Khóa học
Các khái niệm về Containerization và Virtualization
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 2.917 đánh giá
Tìm hiểu những kiến thức cơ bản về VM, container, Docker và Kubernetes. Hiểu sự khác biệt để bắt đầu!
Phát triển phần mềm
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
Tìm hiểu những kiến thức cơ bản về VM, container, Docker và Kubernetes. Hiểu sự khác biệt để bắt đầu!
Phát triển phần mềm
Khóa học
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
Khóa học
Học các khái niệm lập trình hướng đối tượng cốt lõi, từ lớp và đối tượng cơ bản đến các chủ đề nâng cao như kế thừa và đa hình.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Bảng điều khiển là một yếu tố không thể thiếu trong thế giới dựa trên dữ liệu. Tăng tác động của bạn đến hiệu quả kinh doanh với các bảng điều khiển Tableau.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Phát triển kỹ năng Python trong lĩnh vực Tài chính bằng cách học dùng datetime, if-statements, DataFrames và hơn thế nữa.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
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
Khóa học
Học các kỹ năng cần thiết để tạo dashboard ấn tượng. Nắm vững nền tảng thiết kế dashboard, các thành phần visual analytics và các loại dashboard.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Học cách viết truy vấn SQL để tính các chỉ số chính mà doanh nghiệp dùng để đo lường hiệu suất.
Báo cáo
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học các kiến thức cơ bản về Kubernetes và triển khai, điều phối container bằng Manifests và lệnh kubectl.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nắm vững kiến trúc ba lớp của Snowflake và xây dựng mô hình tư duy cần thiết để làm việc hiệu quả trong Snowflake.
Quản lý dữ liệu
Khóa học
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
Khóa học
Nắm vững AI Act ngay! Tìm hiểu nghĩa vụ, rủi ro và yêu cầu của EU AI Act.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Tìm hiểu cách làm sạch và chuẩn bị dữ liệu của bạn cho học máy!
Học máy
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
Khóa học
Làm chủ các tính năng nâng cao của Git để tinh gọn quy trình Khoa học dữ liệu và kỹ thuật, từ hợp nhất phức tạp đến tối ưu hóa dự án quy mô lớn.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Want to spend more time on analysis and less time formatting charts? Build an on-brand interactive marketing dashboard from raw data with Claude Cowork.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Dùng Google Sheets để làm sạch, phân tích dữ liệu và rút ra insight. Học cách sắp xếp, lọc và dùng VLOOKUP để kết hợp dữ liệu.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
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
Khóa học
Làm chủ Microsoft Copilot trong Word để viết nhanh hơn, hiểu tài liệu ngay lập tức và cộng tác hiệu quả hơn.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Get hands-on with Snowflake: query data, manage storage, control costs, and build with Cortex AI and Streamlit.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Thành thạo bảo mật AWS, quản trị và tối ưu hóa chi phí để chuẩn bị cho chứng chỉ Cloud Practitioner.
Đám mây
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học những kiến thức cơ bản về cách làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu lý thuyết về quản lý dữ liệu có trách nhiệm cho mọi dự án AI, từ khởi đầu đến kết thúc và hơn thế nữa.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách dùng bảng tính và kỹ thuật thống kê để làm việc hiệu quả hơn, đồng thời khám phá thông tin chuyên sâu từ dữ liệu.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Tạo tính năng mới để cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy của bạn.
Học máy
Khóa học
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
Khóa học
Nắm vững kiến thức cơ bản về làm việc với dữ liệu lớn bằng PySpark.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Làm chủ kiểm thử Python: Học các phương pháp, tạo kiểm tra và đảm bảo mã không lỗi với pytest và unittest.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Khám phá cách đưa ra quyết định kinh doanh tốt hơn với các khung dữ liệu thực tiễn—không cần lập trình.
Năng lực lãnh đạo
Khóa học
Hãy tận dụng API của OpenAI để chuẩn bị cho các ứng dụng AI của quý vị sẵn sàng đưa vào sản xuất.
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 di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.