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

Làm sạch dữ liệu trong cơ sở dữ liệu SQL Server

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

Phát triển kỹ năng cần thiết để làm sạch dữ liệu thô và biến nó thành những insight chính xác.

Chuẩn bị dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Auditing Expenses with Claude Cowork

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

Bored of pouring over expenses to figure out which ones violate policy? No longer! Use Claude Cowork to produce fast and clear expense violation reports.

Trí tuệ nhân tạo

15 min

Khóa học

Sử dụng Kho dữ liệu trong AWS

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

Học cách chọn, xây dựng và bảo mật kho dữ liệu AWS, gồm DynamoDB và S3, qua bài tập thực hành trên console và tình huống thực tế.

Đám mây

3 giờ

Khóa học

Mô hình hóa với dữ liệu trong Tidyverse

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

Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Feature Engineering với PySpark

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

Nắm vững kỹ năng xử lý dữ liệu và xây dựng đặc trưng—hai công việc chiếm 70-80% thời gian của Nhà khoa học dữ liệu.

Xử lý dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Giám sát và Khắc phục sự cố trên AWS

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

Giám sát và khắc phục sự cố ứng dụng AWS với Amazon CloudWatch và AWS X-Ray. Thu thập metrics và logs, xây dựng dashboard, đặt cảnh báo và trace request.

Đám mây

3 giờ

Khóa học

Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python

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

Khám phá các khái niệm và ứng dụng của mô hình tuyến tính với Python, xây dựng mô hình để mô tả, dự đoán và rút ra insight từ các mẫu dữ liệu.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 265 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

4 giờ

Khóa học

Google: Human-Centered AI

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.9+
  • 82 đánh giá

Learn human-centric AI orchestration. Distinguish between augmentation and automation, and balance machine efficiency with human intuition.

Đám mây

10 min

Khóa học

Generalized Linear Models in R

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

Khóa học “Mô hình tuyến tính tổng quát” sẽ mở rộng bộ công cụ hồi quy của quý vị để bao gồm hồi quy logistic và hồi quy Poisson.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Phân tích báo cáo tài chính bằng Python

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.6+
  • 118 đánh giá

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

4 giờ

Khóa học

Ensemble Methods in Python

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 428 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

4 giờ

Khóa học

Giới thiệu về Amazon Bedrock

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

Tìm hiểu cách sử dụng Amazon Bedrock để truy cập các mô hình AI nền tảng và xây dựng với AI mà không cần quản lý hạ tầng phức tạp.

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

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

In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.

Đám mây

18 giờ 15 min

Khóa học

Google: Introduction to Large Language Models

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.9+
  • 35 đánh giá

This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Google: Deploy Your First Agent

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.9+
  • 34 đánh giá

Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Mô phỏng Thống kê bằng Python

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.9+
  • 30 đánh giá

Học cách giải quyết các vấn đề ngày càng phức tạp bằng mô phỏng để tạo và phân tích dữ liệu.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep

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

Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Xây dựng quy trình Agentic với LlamaIndex

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

Xây dựng các quy trình làm việc tự động hóa trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng lập kế hoạch, tìm kiếm, ghi nhớ và hợp tác, sử dụng LlamaIndex.

Trí tuệ nhân tạo

2 giờ

Khóa học

Nhập môn Định giá Doanh nghiệp

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

Học định giá doanh nghiệp qua ứng dụng thực tế và nghiên cứu tình huống bằng dòng tiền chiết khấu (DCF).

Tài chính ứng dụng

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.