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
Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Khám phá Excel Power Query để thực hiện các tác vụ chuyển đổi và làm sạch dữ liệu nâng cao, từ đó nâng cao khả năng ra quyết định và phân tích của bạn.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Học cách xây dựng mạng nơ-ron đầu tiên của bạn, điều chỉnh các tham số siêu (hyperparameters) và giải quyết các vấn đề phân loại và hồi quy trong PyTorch.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Trong khóa học Power BI tương tác này, quý vị sẽ học cách sử dụng Power Query Editor để chuyển đổi và định dạng dữ liệu của mình để sẵn sàng cho phân tích.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Học các khái niệm chính về mô hình hóa dữ liệu trên Power BI.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách tạo nhiều kiểu trực quan hóa trong Excel cho các bố cục dữ liệu khác nhau, áp dụng luyện tập tốt nhất để xây dựng dashboard.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu cách tạo truy vấn cho phân tích và kỹ thuật dữ liệu với window functions, vũ khí bí mật của SQL!
Phát triển phần mềm
Khóa học
Khám phá thế giới thú vị của API khi chúng tôi giới thiệu cho bạn những kiến thức cơ bản về cách sử dụng và làm việc với Web API bằng Python.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Khám phá thế giới của Amazon Web Services (AWS) và hiểu lý do tại sao nó luôn dẫn đầu trong lĩnh vực điện toán đám mây.
Đám mây
Khóa học
Quý vị sẽ phân tích một bộ dữ liệu từ một công ty giả định có tên Databel trong Power BI và cần xác định nguyên nhân khiến khách hàng rời bỏ.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Học cách tạo các biểu đồ trực quan thông tin và hấp dẫn bằng Python thông qua thư viện Seaborn.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách chẩn đoán và xử lý dữ liệu bẩn cũng như phát triển các kỹ năng cần thiết để biến dữ liệu thô của bạn thành những hiểu biết chính xác!
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Khám phá cách xây dựng các ứng dụng tích hợp AI bằng cách sử dụng LLM, prompt, chain và agent trong LangChain.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Thành thạo PySpark để xử lý big data dễ dàng—học cách xử lý, truy vấn và tối ưu hóa các bộ dữ liệu khổng lồ cho phân tích mạnh mẽ!
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Tiếp tục phát triển kỹ năng Khoa học Dữ liệu hiện đại của bạn bằng cách tìm hiểu về các cấu trúc lặp (iterators) và biểu thức danh sách (list comprehensions).
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách nhập dữ liệu vào Python từ nhiều nguồn khác nhau, như Excel, SQL, SAS và trực tiếp từ web.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Khám phá Khoa học dữ liệu bằng Python và học cách phân tích, trực quan hóa dữ liệu hiệu quả. Không cần kinh nghiệm hay kỹ năng lập trình.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách tạo, tùy chỉnh và chia sẻ các biểu đồ dữ liệu bằng Matplotlib.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Học cách viết các hàm của riêng bạn trong Python, cũng như các khái niệm quan trọng như phạm vi và xử lý lỗi.
Phát triển phần mềm
Phát triển phần mềm
Khóa học
The Unix command line helps users combine existing programs in new ways, automate repetitive tasks, and run programs on clusters and clouds.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nâng cao kỹ năng lập trình của bạn với trí tuệ nhân tạo — hướng dẫn trợ lý lập trình của bạn để viết, kiểm thử và tài liệu hóa mã nguồn một cách hiệu quả.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học các hàm quan trọng nhất của PostgreSQL để thao tác, xử lý và chuyển đổi dữ liệu.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Tìm hiểu quản trị AI với Collibra. Xây dựng, tích hợp và mở rộng AI có trách nhiệm với các công cụ, framework và quy trình MLOps.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Tích hợp ứng dụng AI/LLM với API, cơ sở dữ liệu và hệ thống tệp dễ hơn bao giờ hết nhờ Model Context Protocol (MCP).
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Tìm hiểu cách làm việc với Claude bằng cách sử dụng Anthropic API để giải quyết các tác vụ thực tế và xây dựng các ứng dụng tích hợp AI.
Khác
Khóa học
Nâng cao kỹ năng Tidyverse bằng cách học cách chuyển đổi và thao tác dữ liệu với dplyr.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách tạo ra các biểu đồ dữ liệu có ý nghĩa và đẹp mắt bằng ggplot2 thông qua việc nắm vững ngữ pháp đồ họa.
Trực quan hóa 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.