Khóa học
Machine Learning cho Dữ liệu Chuỗi thời gian bằng Python
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 199 đánh giá
Khóa học này tập trung vào kỹ thuật xử lý đặc trưng và học máy cho dữ liệu chuỗi thời gian.
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
Khóa học này tập trung vào kỹ thuật xử lý đặc trưng và học máy cho dữ liệu chuỗi thời gian.
Học máy
Khóa học
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
Khóa học
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
Khóa học
Rèn kỹ năng Oracle SQL: nắm SQL cơ bản, tổng hợp, kết hợp và tùy chỉnh dữ liệu.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách dùng KNIME Analytics Platform để truy cập, làm sạch và phân tích dữ liệu theo hướng no-code/low-code.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Khám phá Deep Learning cho văn bản với PyTorch, mở ra tiềm năng mới trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên và tạo văn bản.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
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
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
This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
Đám mây
Khóa học
Dùng chatbot tạo hướng dẫn học tập phù hợp với mục tiêu và lịch trình của bạn. Rèn kỹ năng với prompts đơn giản, hiệu quả.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Xây dựng nền tảng mà bạn cần để tư duy theo hướng thống kê và nói ngôn ngữ của dữ liệu của bạn.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học viết kiểm thử hiệu quả trong Java với JUnit và Mockito để tự tin xây dựng ứng dụng vững chắc, đáng tin cậy.
Phát triển phần mềm
Khóa học
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
Nắm vững cách nhập và quản lý dữ liệu tài chính trong Python với nhiều công cụ và nguồn khác nhau.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
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
Thao tác dữ liệu và tạo bộ đặc trưng học máy trong Spark bằng SQL với Python.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Tận dụng sức mạnh của các công cụ tidyverse để tạo đồ họa chất lượng xuất bản và báo cáo tùy chỉnh, truyền đạt kết quả của bạn.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Học cách thiết kế trực quan hóa và báo cáo Power BI theo nhu cầu người dùng.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Đám mây
Khóa học
Nắm vững xác suất cơ bản: biến ngẫu nhiên, giá trị trung bình và phương sai, phân phối xác suất, xác suất có điều kiện.
Xác suất và thống kê
Khóa học
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
Khóa học
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
Prepare for the Google Cloud Professional Data Engineer certification with diagnostic questions covering migration, storage, analytics, and automation.
Đám mây
Khóa học
Chuyển sang tư duy MLOps để huấn luyện, lập tài liệu, bảo trì và mở rộng quy mô mô hình học máy, khai thác tối đa tiềm năng của chúng.
Học máy
Khóa học
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
Mở rộng vốn thuật ngữ Google Sheets với các kiểu dữ liệu số, logic và bị thiếu.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu cách ngày tháng hoạt động trong R, và khám phá thế giới của câu lệnh if, vòng lặp và hàm qua các ví dụ tài chính.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
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
Nâng tầm phát triển học máy với CI/CD bằng GitHub Actions và Data Version Control
Học máy
Khóa học
Học cách thực hiện hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic với nhiều biến giải thích.
Xác suất và thống kê
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.