Khóa học
Phân tích chiến dịch Marketing với pandas
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 409 đánh giá
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
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
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
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Làm chủ Microsoft Copilot trong Word để viết nhanh hơn, hiểu tài liệu ngay lập tức và cộng tác hiệu quả hơn.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn how to use FastAPI to develop APIs that support AI models, built to meet real-world demands.
Trí tuệ nhân tạo
Phát triển phần mềm
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
Khóa học
Master Azure Management and Governance with our comprehensive course, ideal for data professionals seeking cloud expertise.
Đám mây
Khóa học
Advance your Java skills by learning to handle files, process data, and build clean, reusable code using real-world techniques.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.
Học máy
Khóa học
This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Đám mây
Phát triển phần mềm
Khóa học
Master AI for marketing to plan smarter campaigns, create quality content, and build custom AI agents.
Trí tuệ nhân tạo
Xử lý dữ liệu
Xác suất và thống kê
Khóa học
Learn about string manipulation and become a master at using regular expressions.
Phát triển phần mềm
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Build end-to-end data pipelines - from cleaning and aggregation to streaming and orchestration.
Kỹ thuật dữ liệu
Kỹ thuật dữ liệu
Học máy
Hiểu biết dữ liệu
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
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Học cách xây dựng các báo cáo và bảng điều khiển SQL của riêng bạn, đồng thời nâng cao kỹ năng khám phá, làm sạch và xác thực dữ liệu.
Báo cáo
Chuẩn bị dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Learn Excel data validation to improve accuracy, create drop-downs, and manage inventory and orders with confidence.
Quản lý dữ liệu
Khóa học
Learn how to use and create sub-agents in Claude Code to manage context, delegate tasks, and build workflows that keep your conversation clean and focused.
Trí tuệ nhân tạo
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
Xử lý dữ liệu
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 cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.