Khóa học
Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Manage Features
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 5
- 3 đánh giá
Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Đám mây
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
Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Đám mây
Khóa học
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
Đám mây
Khóa học
This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
Đám mây
Khóa học
Gain a deep understanding of various evaluation metrics, methodologies, and their appropriate application across different model types and tasks.
Đám mây
Khóa học
This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
Đám mây
Khóa học
Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.
Đám mây
Khóa học
Học cách xây dựng các mô hình đơn giản về phản ứng thị trường để tăng hiệu quả cho kế hoạch marketing của bạn.
Xác suất và thống kê
Khóa học
The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
Đám mây
Khóa học
This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
Đám mây
Khóa học
It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
Đám mây
Khóa học
Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
Đám mây
Khóa học
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
Đám mây
Khóa học
You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
Đám mây
Khóa học
You learn how to prompt Gemini to explain code, recommend Google Cloud services, and generate code for your applications.
Đám mây
Khóa học
With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
Đám mây
Đám mây
Khóa học
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
Đám mây
Khóa học
A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
Đám mây
Khóa học
Học cách dự đoán nhãn của các nút trong mạng bằng học mạng và trích xuất các đặc trưng mô tả từ mạng
Xác suất và thống kê
Khóa học
Cloud Run functions is Googles serverless, fully-managed functions as a service (FaaS) product.
Đám mây
Khóa học
This course introduces you to the core features and functionalities of Gemini Code Assist, an AI-powered app development collaborator for Google Cloud.
Đám mây
Khóa học
Learn about creating and securing containers, and Google Kubernetes Engine for application developers.
Đám mây
Khóa học
In this course, you’ll combine and apply key concepts such as cloud security principles, risk management, and more in an interactive capstone project.
Đám mây
Khóa học
Use Agent Search on Gemini Enterprise Agent Platform to provide your website users a generative search experience.
Đám mây
Khóa học
This course introduces you to event-based applications and teaches you how to use service orchestration and choreography to coordinate microservices.
Đám mây
Khóa học
Bored of pouring over expenses to figure out which ones violate policy? No longer! Use Claude Cowork to produce fast and clear expense violation reports.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Staring at your inbound leads and unsure where to start? Use Claude Cowork to score your leads and build a high-quality, prioritized shortlist.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Want to spend more time coding and less time doing admin? Automate support briefs for the rollout of new features with Claude Cowork.
Trí tuệ nhân tạo
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 cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.