Khóa học
Phân tích cảm xúc với Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 485 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
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
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
Khóa học
Học thiết kế và triển khai triggers trong SQL Server qua ví dụ thực tế.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Bảo mật Azure
Đám mây
Khóa học
Xây dựng ứng dụng cloud trên AWS với API Gateway, Lambda, SQS, SNS, EventBridge và Kinesis. Làm chủ các mẫu serverless và hướng sự kiện cho kỳ thi DVA-C02.
Đám mây
Khóa học
Học cách sử dụng các gói Bioconductor cơ bản cho phân tích sinh học bằng cách sử dụng dữ liệu từ virus, nấm, con người và thực vật!
Xác suất và thống kê
Khóa học
Kết hợp văn bản, hình ảnh, âm thanh và video với các mô hình AI mới nhất từ Hugging Face để tạo hình ảnh và video mới!
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách nhập, thao tác và chuyển đổi dữ liệu trong Java bằng thư viện Tablesaw. Làm việc với tệp CSV, cấu trúc bảng và định dạng JSON phức tạp.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách thao tác và phân tích dữ liệu có cấu trúc linh hoạt bằng MongoDB.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Thực hiện việc làm sạch dữ liệu chính trong Java bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê, biến đổi và xác thực để đảm bảo ứng dụng hoạt động đáng tin cậy.
Nhập và làm sạch dữ liệu
Khóa học
Học cách thiết kế kiến trúc hướng sự kiện có khả năng mở rộng trên Azure bằng các dịch vụ nhắn tin và tích hợp thực tế.
Đám mây
Khóa học
Tăng tốc lập trình với Windsurf, IDE hỗ trợ AI giúp bạn xây dựng, gỡ lỗi và triển khai nhanh hơn.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.
Đám mây
Khóa học
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
Khóa học
Building AI Agent Harnesses with Strands Agents
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách giám sát, chẩn đoán và tối ưu hóa ứng dụng Azure bằng Azure Monitor, Application Insights và Log Analytics.
Đám mây
Khóa học
Shiny là gói R giúp tạo ứng dụng web tương tác ngay trong R, để nhóm khám phá dữ liệu qua dashboard hoặc trực quan hóa.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nắm vững kiến thức nền tảng về mạng nơ-ron và cách xây dựng mô hình học sâu bằng TensorFlow.
Học máy
Khóa học
Tìm hiểu mô hình ARIMA trong Python và trở thành chuyên gia phân tích chuỗi thời gian.
Học máy
Khóa học
Tạo ứng dụng AI tương tác trên Sigma với đầu vào từ người dùng, tác vụ và giao diện chỉn chu—không cần viết mã.
Báo cáo
Khóa học
Ngừng viết lại các phép nối và phép tính; khám phá phân tích được quản trị tốt, có khả năng mở rộng với Sigma data models.
Báo cáo
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách thực hiện suy luận bằng mô hình tuyến tính.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Đám mây
Khóa học
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
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
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách dùng tập lệnh Python trong Power BI để chuẩn bị dữ liệu, trực quan hóa và tính hệ số tương quan.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
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
Khóa học
Tạo hệ thống RAG chính xác và đáng tin cậy hơn với Graph RAG và hybrid RAG.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách xây dựng ứng dụng AI bằng các hàm LLM tích hợp sẵn của Snowflake Cortex cho phân tích văn bản, tạo nội dung và quy trình nhiều bước.
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 di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.