Khóa học
Viết mã Python hiệu quả
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 2.401 đánh giá
Học cách viết mã hiệu quả để thực thi nhanh và phân bổ tài nguyên một cách khéo léo nhằm tránh chi phí không cần thiết.
Phát triển phần mềm
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 cách viết mã hiệu quả để thực thi nhanh và phân bổ tài nguyên một cách khéo léo nhằm tránh chi phí không cần thiết.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách xây dựng các pipeline dữ liệu hiệu quả, hiệu suất cao và đáng tin cậy bằng cách sử dụng các nguyên tắc Extract, Transform, và Load.
Kỹ thuật dữ liệu
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
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
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
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
Nâng tầm trực quan hóa Power BI của bạn với các kỹ năng mà bạn đã có. Tìm hiểu các kỹ thuật kể chuyện bằng dữ liệu thay thế cho việc chỉ xây dựng dashboard.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.
Trí tuệ nhân tạo
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
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách sử dụng các mô hình dựa trên cây và các tập hợp cho hồi quy và phân loại bằng scikit-learn.
Học máy
Khóa học
Boost your coding with AI—guide your coding assistant to write, test, and document code effectively.
Trí tuệ nhân tạo
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
Khóa học
Tìm hiểu cách triển khai và lên lịch các quy trình công việc kỹ thuật dữ liệu.
Kỹ thuật dữ liệu
Trí tuệ nhân tạo
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 Excel của bạn với các hàm tham chiếu nâng cao, tra cứu và cơ sở dữ liệu thông qua các bài tập thực hành.
Xử lý 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
Khóa học
Nâng cao báo cáo của bạn với các kỹ thuật phân tích xu hướng như chuỗi thời gian, cây phân rã và các yếu tố ảnh hưởng chính.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Discover the different ways you can enhance your Power BI data importing skills.
Xử lý dữ liệu
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nâng cao kỹ năng Tableau của bạn với phân tích nâng cao và trực quan hóa.
Trực quan hóa dữ liệu
Phát triển phần mềm
Khóa học
Tìm hiểu những kiến thức cơ bản về VM, container, Docker và Kubernetes. Hiểu sự khác biệt để bắt đầu!
Phát triển phần mềm
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
Tích hợp ứng dụng AI/LLM với API, cơ sở dữ liệu và hệ thống tệp dễ hơn bao giờ hết nhờ Model Context Protocol (MCP).
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Tiếp tục hành trình trực quan hóa dữ liệu của bạn, nơi bạn sẽ học các kỹ thuật thực tế để kết hợp DAX measures và progressive disclosure trong báo cáo của mình.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Học cách triển khai và duy trì tài sản trong Power BI. Bạn sẽ làm quen với giao diện Power BI Service và các thành phần chính như workspaces.
Xử 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.