Khóa học
Xây dựng AI Agents với CrewAI
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 90 đánh giá
Xây dựng đội AI phối hợp, tự động hóa quy trình và tạo nội dung với CrewAI.
Trí tuệ nhân tạo
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
Xây dựng đội AI phối hợp, tự động hóa quy trình và tạo nội dung với CrewAI.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Khóa học này trang bị cho bạn kỹ năng phân tích, trực quan hóa và hiểu mạng lưới với thư viện NetworkX.
Xác suất và thống kê
Khóa học
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
Trí tuệ nhân tạo
Xử lý dữ liệu
Khóa học
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
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
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
In this course, youll learn how to import and manage financial data in Python using various tools and sources.
Tài chính ứng dụng
Xác suất và thống kê
Xác suất và thống kê
Khóa học
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
Khóa học
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
Tài chính ứng dụng
Học máy
Khóa học
Learn the fundamentals of how to build conversational bots using rule-based systems as well as machine learning.
Học máy
Khóa học
Học máy
Khóa học
Tối ưu, mở rộng và kiểm thử các pipeline dữ liệu Polars để đạt hiệu năng sẵn sàng cho production.
Xử lý dữ liệu
Phát triển phần mềm
Khóa học
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
Khóa học
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
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
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
Học máy
Khóa học
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
Khóa học này dành cho người dùng R muốn nhanh chóng làm quen với Python!
Phát triển phần mềm
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách phát triển mô hình deep learning với Keras.
Trí tuệ nhân tạo
Học máy
Xác suất và thống kê
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.