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.
300 Khóa học

Khóa học

Kiếm tiền từ Trí tuệ nhân tạo

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

Khám phá chiến lược kiếm tiền từ AI và dữ liệu, xây dựng hạ tầng đạo đức, định hướng sản phẩm theo mục tiêu kinh doanh.

Trí tuệ nhân tạo

1 giờ

Khóa học

Tạo Dashboard trong Tableau

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

Bảng điều khiển là một yếu tố không thể thiếu trong thế giới dựa trên dữ liệu. Tăng tác động của bạn đến hiệu quả kinh doanh với các bảng điều khiển Tableau.

Trực quan hóa dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Tìm hiểu Đạo luật AI của EU

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

Nắm vững AI Act ngay! Tìm hiểu nghĩa vụ, rủi ro và yêu cầu của EU AI Act.

Trí tuệ nhân tạo

1 giờ

Khóa học

Power Pivot trong Excel

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

Làm chủ Power Pivot trong Excel để nhập dữ liệu, tạo quan hệ và sử dụng DAX. Xây dựng bảng điều khiển động để khám phá thông tin chi tiết có thể hành động.

Xử lý dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Microsoft Copilot trong Word

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

Làm chủ Microsoft Copilot trong Word để viết nhanh hơn, hiểu tài liệu ngay lập tức và cộng tác hiệu quả hơn.

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

Tìm hiểu Kiến trúc và Dịch vụ Microsoft Azure

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

Khóa học này đi sâu vào hệ thống nền tảng của Azure bằng cách khám phá các chủ đề như container, máy ảo và nhiều nội dung khác.

Đám mây

2 giờ

Khóa học

Machine Learning cho Kinh doanh

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

Hiểu các nguyên lý cơ bản của học máy và cách nó được áp dụng trong thế giới kinh doanh.

Học máy

2 giờ

Khóa học

Giới thiệu về Databricks Lakehouse

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

Khám phá Databricks Lakehouse - từ kiến trúc medallion và cluster đến quản trị, chia sẻ và triển khai.

Kỹ thuật dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Các khái niệm về Databricks

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

Tìm hiểu sức mạnh của Databricks Lakehouse và nâng cao kỹ năng kỹ thuật dữ liệu và học máy của bạn.

Kỹ thuật dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Giới thiệu về Sigma

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

Bắt đầu với Sigma! Học cách xây dựng và tùy chỉnh dashboard đơn giản, tương tác cho phân tích thời gian thực.

Xử lý dữ liệu

2 giờ

Khóa học

Các khái niệm về quản trị dữ liệu

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

Nắm vững các khái niệm chính về quản lý dữ liệu, từ các giai đoạn vòng đời đến bảo mật và quản trị.

Quản lý dữ liệu

2 giờ

Khóa học

Khái niệm Explainable Artificial Intelligence (XAI)

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

Hiểu vai trò và thực tế ứng dụng của Explainable Artificial Intelligence (XAI) với khóa học thân thiện cho người mới bắt đầu.

Trí tuệ nhân tạo

1 giờ

Khóa học

Kết hợp dữ liệu với dplyr

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

Học cách kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng để trả lời các câu hỏi phức tạp hơn với dplyr.

Xử lý dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Introduction to Google Workspace with Gemini

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

You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.

Trí tuệ nhân tạo

30 min

Khóa học

Các Khái Niệm DevOps

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

In this Introduction to DevOps, you’ll master the DevOps basics and learn the key concepts, tools, and techniques to improve productivity.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Quản lý dữ liệu trong Databricks

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

Tìm hiểu quản lý dữ liệu trong Databricks với Delta Lake, bao gồm giao dịch ACID, kiểm soát lược đồ và bảo mật.

Quản lý dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Chuẩn Bị Dữ Liệu trong Alteryx

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

Thành thạo chuẩn bị, làm sạch và phân tích dữ liệu trong Alteryx Designer, dù bạn là nhà phân tích mới hay dày dạn kinh nghiệm.

Chuẩn bị dữ liệu

3 giờ

Khóa học

AI cho Nhân sự

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

Hợp tác với AI để tuyển dụng, vận hành nhân sự và triển khai chính sách nhanh hơn, công bằng hơn.

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

AI cho Consulting

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

Khám phá cách AI có thể nâng tầm công việc tư vấn của bạn! Nghiên cứu, phân tích và giao tiếp hiệu quả, năng suất hơn.

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

Hiểu về GDPR

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

Nắm vững các nguyên tắc GDPR và cách thiết lập quy trình tuân thủ GDPR trong khóa học toàn diện này.

Hiểu biết dữ liệu

1 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 của bạn với DataCamp for Mobile

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.