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.
127 Khóa học

Khóa học

Machine Learning trong tidyverse

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

Tận dụng các gói tidyr và purrr trong tidyverse để tạo, khám phá và đánh giá mô hình học máy.

Học máy

5 giờ

Khóa học

Truyền đạt bằng Dữ liệu trong Tidyverse

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

Tận dụng sức mạnh của các công cụ tidyverse để tạo đồ họa chất lượng xuất bản và báo cáo tùy chỉnh, truyền đạt kết quả của bạn.

Trực quan hóa dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Trực quan hóa dữ liệu địa lý trong R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.5+
  • 87 đánh giá

Học cách đọc, khám phá và xử lý dữ liệu không gian, rồi dùng kỹ năng của bạn để tạo bản đồ thông tin bằng R.

Trực quan hóa dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Suy luận với dữ liệu số trong R

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 108 đánh giá

Trong khóa học này, bạn sẽ học các kỹ thuật để thực hiện suy luận thống kê trên dữ liệu số.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Support Vector Machines bằng R

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

Khóa học này sẽ giới thiệu máy vector hỗ trợ (SVM) bằng cách tiếp cận trực quan, dễ hiểu.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Phân tích HR: Khám phá dữ liệu nhân sự bằng R

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

Học cách thao tác, trực quan hóa và thực hiện các kiểm định thống kê qua chuỗi nghiên cứu tình huống phân tích nhân sự.

Phân tích dữ liệu thăm dò

5 giờ

Khóa học

Định giá và Phân tích Trái phiếu bằng R

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

Học cách dùng R để phát triển mô hình đánh giá và phân tích trái phiếu, đồng thời bảo vệ chúng khỏi biến động lãi suất.

Tài chính ứng dụng

4 giờ

Khóa học

Developing R Packages

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

Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Xử lý dữ liệu với data.table trong R

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.6+
  • 22 đánh giá

Nắm vững các khái niệm cơ bản về thao tác dữ liệu như lọc, chọn lọc và tính toán thống kê theo nhóm bằng cách sử dụng data.table.

Xử lý dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Nền tảng Lập trình Hàm với purrr

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

Học cách tóm tắt và thao tác danh sách dễ dàng bằng gói purrr.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Mô hình Phương trình Cấu trúc với lavaan trong R

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 75 đánh giá

Học cách tạo và đánh giá các mô hình đo lường dùng để xác nhận cấu trúc của thang đo hoặc bảng câu hỏi.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Machine Learning cho Phân tích Marketing bằng R

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

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách sử dụng Khoa học dữ liệu cho một số tác vụ marketing phổ biến.

Học máy

4 giờ

Khóa học

A/B Testing bằng R

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

Học các kiến thức cơ bản về kiểm thử A/B trong R, gồm cách thiết kế thí nghiệm, phân tích dữ liệu, dự đoán kết quả và trình bày kết quả qua trực quan hóa.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Các mô hình GARCH trong R

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 97 đánh giá

Chỉ định và khớp mô hình GARCH để dự báo biến động thay đổi theo thời gian và giá trị chịu rủi ro.

Tài chính ứng dụng

4 giờ

Khóa học

Case Study: Analyzing City Time Series Data in R

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

Strengthen your knowledge of the topics covered in Manipulating Time Series in R using real case study data.

Xác suất và thống kê

4 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.