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 kỹ năng lập trình của bạn với trí tuệ nhân tạo — hướng dẫn trợ lý lập trình của bạn để viết, kiểm thử và tài liệu hóa mã nguồn một cách hiệu quả.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Tìm hiểu quản trị AI với Collibra. Xây dựng, tích hợp và mở rộng AI có trách nhiệm với các công cụ, framework và quy trình MLOps.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Bạn sẽ học cách (bỏ) xoay, chuyển vị, nối thêm và kết hợp các bảng. Tăng sức mạnh với cột tùy chỉnh, ngôn ngữ M và Trình soạn thảo nâng cao.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
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
Không ai thích nhìn bảng tính cả! Thổi hồn vào dữ liệu của bạn. Nâng cao kỹ năng thuyết trình và chuyển dữ liệu kỹ thuật thành insight thúc đẩy hành động.
Hiểu biết dữ liệu
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
Tìm hiểu về tính mô-đun, tài liệu hóa và kiểm thử tự động để giải quyết các vấn đề Khoa học dữ liệu nhanh chóng và đáng tin cậy hơn.
Phát triển phần mềm
Khóa học
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
Cải thiện kỹ năng nhập dữ liệu Python của bạn và học cách làm việc với dữ liệu web và API.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu về Docker và khám phá tầm quan trọng của nó trong bộ công cụ của chuyên gia dữ liệu. Tìm hiểu về Docker container, Docker image và nhiều nội dung khác.
Phát triển phần mềm
Khóa học
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
Thành thạo mô hình hóa dữ liệu trong Power BI.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Khám phá các cấu trúc dữ liệu như danh sách liên kết, ngăn xếp, hàng đợi, bảng băm và đồ thị; cũng như các thuật toán tìm kiếm và sắp xếp.
Phát triển phần mềm
Khóa học
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
Nắm vững GitHub Copilot để hiểu, viết và hoàn thiện mã nguồn với ngữ cảnh, tùy chỉnh và các tính năng thông minh.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
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
Tìm hiểu cách xây dựng các báo cáo hiệu quả với Exploratory Data Analysis (EDA) của Power BI để khám phá thông tin nhanh hơn và thúc đẩy giá trị kinh doanh.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Khóa học
Học cách sử dụng các luyện tập tốt nhất để viết các hàm phức tạp có thể bảo trì, tái sử dụng và có tài liệu hướng dẫn đầy đủ.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nâng cao kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu của bạn và khám phá cách kể những câu chuyện tuyệt vời thúc đẩy sự thay đổi với khán giả của bạn.
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Bắt đầu với n8n, học xây dựng workflow tự động qua trigger, logic, API và AI — không cần code.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Mở khóa sức mạnh của ChatGPT với prompt tốt hơn, phản hồi chính xác và sử dụng AI an toàn. Nâng cao hiệu quả và tận dụng tối đa các cuộc trò chuyện với AI!
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Tìm hiểu cách phân tích một bảng SQL và báo cáo các thông tin chi tiết cho ban quản lý.
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Khám phá nhiều loại phép tính DAX và tìm hiểu cách sử dụng chúng trong Microsoft Power BI.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
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
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
Đừng vật lộn với Excel—hãy bắt đầu trò chuyện với nó! Dùng Copilot trong Excel để làm sạch dữ liệu, tạo biểu đồ và tìm câu trả lời nhanh hơn.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Củng cố và mở rộng kiến thức của bạn về các kiểu dữ liệu Python như danh sách, từ điển và bộ, tận dụng chúng để giải quyết các vấn đề Khoa học dữ liệu.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách chuyển đổi các câu hỏi kinh doanh thành các câu hỏi phân tích có cấu trúc rõ ràng và lựa chọn các giải pháp phân tích phù hợp.
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu kiến trúc đằng sau các mô hình GPT và thành thạo kỹ năng soạn thảo lời nhắc nâng cao để khai thác hết tiềm năng của ChatGPT.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Mở khóa các ứng dụng AI nâng cao hơn, như tìm kiếm ngữ nghĩa và công cụ đề xuất, bằng mô hình embedding của OpenAI!
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 di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.