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.
781 Khóa học

Khóa học

Hiện đại hóa hạ tầng và ứng dụng với Google Cloud

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

Hiện đại hóa hạ tầng và ứng dụng với Google Cloud

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Google: Introduction to Large Language Models

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

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

1 giờ

Khóa học

Xử lý dữ liệu trong KNIME

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

Tự động hóa xử lý dữ liệu bằng KNIME, thành thạo hợp nhất, tổng hợp, quy trình cơ sở dữ liệu và xử lý tệp nâng cao.

Xử lý dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Introduction to Scala

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

Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.

Phát triển phần mềm

3 giờ

Khóa học

Automating Release Briefs with Claude Cowork

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

Want to spend more time coding and less time doing admin? Automate support briefs for the rollout of new features with Claude Cowork.

Trí tuệ nhân tạo

15 min

Khóa học

Phân tích dữ liệu khảo sát bằng R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 231 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

Định giá cổ phiếu bằng R

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

Học các kiến thức cơ bản về định giá cổ phiếu.

Tài chính ứng dụng

4 giờ

Khóa học

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation

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

This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.

Đám mây

4 giờ 45 min

Khóa học

Phân tích dữ liệu mạng xã hội bằng R

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

Trích xuất, trực quan hóa dữ liệu Twitter, phân tích cảm xúc và mạng lưới, lập bản đồ vị trí địa lý của các tweet.

Xử lý dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Web Scraping bằng R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 102 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

Mô hình AI có khả năng mở rộng với PyTorch Lightning

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

Tối ưu hóa các dự án AI của bạn bằng cách xây dựng các mô hình mô-đun và nắm vững các kỹ thuật tối ưu hóa nâng cao với PyTorch Lightning!

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

Mô hình Tuyến tính Tổng quát (GLM) trong Python

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

Bổ sung mô hình logistic và Poisson vào bộ công cụ hồi quy; học cách huấn luyện, tìm hiểu, kiểm định và dự đoán bằng các mô hình này.

Xác suất và thống kê

5 giờ

Khóa học

Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Thống kê bằng Python

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

Ôn xác suất có điều kiện, kiểm thử A/B, đánh đổi độ chệch-phương sai và hơn thế nữa để chuẩn bị cho buổi phỏng vấn thống kê tiếp theo.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Chinh phục thiên lệch dữ liệu

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 243 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

Mô hình hóa rủi ro tín dụng bằng R

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

Ứng dụng mô hình thống kê vào thực tế bằng logistic regression và decision trees để mô hình hóa credit risk.

Tài chính ứng dụng

4 giờ

Khóa học

Nhập môn Phân tích Dự đoán với Python

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

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách sử dụng và trình bày mô hình hồi quy logistic để đưa ra dự đoán.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Mô hình GARCH với Python

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

Tìm hiểu mô hình GARCH, cách triển khai và hiệu chỉnh trên dữ liệu tài chính từ cổ phiếu đến ngoại hối.

Tài chính ứng dụng

4 giờ

Khóa học

Lập trình với dplyr

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

Học cách thực hiện các phép biến đổi dplyr nâng cao và tích hợp mã dplyr, ggplot2 vào các hàm.

Xử lý dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Suy luận với dữ liệu số trong R

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

Trong khóa học này, bạn sẽ học các kỹ thuật để thực hiện suy luận thống kê trên dữ liệu số.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Mô hình hóa với tidymodels trong R

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

Học cách tinh gọn quy trình làm việc về học máy với tidymodels.

Học máy

4 giờ

Khóa học

MLOps cho Doanh nghiệp

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

Tìm hiểu MLOps, các công cụ và hoạt động luyện tập cần thiết để tự động hóa, mở rộng ứng dụng học máy.

Học máy

3 giờ

Khóa học

Phân tích mạng nâng cao với Python

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 93 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

Phân tích Mạng lưới trong R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 138 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

Viết mã hiệu quả với pandas

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

Học các kỹ thuật pandas hiệu quả để tối ưu hóa mã Python.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Mô phỏng Sự kiện Rời rạc bằng Python

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 83 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

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.