Trực quan hóa dữ liệu
Khóa Học Dữ Liệu, AI và Cloud
Thành thạo kỹ năng quan trọngTheo 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 chọnhoặc
Phát triển phần mềm
Khóa học
Building AI Agents with Snowflake
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 5
- 6 đánh giá
Build autonomous Cortex Agents in Snowflake that query structured and unstructured data, then deploy and monitor them.
Trí tuệ nhân tạo
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Google Workspace End User: Google Calendar
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 12 đánh giá
Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
Đám mây
Khóa học
Phân tích nhân sự: Dự đoán nghỉ việc bằng R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 21 đánh giá
Dự đoán tỷ lệ nhân viên nghỉ việc và thiết kế các chiến lược giữ chân nhân viên.
Học máy
Xác suất và thống kê
Khóa học
Google Workspace End User: Google Drive
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 10 đánh giá
Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
Đám mây
Xác suất và thống kê
Khóa học
Google Workspace End User: Google Slides
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 11 đánh giá
With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
Đám mây
Khóa học
Google: Optimize Agent Behavior
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 10 đánh giá
Turn a basic AI agent into a sophisticated assistant using advanced instructions, model selection, planning capabilities, and structured output.
Đám mây
Khóa học
Google Workspace End User: Google Docs
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 12 đánh giá
Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
Đám mây
Khóa học
Google Workspace End User: Google Sheets
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 10 đánh giá
Learn to create and edit spreadsheets in Google Sheets, work with data, build formulas, and collaborate in real time.
Đám mây
Khóa học
Google Workspace End User: Google Meet
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 10 đánh giá
Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
Đám mây
Khóa học
Intermediate Functional Programming with purrr
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 34 đánh giá
Continue learning with purrr to create robust, clean, and easy to maintain iterative code.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Google Workspace End User: Google Chat
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.6+
- 12 đánh giá
Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.
Đám mây
Khóa học
Google: Add Agent Capabilities With Tools
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 8 đánh giá
Equip AI agents with tools for web search, code execution, database queries, and custom actions. Transform agents into capable assistants.
Đám mây
Phát triển phần mềm
Khóa học
Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 19 đánh giá
Học cách dự đoán tỷ lệ nhấp quảng cáo và triển khai các mô hình học máy cơ bản trong Python để tối ưu quảng cáo tốt hơn.
Học máy
Khóa học
Google: Manage Agent Memory and State
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 5
- 9 đánh giá
Build stateful AI agents that maintain context and remember user preferences using session state, memory management, and personalization.
Đám mây
Khóa học
Trực quan hóa dữ liệu tương tác nâng cao với plotly trong R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 38 đánh giá
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 8 đánh giá
Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.
Đám mây
Khóa học
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 7 đánh giá
Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
Đám mây
Xác suất và thống kê
Khóa học
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 8 đánh giá
Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
Đám mây
Khóa học
Manage Scalable Workloads in GKE
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.5+
- 4 đánh giá
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
Đám mây
Khóa học
Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 7 đánh giá
Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.
Đám mây
Khóa học
Architecting with Google Kubernetes Engine: Production
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.6+
- 6 đánh giá
Secure and monitor GKE production environments. Learn access control, logging, monitoring, CI/CD pipelines, and managed storage integration on Google Cloud.
Đám mây
Khóa học
Boost Productivity with Gemini in BigQuery
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 7 đánh giá
Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
Đám mây
Khóa học
Work with Gemini Models in BigQuery
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 9 đánh giá
Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.
Đám mây
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.