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.
100 Khóa học

Khóa học

Serverless Data Processing with Dataflow: Foundations

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.9+
  • 11 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

AI Infrastructure: Introduction to AI Hypercomputer

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 5
  • 7 đánh giá

Youll learn about the different components inside a hypercomputer, like GPUs, TPUs, and CPUs, and discover how to pick the right one for your needs.

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Boost Productivity with Gemini in BigQuery

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.9+
  • 14 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

Manage Scalable Workloads in GKE

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.6+
  • 5 đánh giá

Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.

Đám mây

7 giờ 20 min

Khóa học

AI Infrastructure: Networking Techniques

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

Design and deploy high-performance AI/ML solutions using Google Clouds AI Hypercomputer, GPUs, TPUs, Compute, and Google Kubernetes Engine.

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Architecting with Google Kubernetes Engine: Workloads

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

Deploy and manage Kubernetes workloads on GKE. Cover networking, deployments, jobs, persistent storage, and data management in production environments.

Đám mây

2 giờ 30 min

Khóa học

Introduction to Security in the World of AI

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

This course equips security and data protection leaders with strategies to securely manage AI within their organizations.

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 5
  • 7 đánh giá

Learn MLOps tools and best practices for deploying, evaluating, monitoring and operating production ML systems on Google Cloud.

Đám mây

4 giờ 30 min

Khóa học

Work with Gemini Models in BigQuery

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

Work with Gemini AI models in BigQuery for sentiment analysis. Analyze customer reviews using SQL and Python notebooks with Gemini.

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Serverless Data Processing with Dataflow: Operations

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.9+
  • 10 đánh giá

Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.

Đám mây

4 giờ 13 min

Khóa học

Production Machine Learning Systems

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 5
  • 5 đánh giá

Learn how to implement the various flavors of ML: static, dynamic, and continuous training; static and dynamic inference; and batch and online processing.

Đám mây

16 giờ

Khóa học

Introduction to Gemini Enterprise

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 5
  • 7 đánh giá

Gemini Enteprise brings together AI agents, enterprise search, NotebookLM, and intelligent data access to solve organizational challenges.

Đám mây

2 giờ 15 min

Khóa học

AI Infrastructure: Cloud GPUs

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 5
  • 6 đánh giá

Well explore how CPUs, GPUs, and TPUs make AI tasks super fast, what makes each one unique, and how AI software gets the most out of them.

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Responsible AI for Developers: Fairness & Bias

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 5
  • 6 đánh giá

This course covers techniques to practically identify fairness and bias and mitigate bias in AI/ML practices.

Đám mây

4 giờ

Khóa học

Machine Learning Operations (MLOps) for Generative AI

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 5
  • 6 đánh giá

Uncover the unique challenges faced by MLOps teams when deploying and managing Generative AI models, and explore how Vertex AI empowers AI teams.

Đám mây

30 min

Khóa học

Deploy and Scale AI Models with Cloud Run

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

This course is designed for developers, data scientists, and ML engineers interested in quickly deploying AI inference services on Cloud Run.

Đám mây

1 giờ 15 min

Khóa học

Model Armor: Securing AI Deployments

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 5
  • 5 đánh giá

This course reviews the essential security features of Model Armor and equips you to work with the service.

Đám mây

2 giờ 30 min

Khóa học

AI Infrastructure: Storage Options

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

Journey through the storage solutions available on Google Cloud, specifically tailored for AI and high-performance computing (HPC) workloads.

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Configure Gemini Code Assist for Organizations

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 5
  • 6 đánh giá

The course introduces the benefits of Gemini Code Assist and compares the features of the different Gemini Code Assist editions.

Đám mây

1 giờ 30 min

Khóa học

Create Generative AI Apps on Google Cloud

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 5
  • 5 đánh giá

Learn about Gen AI applications and how you can use prompt design and retrieval augmented generation (RAG) to build powerful applications using LLMs.

Đám mây

4 giờ

Khóa học

Accelerate App Development with Gemini CLI

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

Learn about gemini CLI installation and configuration, and introduces use cases and security best practices

Đám mây

3 giờ

Khóa học

Gemini for end-to-end SDLC

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 5
  • 4 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

Strategies for Cloud Security Risk Management

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 5
  • 2 đánh giá

This course is a thrilling mix of expert-led courses and immersive Google Cloud challenges through interactive labs.

Đám mây

21 giờ 15 min

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.