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
Học cách phân tích dữ liệu theo thời gian với khóa học thực tiễn về Time Series Analysis in Power BI. Dùng tập dữ liệu thực tế, luyện tập kỹ thuật phổ biến.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Thiết lập và quản lý hạ tầng Microsoft Fabric
Khác
Khóa học
Tìm hiểu cách máy tính hoạt động, thiết kế thuật toán hiệu quả và khám phá lý thuyết tính toán để giải quyết vấn đề thực tế.
Phát triển phần mềm
Khóa học
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
Làm chủ dữ liệu thô, lộn xộn trong cơ sở dữ liệu PostgreSQL để rút ra thông tin chuyên sâu chính xác.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Học cách thiết kế và chạy các mô phỏng Monte Carlo của riêng bạn bằng Python!
Xác suất và thống kê
Khóa học
Phân tích động lực thị trường và lập kế hoạch thâm nhập chiến lược cho nhà sản xuất EV bằng AI tạo sinh.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Kiểm thử chatbot ghép khách hàng với sản phẩm chăm sóc da phù hợp bằng kỹ năng prompting, tạo kết quả cá nhân hóa.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học phân tích chuỗi cung ứng bằng Power BI qua nghiên cứu tình huống. Tạo công cụ phân tích tự sản xuất hay mua, tính chi phí và phân tích sản lượng.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu Data Version Control để quản lý dữ liệu ML. Thành thạo thiết lập, tự động hóa pipelines và đánh giá models liền mạch.
Học máy
Khóa học
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
Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.
Đám mây
Khóa học
Học cách phân tích báo cáo tài chính bằng Python. Tính toán các tỷ lệ, đánh giá tình hình tài chính, xử lý các giá trị thiếu và trình bày phân tích của bạn.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học cách dự đoán tương lai bằng dự báo chuỗi thời gian trong R, gồm mô hình ARIMA và phương pháp làm trơn hàm mũ.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
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
Khóa học
Học các kiến thức cơ bản về khám phá, thao tác và đo lường dữ liệu hình ảnh y sinh.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Khóa học trang bị mọi kiến thức cần thiết để xây dựng hệ thống giám sát học máy cơ bản bằng Python.
Học máy
Khóa học
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
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
Đám mây
Khóa học
Học cách tạo trực quan hóa hấp dẫn, bắt mắt để truyền đạt kết quả nhanh chóng và hiệu quả.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Làm chủ thao tác dữ liệu chuỗi thời gian trong R: nhập, tóm tắt và chọn tập con với zoo, lubridate và xts.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Luyện tập Power BI qua tình huống y tế. Phân tích dữ liệu, khám phá insight về hiệu suất, tạo dashboard.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Khám phá chuyển đổi dữ liệu với Google Cloud
Đám mây
Khóa học
Tìm hiểu cách tiếp cận và chiến thắng các cuộc thi trên Kaggle.
Học máy
Khóa học
Học các kiến thức cơ bản về định giá dòng tiền, làm việc với dữ liệu tử vong của con người và xây dựng sản phẩm bảo hiểm nhân thọ trong R.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học về thiết kế thí nghiệm cơ bản, một phần quan trọng của mọi phân tích dữ liệu.
Xác suất và thống kê
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Nắm kiến thức nền tảng về cách dùng DataLab, notebook dữ liệu hỗ trợ AI để phân tích và khám phá dữ liệu.
Báo cáo
Khóa học
Học cách xác định, phân tích, loại bỏ và điền bù dữ liệu thiếu trong Python.
Xử lý dữ liệu
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.