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 về Streaming

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

Kỹ thuật dữ liệu

2 giờ

Khóa học

Nhập môn Data Quality với Great Expectations

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 373 đánh giá

Đảm bảo chất lượng dữ liệu cao trong các quy trình làm việc Khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu với thư viện Great Expectations của Python.

Kỹ thuật dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Introduction to AI Apps in Sigma

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

Build interactive AI apps in Sigma using user input, actions, and polished interfaces, no coding required.

Báo cáo

2 giờ

Khóa học

Introduction to Power Automate

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.4+
  • 11 đánh giá

Learn Power Automate hands-on: build cloud flows with Microsoft 365 connectors, dynamic content, expressions, approvals, and Copilot AI assistance.

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

Visualizing Geospatial Data in Python

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 337 đánh giá

Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.

Trực quan hóa dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Fine-Tuning với Llama 3

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 376 đánh giá

Tinh chỉnh Llama cho các tác vụ tùy chỉnh bằng TorchTune, và tìm hiểu các kỹ thuật tinh chỉnh hiệu quả như lượng tử hóa.

Trí tuệ nhân tạo

2 giờ

Khóa học

Data Processing in Shell

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

Learn powerful command-line skills to download, process, and transform data, including machine learning pipeline.

Xử lý dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Phân tích Nhân tố trong R

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 150 đánh giá

Khám phá các biến tiềm ẩn, chẳng hạn như tính cách, thông qua phân tích nhân tố khám phá và phân tích nhân tố xác nhận.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Gen AI Apps: Transform Your Work

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

This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.

Đám mây

1 giờ 15 min

Khóa học

Feature Engineering with PySpark

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

Learn the gritty details that data scientists are spending 70-80% of their time on; data wrangling and feature engineering.

Xử lý dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Nhập môn Báo cáo Tài chính trong Power BI

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

Khám phá cách sử dụng báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và bảng cân đối kế toán trong Power BI

Tài chính ứng dụng

4 giờ

Khóa học

Gen AI: Unlock Foundational Concepts

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

You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.

Đám mây

1 giờ 30 min

Khóa học

Serverless Applications with AWS Lambda

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 30 đánh giá

Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.

Đám mây

3 giờ

Khóa học

Ensemble Methods in Python

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

Hãy tìm hiểu cách xây dựng các mô hình học máy tiên tiến và hiệu quả bằng Python thông qua việc áp dụng các kỹ thuật kết hợp như bagging, boosting và stacking.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Chiến lược dữ liệu

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

Làm chủ quản lý dữ liệu chiến lược để đạt hiệu quả kinh doanh xuất sắc.

Quản lý dữ liệu

1 giờ

Khóa học

Fundamentals of Bayesian Data Analysis in R

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

Learn what Bayesian data analysis is, how it works, and why it is a useful tool to have in your data science toolbox.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Conquering Data Bias

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

Unlock your datas potential by learning to detect and mitigate bias for precise analysis and reliable models.

Quản lý dữ liệu

2 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.