Xử lý dữ liệu
Khóa Học Dữ Liệu, AI và Cloud
Thành thạo kỹ năng quan trọngTheo 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 chọnhoặc
Xác suất và thống kê
Khóa học
Xây dựng quy trình Agentic với LlamaIndex
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 73 đánh giá
Xây dựng các quy trình làm việc tự động hóa trí tuệ nhân tạo (AI) có khả năng lập kế hoạch, tìm kiếm, ghi nhớ và hợp tác, sử dụng LlamaIndex.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Nhập môn Mô hình tuyến tính với Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 228 đánh giá
Khám phá các khái niệm và ứng dụng của mô hình tuyến tính với Python, xây dựng mô hình để mô tả, dự đoán và rút ra insight từ các mẫu dữ liệu.
Xác suất và thống kê
Phát triển phần mềm
Khóa học
Trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian trong Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 100 đánh giá
Trực quan hóa tính mùa vụ, xu hướng và các mẫu khác trong dữ liệu chuỗi thời gian của bạn.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Luyện tập câu hỏi phỏng vấn Machine Learning bằng Python
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 109 đánh giá
Học máy
Khóa học
Giới thiệu về Amazon Bedrock
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 134 đánh giá
Tìm hiểu cách sử dụng Amazon Bedrock để truy cập các mô hình AI nền tảng và xây dựng với AI mà không cần quản lý hạ tầng phức tạp.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Ensemble Methods in Python
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 425 đánh giá
Hãy tìm hiểu cách xây dựng các mô hình học máy tiên tiến và hiệu quả bằng Python thông qua việc áp dụng các kỹ thuật kết hợp như bagging, boosting và stacking.
Học máy
Học máy
Xác suất và thống kê
Khóa học
Mô hình hóa ảnh với Keras
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 92 đánh giá
Học cách thực hiện phân tích hình ảnh bằng Keras với Python thông qua việc xây dựng, đào tạo và đánh giá các mạng nơ-ron convolutional.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Phân tích Marketing: Dự đoán Khách hàng Rời bỏ bằng Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 180 đánh giá
Học cách dùng Python để phân tích tỷ lệ khách hàng rời bỏ và xây dựng mô hình dự đoán nó.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Khóa học
Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 262 đánh giá
Thành thạo hai nhiệm vụ chính trong suy luận thống kê: ước lượng tham số và kiểm định giả thuyết.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Huấn luyện Mô hình AI Hiệu quả với PyTorch
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 106 đánh giá
Học cách giảm thời gian huấn luyện cho mô hình ngôn ngữ lớn với Accelerator và Trainer cho huấn luyện phân tán
Trí tuệ nhân tạo
Xử lý dữ liệu
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Python cho người dùng R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 86 đánh giá
Khóa học này dành cho người dùng R muốn nhanh chóng làm quen với Python!
Phát triển phần mềm
Khóa học
Phân tích báo cáo tài chính bằng Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.6+
- 116 đánh giá
Học cách phân tích báo cáo tài chính bằng Python. Tính toán các tỷ lệ, đánh giá tình hình tài chính, xử lý các giá trị thiếu và trình bày phân tích của bạn.
Tài chính ứng dụng
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Mô phỏng Sự kiện Rời rạc bằng Python
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 80 đánh giá
Khám phá sức mạnh của mô phỏng sự kiện rời rạc trong việc tối ưu hóa quy trình kinh doanh của bạn. Học cách phát triển digital twins bằng gói SimPy của Python.
Xác suất và thống kê
Phát triển phần mềm
Xác suất và thống kê
Khóa học
Dự báo tài chính với Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 95 đánh giá
Bước vào vai trò CFO và học cách tư vấn cho hội đồng quản trị về các chỉ số then chốt trong khi xây dựng dự báo tài chính.
Tài chính ứng dụng
Học máy
Khóa học
Phân tích dữ liệu IoT bằng Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 116 đánh giá
Học cách nhập, làm sạch và xử lý dữ liệu IoT trong Python để sẵn sàng cho học máy.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
RAG End-to-End với Weaviate
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.6+
- 20 đánh giá
Nắm vững RAG với Weaviate! Nhúng văn bản và hình ảnh để tìm kiếm, và thử nghiệm với các phương pháp tìm kiếm vector, BM25 và hybrid.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Mô phỏng Thống kê bằng Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 30 đánh giá
Học cách giải quyết các vấn đề ngày càng phức tạp bằng mô phỏng để tạo và phân tích dữ liệu.
Xác suất và thống kê
Học máy
Xác suất và thống kê
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.