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.
127 Khóa học

Khóa học

Thực hành tốt nhất về trực quan hóa trong R

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

Học cách truyền đạt dữ liệu hiệu quả với tổng quan về các biểu đồ phổ biến, kiểu trực quan thay thế và cải tiến phong cách dựa trên nhận thức.

Trực quan hóa dữ liệu

1 giờ

Khóa học

Suy luận cho hồi quy tuyến tính trong R

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 172 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

Học có giám sát với R: Hồi quy

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

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách dự đoán sự kiện tương lai bằng hồi quy tuyến tính, mô hình cộng tổng quát, rừng ngẫu nhiên và xgboost.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Những nền tảng của Phân tích dữ liệu Bayesian trong R

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

Tìm hiểu phân tích dữ liệu Bayes là gì, cách nó hoạt động và vì sao đây là công cụ hữu ích trong bộ công cụ Khoa học dữ liệu của bạn.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

RNA-Seq với Bioconductor trong R

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

Dùng phân tích biểu hiện khác biệt RNA-Seq để xác định các gen có khả năng quan trọng đối với các bệnh hoặc điều kiện khác nhau.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Làm việc với Ngày và Giờ trong R

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

Học các kiến thức cơ bản về phân tích, thao tác và tính toán với ngày tháng và thời gian trong R.

Phát triển phần mềm

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

Dự báo bằng R

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

Xác suất và thống kê

5 giờ

Khóa học

Phân cụm bằng R

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

Phát triển trực giác vững chắc về cách hoạt động của phân cụm phân cấp và k-means, đồng thời học cách áp dụng chúng để rút ra insight từ dữ liệu của bạn.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Phân tích dữ liệu khảo sát bằng R

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

Học thiết kế khảo sát bằng các cấu trúc thiết kế phổ biến, rồi trực quan hóa và phân tích kết quả khảo sát.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Xử lý dữ liệu thiếu trong R

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

Dễ hình dung, khám phá và điền dữ liệu thiếu với naniar, cách tiếp cận thân thiện tidyverse cho dữ liệu thiếu.

Chuẩn bị dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Mô hình hóa với dữ liệu trong Tidyverse

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

Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

String Manipulation with stringr in R

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

Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Mô hình ARIMA trong R

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

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Web Scraping bằng R

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

Học cách thu thập và tải xuống dữ liệu từ bất kỳ trang web nào một cách hiệu quả bằng R.

Chuẩn bị dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Generalized Linear Models in R

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

Khóa học “Mô hình tuyến tính tổng quát” sẽ mở rộng bộ công cụ hồi quy của quý vị để bao gồm hồi quy logistic và hồi quy Poisson.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

R trung cấp cho Tài chính

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

Tìm hiểu cách ngày tháng hoạt động trong R, và khám phá thế giới của câu lệnh if, vòng lặp và hàm qua các ví dụ tài chính.

Tài chính ứng dụng

5 giờ

Khóa học

Dữ liệu phân loại trong Tidyverse

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

Sẵn sàng phân loại! Trong khóa học này, bạn sẽ làm việc với dữ liệu phi số, như chức danh công việc hoặc phản hồi khảo sát, bằng Tidyverse.

Xử lý dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Nhập và quản lý dữ liệu tài chính trong R

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

Tìm hiểu cách truy cập dữ liệu tài chính từ các tệp cục bộ cũng như từ các nguồn trên internet.

Tài chính ứng dụng

5 giờ

Khóa học

Phân tích Mạng lưới trong R

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

Học cách phân tích và trực quan hóa dữ liệu mạng với gói igraph và tạo biểu đồ mạng tương tác bằng threejs.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Xây dựng Dashboard với shinydashboard

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

Học cách tạo dashboard tương tác với R bằng gói shinydashboard mạnh mẽ. Tạo các hình ảnh trực quan sinh động và hấp dẫn cho khán giả của bạn.

Báo cáo

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.