Khóa học
Math for Finance Professionals
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 495
Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.
Tài chính ứng dụng
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
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.Khóa học
Learn essential finance math skills with practical Excel exercises and real-world examples.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Hãy tìm hiểu về Google Cloud Platform (GCP) thông qua khóa học này về lưu trữ, xử lý dữ liệu và hiện đại hóa hoạt động kinh doanh bằng GCP.
Đám mây
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Learn to build and customize Sigma charts to tell clear, compelling data stories—no coding required.
Trực quan hóa dữ liệu
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Nắm vững các khái niệm cơ bản về thao tác dữ liệu như lọc, chọn lọc và tính toán thống kê theo nhóm bằng cách sử dụng data.table.
Xử lý dữ liệu
Chuẩn bị dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Julia is a new programming language designed to be the ideal language for scientific computing, machine learning, and data mining.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Unlock your datas potential by learning to detect and mitigate bias for precise analysis and reliable models.
Quản lý dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu các khái niệm tài chính quan trọng như đầu tư vốn, WACC và giá trị cổ đông.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Khám phá chuyển đổi số và trang bị kỹ năng để trở thành nhân tố thay đổi trong môi trường số phát triển nhanh.
Hiểu biết dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.
Đám mây
Trí tuệ nhân tạo
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Trực quan hóa dữ liệu
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
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
Học cách chuyển đổi và phân tích dữ liệu trong tài khoản Microsoft Fabric của quý vị.
Khác
Khóa học
Build interactive AI apps in Sigma using user input, actions, and polished interfaces, no coding required.
Báo cáo
Khóa học
Stop rewriting the same joins and calculations, and dive into well-governed, scalable analytics using Sigma data models.
Báo cáo
Khóa học
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Tackle your sales work in an AI-first way! Learn to automate prospecting, draft personalized emails, and streamline CRM tasks using AI.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Create impactful presentations faster with Gemini in Google Slides. Use AI-powered design and suggestions to build professional, engaging slides in minutes.
Trí tuệ nhân tạo
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Organize and manage files with Gemini in Google Drive. Use AI-powered search to quickly find information, streamline collaboration, and boost productivity.
Trí tuệ nhân tạo
Quản lý dữ liệu
Khóa học
Build dynamic Sigma calculations to explore data, automate logic, and uncover trends with practical business examples.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nâng cao kỹ năng ra quyết định với Decision Models, phương pháp phân tích, quản lý rủi ro và kỹ thuật tối ưu hóa.
Hiểu biết 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.