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.
732 Khóa học

Khóa học

Phân tích dữ liệu khảo sát bằng Python

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

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Building Generative AI Apps to Talk to Your Data

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

Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.

Trí tuệ nhân tạo

4 giờ

Khóa học

Business Process Analytics in R

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

Learn how to analyze business processes in R and extract actionable insights from enormous sets of event data.

Báo cáo

4 giờ

Khóa học

Building Data Pipelines with Airflow

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 5
  • 3 đánh giá

Author Dags with the TaskFlow API, asset-based scheduling, and deferrable sensors, and run an end-to-end SQL ETL pipeline with quality checks.

Kỹ thuật dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Life Insurance Products Valuation in R

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

Learn the basics of cash flow valuation, work with human mortality data and build life insurance products in R.

Tài chính ứng dụng

4 giờ

Khóa học

Logging and Monitoring in Google Cloud

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

This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.

Đám mây

5 giờ 15 min

Khóa học

Google: Deploy Your First Agent

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 5
  • 9 đánh giá

Deploy ADK agents to production using Vertex AI Agent Engine and Cloud Run. Add persistent cross-session memory with Memory Bank.

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Observability in Google Cloud

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

This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.

Đám mây

4 giờ 30 min

Khóa học

Phân phối Xác suất Đa biến trong R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 39 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

Intermediate Julia

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

Take your Julia skills to the next level with our intermediate Julia course. Learn about loops, advanced data structures, timing, and more.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Google DeepMind: Represent Your Language Data

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

In this Google DeepMind course you will learn how to prepare text data for language models to process.

Đám mây

4 giờ

Khóa học

Advanced Data Engineering with Snowflake

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

Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.

Kỹ thuật dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Build Data Lakes and Data Warehouses on Google Cloud

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 9 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

Analyzing US Census Data in R

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

Learn to rapidly visualize and explore demographic data from the United States Census Bureau using tidyverse tools.

Phân tích dữ liệu thăm dò

4 giờ

Khóa học

Forecasting Product Demand in R

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

Learn how to identify important drivers of demand, look at seasonal effects, and predict demand for a hierarchy of products from a real world example.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Bayesian Modeling with RJAGS

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

In this course, youll learn how to implement more advanced Bayesian models using RJAGS.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Machine Translation with Keras

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

Are you curious about the inner workings of the models that are behind products like Google Translate?

Trí tuệ nhân tạo

4 giờ

Khóa học

Giới thiệu về Anomaly Detection bằng R

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

Học các bài kiểm tra thống kê để xác định các giá trị ngoại lệ và cách sử dụng các thuật toán đánh giá sự bất thường phức tạp.

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 với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.