Khóa học
Mô phỏng Thống kê bằng Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 28 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
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 giải quyết các vấn đề ngày càng phức tạp bằng mô phỏng để tạo và phân tích dữ liệu.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Khám phá bộ dữ liệu Stanford Open Policing Project và phân tích tác động của giới tính lên hành vi cảnh sát bằng pandas.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Take vital steps towards mastery as you apply your statistical thinking skills to real-world data sets and extract actionable insights from them.
Xác suất và thống kê
Phát triển phần mềm
Học máy
Xác suất và thống kê
Xác suất và thống kê
Khóa học
Khám phá cách tương tác với dữ liệu của bạn thông qua các trợ lý AI chuyển văn bản thành truy vấn bằng MongoDB và LangGraph.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
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
Khóa học
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
Khóa học
Chuyển đổi từ MATLAB bằng cách học một số khái niệm cơ bản của Python, và khám phá các gói NumPy và Matplotlib.
Phát triển phần mềm
Học máy
Khóa học
Học cách dùng Census API để làm việc với dữ liệu nhân khẩu học và kinh tế-xã hội.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Trí tuệ nhân tạo
Phát triển phần mềm
Khóa học
Phân tích đồ thị chuỗi thời gian, sử dụng đồ thị hai phía và nâng cao kỹ năng để giải quyết các vấn đề nâng cao trong phân tích mạng lưới.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Learn how bonds work and how to price them and assess some of their risks using the numpy and numpy-financial packages.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách áp dụng học máy trong lĩnh vực nhân sự.
Học máy
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách chuẩn bị và tổ chức dữ liệu của bạn cho phân tích dự đoán.
Học máy
Khóa học
Tìm hiểu cách kết hợp các tập dữ liệu ở định dạng bảng một cách hiệu quả và nhanh chóng bằng thư viện Pandas của Python.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Bạn có tò mò về cách hoạt động bên trong của các mô hình đứng sau những sản phẩm như Google Dịch không?
Trí tuệ nhân tạo
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Học cách dự đoán tỷ lệ nhấp quảng cáo và triển khai các mô hình học máy cơ bản trong Python để tối ưu quảng cáo tốt hơn.
Học máy
Khóa học
Learn to build conversational LLM applications — with reliable structured output, persistent conversation history, and real-time streaming.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn to build knowledge-grounded LLM applications that retrieve relevant information from structured and unstructured sources before generating responses.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn to extend your LLM applications with external tools, so your applications can retrieve live data, perform computations, and take real-world actions.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn to systematically measure and improve LLM application quality.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn to write effective prompts and systematically improve them through evaluation rather than intuition.
Trí tuệ nhân tạo
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.