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
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
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
Khóa học
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
Khóa học
Làm chủ multi-stage builds, công cụ mạng Docker và Docker Compose để tối ưu ứng dụng container hóa!
Phát triển phần mềm
Khóa học
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
Khóa học
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
Khóa học
Học cách xử lý, biến đổi và thao tác hình ảnh theo ý muốn.
Học máy
Khóa học
Nắm vững sampling để có số liệu thống kê chính xác hơn với ít dữ liệu hơn.
Xác suất và thống kê
Khóa học
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
Khóa học
Học về thao tác chuỗi và trở thành bậc thầy sử dụng biểu thức chính quy.
Phát triển phần mềm
Khóa học
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
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
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
Khóa học
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
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
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
Khóa học
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Đám mây
Khóa học
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
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
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
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
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
Xây dựng trợ lý hỗ trợ khách hàng từng bước với Agent Development Kit (ADK) của Google.
Trí tuệ nhân tạo
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
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
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
Nâng cao kỹ năng R bằng cách viết các hàm hiệu quả, có thể tái sử dụng.
Phát triển phần mềm
Khóa học
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
Khóa học
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
Khóa học
Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.
Trí tuệ nhân tạo
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.