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.
100 Khóa học

Khóa học

Google Workspace End User: Gmail

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 23 đánh giá

Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.

Đám mây

7 giờ 15 min

Khóa học

Google: Introduction to Generative AI

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 19 đánh giá

This is an introductory level course aimed at explaining what Generative AI is, how it is used, and how it differs from traditional machine learning methods.

Đám mây

45 min

Khóa học

Google DeepMind: Fine-Tune Your Model

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 17 đánh giá

Unleash the power of language models with fine-tuning. In this course, you will learn how to adjust a pre-trained model to a specific task.

Đám mây

8 giờ

Khóa học

Google: Optimize Agent Behavior

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 26 đánh giá

Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.

Đám mây

2 giờ

Khóa học

Getting Started with Google Kubernetes Engine

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 25 đánh giá

The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.

Đám mây

5 giờ 15 min

Khóa học

Google DeepMind: Accelerate Your Model

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.9+
  • 20 đánh giá

Train more powerful models with a single GPU, learn how hardware can speed up model training and the key considerations when training models on a GPU.

Đám mây

7 giờ

Khóa học

Google: Manage Agent Memory and State

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.6+
  • 23 đánh giá

Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.

Đám mây

1 giờ 30 min

Khóa học

Google: Introduction to Large Language Models

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 5
  • 15 đánh giá

This is an introductory level course that explores what large language models (LLM) are, their use cases, and how you can prompt them.

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Google: Add Agent Capabilities With Tools

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 22 đánh giá

Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.

Đám mây

3 giờ

Khóa học

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.9+
  • 17 đánh giá

Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.

Đám mây

3 giờ 48 min

Khóa học

Logging and Monitoring in Google Cloud

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.9+
  • 22 đánh giá

This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.

Đám mây

5 giờ 15 min

Khóa học

Select a Google Cloud Database for Your Applications

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 21 đánh giá

In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.

Đám mây

6 giờ

Khóa học

Google DeepMind: Represent Your Language Data

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 19 đánh giá

In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.

Đám mây

4 giờ

Khóa học

Google Workspace End User: Google Slides

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.9+
  • 17 đánh giá

With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.

Đám mây

8 giờ 30 min

Khóa học

Google Workspace End User: Google Drive

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.9+
  • 14 đánh giá

Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.

Đám mây

5 giờ 30 min

Khóa học

Observability in Google Cloud

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 19 đánh giá

This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.

Đám mây

4 giờ 30 min

Khóa học

Google Workspace End User: Google Calendar

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 15 đánh giá

Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.

Đám mây

4 giờ 45 min

Khóa học

Google Workspace End User: Google Sheets

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 15 đánh giá

Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.

Đám mây

6 giờ 30 min

Khóa học

Google Workspace End User: Google Docs

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 15 đánh giá

Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.

Đám mây

4 giờ 30 min

Khóa học

Google Workspace End User: Google Meet

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 15 đánh giá

Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.

Đám mây

5 giờ 30 min

Khóa học

Build a Certification Study Guide: ACE Exam Prep

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 13 đánh giá

Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Introduction to Security Principles in Cloud Computing

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.6+
  • 3 đánh giá

In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.

Đám mây

18 giờ 15 min

Khóa học

Build Batch Data Pipelines on Google Cloud

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 9 đánh giá

Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.

Đám mây

2 giờ 6 min

Khóa học

Google Workspace End User: Google Chat

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 16 đánh giá

Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.

Đám mây

2 giờ 30 min

Khóa học

Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 10 đánh giá

Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.

Đám mây

3 giờ 32 min

Khóa học

Architecting with Google Kubernetes Engine: Production

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 9 đánh giá

Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.

Đám mây

3 giờ 30 min

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.