Khóa học
Nhập môn Deep Learning với Keras
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 134 đánh giá
Học cách bắt đầu phát triển các mô hình học sâu với Keras.
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
Học cách bắt đầu phát triển các mô hình học sâu với Keras.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Tìm hiểu cách container hoạt động trong Azure, gồm registry, kiến thức cơ bản về ACI, AKS, mở rộng quy mô, giám sát và khắc phục sự cố.
Đám mây
Khóa học
Trong khóa học khái niệm này (không cần lập trình), bạn sẽ tìm hiểu bốn cơ sở dữ liệu NoSQL chính và các engine phổ biến.
Kỹ thuật dữ liệu
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
Học cách mô hình hóa và dự đoán giá trị dữ liệu cổ phiếu bằng mô hình tuyến tính, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên và mạng nơ-ron.
Học máy
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Xử lý dữ liệu ở bất kỳ định dạng nào. Dù là tệp tin phẳng, phần mềm thống kê, cơ sở dữ liệu hay dữ liệu trực tiếp từ web.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Học kỹ năng dòng lệnh mạnh mẽ để tải xuống, xử lý và biến đổi dữ liệu, bao gồm pipeline học máy.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Tăng tốc lập trình với Windsurf, IDE hỗ trợ AI giúp bạn xây dựng, gỡ lỗi và triển khai nhanh hơn.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Tìm hiểu về AWS Boto và cách tận dụng công nghệ đám mây để tối ưu hóa quy trình làm việc với dữ liệu của quý vị.
Đám mây
Khóa học
Học cách sử dụng các gói Bioconductor cơ bản cho phân tích sinh học bằng cách sử dụng dữ liệu từ virus, nấm, con người và thực vật!
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách tạo, bảo mật và quản lý API thông qua Azure API Management bằng cách thực hành trực tiếp.
Đám mây
Khóa học
Học cách lưu trữ, bảo mật, mở rộng quy mô và xử lý dữ liệu trên Azure bằng cách sử dụng Blob Storage, Cosmos DB, hàng đợi và các dịch vụ dựa trên sự kiện.
Đám mây
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách xây dựng ứng dụng AI bằng các hàm LLM tích hợp sẵn của Snowflake Cortex cho phân tích văn bản, tạo nội dung và quy trình nhiều bước.
Trí tuệ nhân tạo
Học máy
Khóa học
Học cách nhập, thao tác và chuyển đổi dữ liệu trong Java bằng thư viện Tablesaw. Làm việc với tệp CSV, cấu trúc bảng và định dạng JSON phức tạp.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Tận dụng sức mạnh của Python và PuLP để tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Khóa học
Bảo mật Azure
Đám mây
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Thực hiện việc làm sạch dữ liệu chính trong Java bằng cách sử dụng các phương pháp thống kê, biến đổi và xác thực để đảm bảo ứng dụng hoạt động đáng tin cậy.
Nhập và làm sạch dữ liệu
Khóa học
Đảm bảo chất lượng dữ liệu cao trong các quy trình làm việc Khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu với thư viện Great Expectations của Python.
Kỹ thuật dữ liệu
Học máy
Khóa học
Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.
Đám mây
Khóa học
Khám phá các hàm cửa sổ Snowflake để giải quyết các vấn đề dữ liệu phức tạp thông qua xếp hạng, phân vùng và tính toán lăn.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Learn how to build interactive and insight-rich dashboards with Dash and Plotly.
Trực quan hóa dữ liệu
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
Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Trực quan hóa 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.