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.
776 Khóa học

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

1 giờ

Khóa học

Trực quan hóa dữ liệu địa lý trong R

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

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

4 giờ

Khóa học

Support Vector Machines bằng R

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

Khóa học này sẽ giới thiệu máy vector hỗ trợ (SVM) bằng cách tiếp cận trực quan, dễ hiểu.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Phân tích mạng nâng cao với Python

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 90 đánh giá

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

4 giờ

Khóa học

Mô phỏng Sự kiện Rời rạc bằng Python

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 80 đánh giá

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

4 giờ

Khóa học

Phân tích Mạng lưới trong R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 135 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

Introduction to Security in the World of AI

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

This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Phân tích dữ liệu khảo sát bằng R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 226 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 với data.table trong R

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

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

4 giờ

Khóa học

AI Infrastructure: Introduction to AI Hypercomputer

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

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

1 giờ

Khóa học

Planning a Product Launch with Claude Cowork

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

Tired of launch week chaos? Plan and write a full product launch in a single session with Claude Cowork.

Trí tuệ nhân tạo

15 min

Khóa học

Các nghiên cứu tình huống về tư duy thống kê

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

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

4 giờ

Khóa học

Chinh phục thiên lệch dữ liệu

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

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

2 giờ

Khóa học

A/B Testing bằng R

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

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

4 giờ

Khóa học

Xây dựng Recommendation Engine với PySpark

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 250 đánh giá

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

4 giờ

Khóa học

RAG End-to-End với Weaviate

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

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

2 giờ

Khóa học

Google: Optimize Agent Behavior

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 41 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

Python cho người dùng MATLAB

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

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

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 của bạn với DataCamp for Mobile

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.