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.
781 Khóa học

Khóa học

Julia nâng cao

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

Nâng tầm kỹ năng Julia với khóa học Julia trung cấp của chúng tôi. Tìm hiểu vòng lặp, cấu trúc dữ liệu nâng cao, đo thời gian và hơn thế nữa.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Observability in Google Cloud

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 34 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

Xử lý dữ liệu có khả năng mở rộng trong R

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 29 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

4 giờ

Khóa học

Gemini for end-to-end SDLC

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 16 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

1 giờ 30 min

Khóa học

Logging and Monitoring in Google Cloud

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 36 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

Regular Expressions nâng cao trong R

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

Làm chủ regular expressions và string distances trong R để thao tác, phân tích dữ liệu văn bản và hơn thế nữa.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Phân tích cảm xúc trong R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 99 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

4 giờ

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

2 giờ 6 min

Khóa học

Boost Productivity with Gemini in BigQuery

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

Use Gemini AI to boost your productivity in BigQuery. Explore data, accelerate code development, and discover visualization workflows.

Đám mây

1 giờ 23 min

Khóa học

Google Workspace End User: Google Chat

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

Learn to message individuals and groups, collaborate in spaces, and integrate Google Chat with other Workspace apps.

Đám mây

2 giờ 30 min

Khóa học

Phân tích dữ liệu Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 39 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

4 giờ

Khóa học

Architecting with Google Kubernetes Engine: Production

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 18 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

3 giờ 30 min

Khóa học

Lập trình song song trong R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 81 đánh giá

Tận dụng sức mạnh của tính toán song song trong R. Nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu, tăng tốc tính toán và dễ dàng xử lý tập dữ liệu lớn.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Mô hình hóa Bayesian với RJAGS

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

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách triển khai các mô hình Bayesian nâng cao hơn bằng RJAGS.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Giới thiệu về Anomaly Detection bằng R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 30 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

Khóa học

Tối ưu hóa mã R với Rcpp

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

Dùng C++ để tăng mạnh hiệu suất mã R của bạn.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Thống kê với R

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 23 đánh giá

Trong khóa học này, bạn sẽ ôn luyện các chủ đề thống kê thường gặp nhất, từ phân phối đến kiểm định giả thuyết, mô hình hồi quy và nhiều nội dung khác.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Giảm Chiều Dữ Liệu với R

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

Nắm vững kỹ thuật giảm chiều trong R, cùng cách lựa chọn và trích xuất đặc trưng cho dữ liệu và mô hình của bạn.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Nhập môn Trực quan hóa Dữ liệu với Julia

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 34 đánh giá

Làm chủ trực quan hóa dữ liệu với Julia. Tạo biểu đồ ấn tượng và nắm rõ khi nào, cách nào nên sử dụng chúng.

Trực quan hóa dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.9+
  • 17 đánh giá

Master Apache Beam and Dataflow foundations including portability, Runner v2, Shuffle Service, Streaming Engine, IAM, quotas, and security.

Đám mây

1 giờ 18 min

Khóa học

Xây dựng Dashboard với flexdashboard

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 52 đánh giá

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách tạo dashboard tĩnh và tương tác bằng flexdashboard và shiny.

Báo cáo

4 giờ

Khóa học

Dự báo Nhu cầu Sản phẩm bằng R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 31 đánh giá

Học cách xác định các yếu tố thúc đẩy nhu cầu quan trọng, xem xét tác động theo mùa và dự đoán nhu cầu cho hệ thống phân cấp sản phẩm từ một ví dụ thực tế.

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 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.