Khóa học
Phân tích tài chính với Google Sheets
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 142 đánh giá
Học cách tạo bảng điều khiển trực quan bằng Google Sheets để theo dõi hiệu suất chứng khoán.
Tài chính ứng dụng
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 tạo bảng điều khiển trực quan bằng Google Sheets để theo dõi hiệu suất chứng khoán.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
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
Khóa học
Bước vào vai trò CFO và học cách tư vấn cho hội đồng quản trị về các chỉ số then chốt trong khi xây dựng dự báo tài chính.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Vận dụng kỹ năng xử lý và trực quan hóa dữ liệu để khám phá lịch sử bỏ phiếu tại Đại hội đồng Liên Hợp Quốc.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Khóa học
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
Khóa học
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
Khóa học
Học cách nạp, chuyển đổi và phiên âm lời nói từ tệp âm thanh thô bằng Python.
Xử lý dữ liệu
Xác suất và thống kê
Khóa học
Nâng cao kỹ năng KNIME với khóa học về chuyển đổi dữ liệu, thao tác cột và tối ưu hóa quy trình làm việc.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Học mô hình hóa kinh doanh cơ bản với Google Sheets: dòng tiền, đầu tư, niên kim, lịch trả nợ và hơn thế nữa.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.
Đám mây
Khóa học
Nắm vững cách thu thập dữ liệu Twitter, phân tích văn bản, mạng lưới và nguồn gốc địa lý trên Twitter trong khóa học này.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu cách tạo bản đồ web tương tác dễ dàng bằng leaflet.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Học cách phân khúc khách hàng bằng Python.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Đám mây
Khóa học
Làm chủ phân tích tiếp thị với Tableau. Phân tích hiệu suất, đối chuẩn chỉ số và tối ưu chiến lược đa kênh.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
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
Khóa học
Học cách đọc, khám phá và xử lý dữ liệu không gian, rồi dùng kỹ năng của bạn để tạo bản đồ thông tin bằng R.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
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
Khóa học
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
Khóa học
Nắm vững các khái niệm cơ bản về thao tác dữ liệu như lọc, chọn lọc và tính toán thống kê theo nhóm bằng cách sử dụng data.table.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học các kiến thức cơ bản về kiểm thử A/B trong R, gồm cách thiết kế thí nghiệm, phân tích dữ liệu, dự đoán kết quả và trình bày kết quả qua trực quan hóa.
Xác suất và thống kê
Khóa học
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
Khóa học
Từ giá trị vòng đời khách hàng, dự đoán khách hàng rời bỏ đến phân khúc: học và triển khai các ứng dụng học máy trong tiếp thị bằng Python.
Học máy
Khóa học
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
Khóa học
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách viết truy vấn đệ quy và truy vấn cấu trúc dữ liệu phân cấp.
Phát triển phần mềm
Khóa học
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
Khóa học
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
Khóa học
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
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.