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
Nâng cao kiến thức về các chủ đề trong Manipulating Time Series in R với dữ liệu từ nghiên cứu thực tế.
Xác suất và thống kê
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách sử dụng Khoa học dữ liệu cho một số tác vụ marketing phổ biến.
Học máy
Khóa học
Học cách tận dụng các phương pháp ước lượng Bayes để đưa ra suy luận tốt hơn về các mô hình hồi quy tuyến tính.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Nâng cao kỹ năng R finance để kiểm thử, phân tích và tối ưu hóa danh mục tài chính.
Tài chính ứng dụng
Học máy
Khóa học
Học cách phân tích và diễn giải dữ liệu ChIP-seq với sự hỗ trợ của Bioconductor bằng bộ dữ liệu ung thư ở người.
Xác suất và thống kê
Học máy
Khóa học
Học cách viết mã có khả năng mở rộng để làm việc với dữ liệu lớn trong R bằng các gói bigmemory và iotools.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Báo cáo
Khóa học
Học cách trực quan hóa dữ liệu lớn trong R bằng ggplot2 và trelliscopejs.
Trực quan hóa dữ liệu
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học phân tích cảm xúc bằng cách xác định ngôn ngữ tích cực và tiêu cực, ý định cảm xúc cụ thể và tạo ra các biểu đồ trực quan hấp dẫn.
Học máy
Khóa học
Học cách trực quan hóa và khám phá nhanh dữ liệu nhân khẩu học từ Cục Điều tra Dân số Hoa Kỳ bằng các công cụ tidyverse.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Học máy
Xử lý dữ liệu
Xác suất và thống kê
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách tạo dashboard tĩnh và tương tác bằng flexdashboard và shiny.
Báo cáo
Khóa học
Khóa học này sẽ chỉ cho bạn cách kết hợp và hợp nhất tập dữ liệu với data.table.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Chỉ định và khớp mô hình GARCH để dự báo biến động thay đổi theo thời gian và giá trị chịu rủi ro.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Dùng C++ để tăng mạnh hiệu suất mã R của bạn.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách phân tích quy trình kinh doanh trong R và rút ra những insight có thể hành động từ các tập dữ liệu sự kiện khổng lồ.
Báo cáo
Khóa học
Học cách xác định các yếu tố thúc đẩy nhu cầu quan trọng, xem xét tác động theo mùa và dự đoán nhu cầu cho hệ thống phân cấp sản phẩm từ một ví dụ thực tế.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học các kiến thức cơ bản về định giá cổ phiếu.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách triển khai các mô hình Bayesian nâng cao hơn bằng RJAGS.
Xác suất và thống kê
Phát triển phần mềm
Học máy
Phát triển phần mềm
Khóa học
Tiếp tục học với purrr để tạo mã lặp lại mạnh mẽ, sạch sẽ và dễ bảo trì.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Dự đoán tỷ lệ nhân viên nghỉ việc và thiết kế các chiến lược giữ chân nhân viên.
Học máy
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 di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.