Khóa học
Mở rộng quy mô với Google Cloud Operations
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 91 đánh giá
Mở rộng quy mô với Google Cloud Operations
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
Mở rộng quy mô với Google Cloud Operations
Đám mây
Khóa học
Học cách đọc, khám phá và xử lý dữ liệu không gian, rồi dùng kỹ năng của bạn để tạo bản đồ thông tin bằng R.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
In this course, you’ll focus on developing capabilities in logging, security, and alert monitoring, along with techniques for mitigating attacks.
Đám mây
Khóa học
Khóa học này sẽ giới thiệu máy vector hỗ trợ (SVM) bằng cách tiếp cận trực quan, dễ hiểu.
Học máy
Khóa học
Phân tích đồ thị chuỗi thời gian, sử dụng đồ thị hai phía và nâng cao kỹ năng để giải quyết các vấn đề nâng cao trong phân tích mạng lưới.
Xác suất và thống kê
Học máy
Xác suất và thống kê
Khóa học
Khám phá sức mạnh của mô phỏng sự kiện rời rạc trong việc tối ưu hóa quy trình kinh doanh của bạn. Học cách phát triển digital twins bằng gói SimPy của Python.
Xác suất và thống kê
Phát triển phần mềm
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
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
Khóa học
This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.
Đám mây
Tài chính ứng dụng
Khóa học
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
Khóa học
Learn to set up a secure, efficient book recommendation app in Azure in this hands-on case study.
Đám mây
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nắm vững các khái niệm cơ bản về thao tác dữ liệu như lọc, chọn lọc và tính toán thống kê theo nhóm bằng cách sử dụng data.table.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.
Đám mây
Xác suất và thống kê
Khóa học
Tired of launch week chaos? Plan and write a full product launch in a single session with Claude Cowork.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Nâng cao kỹ năng tư duy thống kê bằng cách áp dụng vào dữ liệu thực tế và rút ra các insight có thể hành động.
Xác suất và thống kê
Học máy
Khóa học
Khai phá tiềm năng dữ liệu bằng cách phát hiện và giảm thiểu bias để phân tích chính xác và xây dựng mô hình đáng tin cậy.
Quản lý dữ liệu
Khóa học
Học các kiến thức cơ bản về kiểm thử A/B trong R, gồm cách thiết kế thí nghiệm, phân tích dữ liệu, dự đoán kết quả và trình bày kết quả qua trực quan hóa.
Xác suất và thống kê
Xác suất và thống kê
Khóa học
Tìm hiểu các công cụ và kỹ thuật để tận dụng big data của riêng bạn nhằm tạo điều kiện cho những trải nghiệm tích cực cho người dùng của bạn.
Học máy
Khóa học
Nắm vững RAG với Weaviate! Nhúng văn bản và hình ảnh để tìm kiếm, và thử nghiệm với các phương pháp tìm kiếm vector, BM25 và hybrid.
Trí tuệ nhân tạo
Học máy
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
Chuyển đổi từ MATLAB bằng cách học một số khái niệm cơ bản của Python, và khám phá các gói NumPy và Matplotlib.
Phát triển phần mềm
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 di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.