Kỹ thuật dữ liệu
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
Khóa học
Chuyển đổi dữ liệu với Spark SQL trong Databricks
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 127 đánh giá
Xây dựng pipeline dữ liệu end-to-end - từ làm sạch và tổng hợp đến streaming và orchestration.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Regular Expressions in Python
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 205 đánh giá
Học về thao tác chuỗi và trở thành bậc thầy sử dụng biểu thức chính quy.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Intermediate Workflow Automation with n8n
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 78 đánh giá
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Phân tích chuỗi thời gian với Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 138 đánh giá
Trong khóa học bốn giờ này, bạn sẽ học những kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu chuỗi thời gian trong Python.
Xác suất và thống kê
Xác suất và thống kê
Khóa học
AI cho Bán hàng
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 144 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
Xác suất và thống kê
Khóa học
Machine Learning End-to-End
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 354 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
Khóa học
Trực quan hóa dữ liệu nâng cao với ggplot2
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 976 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
Học máy
Khóa học
Lập trình hỗ trợ bởi AI nâng cao cho nhà phát triển
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 173 đánh giá
Học cách dùng AI như một đối tác kỹ thuật cấp cao cho phân tích mã, tối ưu hiệu năng, bảo mật và quyết định kiến trúc phần mềm.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Nhập môn Trực quan hóa Dữ liệu với Plotly trong Python
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 493 đánh giá
Tạo trực quan hóa dữ liệu tương tác trong Python bằng Plotly.
Trực quan hóa dữ liệu
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Tìm hiểu Quản trị và Quản trị tổng thể trên Microsoft Azure
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 1.320 đánh giá
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
Mô hình hóa Rủi ro Tín dụng bằng Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 294 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
Khóa học
Giới thiệu về NoSQL
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 835 đánh giá
Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.
Kỹ thuật dữ liệu
Phát triển phần mềm
Khóa học
Làm sạch dữ liệu trong R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 816 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
Khóa học
Xác thực dữ liệu trong Excel
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 565 đánh giá
Học xác thực dữ liệu Excel để tăng độ chính xác, tạo danh sách thả xuống và quản lý tồn kho, đơn hàng tự tin.
Quản lý dữ liệu
Khóa học
Phân tích chiến dịch Marketing với pandas
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 430 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
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Phân cụm trong Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 1.022 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
Khóa học
Nhập môn Quản trị Rủi ro Danh mục bằng Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 368 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
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
Khóa học
Trực quan hóa dữ liệu trong Databricks
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 627 đánh giá
Tạo các biểu đồ trực quan và bảng điều khiển động với Databricks, biến dữ liệu thô thành những thông tin rõ ràng và có thể hành động.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Gemini in Google Docs
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 267 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
Khóa học
Giới thiệu về Databricks Genie
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 90 đánh giá
Đặt câu hỏi dữ liệu bằng tiếng Anh đơn giản với Databricks Genie - tạo không gian, biên soạn ngôn ngữ kinh doanh và giám sát chất lượng.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Google: Introduction to AI Agents
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 155 đánh giá
Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
Đám mây
Khóa học
Chuyển đổi số với Google Cloud
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 125 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
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.