Khóa học
ChIP-seq với Bioconductor trong R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 55 đánh giá
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
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 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
Khóa học
A guide to deploying, managing, and optimizing AI and high-performance computing (HPC) workloads on Google Cloud.
Đám mây
Khóa học
Học cách tạo bảng theo dõi khấu hao khoản vay trong Google Sheets bằng công thức tài chính và công thức điều kiện.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Học cách tận dụng các phương pháp ước lượng Bayes để đưa ra suy luận tốt hơn về các mô hình hồi quy tuyến tính.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách chuẩn bị và tổ chức dữ liệu của bạn cho phân tích dự đoán.
Học máy
Khóa học
Học cách phát hiện gian lận bằng phân tích dữ liệu trong R.
Học máy
Khóa học
Chỉ định và khớp mô hình GARCH để dự báo biến động thay đổi theo thời gian và giá trị chịu rủi ro.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices
Đám mây
Khóa học
Learn to upload, organize, share, and manage files and folders in Google Drive from any device.
Đám mây
Khóa học
In this course, you learn to analyze and choose the right database for your needs, to effectively develop applications on Google Cloud.
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
Luyện tập kỹ năng Shiny bằng cách xây dựng ứng dụng thú vị cho tình huống thực tế!
Báo cáo
Khóa học
Learn to create, format, and collaborate on documents in real time using Google Docs, stored securely in the cloud.
Đám mây
Khóa học
Learn to create and manage events, schedule meetings, share calendars, and use tasks and reminders to stay organized.
Đám mây
Khóa học
Design and operate batch data pipelines on Google Cloud using Dataflow, Serverless Spark, Cloud Composer, and data validation techniques.
Đám mây
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách sử dụng Khoa học dữ liệu cho một số tác vụ marketing phổ biến.
Học máy
Khóa học
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
This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.
Đám mây
Khóa học
Learn to schedule, host, and manage video meetings in Google Meet, including screen sharing and collaboration tools.
Đám mây
Khóa học
This course introduces the Cloud Run serverless platform for running applications.
Đám mây
Khóa học
The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.
Đám mây
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách áp dụng học máy trong lĩnh vực nhân sự.
Học máy
Khóa học
This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.
Đám mây
Khóa học
Luyện tập Tableau qua nghiên cứu tình huống về chăm sóc sức khỏe của chúng tôi. Phân tích dữ liệu, khám phá insight về hiệu suất, tạo dashboard.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Nâng cao kỹ năng phân tích với khóa học thực hành SQL cùng sổ làm việc DataLab.
Báo cáo
Khóa học
With Google Slides, you can create and present professional presentations for sales, projects, training modules, and much more.
Đám mây
Khóa học
Nâng cao kiến thức về các chủ đề trong Manipulating Time Series in R với dữ liệu từ nghiên cứu thực tế.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Learn best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.
Đám mây
Khóa học
Khóa học này sẽ chỉ cho bạn cách kết hợp và hợp nhất tập dữ liệu với data.table.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu cách kết hợp các tập dữ liệu ở định dạng bảng một cách hiệu quả và nhanh chóng bằng thư viện Pandas của Python.
Xử lý dữ liệu
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.