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.
781 Khóa học

Khóa học

Xây dựng Hệ thống Agentic có thể mở rộng

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

Khám phá cách mở rộng AI agents, với sự hỗ trợ từ các framework như MCP và A2A.

Trí tuệ nhân tạo

1 giờ 30 min

Khóa học

Trực quan hóa dữ liệu trong Excel

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

Học cách tạo nhiều kiểu trực quan hóa trong Excel cho các bố cục dữ liệu khác nhau, áp dụng luyện tập tốt nhất để xây dựng dashboard.

Trực quan hóa dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Mô hình hóa dữ liệu trong Power BI

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

Học các khái niệm chính về mô hình hóa dữ liệu trên Power BI.

Xử lý dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Làm việc với Hugging Face

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

Duyệt và sử dụng kho lưu trữ phong phú các mô hình và bộ dữ liệu có sẵn trên Hugging Face Hub.

Trí tuệ nhân tạo

2 giờ

Khóa học

Nhập môn trực quan hóa dữ liệu với ggplot2

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 2.752 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

Nhập môn Deep Learning với PyTorch

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

Học cách xây dựng mạng nơ-ron đầu tiên của bạn, điều chỉnh các tham số siêu (hyperparameters) và giải quyết các vấn đề phân loại và hồi quy trong PyTorch.

Trí tuệ nhân tạo

4 giờ

Khóa học

Làm sạch dữ liệu với Python

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

Học cách chẩn đoán và xử lý dữ liệu bẩn cũng như phát triển các kỹ năng cần thiết để biến dữ liệu thô của bạn thành những hiểu biết chính xác!

Chuẩn bị dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Nhập môn Khoa học Dữ liệu với Python

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 553 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

Hộp Công Cụ Python

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 1.415 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

Giới thiệu về API trong Python

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

Khám phá thế giới thú vị của API khi chúng tôi giới thiệu cho bạn những kiến thức cơ bản về cách sử dụng và làm việc với Web API bằng Python.

Phát triển phần mềm

2 giờ

Khóa học

Các khái niệm về AWS

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 4.398 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 trực quan dữ liệu với Seaborn

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

Học cách tạo các biểu đồ trực quan thông tin và hấp dẫn bằng Python thông qua thư viện Seaborn.

Trực quan hóa dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Các Khái Niệm GitHub Nâng Cao

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

Nâng cao kỹ năng GitHub với khóa học trung cấp về GitHub Projects, Administration và các tính năng bảo mật nâng cao.

Phát triển phần mềm

3 giờ

Khóa học

Introduction to Agent Skills

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

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

2 giờ 30 min

Khóa học

Xử lý dữ liệu với dplyr

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 800 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

Nhập dữ liệu vào Python: Giới thiệu

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 1.573 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

Nhập môn Shell

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

Dòng lệnh Unix giúp kết hợp các chương trình hiện có theo cách mới, tự động hóa tác vụ lặp lại và chạy chương trình trên cụm máy, đám mây.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Giới thiệu về Functions trong Python

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 1.417 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

Phát triển ứng dụng LLM với LangChain

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

Khám phá cách xây dựng các ứng dụng tích hợp AI bằng cách sử dụng LLM, prompt, chain và agent trong LangChain.

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

Nhập môn PySpark

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

Thành thạo PySpark để xử lý big data dễ dàng—học cách xử lý, truy vấn và tối ưu hóa các bộ dữ liệu khổng lồ cho phân tích mạnh mẽ!

Kỹ thuật dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Nhập môn Python cho Tài chính

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

Rèn kỹ năng Python để thăng tiến trong ngành tài chính. Học cách làm việc với danh sách, mảng và trực quan hóa dữ liệu để thành thạo phân tích tài chính.

Tài chính ứng dụng

4 giờ

Khóa học

Unsupervised Learning bằng Python

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

Học cách phân cụm, biến đổi, trực quan hóa và rút ra insight từ bộ dữ liệu chưa gán nhãn bằng scikit-learn và scipy.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Software Development with Claude Code

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

Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Các hàm thao tác dữ liệu trong PostgreSQL

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

Học các hàm quan trọng nhất của PostgreSQL để thao tác, xử lý và chuyển đổi dữ liệu.

Xử lý dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Giới thiệu về Model Context Protocol (MCP)

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

Tích hợp ứng dụng AI/LLM với API, cơ sở dữ liệu và hệ thống tệp dễ hơn bao giờ hết nhờ Model Context Protocol (MCP).

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

Nhập môn Thống kê với R

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

Nâng cao kỹ năng thống kê của quý vị và học cách thu thập, phân tích và đưa ra kết luận chính xác từ dữ liệu.

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 của bạn với DataCamp for Mobile

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.