Khóa học
Google: Introduction to AI Agents
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 266 đánh giá
Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
Đám mây
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
Gain an overview of AI Agents. Discover how AI Agents use autonomous action and reasoning to solve complex problems.
Đám mây
Khóa học
Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học về thao tác chuỗi và trở thành bậc thầy sử dụng biểu thức chính quy.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Đặt câu hỏi dữ liệu bằng tiếng Anh đơn giản với Databricks Genie - tạo không gian, biên soạn ngôn ngữ kinh doanh và giám sát chất lượng.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Khám phá đạo đức dữ liệu với khóa học nhập môn toàn diện này, bao gồm nguyên tắc, đạo đức AI và kỹ năng thực hành để đảm bảo sử dụng dữ liệu có trách nhiệm.
Hiểu biết dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu
Năng lực lãnh đạo
Khóa học
Write and edit faster with Gemini in Google Docs. Get AI-powered drafting, rewriting, and content suggestions to create clear, polished documents effortlessly.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Làm chủ Azure Management và Governance với khóa học toàn diện của chúng tôi, lý tưởng cho chuyên gia dữ liệu muốn có chuyên môn cloud.
Đám mây
Khóa học
Giải quyết công việc bán hàng của bạn theo cách ưu tiên AI! Tự động hóa tìm kiếm khách hàng tiềm năng, soạn email cá nhân hóa và tinh gọn tác vụ CRM bằng AI.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Khóa học này cung cấp cái nhìn tổng quan về các cơ hội và thách thức mà các doanh nghiệp gặp phải trong quá trình chuyển đổi số của mình.
Đám mây
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Phát triển kỹ năng pandas của bạn và trả lời các câu hỏi marketing bằng cách kết hợp, cắt lát, trực quan hóa và nhiều hơn nữa!
Phân tích dữ liệu thăm dò
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học xác thực dữ liệu Excel để tăng độ chính xác, tạo danh sách thả xuống và quản lý tồn kho, đơn hàng tự tin.
Quản lý dữ liệu
Khóa học
This course introduces Google’s gen AI applications, such as Google Workspace with Gemini and NotebookLM.
Đám mây
Khóa học
Làm chủ AI cho marketing để lập chiến dịch thông minh hơn, tạo nội dung chất lượng và xây dựng AI agents tùy chỉnh.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Thành thạo kỹ thuật xử lý và phân tích dữ liệu như câu lệnh CASE, truy vấn con, CTE trong Snowflake.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Tạo các biểu đồ trực quan và bảng điều khiển động với Databricks, biến dữ liệu thô thành những thông tin rõ ràng và có thể hành động.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
This course explores how organizations can use custom gen AI agents to help tackle specific business challenges.
Đám mây
Khóa học
Học cách tạo bảng pivot và nhanh chóng sắp xếp hàng nghìn điểm dữ liệu chỉ với vài cú nhấp chuột.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Tải, tự động hóa và tối ưu hóa pipeline dữ liệu trong Snowflake bằng COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables và công cụ hiệu suất truy vấn.
Kỹ thuật dữ liệu
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Analyze data smarter with Gemini in Google Sheets. Use AI-powered insights, formula suggestions, and automation to simplify spreadsheets and boost productivity.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.
Đám mây
Khóa học
You unlock the foundational concepts of generative AI by exploring the differences between AI, ML, and gen AI.
Đám mây
Khóa học
Học cách đưa dữ liệu vào Microsoft Fabric, bao gồm Pipelines, Dataflows, Shortcuts, Semantic Models, bảo mật và làm mới mô hình.
Khác
Khóa học
Học cách bảo mật, quản trị và quản lý Snowflake ở quy mô lớn. Bao gồm RBAC, che dữ liệu, giám sát chi phí, Time Travel và chia sẻ dữ liệu an toàn.
Quản lý dữ liệu
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 di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.