Khóa học
Hiểu về Chuyển đổi Số
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 618 đánh giá
Khám phá chuyển đổi số và trang bị kỹ năng để trở thành nhân tố thay đổi trong môi trường số phát triển nhanh.
Hiểu biết dữ liệu
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
Khám phá chuyển đổi số và trang bị kỹ năng để trở thành nhân tố thay đổi trong môi trường số phát triển nhanh.
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Bạn khám phá các lớp khác nhau trong việc xây dựng giải pháp AI thế hệ mới, các dịch vụ của Google Cloud và các yếu tố cần cân nhắc khi lựa chọn một giải pháp.
Đám mây
Khóa học
Create a go-to-market strategy with generative AI: target industries, generate leads, and optimize website keywords.
Trí tuệ nhân tạo
Phát triển phần mềm
Khóa học
Sử dụng các công cụ trực quan hóa tiên tiến của Seaborn để tạo ra các biểu đồ đẹp mắt và thông tin một cách dễ dàng.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Học cách chuyển đổi và phân tích dữ liệu trong tài khoản Microsoft Fabric của quý vị.
Khác
Khóa học
Trong khóa học này, quý vị sẽ tìm hiểu về các khái niệm biến ngẫu nhiên, phân phối và điều kiện.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Đám mây
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 các hàm quan trọng nhất để thao tác, xử lý và chuyển đổi dữ liệu trong SQL Server.
Xử lý dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.
Đám mây
Học máy
Khóa học
Bạn sẽ sử dụng các kỹ thuật Quản lý Doanh thu Thuần trong Excel cho một công ty Hàng Tiêu Dùng Nhanh.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
Kỹ thuật dữ liệu
Học máy
Khóa học
Tạo DAG bằng TaskFlow API, lập lịch dựa trên asset và deferrable sensors, rồi chạy pipeline ETL SQL end-to-end với kiểm tra chất lượng.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Học cách xây dựng các tác nhân thông minh có khả năng suy luận, hành động và giải quyết các tác vụ trong thế giới thực bằng Python.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách dự đoán từ dữ liệu với Apache Spark, dùng cây quyết định, hồi quy logistic, hồi quy tuyến tính, ensemble và pipeline.
Học máy
Khóa học
Làm chủ quản lý dữ liệu chiến lược để đạt hiệu quả kinh doanh xuất sắc.
Quản lý dữ liệu
Khóa học
Học cách truyền đạt dữ liệu hiệu quả với tổng quan về các biểu đồ phổ biến, kiểu trực quan thay thế và cải tiến phong cách dựa trên nhận thức.
Trực quan hóa dữ liệu
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Xây dựng ứng dụng cloud trên AWS với API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge và Kinesis. Làm chủ các mẫu serverless và hướng sự kiện cho kỳ thi DVA-C02.
Đám mây
Khóa học
Học cách bắt đầu phát triển các mô hình học sâu với Keras.
Trí tuệ nhân tạo
Học máy
Khóa học
Củng cố kỹ năng decision science bằng cách thiết kế framework dựa trên dữ liệu và triển khai giải pháp hiệu quả.
Hiểu biết dữ liệu
Học máy
Khóa học
Chuẩn bị cho các buổi phỏng vấn lập trình tiếp theo của bạn bằng Python.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Tìm hiểu cách container hoạt động trong Azure, gồm registry, kiến thức cơ bản về ACI, AKS, mở rộng quy mô, giám sát và khắc phục sự cố.
Đám mây
Khóa học
Trong khóa học khái niệm này (không cần lập trình), bạn sẽ tìm hiểu bốn cơ sở dữ liệu NoSQL chính và các engine phổ biến.
Kỹ thuật dữ liệu
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.