm chủ Azure Management và Governance với khóa học toàn diện của chúng tôi, lý tưởng cho chuyên gia dữ liệu muốn có chuyên môn cloud.
Đám mây
Khóa học
Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Khóa học này tập trung vào kỹ thuật xử lý đặc trưng và học máy cho dữ liệu chuỗi thời gian.
Học máy
Khóa học
Bắt đầu hành trình học tăng cường của bạn! Tìm hiểu cách các agent có thể học giải quyết môi trường thông qua các tương tác.
Trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Đám mây
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ được giới thiệu về học không giám sát qua các kỹ thuật như phân cụm phân cấp và k-means bằng thư viện SciPy.
Học máy
Xác suất và thống kê
Khóa học
Giải quyết công việc bán hàng của bạn theo cách ưu tiên AI! Tự động hóa tìm kiếm khách hàng tiềm năng, soạn email cá nhân hóa và tinh gọn tác vụ CRM bằng AI.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách chuẩn bị dữ liệu đơn xin tín dụng, áp dụng học máy và quy tắc kinh doanh để giảm thiểu rủi ro và đảm bảo lợi nhuận.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Đánh giá rủi ro và lợi nhuận danh mục, xây dựng danh mục cổ phiếu theo vốn hóa thị trường và học cách dự báo, phòng ngừa rủi ro thị trường qua tạo kịch bản.
Tài chính ứng dụng
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Phát triển kỹ năng pandas của bạn và trả lời các câu hỏi marketing bằng cách kết hợp, cắt lát, trực quan hóa và nhiều hơn nữa!
Phân tích dữ liệu thăm dò
Khóa học
Khám phá thế giới của học máy và tìm hiểu cách thiết kế, huấn luyện, triển khai các mô hình end-to-end.
Học máy
Khóa học
Khóa học này cung cấp cái nhìn tổng quan về các cơ hội và thách thức mà các doanh nghiệp gặp phải trong quá trình chuyển đổi số của mình.
Đám mây
Khóa học
Nắm vững kiến thức cơ bản về model validation, kỹ thuật validation và bắt đầu xây dựng các mô hình hiệu quả, đã được xác thực.
Học máy
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nâng cao kỹ năng Java: xử lý tệp, xử lý dữ liệu và xây dựng mã sạch, tái sử dụng với kỹ thuật thực tiễn.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Làm chủ AI cho marketing để lập chiến dịch thông minh hơn, tạo nội dung chất lượng và xây dựng AI agents tùy chỉnh.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách tính các thước đo rủi ro và hiệu suất có ý nghĩa, và lập danh mục đầu tư tối ưu cho đánh đổi rủi ro-lợi nhuận mong muốn.
Tài chính ứng dụng
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.