Khóa học
Nhập môn Thống kê
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 8.596 đánh giá
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 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
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.
298 Khóa học
Khóa học
Trực quan hóa dữ liệu trong Power BI
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 9.683 đánh giá
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
Truyền tải insight từ dữ liệu
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 8.628 đánh giá
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
Giới thiệu về Microsoft Copilot
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 4.197 đánh giá
Learn about Microsoft Copilot and 365 Copilot to enhance productivity, streamline workflows, and make informed, data-driven decisions in your business.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
AI tạo sinh cho Doanh nghiệp
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 8.556 đánh giá
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
Nhập môn Tableau
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 5.124 đánh giá
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
Python trung cấp dành cho nhà phát triển
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 7.813 đánh giá
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
Introduction to Snowflake
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 4.205 đánh giá
Snowflake is a top data warehousing platform. Learn how they use Snowsight, a user-friendly SQL interface for accessing and exploring data.
Kho dữ liệu
Khóa học
Working with Microsoft Copilot
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 912 đánh giá
Learn to work with Microsoft Copilot. Master prompting, navigate Microsoft 365 apps, and build custom agents.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Tìm hiểu trực quan hóa dữ liệu
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 11.773 đánh giá
Giới thiệu về trực quan hóa dữ liệu mà không cần lập trình.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Chuẩn bị dữ liệu trong Excel
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 6.564 đánh giá
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
Nhập môn Cơ sở dữ liệu quan hệ bằng SQL
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 6.791 đánh giá
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
Giới thiệu về Databricks
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 3.291 đánh giá
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
Kỹ thuật Prompt với OpenAI API
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 3.777 đánh giá
Dive deep into the principles and best practices of prompt engineering to leverage powerful language models like ChatGPT to solve real-world problems.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Thiết kế cơ sở dữ liệu
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 7.385 đánh giá
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
Git nâng cao
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 6.444 đánh giá
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
Chuẩn Bị Dữ Liệu trong Power BI
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 7.833 đánh giá
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
Mô hình hóa dữ liệu trong Power BI
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 7.043 đánh giá
Học các khái niệm chính về mô hình hóa dữ liệu trên Power BI.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Building Scalable Agentic Systems
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 2.350 đánh giá
Discover what it takes to scale AI agents, with a little help from frameworks like MCP and A2A.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Làm việc với Hugging Face
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 5.359 đánh giá
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
Nghiên cứu tình huống: Phân tích khách hàng rời bỏ (churn) trong Power BI
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 6.711 đánh giá
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
Khóa học
Giới thiệu về các khái niệm GitHub
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 3.501 đánh giá
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 trực quan dữ liệu với Seaborn
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 1.765 đánh giá
Học cách tạo các biểu đồ trực quan thông tin và hấp dẫn bằng Python thông qua thư viện Seaborn.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Giới thiệu về Văn hóa Dữ liệu
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 6.227 đánh giá
Tìm hiểu các thành phần chính để xây dựng một văn hóa dữ liệu vững mạnh trong tổ chức.
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Giới thiệu về Java
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 2.009 đánh giá
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
Giới thiệu về Tidyverse
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 1.122 đánh giá
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
Các Khái Niệm Kể Chuyện Bằng Dữ Liệu
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 3.972 đánh giá
Nâng cao kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu của bạn và khám phá cách kể những câu chuyện tuyệt vời thúc đẩy sự thay đổi với khán giả của bạn.
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
R nâng cao
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 961 đánh giá
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
Nhập môn ChatGPT
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 5.358 đánh giá
Mở khóa sức mạnh của ChatGPT với prompt tốt hơn, phản hồi chính xác và sử dụng AI an toàn. Nâng cao hiệu quả và tận dụng tối đa các cuộc trò chuyện với AI!
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Claude 101
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 414 đánh giá
Learn how to use Claude for everyday work tasks, understand core features, and explore resources for more advanced learning on other topics.
Trí tuệ nhân tạo
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.