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.
776 Khóa học

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

4 giờ

Khóa học

Làm sạch dữ liệu trong R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 851 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

Nhập môn Đạo đức Dữ liệu

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

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

1 giờ

Khóa học

Docker nâng cao

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

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Gradient Boosting Cực Mạnh với XGBoost

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

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

4 giờ

Khóa học

Viết mã R hiệu quả

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 145 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

Trực quan hóa dữ liệu nâng cao với ggplot2

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 1.003 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

Gemini in Google Docs

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

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

30 min

Khóa học

Reinforcement Learning với Gymnasium trong Python

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 774 đánh giá

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

4 giờ

Khóa học

Gen AI Apps: Transform Your Work

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

This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.

Đám mây

1 giờ 15 min

Khóa học

Phân cụm trong Python

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

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

4 giờ

Khóa học

Lấy mẫu trong R

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

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

AI cho Bán hàng

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

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

1 giờ 40 min

Khóa học

Mô hình hóa Rủi ro Tín dụng bằng Python

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

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

4 giờ

Khóa học

Nhập môn Quản trị Rủi ro Danh mục bằng Python

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

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

4 giờ

Khóa học

Phân tích chiến dịch Marketing với pandas

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 443 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

4 giờ

Khóa học

Machine Learning End-to-End

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

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

4 giờ

Khóa học

Chuyển đổi số với Google Cloud

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

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

2 giờ

Khóa học

Xác thực Mô hình trong Python

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

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

4 giờ

Khóa học

Nhập/Xuất và Streams trong Java

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

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

4 giờ

Khóa học

AI cho Marketing

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

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

3 giờ

Khóa học

Nhập môn Phân tích Danh mục đầu tư với Python

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 403 đánh giá

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

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 của bạn với DataCamp for Mobile

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.