Kỹ thuật dữ liệu
Khóa Học Dữ Liệu, AI và Cloud
Thành thạo kỹ năng quan trọngTheo 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 chọnhoặc
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
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
Khóa học
Nghiên cứu tình huống: Phân tích dữ liệu thị trường việc làm trong Tableau
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 541 đánh giá
Trực quan hóa dữ liệu
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
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
Trực quan hóa dữ liệu
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
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
Phát triển phần mềm
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
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
Trực quan hóa dữ liệu
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
Học máy
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
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
Xác suất và thống kê
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
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
Xử lý dữ liệu
Xác suất và thống kê
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
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
Khóa học
Nghiên cứu tình huống: Phân tích dữ liệu bán hàng trong Alteryx
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 464 đánh giá
Chuẩn bị dữ liệu
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
Khóa học
Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) cho Mô hình ngôn ngữ với Keras
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 132 đánh giá
Trí tuệ nhân tạo
Xác suất và thống kê
Học máy
Phát triển phần mềm
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.