Khóa học
Dashboard Design Concepts
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 2.2K
Learn the skills needed to create impactful dashboards. Understand dashboard design fundamentals, visual analytics components, and dashboard types.
Trực quan hóa dữ liệu
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
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.Khóa học
Learn the skills needed to create impactful dashboards. Understand dashboard design fundamentals, visual analytics components, and dashboard types.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Boost your coding with AI—guide your coding assistant to write, test, and document code effectively.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Tìm hiểu cách trở thành người bảo vệ dữ liệu và giữ an toàn cho dữ liệu với khóa học tương tác cho người mới bắt đầu này.
Quản lý dữ liệu
Khóa học
Explore the basics of data quality management. Learn the key concepts, dimensions, and techniques for monitoring and improving data quality.
Quản lý dữ liệu
Khóa học
Hiểu các nguyên lý cơ bản của học máy và cách nó được áp dụng trong thế giới kinh doanh.
Học máy
Khóa học
Khám phá các thành phần chính của kiến trúc dữ liệu hiện đại, từ thu thập và phục vụ đến quản trị và điều phối.
Kỹ thuật dữ liệu
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
Explore data ethics with this comprehensive introductory course, covering principles, AI ethics, and practical skills to ensure responsible data use.
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Nắm vững các khái niệm chính về quản lý dữ liệu, từ các giai đoạn vòng đời đến bảo mật và quản trị.
Quản lý dữ liệu
Khóa học
Khám phá chiến lược kiếm tiền từ AI và dữ liệu, xây dựng hạ tầng đạo đức, định hướng sản phẩm theo mục tiêu kinh doanh.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
In this Introduction to DevOps, you’ll master the DevOps basics and learn the key concepts, tools, and techniques to improve productivity.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nắm vững AI Act ngay! Tìm hiểu nghĩa vụ, rủi ro và yêu cầu của EU AI Act.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn vibe coding with Replit. Build apps like a Typeform clone, and master securing and deploying Replit apps.
Trí tuệ nhân tạo
Năng lực lãnh đạo
Khóa học
Tìm hiểu lý thuyết về quản lý dữ liệu có trách nhiệm cho mọi dự án AI, từ khởi đầu đến kết thúc và hơn thế nữa.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Nắm vững kiến thức cơ bản về bảo mật AI để bảo vệ hệ thống, đồng bộ an ninh với mục tiêu kinh doanh và giảm thiểu rủi ro.
Trí tuệ nhân tạo
Hiểu biết dữ liệu
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn AI governance with Collibra. Build, embed, and scale responsible AI using tools, frameworks, and MLOps workflows.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Hiểu biết dữ liệu
Trí tuệ nhân tạo
Năng lực lãnh đạo
Khóa học
Trong khóa học này, quý vị sẽ tìm hiểu về khung MLOps hiện đại, khám phá vòng đời và quá trình triển khai các mô hình học máy.
Học máy
Khóa học
Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.
Trí tuệ nhân tạo
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Solidify your decision science skills by designing data-informed frameworks and implementing efficient solutions.
Hiểu biết dữ liệu
Học máy
Khóa học
Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Hãy tìm hiểu về Google Cloud Platform (GCP) thông qua khóa học này về lưu trữ, xử lý dữ liệu và hiện đại hóa hoạt động kinh doanh bằng GCP.
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.