Khóa học
Nghiên cứu tình huống: Phân tích HR trong Power BI
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 3.729 đánh giá
Áp dụng kỹ năng của bạn để nhập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu Nhân sự (HR) bằng Power BI.
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
Khóa học
Áp dụng kỹ năng của bạn để nhập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu Nhân sự (HR) bằng Power BI.
Xử lý dữ liệu
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
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
Trí tuệ nhân tạo
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
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Gain an introduction to data governance, exploring its meaning, purpose, and how to implement a data governance framework.
Quản lý dữ liệu
Khóa học
Discover the different ways you can enhance your Power BI data importing skills.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nâng cao kỹ năng Tableau của bạn với phân tích nâng cao và trực quan hóa.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Mang Google Sheets của bạn trở nên sống động bằng cách thành thạo các kỹ năng cơ bản như công thức, thao tác và tham chiếu ô.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Ứng dụng AI trong tài chính để phân tích dữ liệu, viết prompt hiệu quả và tự động hóa quy trình làm việc, ra quyết định tốt hơn.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn vibe coding with Replit. Build apps like a Typeform clone, and master securing and deploying Replit apps.
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
Nắm vững kiến trúc ba lớp của Snowflake và xây dựng mô hình tư duy cần thiết để làm việc hiệu quả trong Snowflake.
Khóa học
Khám phá những kiến thức cơ bản về quản lý chất lượng dữ liệu. Học các khái niệm, chiều kích và kỹ thuật chính để giám sát và cải thiện chất lượng dữ liệu.
Quản lý dữ liệu
Khóa học
Master AWS cloud technology with hands-on learning and practical applications in the AWS ecosystem.
Đám mây
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
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
Nắm vững kiến thức cơ bản về bảo mật AI để bảo vệ hệ thống, đồng bộ an ninh với mục tiêu kinh doanh và giảm thiểu rủi ro.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Stop fighting Excel and start talking to it! Use Copilot in Excel to clean data, build charts, and get answers faster.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn to write cleaner, smarter Java code with methods, control flow, and loops.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Làm chủ Power Pivot trong Excel để nhập dữ liệu, tạo quan hệ và sử dụng DAX. Xây dựng bảng điều khiển động để khám phá thông tin chi tiết có thể hành động.
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
Hiểu các nguyên lý cơ bản của học máy và cách nó được áp dụng trong thế giới kinh doanh.
Học máy
Khóa học
Thành thạo chuẩn bị, làm sạch và phân tích dữ liệu trong Alteryx Designer, dù bạn là nhà phân tích mới hay dày dạn kinh nghiệm.
Chuẩn bị dữ liệu
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
Khác
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
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Khám phá chiến lược kiếm tiền từ AI và dữ liệu, xây dựng hạ tầng đạo đức, định hướng sản phẩm theo mục tiêu kinh doanh.
Trí tuệ nhân tạo
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.