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
Mô hình hóa với dữ liệu trong Tidyverse
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 228 đánh giá
Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.
Xác suất và thống kê
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Digital Transformation with Google Cloud
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 90 đánh giá
This course provides an overview of the opportunities and challenges companies encounter in their digital transformation journey.
Đám mây
Phát triển phần mềm
Khóa học
Building Dashboards with Dash and Plotly
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 274 đánh giá
Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Biomedical Image Analysis in Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 233 đánh giá
Learn the fundamentals of exploring, manipulating, and measuring biomedical image data.
Xử lý dữ liệu
Báo cáo
Khóa học
Truy vấn SQL Trung cấp với AI
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 224 đánh giá
Nâng cao kỹ năng SQL bằng cách viết các lệnh AI để tạo ra các truy vấn nhằm sắp xếp, nhóm, lọc và phân loại dữ liệu.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Xây dựng chiến lược Go-To-Market
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 374 đánh giá
Create a go-to-market strategy with generative AI: target industries, generate leads, and optimize website keywords.
Trí tuệ nhân tạo
Chuẩn bị dữ liệu
Xác suất và thống kê
Xác suất và thống kê
Khóa học
Intermediate Regression with statsmodels in Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 560 đánh giá
Learn to perform linear and logistic regression with multiple explanatory variables.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Nạp dữ liệu và Mô hình Ngữ nghĩa với Microsoft Fabric
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 310 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
Khóa học
Introduction to Databricks Genie
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 59 đánh giá
Ask data questions in plain English with Databricks Genie - build spaces, curate business language, and monitor quality.
Kỹ thuật dữ liệu
Năng lực lãnh đạo
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Tư duy Thống kê với Python (Phần 1)
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 108 đánh giá
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
Mô hình hóa ảnh với Keras
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 89 đánh giá
Học cách thực hiện phân tích hình ảnh bằng Keras với Python thông qua việc xây dựng, đào tạo và đánh giá các mạng nơ-ron convolutional.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Data Pipeline Automation in Snowflake
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 83 đánh giá
Load, automate, and optimize data pipelines in Snowflake using COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables, and query performance tools.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Visualizations in Sigma
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 179 đánh giá
Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Practicing Coding Interview Questions in Python
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 76 đánh giá
Prepare for your next coding interviews in Python.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Data Types and Functions in Snowflake
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 486 đánh giá
Learn Snowflake data types and functions to manipulate text, numbers, and dates while building custom functions and pivot tables.
Xử lý dữ liệu
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Building Marketing Workflows with n8n
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 54 đánh giá
Build marketing workflows in n8n using AI agents. Automate campaign strategy, conversion optimization, and lead generation from scratch.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Thiết kế hướng người dùng trong Power BI
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 417 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
Snowflake Management, Governance & Collaboration
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 80 đánh giá
Learn to secure, govern, and manage Snowflake at scale. Cover RBAC, data masking, cost monitoring, Time Travel, and secure data sharing.
Quản lý dữ liệu
Tài chính ứng dụng
Trực quan hóa 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 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.