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
This course explores identity management and access control within a cloud environment, covering authentication, authorization, auditing, and more.
Đám mây
Khóa học
Thiết kế, tự động hóa và giám sát các quy trình dự báo có khả năng mở rộng bằng Python.
Học máy
Khóa học
Khám phá bộ dữ liệu Stanford Open Policing Project và phân tích tác động của giới tính lên hành vi cảnh sát bằng pandas.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách trực quan hóa chuỗi thời gian trong R, sau đó luyện tập qua tình huống chọn cổ phiếu.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu cách dùng giao dịch và xử lý lỗi trong môi trường đồng thời để đảm bảo dữ liệu nhất quán.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách tạo trực quan hóa dữ liệu ấn tượng bằng KNIME với biểu đồ, component và dashboard.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nắm vững kỹ thuật bag of words để khai phá văn bản với R.
Học máy
Khóa học
Học cách phát triển mô hình deep learning với Keras.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Khám phá các biến tiềm ẩn, chẳng hạn như tính cách, thông qua phân tích nhân tố khám phá và phân tích nhân tố xác nhận.
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
Học cách phân tích quy trình kinh doanh trong R và rút ra những insight có thể hành động từ các tập dữ liệu sự kiện khổng lồ.
Báo cáo
Khóa học
Tìm hiểu cách dùng định dạng có điều kiện cho dữ liệu với các tùy chọn tích hợp sẵn và công thức tùy chỉnh.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Bảo mật workload AWS bạn triển khai: IAM đặc quyền tối thiểu, thông tin xác thực ngắn hạn, phân quyền API, quản lý secrets, mã hóa, bằng chứng CloudTrail.
Đám mây
Khóa học
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
Đám mây
Khóa học
Thực hành phân tích tài chính trên dữ liệu thực tế với KNIME, nâng cao kỹ năng chuẩn bị dữ liệu và xây dựng quy trình.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Đám mây
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
Khóa học
Học cách dùng PostgreSQL để phân tích chuỗi thời gian hiệu quả và áp dụng các kỹ thuật này vào dữ liệu thực tế.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
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
Khóa học
Học cách thao tác, trực quan hóa và thực hiện các kiểm định thống kê qua chuỗi nghiên cứu tình huống phân tích nhân sự.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Khóa học
Học cách dùng Census API để làm việc với dữ liệu nhân khẩu học và kinh tế-xã hội.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Khóa học
This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.
Đám mây
Khóa học
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
Khóa học
Khám phá nghiên cứu tình huống Tableau về phân tích chuỗi cung ứng. Xử lý vận chuyển, quản lý tồn kho và tạo dashboard để cải thiện hiệu quả kinh doanh.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Learn to compose, send, and manage email in Gmail, organize messages with labels, and configure settings like filters and signatures.
Đám mây
Khóa học
Học cách trực quan hóa dữ liệu lớn trong R bằng ggplot2 và trelliscopejs.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.
Đám mây
Khóa học
Học cách xử lý thông tin nhạy cảm bằng các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư.
Học máy
Khóa học
Học cách tạo và đánh giá các mô hình đo lường dùng để xác nhận cấu trúc của thang đo hoặc bảng câu hỏi.
Xác suất và thống kê
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.