Khóa học
Giới thiệu về NumPy
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 2.8K
Nâng cao kỹ năng của bạn trong NumPy bằng cách học cách tạo, sắp xếp, lọc và cập nhật các mảng sử dụng dữ liệu kiểm kê cây của NYC.
Xử lý dữ liệu
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.
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.Khóa học
Nâng cao kỹ năng của bạn trong NumPy bằng cách học cách tạo, sắp xếp, lọc và cập nhật các mảng sử dụng dữ liệu kiểm kê cây của NYC.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Learn to use SQL Server to perform common data manipulation tasks and master common data manipulation tasks using this database system.
Phát triển phần mềm
Khóa học
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
In this course, you will learn to read CSV, XLS, and text files in R using tools like readxl and data.table.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Gain an introduction to data governance, exploring its meaning, purpose, and how to implement a data governance framework.
Quản lý dữ liệu
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Tìm hiểu về các Mô hình Ngôn ngữ Quy mô Lớn (LLMs) và cách chúng đang định hình lại thế giới kinh doanh.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn the skills needed to create impactful dashboards. Understand dashboard design fundamentals, visual analytics components, and dashboard types.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Bảng điều khiển là một yếu tố không thể thiếu trong thế giới dựa trên dữ liệu. Tăng tác động của bạn đến hiệu quả kinh doanh với các bảng điều khiển Tableau.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Master AWS cloud technology with hands-on learning and practical applications in the AWS ecosystem.
Đám mây
Khóa học
Tìm hiểu cách trở thành người bảo vệ dữ liệu và giữ an toàn cho dữ liệu với khóa học tương tác cho người mới bắt đầu này.
Quản lý dữ liệu
Khóa học
Hiểu các nguyên lý cơ bản của học máy và cách nó được áp dụng trong thế giới kinh doanh.
Học máy
Khóa học
Explore the basics of data quality management. Learn the key concepts, dimensions, and techniques for monitoring and improving data quality.
Quản lý dữ liệu
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Get started with Sigma! Learn how to build and customize simple, interactive dashboards for real-time analytics.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng để trả lời các câu hỏi phức tạp hơn với dplyr.
Xử lý dữ liệu
Xử lý dữ liệu
Khóa học
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
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Learn to write cleaner, smarter Java code with methods, control flow, and loops.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Learn SQL Querying with AI by writing prompts, generating queries, and analyzing data to solve real-world problems.
Xử lý dữ liệu
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Explore data ethics with this comprehensive introductory course, covering principles, AI ethics, and practical skills to ensure responsible data use.
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Apply AI in finance to analyze data, prompt effectively, and automate workflows for better decisions.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Khóa học này đi sâu vào hệ thống nền tảng của Azure bằng cách khám phá các chủ đề như container, máy ảo và nhiều nội dung khác.
Đám mây
Khóa học
Nắm vững các kiến thức cơ bản về Excel một cách nhanh chóng: điều hướng bảng tính, áp dụng công thức, phân tích dữ liệu và tạo biểu đồ đầu tiên của bạn!
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.
Trí tuệ nhân tạo
Khác
Khóa học
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Nắm vững các khái niệm chính về quản lý dữ liệu, từ các giai đoạn vòng đời đến bảo mật và quản trị.
Quản lý dữ liệu
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.
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.
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.
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.
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 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.
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.
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.
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.
Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.