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.
732 Khóa học

Khóa học

Các khái niệm Giám sát Machine Learning

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 462 đánh giá

Tìm hiểu các thách thức khi giám sát mô hình học máy trong sản xuất, như trôi dữ liệu, trôi khái niệm và cách khắc phục suy giảm mô hình.

Học máy

2 giờ

Khóa học

Lập trình hỗ trợ bởi AI nâng cao cho nhà phát triển

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.9+
  • 64 đánh giá

Học cách dùng AI như một đối tác kỹ thuật cấp cao cho phân tích mã, tối ưu hiệu năng, bảo mật và quyết định kiến trúc phần mềm.

Trí tuệ nhân tạo

1 giờ 30 min

Khóa học

Trực quan hóa dữ liệu nâng cao với Seaborn

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 429 đánh giá

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

4 giờ

Khóa học

Introduction to Polars

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

Learn how to efficiently transform, clean, and analyze data using Polars, a Python library for fast data manipulation.

Xử lý dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Power BI for End Users

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 312 đánh giá

Explore Power BI Service, master the interface, make informed decisions, and maximize the power of your reports.

Báo cáo

1 giờ

Khóa học

AI Agents with Hugging Face smolagents

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 237 đánh giá

Learn how to build intelligent agents that reason, act, and solve real-world tasks using Python.

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

Machine Learning for Finance in Python

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 208 đánh giá

Learn to model and predict stock data values using linear models, decision trees, random forests, and neural networks.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Optimizing Code in Java

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 192 đánh giá

Learn key techniques to optimize Java performance, from algorithm efficiency to JVM tuning and multithreading.

Phát triển phần mềm

3 giờ

Khóa học

Generalized Linear Models in R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 191 đánh giá

Khóa học “Mô hình tuyến tính tổng quát” sẽ mở rộng bộ công cụ hồi quy của quý vị để bao gồm hồi quy logistic và hồi quy Poisson.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Nền tảng Xác suất với R

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

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

4 giờ

Khóa học

Window Functions in Snowflake

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 490 đánh giá

Discover Snowflake window functions to solve complex data problems with rankings, partitions, and rolling calculations.

Xử lý dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Math for Finance Professionals

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

Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.

Tài chính ứng dụng

3 giờ

Khóa học

Foundations of Probability in Python

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 201 đánh giá

Learn fundamental probability concepts like random variables, mean and variance, probability distributions, and conditional probabilities.

Xác suất và thống kê

5 giờ

Khóa học

Gen AI Agents: Transform Your Organization

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

This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Nhập dữ liệu nâng cao trong R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 271 đánh giá

Xử lý dữ liệu ở bất kỳ định dạng nào. Dù là tệp tin phẳng, phần mềm thống kê, cơ sở dữ liệu hay dữ liệu trực tiếp từ web.

Chuẩn bị dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Hiểu về Chuyển đổi Số

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 546 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

1 giờ

Khóa học

Supervised Learning in R: Regression

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.6+
  • 99 đánh giá

In this course you will learn how to predict future events using linear regression, generalized additive models, random forests, and xgboost.

Học máy

4 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.