Trực quan hóa dữ liệu
Khóa Học Dữ Liệu, AI và Cloud
Thành thạo kỹ năng quan trọngTheo 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 chọnhoặc
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Google DeepMind: Build Your Own Small Language Model
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.6+
- 26 đánh giá
In this Google DeepMind course, you will learn the fundamentals of language models and gain a high-level of machine learning development pipelines.
Đám mây
Khóa học
Phân tích Chuỗi Cung Ứng với Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 94 đánh giá
Tận dụng sức mạnh của Python và PuLP để tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Khóa học
Nhập môn Báo cáo Tài chính trong Power BI
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 308 đánh giá
Khám phá cách sử dụng báo cáo kết quả hoạt động kinh doanh và bảng cân đối kế toán trong Power BI
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Introduction to Optimization in Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 200 đánh giá
Learn to solve real-world optimization problems using Pythons SciPy and PuLP, covering everything from basic to constrained and complex optimization.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Những nền tảng của Phân tích dữ liệu Bayesian trong R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 219 đánh giá
Tìm hiểu phân tích dữ liệu Bayes là gì, cách nó hoạt động và vì sao đây là công cụ hữu ích trong bộ công cụ Khoa học dữ liệu của bạn.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Làm việc với Ngày và Giờ trong R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 94 đánh giá
Học các kiến thức cơ bản về phân tích, thao tác và tính toán với ngày tháng và thời gian trong R.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Xây dựng AI Agents với CrewAI
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 97 đánh giá
Xây dựng đội AI phối hợp, tự động hóa quy trình và tạo nội dung với CrewAI.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Machine Learning cho Tài chính bằng Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 213 đánh giá
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
Khóa học
Học có giám sát với R: Hồi quy
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.6+
- 105 đánh giá
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách dự đoán sự kiện tương lai bằng hồi quy tuyến tính, mô hình cộng tổng quát, rừng ngẫu nhiên và xgboost.
Học máy
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Triển khai bảo mật Azure cho nhà phát triển
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 114 đánh giá
Bảo mật Azure
Đám mây
Xử lý dữ liệu
Xác suất và thống kê
Khóa học
Mô phỏng Monte Carlo với Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 166 đánh giá
Học cách thiết kế và chạy các mô phỏng Monte Carlo của riêng bạn bằng Python!
Xác suất và thống kê
Khóa học
Google: Build and Deploy Agents in Production
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 47 đánh giá
Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.
Đám mây
Xác suất và thống kê
Kỹ thuật dữ liệu
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Phân cụm bằng R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 71 đánh giá
Phát triển trực giác vững chắc về cách hoạt động của phân cụm phân cấp và k-means, đồng thời học cách áp dụng chúng để rút ra insight từ dữ liệu của bạn.
Học máy
Khóa học
Giải pháp Compute trên Azure
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 123 đánh giá
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
Apache Iceberg: From Zero to Production Data Lakehouse
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.6+
- 16 đánh giá
Build production-ready Apache Iceberg lakehouses: model, migrate, and maintain tables at scale.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Giới thiệu về Amazon Bedrock
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 133 đánh giá
Tìm hiểu cách sử dụng Amazon Bedrock để truy cập các mô hình AI nền tảng và xây dựng với AI mà không cần quản lý hạ tầng phức tạp.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Trực quan hóa dữ liệu không gian địa lý bằng Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 345 đánh giá
Tạo trực quan hấp dẫn cho dữ liệu không gian địa lý bằng Python với geopandas và bản đồ folium.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Mô hình hóa với dữ liệu trong Tidyverse
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 235 đánh giá
Discover different types in data modeling, including for prediction, and learn how to conduct linear regression and model assessment measures in the Tidyverse.
Xác suất và thống kê
Phát triển phần mềm
Khóa học
Các hàm thao tác dữ liệu trong SQL Server
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 101 đánh giá
Học các hàm quan trọng nhất để thao tác, xử lý và chuyển đổi dữ liệu trong SQL Server.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Phân tích dữ liệu khảo sát bằng R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 220 đánh giá
Học thiết kế khảo sát bằng các cấu trúc thiết kế phổ biến, rồi trực quan hóa và phân tích kết quả khảo sát.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Phát triển cho Azure Storage
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 97 đánh giá
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
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.