Khóa học
Cơ sở dữ liệu vector cho Embeddings với Pinecone
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 2.036 đánh giá
Khám phá cách cơ sở dữ liệu vector Pinecone đang cách mạng hóa phát triển ứng dụng AI!
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
Khám phá cách cơ sở dữ liệu vector Pinecone đang cách mạng hóa phát triển ứng dụng AI!
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Khám phá các cách khác nhau để nâng cao kỹ năng nhập dữ liệu Power BI của bạn.
Xử 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
Dự đoán giá nhà ở và tỷ lệ nhấp chuột vào quảng cáo thông qua việc triển khai, phân tích và giải thích phân tích hồi quy bằng thư viện statsmodels trong Python.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Tìm hiểu về mô hình tài chính Excel, bao gồm dòng tiền, phân tích kịch bản, giá trị thời gian và lập ngân sách vốn.
Tài chính ứng dụng
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
Get hands-on with Claude Code, Anthropics terminal AI agent: master context, plan mode, custom commands, MCP, and hooks to ship real work you can trust.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Củng cố và mở rộng kiến thức của bạn về các kiểu dữ liệu Python như danh sách, từ điển và bộ, tận dụng chúng để giải quyết các vấn đề Khoa học dữ liệu.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Tìm hiểu cách và thời điểm sử dụng các kiểm định giả thuyết phổ biến như kiểm định t, kiểm định tỷ lệ và kiểm định chi bình phương trong Python.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Tìm hiểu quản trị AI với Collibra. Xây dựng, tích hợp và mở rộng AI có trách nhiệm với các công cụ, framework và quy trình MLOps.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Làm chủ công nghệ đám mây AWS với phương pháp học thực hành và ứng dụng thực tiễn trong hệ sinh thái AWS.
Đám mây
Khóa học
Khám phá những kiến thức cơ bản về quản lý chất lượng dữ liệu. Học các khái niệm, chiều kích và kỹ thuật chính để giám sát và cải thiện chất lượng dữ liệu.
Quản lý dữ liệu
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
Tìm hiểu cách làm sạch và chuẩn bị dữ liệu của bạn cho học máy!
Học máy
Khóa học
Learn to draw conclusions from limited data using Python and statistics. This course covers everything from random sampling to stratified and cluster sampling.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học các kỹ năng cần thiết để tạo dashboard ấn tượng. Nắm vững nền tảng thiết kế dashboard, các thành phần visual analytics và các loại dashboard.
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
Khóa học
Nâng cao kỹ năng Tableau của bạn với phân tích nâng cao và trực quan hóa.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Xây dựng hệ thống đa tác tử mạnh mẽ bằng cách áp dụng các mẫu thiết kế agentic mới nổi trong framework LangGraph.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách làm việc với ngày và giờ trong Python.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Tìm hiểu về thế giới kỹ thuật dữ liệu trong khóa học ngắn này, bao gồm các công cụ và chủ đề như ETL và điện toán đám mây.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học các kiến thức cơ bản về Kubernetes và triển khai, điều phối container bằng Manifests và lệnh kubectl.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nắm vững các kiến thức cơ bản về Excel một cách nhanh chóng: điều hướng bảng tính, áp dụng công thức, phân tích dữ liệu và tạo biểu đồ đầu tiên của bạn!
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Dự đoán giá nhà và tỷ lệ nhấp chuột vào quảng cáo bằng cách triển khai, phân tích và diễn giải phân tích hồi quy trong R.
Xác suất và thống kê
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
Master text analysis with essential NLP techniques from preprocessing to advanced transformer models.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Xây dựng trợ lý hỗ trợ khách hàng từng bước với Agent Development Kit (ADK) của Google.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn to write cleaner, smarter Java code with methods, control flow, and loops.
Phát triển phần mềm
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Học truy vấn SQL với AI bằng cách viết prompt, tạo truy vấn và phân tích dữ liệu để giải quyết vấn đề thực tế.
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.