Khóa học
Phân tích ảnh Y sinh học bằng Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 236 đánh giá
Học các kiến thức cơ bản về khám phá, thao tác và đo lường dữ liệu hình ảnh y sinh.
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
Học các kiến thức cơ bản về khám phá, thao tác và đo lường dữ liệu hình ảnh y sinh.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nâng cao Polars với thao tác văn bản, thống kê trượt, nối DataFrame và phân tích nâng cao.
Xử lý dữ liệu
Tài chính ứng dụng
Học máy
Khóa học
Đảm bảo chất lượng dữ liệu cao trong các quy trình làm việc Khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu với thư viện Great Expectations của Python.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Xử lý dữ liệu
Học máy
Khóa học
Dùng Python và NumPy, học các khái niệm tài chính cơ bản nhất.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Tạo hệ thống RAG chính xác và đáng tin cậy hơn với Graph RAG và hybrid RAG.
Trí tuệ nhân tạo
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách thực hiện hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic với nhiều biến giải thích.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Learn to solve real-world optimization problems using Pythons SciPy and PuLP, covering everything from basic to constrained and complex optimization.
Phát triển phần mềm
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách mô hình hóa và dự đoán giá trị dữ liệu cổ phiếu bằng mô hình tuyến tính, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên và mạng nơ-ron.
Học máy
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách sử dụng và trình bày mô hình hồi quy logistic để đưa ra dự đoán.
Học máy
Trực quan hóa dữ liệu
Học máy
Khóa học
Học cách tính các thước đo rủi ro và hiệu suất có ý nghĩa, và lập danh mục đầu tư tối ưu cho đánh đổi rủi ro-lợi nhuận mong muốn.
Tài chính ứng dụng
Học máy
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Tận dụng sức mạnh của Python và PuLP để tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Xác suất và thống kê
Khóa học
Tìm hiểu cách tiếp cận và chiến thắng các cuộc thi trên Kaggle.
Học máy
Khóa học
Học cách thực hiện phân tích hình ảnh bằng Keras với Python thông qua việc xây dựng, đào tạo và đánh giá các mạng nơ-ron convolutional.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Phát triển phần mềm
Khóa học
Hãy tìm hiểu cách xây dựng các mô hình học máy tiên tiến và hiệu quả bằng Python thông qua việc áp dụng các kỹ thuật kết hợp như bagging, boosting và stacking.
Học máy
Xác suất và thống kê
Khóa học
Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu cách làm cho các mô hình GenAI thực sự phản ánh các giá trị của con người đồng thời trải nghiệm thực hành với các LLM tiên tiến.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách thiết kế và chạy các mô phỏng Monte Carlo của riêng bạn bằng Python!
Xác suất và thống kê
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.