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.
82 Khóa học

Khóa học

Giám sát Machine Learning bằng Python

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

Học máy

3 giờ

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

4 giờ

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

3 giờ

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

3 giờ

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

4 giờ

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

4 giờ

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

4 giờ

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

4 giờ

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

4 giờ

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

2 giờ

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

4 giờ

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

4 giờ

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

3 giờ

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

4 giờ

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

4 giờ

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

2 giờ

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

3 giờ

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

4 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 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.