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.
298 Khóa học

Khóa học

Nhập dữ liệu vào Python: Giới thiệu

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

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

3 giờ

Khóa học

Trực quan hóa dữ liệu trong Excel

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

Learn how to create a range of visualizations in Excel for different data layouts, ensuring you incorporate best practices to help you build dashboards.

Trực quan hóa dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Hình thành câu hỏi phân tích

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

Học cách chuyển đổi các câu hỏi kinh doanh thành các câu hỏi phân tích có cấu trúc rõ ràng và lựa chọn các giải pháp phân tích phù hợp.

Hiểu biết dữ liệu

1 giờ

Khóa học

Các khái niệm về AWS

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

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

2 giờ

Khóa học

Giới thiệu về Functions trong Python

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

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

3 giờ

Khóa học

Hộp Công Cụ Python

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

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

4 giờ

Khóa học

Nhập dữ liệu nâng cao trong Python

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

Cải thiện kỹ năng nhập dữ liệu Python của bạn và học cách làm việc với dữ liệu web và API.

Chuẩn bị dữ liệu

2 giờ

Khóa học

Giới thiệu về Power Query trong Excel

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

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

3 giờ

Khóa học

ChatGPT Trung cấp

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

Tìm hiểu kiến trúc đằng sau các mô hình GPT và thành thạo kỹ năng soạn thảo lời nhắc nâng cao để khai thác hết tiềm năng của ChatGPT.

Trí tuệ nhân tạo

1 giờ

Khóa học

Nhập môn Tự động hóa Quy trình với n8n

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

Bắt đầu với n8n, học xây dựng workflow tự động qua trigger, logic, API và AI — không cần code.

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

Nhập môn trực quan hóa dữ liệu với ggplot2

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

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

4 giờ

Khóa học

AI thực chiến với Google Gemini và NotebookLM

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

Làm chủ Gemini và NotebookLM để tự động hóa tác vụ, tăng năng suất và làm việc thông minh hơn trong hệ sinh thái AI của Google.

Trí tuệ nhân tạo

2 giờ

Khóa học

Các Khái Niệm Giao Tiếp Dữ Liệu

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

No one enjoys looking at spreadsheets! Bring your data to life. Improve your presentation and learn how to translate technical data into actionable insights.

Hiểu biết dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Giới thiệu về Alteryx

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

Hãy bước vào thế giới của Alteryx Designer và tìm hiểu cách sử dụng công cụ này để tải, chuẩn bị và tổng hợp dữ liệu.

Chuẩn bị dữ liệu

2 giờ

Khóa học

Thực hành AI có trách nhiệm

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

Nắm vững các luyện tập AI có trách nhiệm với khóa học toàn diện này, bao gồm các nghiên cứu tình huống thực tế và nội dung tương tác.

Trí tuệ nhân tạo

2 giờ

Khóa học

Triển khai Giải pháp AI trong Doanh nghiệp

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

Khám phá cách khai thác giá trị kinh doanh từ AI. Học cách xác định cơ hội cho AI, tạo POC, triển khai giải pháp và xây dựng chiến lược AI.

Trí tuệ nhân tạo

2 giờ

Khóa học

Nhập môn Quyền riêng tư Dữ liệu

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

Hiểu rõ các nguyên tắc về quyền riêng tư dữ liệu và cách triển khai các quy trình về quyền riêng tư và bảo mật.

Hiểu biết dữ liệu

2 giờ

Khóa học

Nhập môn Shell

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

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

4 giờ

Khóa học

Các hàm DAX trong Power BI

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

Data Analysis Expressions (DAX) cho phép bạn nâng cao kỹ năng Power BI của mình bằng cách viết các hàm tùy chỉnh.

Xử lý dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Software Engineering Principles in Python

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

Learn about modularity, documentation, and automated testing to help you solve data science problems more quickly and reliably.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Nhập môn Python cho Tài chính

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

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

4 giờ

Khóa học

Các khái niệm về LLMOps

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

Tìm hiểu về LLMOps từ ý tưởng đến triển khai, nắm bắt các thông tin về vòng đời và thách thức, và học cách áp dụng các khái niệm này vào ứng dụng của bạn.

Trí tuệ nhân tạo

1 giờ

Khóa học

Xử lý dữ liệu với dplyr

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

Nâng cao kỹ năng Tidyverse bằng cách học cách chuyển đổi và thao tác dữ liệu với dplyr.

Xử lý dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Tìm hiểu Microsoft Azure

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

Tìm hiểu về sức mạnh của Microsoft Azure và phần mềm điện toán đám mây để giúp bạn nâng cao kỹ năng kỹ thuật dữ liệu của mình.

Đám mây

3 giờ

Khóa học

Nhập môn Khoa học Dữ liệu với Python

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

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

4 giờ

Khóa học

Phân tích Khám phá Dữ liệu trong Power BI

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

Tìm hiểu cách xây dựng các báo cáo hiệu quả với Exploratory Data Analysis (EDA) của Power BI để khám phá thông tin nhanh hơn và thúc đẩy giá trị kinh doanh.

Phân tích dữ liệu thăm dò

3 giờ

Khóa học

Large Language Models for Business

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

Tìm hiểu về các Mô hình Ngôn ngữ Quy mô Lớn (LLMs) và cách chúng đang định hình lại thế giới kinh doanh.

Trí tuệ nhân tạo

1 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 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.

Download on the App StoreGet it on Google Play