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.
781 Khóa học

Khóa học

Triển khai và Vòng đời MLOps

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 1.028 đánh giá

Trong khóa học này, quý vị sẽ tìm hiểu về khung MLOps hiện đại, khám phá vòng đời và quá trình triển khai các mô hình học máy.

Học máy

4 giờ

Khóa học

AI cho Consulting

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

Khám phá cách AI có thể nâng tầm công việc tư vấn của bạn! Nghiên cứu, phân tích và giao tiếp hiệu quả, năng suất hơn.

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

Docker nâng cao

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

Làm chủ multi-stage builds, công cụ mạng Docker và Docker Compose để tối ưu ứng dụng container hóa!

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Chuẩn Bị Dữ Liệu trong Alteryx

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

Thành thạo chuẩn bị, làm sạch và phân tích dữ liệu trong Alteryx Designer, dù bạn là nhà phân tích mới hay dày dạn kinh nghiệm.

Chuẩn bị dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Giới thiệu về BigQuery

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

Khai thác BigQuery: nắm vững kiến thức nền tảng, thực thi truy vấn và tối ưu quy trình phân tích dữ liệu.

Kỹ thuật dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Xử lý ảnh bằng Python

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

Học cách xử lý, biến đổi và thao tác hình ảnh theo ý muốn.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Lấy mẫu trong R

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

Nắm vững sampling để có số liệu thống kê chính xác hơn với ít dữ liệu hơn.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Nhập môn Deep Learning với Python

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

Tìm hiểu các kiến thức cơ bản về mạng nơ-ron và cách xây dựng mô hình học sâu bằng Keras 2.0 trong Python.

Trí tuệ nhân tạo

4 giờ

Khóa học

Regular Expressions in Python

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

Học về thao tác chuỗi và trở thành bậc thầy sử dụng biểu thức chính quy.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Vibe Coding với Replit

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

Học lập trình vibe với Replit. Xây dựng các ứng dụng như một bản sao của Typeform và nắm vững các kỹ năng bảo mật và triển khai ứng dụng Replit.

Trí tuệ nhân tạo

2 giờ

Khóa học

Gradient Boosting Cực Mạnh với XGBoost

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 286 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

Nhập môn Quản trị Rủi ro Danh mục bằng Python

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 391 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 Marketing cho Doanh nghiệp

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

Khám phá cách chuyên viên phân tích Marketing dùng dữ liệu để hiểu khách hàng và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh.

Năng lực lãnh đạo

2 giờ

Khóa học

Nhập/Xuất và Streams trong Java

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 560 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

Gen AI Apps: Transform Your Work

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 308 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

Pivot Tables trong Google Sheets

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

Học cách tạo bảng pivot và nhanh chóng sắp xếp hàng nghìn điểm dữ liệu chỉ với vài cú nhấp chuột.

Xử lý dữ liệu

2 giờ

Khóa học

Viết mã R hiệu quả

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 149 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

AI cho Marketing

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 269 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

Reinforcement Learning với Gymnasium trong Python

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 789 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

AI cho Bán hàng

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 213 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

Xây dựng AI Agent với Google ADK

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

Xây dựng trợ lý hỗ trợ khách hàng từng bước với Agent Development Kit (ADK) của Google.

Trí tuệ nhân tạo

1 giờ

Khóa học

Machine Learning End-to-End

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 406 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

Xác thực Mô hình trong Python

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 1.025 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

Phân cụm trong Python

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 1.111 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

Nhập môn viết hàm trong R

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

Nâng cao kỹ năng R bằng cách viết các hàm hiệu quả, có thể tái sử dụng.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

A/B Testing bằng Python

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

Thực hành kiểm thử A/B bằng Python để chạy và phân tích thử nghiệm. Làm chủ p-values, sanity checks và phân tích để định hướng quyết định kinh doanh.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Phát triển Phần mềm với Cursor

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

Xây dựng mã nguồn sẵn sàng cho sản xuất với Cursor. Học cách sử dụng các mẫu AI, tái cấu trúc mã, kiểm thử và các quy trình làm việc nâng cao.

Trí tuệ nhân tạo

1 giờ 30 min

Khóa học

Building AI Agents with Snowflake

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

Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.

Trí tuệ nhân tạo

4 giờ

Khóa học

Gemini in Gmail

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

Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.

Trí tuệ nhân tạo

30 min

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.