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.
776 Khóa học

Khóa học

Nhập môn Data Quality với Great Expectations

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 425 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

Giới thiệu về GCP

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

Hãy tìm hiểu về Google Cloud Platform (GCP) thông qua khóa học này về lưu trữ, xử lý dữ liệu và hiện đại hóa hoạt động kinh doanh bằng GCP.

Đám mây

2 giờ

Khóa học

Nhập môn Phân tích Mạng bằng Python

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

Khóa học này trang bị cho bạn kỹ năng phân tích, trực quan hóa và hiểu mạng lưới với thư viện NetworkX.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Google: Build Agents with Agent Development Kit (ADK)

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

Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Building Dashboards with Dash and Plotly

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

Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.

Trực quan hóa dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Tính toán trong Sigma

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

Xây dựng các phép tính Sigma động để khám phá dữ liệu, tự động hóa logic và phát hiện xu hướng với các ví dụ kinh doanh thực tế.

Xử lý dữ liệu

2 giờ

Khóa học

Databricks với Python SDK

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

Làm chủ Databricks với Python: học xác thực, quản lý cụm, tự động hóa tác vụ và truy vấn mô hình AI bằng lập trình.

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

Dự báo bằng R

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

Xác suất và thống kê

5 giờ

Khóa học

Window Functions trong Snowflake

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

Khám phá các hàm cửa sổ Snowflake để giải quyết các vấn đề dữ liệu phức tạp thông qua xếp hạng, phân vùng và tính toán lăn.

Xử lý dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Xử lý dữ liệu thiếu trong R

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

Dễ hình dung, khám phá và điền dữ liệu thiếu với naniar, cách tiếp cận thân thiện tidyverse cho dữ liệu thiếu.

Chuẩn bị dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Phân tích cảm xúc với Python

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

Khách hàng hài lòng với sản phẩm của bạn hay dịch vụ của bạn còn thiếu sót? Thành thạo thực hiện phân tích cảm xúc từ đầu đến cuối.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Building Generative AI Apps to Talk to Your Data

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

Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.

Trí tuệ nhân tạo

4 giờ

Khóa học

Nền tảng về PySpark

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

Học cách triển khai quản lý dữ liệu phân tán và học máy trong Spark bằng cách sử dụng gói PySpark.

Kỹ thuật dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Graph RAG với LangChain và Neo4j

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

Tạo hệ thống RAG chính xác và đáng tin cậy hơn với Graph RAG và hybrid RAG.

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

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

Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.

Đám mây

3 giờ 41 min

Khóa học

Nhập môn Báo cáo Tài chính trong Power BI

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 322 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

Ứng dụng Serverless với AWS Lambda

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 47 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

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 của bạn với DataCamp for Mobile

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.