Xác suất và thống kê
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
Trực quan hóa dữ liệu trong Databricks
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 692 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
Xác thực dữ liệu trong Excel
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 609 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
Intermediate Workflow Automation with n8n
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 110 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
Pivot Tables trong Google Sheets
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 232 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
Khóa học
Gen AI Agents: Transform Your Organization
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 226 đánh giá
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Đám mây
Khóa học
Preparing for your Professional Data Engineer Journey
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 57 đánh giá
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Đám mây
Khóa học
Xử lý dữ liệu trong Snowflake
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 1.142 đánh giá
Thành thạo kỹ thuật xử lý và phân tích dữ liệu như câu lệnh CASE, truy vấn con, CTE trong Snowflake.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Biến đổi dữ liệu với Polars
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 154 đánh giá
Nâng cao Polars với thao tác văn bản, thống kê trượt, nối DataFrame và phân tích nâng cao.
Xử lý dữ liệu
Học máy
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Phát triển gói Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 1.008 đánh giá
Học cách tạo các gói Python của riêng bạn để làm cho mã nguồn của bạn dễ sử dụng và chia sẻ với người khác.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Tự động hóa Data Pipeline trong Snowflake
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 193 đánh giá
Tải, tự động hóa và tối ưu hóa pipeline dữ liệu trong Snowflake bằng COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables và công cụ hiệu suất truy vấn.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Giới thiệu về NoSQL
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 870 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
Khóa học
Phát triển mô hình Machine Learning cho môi trường sản xuất
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 532 đánh giá
Học máy
Khóa học
Gemini in Google Sheets
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 316 đánh giá
Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Building a Marketing Dashboard with Claude Cowork
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 60 đánh giá
Want to spend more time on analysis and less time formatting charts? Build an on-brand interactive marketing dashboard from raw data with Claude Cowork.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Building AI Agents with Snowflake
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 45 đánh giá
Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Nạp dữ liệu và Mô hình Ngữ nghĩa với Microsoft Fabric
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 380 đánh giá
Học cách đưa dữ liệu vào Microsoft Fabric, bao gồm Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, bảo mật và làm mới mô hình.
Khác
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Gen AI: Unlock Foundational Concepts
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 240 đánh giá
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Đám mây
Khóa học
Thiết kế hướng người dùng trong Power BI
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 514 đánh giá
Học cách thiết kế trực quan hóa và báo cáo Power BI theo nhu cầu người dùng.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Google: Agent Fundamentals
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 108 đánh giá
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Đám mây
Khóa học
Đại số tuyến tính cho Khoa học dữ liệu với R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 153 đánh giá
Khóa học này là phần giới thiệu về đại số tuyến tính, một trong những chủ đề toán học quan trọng nhất nền tảng cho Khoa học dữ liệu.
Xác suất và thống kê
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Giới thiệu về Azure
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 717 đánh giá
Khám phá các dịch vụ Azure như Compute, Storage và Automation thông qua trải nghiệm thực hành.
Đám mây
Khóa học
Gemini in Google Slides
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 414 đánh giá
Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
Trí tuệ nhân tạo
Chuẩn bị dữ liệu
Phát triển phần mềm
Khóa học
Quản trị, Quản trị dữ liệu & Cộng tác trên Snowflake
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 187 đánh giá
Học cách bảo mật, quản trị và quản lý Snowflake ở quy mô lớn. Bao gồm RBAC, che dữ liệu, giám sát chi phí, Time Travel và chia sẻ dữ liệu an toàn.
Quản lý dữ liệu
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.