Khóa học
Building AI Agents with Google ADK
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 535 đánh giá
Build a customer-support assistant step-by-step with Google’s Agent Development Kit (ADK).
Trí tuệ nhân tạo
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
Build a customer-support assistant step-by-step with Google’s Agent Development Kit (ADK).
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Tìm hiểu các kiến thức cơ bản về mạng nơ-ron và cách xây dựng mô hình học sâu bằng Keras 2.0 trong Python.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Khám phá các thành phần chính của kiến trúc dữ liệu hiện đại, từ thu thập và phục vụ đến quản trị và điều phối.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Học cách truy xuất và phân tích thông tin từ internet bằng thư viện Python scrapy.
Chuẩn bị dữ liệu
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Build production-ready code with Cursor. Learn AI prompts, refactoring, testing, and advanced workflows.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Khám phá các kỹ thuật mới nhất để chạy Llama LLM tại chỗ và tích hợp nó vào hệ thống của bạn.
Trí tuệ nhân tạo
Tài chính ứng dụng
Phát triển phần mềm
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
Tìm hiểu cách sử dụng các kỹ thuật đồ họa và kỹ thuật số để bắt đầu khám phá cấu trúc của dữ liệu của bạn.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Khóa học
Tìm hiểu về thế giới kỹ thuật dữ liệu trong khóa học ngắn này, bao gồm các công cụ và chủ đề như ETL và điện toán đám mây.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu cách xử lý và trực quan hóa dữ liệu phân loại bằng pandas và seaborn.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Dựa trên kiến thức Power Query trong Excel nền tảng của bạn, khóa học trung cấp này sẽ đưa bạn lên một tầm cao mới về làm chủ chuyển đổi dữ liệu
Chuẩn bị dữ liệu
Chuẩn bị dữ liệu
Học máy
Khóa học
Tìm hiểu lý thuyết về quản lý dữ liệu có trách nhiệm cho mọi dự án AI, từ khởi đầu đến kết thúc và hơn thế nữa.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.
Báo cáo
Học máy
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học những kiến thức cơ bản về cách làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian.
Xử lý dữ liệu
Xác suất và thống kê
Học máy
Khóa học
Nắm vững kỹ năng với Scikit-learn, SHAP và LIME để kiểm thử và xây dựng hệ thống AI minh bạch, đáng tin cậy, có trách nhiệm.
Trí tuệ nhân tạo
Phát triển phần mềm
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.
Trí tuệ nhân tạo
Báo cáo
Khóa học
Implement experimental design setups and perform robust statistical analyses to make precise and valid conclusions!
Xác suất và thống kê
Khóa học
Thành thạo Java Objects, Collections Framework và xử lý ngoại lệ như chuyên gia, với logging hỗ trợ toàn diện!
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách làm sạch dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác nhất có thể để giúp bạn chuyển từ dữ liệu thô sang những thông tin hữu ích.
Chuẩn bị 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 cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.