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

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

2 giờ

Khóa học

Introduction to Google Workspace with Gemini

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

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

30 min

Khóa học

Analyzing Business Data in SQL

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

Learn to write SQL queries to calculate key metrics that businesses use to measure performance.

Báo cáo

4 giờ

Khóa học

Quản lý Dữ liệu AI Có Trách Nhiệm

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

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

1 giờ

Khóa học

Giới thiệu về MLflow

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

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

4 giờ

Khóa học

Xử lý dữ liệu chuỗi thời gian trong Python

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

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

4 giờ

Khóa học

Khái niệm Explainable Artificial Intelligence (XAI)

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

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

1 giờ

Khóa học

Các khái niệm về quản trị dữ liệu

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

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

2 giờ

Khóa học

Docker nâng cao

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

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Explainable AI trong Python

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

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

4 giờ

Khóa học

Reinforcement Learning với Gymnasium trong Python

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 718 đánh giá

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

4 giờ

Khóa học

Kết hợp dữ liệu với dplyr

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

Học cách kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng để trả lời các câu hỏi phức tạp hơn với dplyr.

Xử lý dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Software Development with Windsurf

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

Boost your coding with Windsurf, the AI-powered IDE that helps you build, debug, and deploy faster.

Trí tuệ nhân tạo

1 giờ 30 min

Khóa học

Các Khái Niệm DevOps

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

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

4 giờ

Khóa học

Gemini in Google Slides

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

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

30 min

Khóa học

Kiểu dữ liệu và Exceptions trong Java

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

Thành thạo Java Objects, Collections Framework và xử lý ngoại lệ như chuyên gia, với logging hỗ trợ toàn diện!

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Create Engaging Video with Google Vids

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.9+
  • 270 đánh giá

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

30 min

Khóa học

Experimental Design in Python

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

Implement experimental design setups and perform robust statistical analyses to make precise and valid conclusions!

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

AWS Security and Cost Management Concepts

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

Master AWS security, governance, and cost optimization to prepare for the Cloud Practitioner certification.

Đám mây

3 giờ

Khóa học

Introduction to Databricks Lakehouse

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

Explore the Databricks Lakehouse - from medallion architecture and clusters to governance, sharing, and deployment.

Kỹ thuật dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Làm sạch dữ liệu trong R

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

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

4 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.