Xác suất và thống kê
Khóa Học Dữ Liệu, AI và Cloud
Thành thạo kỹ năng quan trọngTheo 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 chọnhoặc
Khóa học
Mô hình hóa ảnh với Keras
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 94 đánh giá
Học cách thực hiện phân tích hình ảnh bằng Keras với Python thông qua việc xây dựng, đào tạo và đánh giá các mạng nơ-ron convolutional.
Trí tuệ nhân tạo
Phát triển phần mềm
Khóa học
R trung cấp cho Tài chính
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 42 đánh giá
Tìm hiểu cách ngày tháng hoạt động trong R, và khám phá thế giới của câu lệnh if, vòng lặp và hàm qua các ví dụ tài chính.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 29 đánh giá
Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.
Đám mây
Xử lý dữ liệu
Học máy
Khóa học
Huấn luyện Mô hình AI Hiệu quả với PyTorch
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 107 đánh giá
Học cách giảm thời gian huấn luyện cho mô hình ngôn ngữ lớn với Accelerator và Trainer cho huấn luyện phân tán
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Phân tích Marketing: Dự đoán Khách hàng Rời bỏ bằng Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 181 đánh giá
Học cách dùng Python để phân tích tỷ lệ khách hàng rời bỏ và xây dựng mô hình dự đoán nó.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Chuẩn bị dữ liệu
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nghiên cứu tình huống: Phân tích giao dịch thế chấp trong Power BI
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 301 đánh giá
Tài chính ứng dụng
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 44 đánh giá
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Đám mây
Khóa học
Web Scraping bằng R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 101 đánh giá
Học cách thu thập và tải xuống dữ liệu từ bất kỳ trang web nào một cách hiệu quả bằng R.
Chuẩn bị dữ liệu
Phát triển phần mềm
Khóa học
Hiện đại hóa hạ tầng và ứng dụng với Google Cloud
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 118 đánh giá
Hiện đại hóa hạ tầng và ứng dụng với Google Cloud
Đám mây
Khóa học
Mô hình AI có khả năng mở rộng với PyTorch Lightning
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 124 đánh giá
Tối ưu hóa các dự án AI của bạn bằng cách xây dựng các mô hình mô-đun và nắm vững các kỹ thuật tối ưu hóa nâng cao với PyTorch Lightning!
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Introduction to Scala
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 151 đánh giá
Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 32 đánh giá
Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.
Đám mây
Khóa học
Xác suất nâng cao: Bất định trong dữ liệu
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 168 đánh giá
Phát triển trực giác tốt hơn về xác suất nâng cao, đánh giá rủi ro và kỹ thuật mô phỏng để tự tin đưa ra quyết định kinh doanh dựa trên dữ liệu.
Xác suất và thống kê
Xác suất và thống kê
Khóa học
Python cho người dùng R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 87 đánh giá
Khóa học này dành cho người dùng R muốn nhanh chóng làm quen với Python!
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nghiên cứu tình huống: Phân tích Thương mại điện tử trong Power BI
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 215 đánh giá
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
String Manipulation with stringr in R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 54 đánh giá
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Phát triển phần mềm
Xác suất và thống kê
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Các Khái Niệm Về Mô Hình Lập Trình
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 149 đánh giá
Khám phá nhiều mô hình lập trình, gồm imperative và declarative, procedural, functional và object-oriented programming.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Mở rộng quy mô với Google Cloud Operations
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 90 đánh giá
Mở rộng quy mô với Google Cloud Operations
Đám mây
Học máy
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.