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.
731 Khóa học

Khóa học

Dự báo bằng R

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.9+
  • 51 đánh giá

Xác suất và thống kê

5 giờ

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

4 giờ

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

2 giờ

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

4 giờ

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

4 giờ

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

3 giờ

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

1 giờ

Khóa học

Google Sheets nâng cao

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

Chuẩn bị dữ liệu

4 giờ

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

2 giờ

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

3 giờ

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

4 giờ

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

3 giờ

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

2 giờ

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

3 giờ

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

3 giờ

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

3 giờ

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.