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
Khám phá toàn bộ tiềm năng của LLM với khóa học khái niệm của chúng tôi, bao gồm các ứng dụng LLM, phương pháp đào tạo, cân nhắc đạo đức và nghiên cứu mới nhất.
Trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Snowflake là nền tảng kho dữ liệu hàng đầu. Tìm hiểu cách họ dùng Snowsight, giao diện SQL thân thiện để truy cập và khám phá dữ liệu.
Kho dữ liệu
Khóa học
Học các kiến thức cơ bản về thống kê, bao gồm các đại lượng trung tâm và độ phân tán, phân phối xác suất, và kiểm định giả thuyết mà không cần lập trình!
Xác suất và thống kê
Khóa học
Khám phá các nhánh và kho lưu trữ từ xa để kiểm soát phiên bản trong các dự án phần mềm và dữ liệu cộng tác bằng Git!
Phát triển phần mềm
Khóa học
Hiểu cách chuẩn bị dữ liệu Excel thông qua các hàm logic, công thức lồng nhau, hàm tra cứu và PivotTables.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Thành thạo sử dụng Microsoft Copilot. Thành thạo prompting, sử dụng ứng dụng Microsoft 365, và tạo agent tùy chỉnh.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Bắt đầu hành trình Tableau với khóa học Nhập môn Tableau. Khám phá kiến thức cơ bản về Tableau như tính năng và dashboard.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Power BI là một công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ có thể được sử dụng trong các báo cáo và bảng điều khiển.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Khám phá hệ sinh thái Python, tìm hiểu về các mô-đun và gói phần mềm, đồng thời học cách viết các hàm tùy chỉnh!
Phát triển phần mềm
Khóa học
Tìm hiểu cách sử dụng các tính năng khác nhau của GitHub, điều hướng giao diện và thực hiện các tác vụ cộng tác hàng ngày.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Giới thiệu về trực quan hóa dữ liệu mà không cần lập trình.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu vai trò mà Generative Artificial Intelligence đang đóng hiện nay và sẽ đóng trong tương lai trong môi trường kinh doanh.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Các tổ chức dựa trên dữ liệu luôn tin tưởng vào những hiểu biết sâu sắc để thúc đẩy hành động và tạo ra sự thay đổi.
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu về nền tảng Databricks Lakehouse và cách nó có thể hiện đại hóa kiến trúc dữ liệu cũng như cải thiện các quy trình quản lý dữ liệu.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Bắt đầu hành trình khám phá và trực quan hóa dữ liệu của riêng bạn với tidyverse, một bộ công cụ khoa học dữ liệu mạnh mẽ và phổ biến trong R.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nắm vững các luyện tập AI có trách nhiệm với khóa học toàn diện này, bao gồm các nghiên cứu tình huống thực tế và nội dung tương tác.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách tạo ra một trong những phương pháp hiệu quả nhất để lưu trữ dữ liệu - cơ sở dữ liệu quan hệ!
Phát triển phần mềm
Khóa học
Tiếp tục hành trình trở thành một chuyên gia R bằng cách tìm hiểu về các câu lệnh điều kiện, vòng lặp và hàm vectơ.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách thiết kế cơ sở dữ liệu trong SQL để xử lý, lưu trữ và tổ chức dữ liệu một cách hiệu quả hơn.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Khám phá sâu các nguyên tắc và thực hành tốt nhất của kỹ thuật prompt để tận dụng các mô hình ngôn ngữ mạnh mẽ như ChatGPT nhằm giải quyết các vấn đề thực tế.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học Java từ đầu với khóa học thân thiện cho người mới bắt đầu này, nắm vững các khái niệm và kỹ năng lập trình cơ bản.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Duyệt và sử dụng kho lưu trữ phong phú các mô hình và bộ dữ liệu có sẵn trên Hugging Face Hub.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Khám phá cách mở rộng AI agents, với sự hỗ trợ từ các framework như MCP và A2A.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Khám phá Excel Power Query để thực hiện các tác vụ chuyển đổi và làm sạch dữ liệu nâng cao, từ đó nâng cao khả năng ra quyết định và phân tích của bạn.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Trong khóa học Power BI tương tác này, quý vị sẽ học cách sử dụng Power Query Editor để chuyển đổi và định dạng dữ liệu của mình để sẵn sàng cho phân tích.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Học các khái niệm chính về mô hình hóa dữ liệu trên Power BI.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách tạo nhiều kiểu trực quan hóa trong Excel cho các bố cục dữ liệu khác nhau, áp dụng luyện tập tốt nhất để xây dựng dashboard.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Khám phá thế giới của Amazon Web Services (AWS) và hiểu lý do tại sao nó luôn dẫn đầu trong lĩnh vực điện toán đám mây.
Đám mây
Khóa học
Quý vị sẽ phân tích một bộ dữ liệu từ một công ty giả định có tên Databel trong Power BI và cần xác định nguyên nhân khiến khách hàng rời bỏ.
Trực quan hóa dữ liệu
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.