Chuyển đến nội dung chính

Khóa Học Dữ Liệu, AI và Cloud

Thành thạo kỹ năng quan trọng

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.

  • Học theo tốc độ của riêng ban
  • Có kinh nghiệm thực hành
  • Hoàn thành các chương ngắn gọn

Tạo Tài Khoản Miễn Phí

Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọn

hoặc


Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.
771 Khóa học

Khóa học

Nghiên cứu tình huống: Phân tích khách hàng rời bỏ trong Excel

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 2.979 đánh giá

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

1 giờ

Khóa học

DAX nâng cao trong Power BI

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 4.166 đánh giá

Khám phá nhiều loại phép tính DAX và tìm hiểu cách sử dụng chúng trong Microsoft Power BI.

Xử lý dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Nhập môn Khoa học Dữ liệu với Python

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 504 đánh giá

Khám phá Khoa học dữ liệu bằng Python và học cách phân tích, trực quan hóa dữ liệu hiệu quả. Không cần kinh nghiệm hay kỹ năng lập trình.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Phân tích Khám phá Dữ liệu trong Power BI

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 3.872 đánh giá

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

3 giờ

Khóa học

AI cho Tài chính

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 376 đánh giá

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

3 giờ

Khóa học

ETL và ELT với Python

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 2.646 đánh giá

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

4 giờ

Khóa học

Viết hàm trong Python

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 2.825 đánh giá

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

4 giờ

Khóa học

Giới thiệu về SQL Server

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 406 đánh giá

Học cách dùng SQL Server để thực hiện các tác vụ thao tác dữ liệu phổ biến và thành thạo các tác vụ thao tác dữ liệu phổ biến bằng hệ thống cơ sở dữ liệu này.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Báo cáo trong Power BI

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 3.096 đánh giá

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

3 giờ

Khóa học

Các khái niệm về Data Governance

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 2.004 đánh giá

Nắm bắt kiến thức nhập môn về quản trị dữ liệu, khám phá ý nghĩa, mục đích và cách triển khai khung quản trị dữ liệu.

Quản lý dữ liệu

2 giờ

Khóa học

Chiến lược Trí tuệ Nhân tạo (AI)

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 2.102 đánh giá

Học cách kết hợp kinh doanh, dữ liệu và AI, đặt mục tiêu để thúc đẩy thành công với Chiến lược AI có khả năng mở rộng hiệu quả.

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

Giới thiệu về An ninh Dữ liệu

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 1.862 đánh giá

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

2 giờ

Khóa học

Microsoft Copilot in Excel

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 438 đánh giá

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

3 giờ

Khóa học

Nhập môn trực quan hóa dữ liệu với ggplot2

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 2.538 đánh giá

Học cách tạo ra các biểu đồ dữ liệu có ý nghĩa và đẹp mắt bằng ggplot2 thông qua việc nắm vững ngữ pháp đồ họa.

Trực quan hóa dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Giới thiệu về Apache Airflow bằng Python

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 2.136 đánh giá

Tìm hiểu cách triển khai và lên lịch các quy trình công việc kỹ thuật dữ liệu.

Kỹ thuật dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Các hàm Excel nâng cao

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 1.216 đánh giá

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

2 giờ

Khóa học

Nhập môn FastAPI

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 1.598 đánh giá

Xây dựng API mạnh mẽ, sẵn sàng cho production với FastAPI, thành thạo HTTP operations, validation và async execution để tạo data và ML pipelines hiệu quả.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Xử lý dữ liệu với dplyr

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 721 đánh giá

Nâng cao kỹ năng Tidyverse bằng cách học cách chuyển đổi và thao tác dữ liệu với dplyr.

Xử lý dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Nhập môn Polars

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 509 đánh giá

Học cách biến đổi, làm sạch và phân tích dữ liệu hiệu quả bằng Polars, thư viện Python để thao tác dữ liệu nhanh.

Xử lý dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Deep Learning nâng cao với PyTorch

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 2.173 đánh giá

Tìm hiểu các kiến trúc deep learning cơ bản như CNNs, RNNs, LSTMs và GRUs để mô hình hóa dữ liệu hình ảnh và chuỗi.

Trí tuệ nhân tạo

4 giờ

Khóa học

Giới thiệu về Model Context Protocol (MCP)

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 264 đánh giá

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

3 giờ

Khóa học

Giới thiệu về NumPy

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 1.496 đánh giá

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

4 giờ

Khóa học

Thiết kế Hệ thống Agentic với LangChain

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 2.077 đánh giá

Nắm vững các thành phần nền tảng của agent LangChain và xây dựng agent chat tùy chỉnh.

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

Nhập môn Databricks SQL

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 755 đánh giá

Tìm hiểu Databricks SQL cho kỹ thuật dữ liệu, phân tích và quy trình dữ liệu thời gian thực trong kiến trúc lakehouse.

Kỹ thuật dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Bảo mật và Quản lý Rủi ro AI

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 1.319 đánh giá

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

2 giờ

FAQs

Khoa học dữ liệu là gì?

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.

Làm thế nào tôi có thể học khoa học dữ liệu?

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.

Những kỹ năng nào cần thiết cho khoa học dữ liệu?

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.

Tôi có thể sử dụng khoa học dữ liệu để làm gì?

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.

Khoa học dữ liệu có phải là nghề nghiệp tốt không?

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 khó để trở thành nhà khoa học dữ liệu không?

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.

Khoa học dữ liệu có yêu cầu lập trình không?

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.

Mất bao lâu để trở thành nhà khoa học dữ liệu?

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.

Tôi có thể học những chủ đề nào trong khoa học dữ liệu?

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.

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.