Khóa học
dbt trung cấp
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 934 đánh giá
Nâng cao kỹ năng dbt của bạn với khóa học thực hành này được thiết kế dành cho các kỹ sư dữ liệu và chuyên gia phân tích.
Kỹ thuật dữ liệu
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
Nâng cao kỹ năng dbt của bạn với khóa học thực hành này được thiết kế dành cho các kỹ sư dữ liệu và chuyên gia phân tích.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.
Báo cáo
Học máy
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 sử dụng MLflow để đơn giản hóa các thách thức trong việc phát triển ứng dụng học máy. Khám phá MLflow tracking, các dự án, mô hình và danh mục mô hình.
Học máy
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
Năng lực lãnh đạo
Xác suất và thống kê
Học máy
Khóa học
Hiểu vai trò và thực tế ứng dụng của Explainable Artificial Intelligence (XAI) với khóa học thân thiện cho người mới bắt đầu.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Nắm vững các khái niệm chính về quản lý dữ liệu, từ các giai đoạn vòng đời đến bảo mật và quản trị.
Quản lý dữ liệu
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nắm vững kỹ năng với Scikit-learn, SHAP và LIME để kiểm thử và xây dựng hệ thống AI minh bạch, đáng tin cậy, có trách nhiệm.
Trí tuệ nhân tạo
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Bắt đầu hành trình học tăng cường của bạn! Tìm hiểu cách các agent có thể học giải quyết môi trường thông qua các tương tác.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng để trả lời các câu hỏi phức tạp hơn với dplyr.
Xử lý dữ liệu
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
In this Introduction to DevOps, you’ll master the DevOps basics and learn the key concepts, tools, and techniques to improve productivity.
Phát triển phần mềm
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
Báo cáo
Khóa học
Thành thạo Java Objects, Collections Framework và xử lý ngoại lệ như chuyên gia, với logging hỗ trợ toàn diện!
Phát triển phần mềm
Khóa học
Create and refine videos faster with Gemini in Google Vids. Use AI-powered storyboarding and content generation to produce polished videos with ease.
Đám mây
Khóa học
Implement experimental design setups and perform robust statistical analyses to make precise and valid conclusions!
Xác suất và thống kê
Khóa học
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Master AWS security, governance, and cost optimization to prepare for the Cloud Practitioner certification.
Đám mây
Khóa học
Create interactive data visualizations in Python using Plotly.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Học cách làm sạch dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác nhất có thể để giúp bạn chuyển từ dữ liệu thô sang những thông tin hữu ích.
Chuẩn bị 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.