Khóa học
Nhập môn trực quan hóa dữ liệu với ggplot2
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 2.470 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
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
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.
731 Khóa học
Khóa học
AI thực chiến với Google Gemini và NotebookLM
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 927 đánh giá
Làm chủ Gemini và NotebookLM để tự động hóa tác vụ, tăng năng suất và làm việc thông minh hơn trong hệ sinh thái AI của Google.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Các Khái Niệm Giao Tiếp Dữ Liệu
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 5.339 đánh giá
No one enjoys looking at spreadsheets! Bring your data to life. Improve your presentation and learn how to translate technical data into actionable insights.
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Giới thiệu về Alteryx
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 2.321 đánh giá
Hãy bước vào thế giới của Alteryx Designer và tìm hiểu cách sử dụng công cụ này để tải, chuẩn bị và tổng hợp dữ liệu.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Thực hành AI có trách nhiệm
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 3.363 đánh giá
Nắm vững các luyện tập AI có trách nhiệm với khóa học toàn diện này, bao gồm các nghiên cứu tình huống thực tế và nội dung tương tác.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Triển khai Giải pháp AI trong Doanh nghiệp
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 4.988 đánh giá
Khám phá cách khai thác giá trị kinh doanh từ AI. Học cách xác định cơ hội cho AI, tạo POC, triển khai giải pháp và xây dựng chiến lược AI.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Nhập môn Thống kê với R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 2.034 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
Khóa học
Nhập môn Quyền riêng tư Dữ liệu
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 2.001 đánh giá
Hiểu rõ các nguyên tắc về quyền riêng tư dữ liệu và cách triển khai các quy trình về quyền riêng tư và bảo mật.
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Nhập môn Shell
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 3.478 đánh giá
The Unix command line helps users combine existing programs in new ways, automate repetitive tasks, and run programs on clusters and clouds.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Các hàm DAX trong Power BI
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 4.478 đánh giá
Data Analysis Expressions (DAX) cho phép bạn nâng cao kỹ năng Power BI của mình bằng cách viết các hàm tùy chỉnh.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Các khái niệm về Kho dữ liệu (Data Warehouse)
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 4.711 đánh giá
Khóa học giới thiệu và mang tính khái niệm này sẽ giúp bạn hiểu các kiến thức cơ bản về kho dữ liệu.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Software Engineering Principles in Python
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 693 đánh giá
Learn about modularity, documentation, and automated testing to help you solve data science problems more quickly and reliably.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nghiên cứu Tình huống về Hiểu Biết Dữ Liệu: Phân tích Làm Việc Từ Xa
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 3.465 đánh giá
Nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu thông qua việc đánh giá các chính sách làm việc từ xa.
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Phát triển hệ thống AI với OpenAI API
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 2.773 đánh giá
Hãy tận dụng API của OpenAI để chuẩn bị cho các ứng dụng AI của quý vị sẵn sàng đưa vào sản xuất.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Giới thiệu về dbt
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 2.405 đánh giá
Khóa học này giới thiệu dbt cho việc mô hình hóa dữ liệu, chuyển đổi, kiểm thử và xây dựng tài liệu.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Nhập môn Python cho Tài chính
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 451 đánh giá
Build Python skills to elevate your finance career. Learn how to work with lists, arrays and data visualizations to master financial analyses.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Các khái niệm về LLMOps
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 2.704 đánh giá
Tìm hiểu về LLMOps từ ý tưởng đến triển khai, nắm bắt các thông tin về vòng đời và thách thức, và học cách áp dụng các khái niệm này vào ứng dụng của bạn.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Mô hình dữ liệu nâng cao trong Power BI
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 4.396 đánh giá
Thành thạo mô hình hóa dữ liệu trong Power BI.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nhập môn Hồi quy bằng R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 1.437 đánh giá
Dự đoán giá nhà và tỷ lệ nhấp chuột vào quảng cáo bằng cách triển khai, phân tích và diễn giải phân tích hồi quy trong R.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Introduction to Embeddings with the OpenAI API
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 2.738 đánh giá
Unlock more advanced AI applications, like semantic search and recommendation engines, using OpenAIs embedding model!
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Nhập môn Lập trình Hướng đối tượng với Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 2.483 đánh giá
Khám phá các khái niệm cơ bản của lập trình hướng đối tượng (OOP), xây dựng các lớp và đối tượng tùy chỉnh!
Phát triển phần mềm
Khóa học
Xử lý dữ liệu với dplyr
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 695 đánh giá
Nâng cao kỹ năng Tidyverse bằng cách học cách chuyển đổi và thao tác dữ liệu với dplyr.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nhập môn LLMs trong Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 1.704 đánh giá
Hãy tìm hiểu chi tiết về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và kiến trúc transformer cách mạng mà chúng được xây dựng dựa trên!
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Các khái niệm về MLOps
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 2.581 đánh giá
Khám phá cách MLOps có thể đưa các mô hình học máy từ notebook cục bộ đến các mô hình hoạt động trong môi trường sản xuất, tạo ra giá trị kinh doanh thực sự.
Học máy
Khóa học
Nghiên cứu tình huống: Phân tích tỷ lệ rời bỏ khách hàng trong Excel
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 2.793 đánh giá
Bạn sẽ điều tra một bộ dữ liệu từ một công ty giả định có tên là Databel trong Excel, và cần tìm ra lý do tại sao khách hàng đang rời bỏ.
Báo cáo
Khóa học
Tìm hiểu Microsoft Azure
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 2.397 đánh giá
Tìm hiểu về sức mạnh của Microsoft Azure và phần mềm điện toán đám mây để giúp bạn nâng cao kỹ năng kỹ thuật dữ liệu của mình.
Đám mây
Khóa học
DAX nâng cao trong Power BI
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 3.908 đánh giá
Khám phá nhiều loại phép tính DAX và tìm hiểu cách sử dụng chúng trong Microsoft Power BI.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nhập môn Khoa học Dữ liệu với Python
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 470 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
Khóa học
Retrieval Augmented Generation (RAG) với LangChain
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 1.784 đánh giá
Tìm hiểu các phương pháp tiên tiến để tích hợp dữ liệu bên ngoài với LLMs bằng cách sử dụng Retrieval Augmented Generation (RAG) với LangChain.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Software Development with GitHub Copilot
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 776 đánh giá
Master GitHub Copilot to understand, write, and refine code with context, customization, and smart features.
Trí tuệ nhân tạo
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.