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
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
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
Đám mây
Khóa học
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
Khóa học
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Đám mây
Khóa học
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
Khóa học
Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
Đám mây
Khóa học
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
Khóa học
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
Khóa học
n this Google DeepMind course you will focus on the training process for machine learning models.
Đám mây
Khóa học
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Đám mây
Khóa học
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
Khóa học
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Đám mây
Khóa học
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Đám mây
Khóa học
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
Đám mây
Khóa học
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Đám mây
Khóa học
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Đám mây
Khóa học
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
Đám mây
Khóa học
In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.
Đám mây
Khóa học
With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
Đám mây
Khóa học
Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
Đám mây
Khóa học
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Đám mây
Khóa học
Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
Đám mây
Khóa học
Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
Đám mây
Khóa học
Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
Đám mây
Khóa học
Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
Đám mây
Khóa học
Learn how to use NotebookLM to create a personalized study guide for the Professional Machine Learning Engineer certification exam (PMLE).
Đám mây
Khóa học
In this course, you’ll explore the essentials of cybersecurity, including the security lifecycle, digital transformation, and key cloud computing concepts.
Đám mây
Khóa học
Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
Đám mây
Khóa học
Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
Đám mây
Khóa học
Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
Đám mây
Khóa học
Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
Đám mây
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 cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.