Chuyển đến nội dung chính

Khóa Học Dữ Liệu, AI và Cloud

Thành thạo kỹ năng quan trọng

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.

  • Học theo tốc độ của riêng ban
  • Có kinh nghiệm thực hành
  • Hoàn thành các chương ngắn gọn

Tạo Tài Khoản Miễn Phí

Tiếp tục với GoogleHiển thị thêm tùy chọn

hoặc


Bằng cách tiếp tục, bạn chấp nhận Điều khoản sử dụng, Chính sách bảo mật và việc dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.
731 Khóa học

Khóa học

Nhập môn Mô hình dữ liệu trong Snowflake

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 1.349 đánh giá

Kỹ thuật dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Nền tảng Big Data với PySpark

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 215 đánh giá

Nắm vững kiến thức cơ bản về làm việc với dữ liệu lớn bằng PySpark.

Kỹ thuật dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Làm việc với Llama 3

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 2.085 đánh giá

Khám phá các kỹ thuật mới nhất để chạy Llama LLM tại chỗ và tích hợp nó vào hệ thống của bạn.

Trí tuệ nhân tạo

2 giờ

Khóa học

Power Pivot trong Excel

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 1.412 đánh giá

Làm chủ Power Pivot trong Excel để nhập dữ liệu, tạo quan hệ và sử dụng DAX. Xây dựng bảng điều khiển động để khám phá thông tin chi tiết có thể hành động.

Xử lý dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Deep Learning cho Ảnh với PyTorch

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 727 đánh giá

Áp dụng PyTorch vào xử lý hình ảnh và sử dụng các mô hình học sâu để phát hiện đối tượng với khung giới hạn và tạo phân đoạn hình ảnh.

Trí tuệ nhân tạo

4 giờ

Khóa học

Git nâng cao

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 1.027 đánh giá

Phát triển phần mềm

3 giờ

Khóa học

Introduction to Sigma

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 425 đánh giá

Get started with Sigma! Learn how to build and customize simple, interactive dashboards for real-time analytics.

Xử lý dữ liệu

2 giờ

Khóa học

Machine Learning cho Kinh doanh

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 1.653 đánh giá

Hiểu các nguyên lý cơ bản của học máy và cách nó được áp dụng trong thế giới kinh doanh.

Học máy

2 giờ

Khóa học

Object-Oriented Programming in Python

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 753 đánh giá

Dive in and learn how to create classes and leverage inheritance and polymorphism to reuse and optimize code.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Chuẩn Bị Dữ Liệu trong Alteryx

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 1.069 đánh giá

Thành thạo chuẩn bị, làm sạch và phân tích dữ liệu trong Alteryx Designer, dù bạn là nhà phân tích mới hay dày dạn kinh nghiệm.

Chuẩn bị dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Phân tích Khám phá Dữ liệu với R

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 1.209 đánh giá

Tìm hiểu cách sử dụng các kỹ thuật đồ họa và kỹ thuật số để bắt đầu khám phá cấu trúc của dữ liệu của bạn.

Phân tích dữ liệu thăm dò

4 giờ

Khóa học

Introduction to Agent Skills

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 143 đánh giá

Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.

Trí tuệ nhân tạo

2 giờ 30 min

Khóa học

Tìm hiểu Excel

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 1.222 đánh giá

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

1 giờ

Khóa học

Introduction to Data Engineering

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 808 đánh giá

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

4 giờ

Khóa học

Power Query nâng cao trong Excel

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 1.056 đánh giá

Dựa trên kiến thức Power Query trong Excel nền tảng của bạn, khóa học trung cấp này sẽ đưa bạn lên một tầm cao mới về làm chủ chuyển đổi dữ liệu

Chuẩn bị dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Tìm hiểu Kiến trúc và Dịch vụ Microsoft Azure

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 1.503 đánh giá

Khóa học này đi sâu vào hệ thống nền tảng của Azure bằng cách khám phá các chủ đề như container, máy ảo và nhiều nội dung khác.

Đám mây

2 giờ

Khóa học

Kiếm tiền từ Trí tuệ nhân tạo

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 876 đánh giá

Khám phá chiến lược kiếm tiền từ AI và dữ liệu, xây dựng hạ tầng đạo đức, định hướng sản phẩm theo mục tiêu kinh doanh.

Trí tuệ nhân tạo

1 giờ

Khóa học

Tìm hiểu Đạo luật AI của EU

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 1.113 đánh giá

Nắm vững AI Act ngay! Tìm hiểu nghĩa vụ, rủi ro và yêu cầu của EU AI Act.

Trí tuệ nhân tạo

1 giờ

Khóa học

Nhập môn Đạo đức Dữ liệu

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 2.422 đánh giá

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

1 giờ

Khóa học

Introduction to SQL Querying with AI

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 547 đánh giá

Learn SQL Querying with AI by writing prompts, generating queries, and analyzing data to solve real-world problems.

Xử lý dữ liệu

3 giờ

FAQs

Khoa học dữ liệu là gì?

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.

Làm thế nào tôi có thể học khoa học dữ liệu?

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.

Những kỹ năng nào cần thiết cho khoa học dữ liệu?

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.

Tôi có thể sử dụng khoa học dữ liệu để làm gì?

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.

Khoa học dữ liệu có phải là nghề nghiệp tốt không?

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 khó để trở thành nhà khoa học dữ liệu không?

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.

Khoa học dữ liệu có yêu cầu lập trình không?

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.

Mất bao lâu để trở thành nhà khoa học dữ liệu?

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.

Tôi có thể học những chủ đề nào trong khoa học dữ liệu?

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.

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.