Khóa học
Bảo mật dữ liệu và Ẩn danh trong Python
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 58 đánh giá
Học cách xử lý thông tin nhạy cảm bằng các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư.
Học máy
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
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
Khóa học
Set up Snowflake CoCo Desktop, the AI IDE connected to your data, then guide it with rules, test web apps in its Agentic Browser, and automate prompts.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách tạo đồ họa động và chế độ xem liên kết hoàn toàn bằng R với plotly.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Khám phá lý do DeepSeek gây sốt! Phát triển ứng dụng với mô hình R1 và V3 của DeepSeek.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
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
Khóa học
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
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Tạo một tác nhân AI y tế bằng Haystack, một framework mã nguồn mở để điều phối LLM và các thành phần bên ngoài.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách phân tích, vẽ biểu đồ và mô hình hóa dữ liệu đa biến.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách sử dụng gói Bioconductor limma để phân tích biểu hiện gen khác biệt.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách tóm tắt và thao tác danh sách dễ dàng bằng gói purrr.
Phát triển phần mềm
Đám mây
Khóa học
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
Khóa học
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
Khóa học
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Đám mây
Khóa học
Học cách dùng Python và Dask để lập trình song song, mở rộng quy trình làm việc và xử lý dữ liệu lớn hiệu quả.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Chẩn đoán, trực quan hóa và xử lý dữ liệu thiếu bằng nhiều kỹ thuật imputation, kèm mẹo cải thiện kết quả.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
This course introduces solution elements, including networks, load balancing, autoscaling, infrastructure automation and managed services.
Đám mây
Khóa học
Áp dụng các khái niệm cơ bản trong phân tích mạng vào các bộ dữ liệu thực tế lớn qua 4 nghiên cứu tình huống khác nhau.
Xác suất và thống kê
Khóa học
It explores practical methods and tools to implement AI privacy and safety recommended practices.
Đám mây
Khóa học
Nâng cao kỹ năng Tableau qua nghiên cứu tình huống phân tích hàng tồn kho. Phân tích tập dữ liệu, tạo trường tính toán và trực quan hóa dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Explore advanced Google Sheets features including conditional formatting, complex formulas, data validation, and referencing.
Đám mây
Khóa học
Build modern data lakehouses on Google Cloud using BigQuery, Cloud Storage, Apache Iceberg, BigLake, federated queries, and data governance tools.
Đám mây
Khóa học
Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
Đám mây
Khóa học
Học cách phân tích dữ liệu khảo sát bằng Python và xác định khi nào nên dùng các công cụ thống kê mô tả, suy luận.
Xác suất và thống kê
Khóa học
This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.
Đám mây
Khóa học
Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.
Đám mây
Khóa học
Make Snowflakes AI coding agent follow your teams standards with AGENTS.md, custom Skills, Plugins, and CI/CD reviews.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách phân tích và diễn giải dữ liệu ChIP-seq với sự hỗ trợ của Bioconductor bằng bộ dữ liệu ung thư ở người.
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.