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

Getting Started with Google Kubernetes Engine

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

The goal of this course is to introduce the basics of Google Kubernetes Engine, or GKE, and how to get applications containerized and running in Google Cloud.

Đám mây

5 giờ 15 min

Khóa học

Phân tích chuỗi thời gian trong Tableau

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

Nắm vững phân loại, xử lý và phân tích chuỗi thời gian trong khóa học này—bước đệm cần thiết cho chuyên gia phân tích.

Trực quan hóa dữ liệu

2 giờ

Khóa học

Google: Add Agent Capabilities With Tools

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

Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.

Đám mây

3 giờ

Khóa học

Introduction to Gemini Enterprise

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

Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.

Đám mây

2 giờ 15 min

Khóa học

Định giá và Phân tích Trái phiếu bằng R

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

Học cách dùng R để phát triển mô hình đánh giá và phân tích trái phiếu, đồng thời bảo vệ chúng khỏi biến động lãi suất.

Tài chính ứng dụng

4 giờ

Khóa học

Responsible AI for Developers: Fairness & Bias

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 5
  • 20 đánh giá

This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.

Đám mây

4 giờ

Khóa học

AI Infrastructure: Cloud GPUs

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 5
  • 21 đánh giá

Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Automating Release Briefs with Claude Cowork

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.6+
  • 15 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

Giao dịch tài chính với R

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

Khóa học này trình bày các kiến thức cơ bản về giao dịch tài chính và cách sử dụng Quantstrat để xây dựng các chiến lược giao dịch dựa trên tín hiệu.

Tài chính ứng dụng

5 giờ

Khóa học

Nền tảng Lập trình Hàm với purrr

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

Học cách tóm tắt và thao tác danh sách dễ dàng bằng gói purrr.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Tác nhân Text-to-Query với MongoDB và LangGraph

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

Khám phá cách tương tác với dữ liệu của bạn thông qua các trợ lý AI chuyển văn bản thành truy vấn bằng MongoDB và LangGraph.

Trí tuệ nhân tạo

2 giờ

Khóa học

Create Generative AI Apps on Google Cloud

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 5
  • 13 đánh giá

Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.

Đám mây

4 giờ

Khóa học

Nhập và quản lý dữ liệu tài chính trong R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 111 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

Lead Qualification and Scoring with Claude Cowork

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

Staring at your inbound leads and unsure where to start? Use Claude Cowork to score your leads and build a high-quality, prioritized shortlist.

Trí tuệ nhân tạo

15 min

Khóa học

Phân phối Xác suất Đa biến trong R

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

Học cách phân tích, vẽ biểu đồ và mô hình hóa dữ liệu đa biến.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

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

Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.

Đám mây

3 giờ 48 min

Khóa học

Làm việc với DeepSeek trong Python

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

Khám phá lý do DeepSeek gây sốt! Phát triển ứng dụng với mô hình R1 và V3 của DeepSeek.

Trí tuệ nhân tạo

3 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.