Học máy
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
Khóa học
Configure Gemini Code Assist for Organizations
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 16 đánh giá
The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
Đám mây
Khóa học
Logging and Monitoring in Google Cloud
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 30 đánh giá
This course, Logging and Monitoring in Google Cloud, covers the operations-focused components including Logging, Monitoring, and Service Monitoring.
Đám mây
Khóa học
Phân tích Nhân sự (HR Analytics): Dự đoán nghỉ việc bằng Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 45 đánh giá
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách áp dụng học máy trong lĩnh vực nhân sự.
Học máy
Khóa học
Xử lý dữ liệu có khả năng mở rộng trong R
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 28 đánh giá
Học cách viết mã có khả năng mở rộng để làm việc với dữ liệu lớn trong R bằng các gói bigmemory và iotools.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Google Workspace End User: Google Slides
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 28 đánh giá
With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
Đám mây
Khóa học
Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 14 đánh giá
It discusses the importance of AI transparency for developers and engineers.
Đám mây
Khóa học
Observability in Google Cloud
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 29 đánh giá
This course is all about application performance management tools, including Error Reporting, Cloud Trace, and Cloud Profiler.
Đám mây
Khóa học
Using AWS Security for Developers
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 12 đánh giá
Secure the AWS workloads you ship: least-privilege IAM, short-lived credentials, API authorization, secrets handling, encryption, and CloudTrail evidence.
Đám mây
Khóa học
Phân tích danh mục đầu tư nâng cao với R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 73 đánh giá
Nâng cao kỹ năng R finance để kiểm thử, phân tích và tối ưu hóa danh mục tài chính.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Phân tích dự đoán nâng cao với Python
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 75 đánh giá
Học cách chuẩn bị và tổ chức dữ liệu của bạn cho phân tích dự đoán.
Học máy
Khóa học
Nghiên cứu tình huống: Xây dựng ứng dụng web với Shiny trong R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 16 đánh giá
Báo cáo
Khóa học
Google Workspace End User: Google Meet
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 23 đánh giá
Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
Đám mây
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nghiên cứu tình huống: Phân tích dữ liệu thể dục với Alteryx
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 60 đánh giá
Nâng cao kỹ năng Alteryx với dữ liệu thể hình thực tế để xây dựng chiến lược marketing mục tiêu và sản phẩm đổi mới!
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Google Workspace End User: Google Docs
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 22 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 Calendar
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 20 đánh giá
Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
Đám mây
Khóa học
Build Batch Data Pipelines on Google Cloud
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 14 đánh giá
Explore streaming data architectures on Google Cloud with Pub/Sub, Managed Kafka, Dataflow, and BigQuery for real-time data processing.
Đám mây
Khóa học
Build Streaming Data Pipelines on Google Cloud
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 18 đánh giá
Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
Đám mây
Học máy
Khóa học
Trực quan hóa Dữ liệu Lớn với Trelliscope trong R
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 48 đánh giá
Học cách trực quan hóa dữ liệu lớn trong R bằng ggplot2 và trelliscopejs.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Gemini for end-to-end SDLC
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 11 đánh giá
With help from Gemini, you learn how to develop and build a web application, fix errors in the application, develop tests, and query data.
Đám mây
Báo cáo
Phát triển phần mềm
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 38 đánh giá
Học cách trực quan hóa và khám phá nhanh dữ liệu nhân khẩu học từ Cục Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng các công cụ tidyverse.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Khóa học
Phân tích cảm xúc trong R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 97 đánh giá
Học phân tích cảm xúc bằng cách xác định ngôn ngữ tích cực và tiêu cực, ý định cảm xúc cụ thể và tạo ra các biểu đồ trực quan hấp dẫn.
Học máy
Khóa học
Developing Applications with Google Cloud: Foundations
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 5
- 11 đánh giá
You learn best practices for cloud applications, and how to select compute and data options to match your application use cases.
Đám mây
Khóa học
Building AI Agent Harnesses with Strands Agents
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 6 đánh giá
Building AI Agent Harnesses with Strands Agents
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Boost Productivity with Gemini in BigQuery
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 17 đánh giá
Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.
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 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.