Tài chính ứng dụng
Khóa Học Dữ Liệu, AI và Cloud
Thành thạo kỹ năng quan trọngTheo 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 chọnhoặc
Khóa học
Machine Learning cho Dữ liệu Chuỗi thời gian bằng Python
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 179 đánh giá
Khóa học này tập trung vào kỹ thuật xử lý đặc trưng và học máy cho dữ liệu chuỗi thời gian.
Học máy
Khóa học
Machine Learning End-to-End
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 348 đánh giá
Khám phá thế giới của học máy và tìm hiểu cách thiết kế, huấn luyện, triển khai các mô hình end-to-end.
Học máy
Phát triển phần mềm
Khóa học
Model Validation in Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 884 đánh giá
Learn the basics of model validation, validation techniques, and begin creating validated and high performing models.
Học máy
Khóa học
Regular Expressions in Python
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 198 đánh giá
Học về thao tác chuỗi và trở thành bậc thầy sử dụng biểu thức chính quy.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Phân tích chuỗi thời gian với Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 136 đánh giá
Trong khóa học bốn giờ này, bạn sẽ học những kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu chuỗi thời gian trong Python.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Phát triển gói Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 940 đánh giá
Học cách tạo các gói Python của riêng bạn để làm cho mã nguồn của bạn dễ sử dụng và chia sẻ với người khác.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nhập môn Trực quan hóa Dữ liệu với Plotly trong Python
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 487 đánh giá
Tạo trực quan hóa dữ liệu tương tác trong Python bằng Plotly.
Trực quan hóa dữ liệu
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Phân tích chiến dịch Marketing với pandas
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 425 đánh giá
Phát triển kỹ năng pandas của bạn và trả lời các câu hỏi marketing bằng cách kết hợp, cắt lát, trực quan hóa và nhiều hơn nữa!
Phân tích dữ liệu thăm dò
Khóa học
Mô hình hóa Rủi ro Tín dụng bằng Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 288 đánh giá
Học cách chuẩn bị dữ liệu đơn xin tín dụng, áp dụng học máy và quy tắc kinh doanh để giảm thiểu rủi ro và đảm bảo lợi nhuận.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Phân cụm trong Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 989 đánh giá
Trong khóa học này, bạn sẽ được giới thiệu về học không giám sát qua các kỹ thuật như phân cụm phân cấp và k-means bằng thư viện SciPy.
Học máy
Khóa học
Nhập môn Deep Learning với Keras
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 129 đánh giá
Học cách bắt đầu phát triển các mô hình học sâu với Keras.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Nhập môn Natural Language Processing bằng Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 997 đánh giá
Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản bằng Python và cách áp dụng chúng để trích xuất thông tin từ dữ liệu văn bản thực tế.
Học máy
Học máy
Xác suất và thống kê
Học máy
Khóa học
Sentiment Analysis in Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 442 đánh giá
Are customers thrilled with your products or is your service lacking? Learn how to perform an end-to-end sentiment analysis task.
Học máy
Khóa học
Giảm Chiều Dữ Liệu với Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 875 đánh giá
Hiểu rõ khái niệm giảm chiều trong dữ liệu của bạn và thành thạo các kỹ thuật để thực hiện điều đó trong Python.
Học máy
Xử lý dữ liệu
Học máy
Khóa học
Trực quan hóa dữ liệu nâng cao với Seaborn
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 453 đánh giá
Sử dụng các công cụ trực quan hóa tiên tiến của Seaborn để tạo ra các biểu đồ đẹp mắt và thông tin một cách dễ dàng.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Building Dashboards with Dash and Plotly
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 286 đánh giá
Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Nhập môn Quản trị Rủi ro Danh mục bằng Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 327 đánh giá
Đánh giá rủi ro và lợi nhuận danh mục, xây dựng danh mục cổ phiếu theo vốn hóa thị trường và học cách dự báo, phòng ngừa rủi ro thị trường qua tạo kịch bản.
Tài chính ứng dụng
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Luyện tập câu hỏi phỏng vấn lập trình bằng Python
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 77 đánh giá
Chuẩn bị cho các buổi phỏng vấn lập trình tiếp theo của bạn bằng Python.
Phát triển phần mềm
Khóa học
AI Agents với Hugging Face smolagents
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 250 đánh giá
Học cách xây dựng các tác nhân thông minh có khả năng suy luận, hành động và giải quyết các tác vụ trong thế giới thực bằng Python.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Tư duy Thống kê với Python (Phần 1)
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 110 đánh giá
Xây dựng nền tảng mà bạn cần để tư duy theo hướng thống kê và nói ngôn ngữ của dữ liệu của bạn.
Xác suất và thống kê
Học máy
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.