Học máy
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
Phát triển phần mềm
Khóa học
Mô hình phân cấp và hiệu ứng hỗn hợp trong R
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 188 đánh giá
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách khớp mô hình phân cấp với hiệu ứng ngẫu nhiên.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Graph RAG với LangChain và Neo4j
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 109 đánh giá
Tạo hệ thống RAG chính xác và đáng tin cậy hơn với Graph RAG và hybrid RAG.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Databricks với Python SDK
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 87 đánh giá
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
Học máy
Khóa học
Suy luận cho hồi quy tuyến tính trong R
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 173 đánh giá
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách thực hiện suy luận bằng mô hình tuyến tính.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Chinh phục cuộc thi Kaggle bằng Python
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 455 đánh giá
Tìm hiểu cách tiếp cận và chiến thắng các cuộc thi trên Kaggle.
Học máy
Đám mây
Khóa học
Nhập môn Phân tích Danh mục đầu tư với Python
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 351 đánh giá
Học cách tính các thước đo rủi ro và hiệu suất có ý nghĩa, và lập danh mục đầu tư tối ưu cho đánh đổi rủi ro-lợi nhuận mong muốn.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Nghiên cứu tình huống: Xây dựng phần mềm bằng Python
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 299 đánh giá
Phát triển phần mềm
Khóa học
Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 308 đánh giá
Tìm hiểu cách làm cho các mô hình GenAI thực sự phản ánh các giá trị của con người đồng thời trải nghiệm thực hành với các LLM tiên tiến.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Phân tích Nhân tố trong R
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 159 đánh giá
Khám phá các biến tiềm ẩn, chẳng hạn như tính cách, thông qua phân tích nhân tố khám phá và phân tích nhân tố xác nhận.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Ensemble Methods in Python
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 416 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
Khóa học
Xây dựng quy trình Agentic với LlamaIndex
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 70 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
Khóa học
Feature Engineering với PySpark
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 297 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
Khóa học
Huấn luyện Mô hình AI Hiệu quả với PyTorch
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 104 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
Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Machine Learning bằng Python
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 107 đánh giá
Học máy
Khóa học
Case Study: Data Analysis in Databricks
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.6+
- 87 đánh giá
Learn to analyze Airbnb data using SQL in Databricks, create dashboards, and derive actionable insights.
Nhập và làm sạch dữ liệu
Khóa học
Xây dựng Data Pipeline với Airflow
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 15 đánh giá
Tạo DAG bằng TaskFlow API, lập lịch dựa trên asset và deferrable sensors, rồi chạy pipeline ETL SQL end-to-end với kiểm tra chất lượng.
Kỹ thuật dữ liệu
Phát triển phần mềm
Học máy
Phát triển phần mềm
Khóa học
Mô hình hóa ảnh với Keras
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 90 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
Khóa học
Xác suất nâng cao: Bất định trong dữ liệu
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 156 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
Khóa học
Mạng nơ-ron hồi quy (RNN) cho Mô hình ngôn ngữ với Keras
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 136 đánh giá
Trí tuệ nhân tạo
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Truy vấn cơ sở dữ liệu PostgreSQL trong Java
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 95 đánh giá
Kết nối Java với PostgreSQL bằng JDBC. Viết truy vấn an toàn, quản lý giao dịch và xử lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn.
Phát triển phần mềm
Xác suất và thống kê
Khóa học
Xây dựng Recommendation Engine với PySpark
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 239 đánh giá
Tìm hiểu các công cụ và kỹ thuật để tận dụng big data của riêng bạn nhằm tạo điều kiện cho những trải nghiệm tích cực cho người dùng của bạn.
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 với DataCamp cho thiết bị di động
Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.