Khóa học
Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 284 đánh giá
Thành thạo hai nhiệm vụ chính trong suy luận thống kê: ước lượng tham số và kiểm định giả thuyết.
Xác suất và thống kê
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
Thành thạo hai nhiệm vụ chính trong suy luận thống kê: ước lượng tham số và kiểm định giả thuyết.
Xác suất và thống kê
Khóa học
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
Khóa học
Học cách xây dựng dashboard tương tác, giàu thông tin chuyên sâu với Dash và Plotly.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Xây dựng một không gian Databricks Genie từ đầu đến cuối: mô tả, từ đồng nghĩa, hướng dẫn, quan hệ bảng, truy vấn mẫu, giám sát và benchmark.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Học cách dùng mô hình dựa trên cây và mô hình tổ hợp với tidymodels để dự đoán phân loại và hồi quy.
Học máy
Khóa học
Triển khai, bảo mật và vận hành ứng dụng trên AWS với Lambda, API Gateway, Cognito, IAM, CloudWatch và X-Ray. Chuẩn bị thực hành cho kỳ thi DVA-C02.
Đám mây
Khóa học
Tương tác với GPT tùy chỉnh và dùng kỹ năng viết prompt để lập kế hoạch, khai trương nhà hàng của bạn.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Quản lý độ phức tạp của mã bằng lập trình hướng đối tượng với hệ thống S3 và R6.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Dùng phân tích biểu hiện khác biệt RNA-Seq để xác định các gen có khả năng quan trọng đối với các bệnh hoặc điều kiện khác nhau.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Nắm vững SQL, quản lý dữ liệu, tối ưu hóa và bảo mật của Amazon Redshift.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Đảm bảo nhập dữ liệu sạch và xây dựng dashboard động để hiển thị dữ liệu marketing.
Báo cáo
Khóa học
Nghiên cứu tình huống Power BI này dựa trên bài toán kinh doanh thực tế, giúp bạn vận dụng các khái niệm ETL và trực quan hóa dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Khám phá Python bằng kiến thức về các hàm và kỹ thuật bảng tính phổ biến!
Phát triển phần mềm
Khóa học
Khóa học này giới thiệu về phân cụm và giảm chiều dữ liệu trong R từ góc nhìn của học máy.
Học máy
Khóa học
Phát triển kỹ năng cần thiết để làm sạch dữ liệu thô và biến nó thành những insight chính xác.
Chuẩn bị dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Khóa học này dành cho người dùng R muốn nhanh chóng làm quen với Python!
Phát triển phần mềm
Khóa học
Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Build CI/CD pipelines with AWS CodePipeline, CodeBuild, and CodeDeploy. Automate blue/green and canary releases, and define infrastructure with CloudFormation.
Đám mây
Khóa học
Học các kỹ thuật cốt lõi cần thiết để trích xuất những insight có ý nghĩa từ dữ liệu chuỗi thời gian.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Staring at your inbound leads and unsure where to start? Use Claude Cowork to score your leads and build a high-quality, prioritized shortlist.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Xây dựng ứng dụng thực tế bằng Python—luyện tập OOP và nguyên tắc kỹ thuật phần mềm để viết mã sạch, dễ bảo trì.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Phát hiện gian lận bằng Python.
Học máy
Khóa học
Khóa học giúp bạn nắm các ý tưởng cốt lõi của học máy, như xây dựng và đánh giá mô hình dự đoán.
Học máy
Khóa học
Học các kiến thức cơ bản về phân tích, thao tác và tính toán với ngày tháng và thời gian trong R.
Phát triển phần mềm
Khóa học
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
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
Đám mây
Khóa học
Connect data sources to your app to build a search and analysis engine. Master capabilities like deep research agents, ideation, and NotebookLM for analysis.
Đám mây
Khóa học
Sự tin cậy và bảo mật với Google Cloud
Đám mây
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.