Khóa học
Phân tích Marketing: Dự đoán Khách hàng Rời bỏ bằng Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 177 đánh giá
Học cách dùng Python để phân tích tỷ lệ khách hàng rời bỏ và xây dựng mô hình dự đoán nó.
Phân tích dữ liệu thăm dò
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
Học cách dùng Python để phân tích tỷ lệ khách hàng rời bỏ và xây dựng mô hình dự đoán nó.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Khóa học
Build reliable Power Automate cloud flows with triggers, branching, approvals, error handling, and production handover.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Build conversational AI apps that answer questions from your data with Cortex Search and Cortex Analyst on Snowflake.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn how to pull character strings apart, put them back together and use the stringr package.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách chọn, xây dựng và bảo mật kho dữ liệu AWS, gồm DynamoDB và S3, qua bài tập thực hành trên console và tình huống thực tế.
Đám mây
Khóa học
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Trực quan hóa tính mùa vụ, xu hướng và các mẫu khác trong dữ liệu chuỗi thời gian của bạn.
Trực quan hóa dữ liệu
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách tạo, bảo mật và quản lý API thông qua Azure API Management bằng cách thực hành trực tiếp.
Đám mây
Khóa học
Build generative AI apps on Snowflake with Cortex LLM functions, prompt engineering, and fine-tuning.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Thành thạo hai nhiệm vụ chính trong suy luận thống kê: ước lượng tham số và kiểm định giả thuyết.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Tối ưu hóa các dự án AI của bạn bằng cách xây dựng các mô hình mô-đun và nắm vững các kỹ thuật tối ưu hóa nâng cao với PyTorch Lightning!
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Khám phá các khái niệm và ứng dụng của mô hình tuyến tính với Python, xây dựng mô hình để mô tả, dự đoán và rút ra insight từ các mẫu dữ liệu.
Xác suất và thống kê
Xác suất và thống kê
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nắm vững cách nhập và quản lý dữ liệu tài chính trong Python với nhiều công cụ và nguồn khác nhau.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Build reliable Snowflake pipelines with DevOps and observability: Git, CI/CD, and Snowflake Trail monitoring.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Khóa học “Mô hình tuyến tính tổng quát” sẽ mở rộng bộ công cụ hồi quy của quý vị để bao gồm hồi quy logistic và hồi quy Poisson.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Nắm vững cách thu thập dữ liệu Twitter, phân tích văn bản, mạng lưới và nguồn gốc địa lý trên Twitter trong khóa học này.
Xử lý dữ liệu
Tài chính ứng dụng
Học máy
Khóa học
This course introduces the comprehensive and flexible infrastructure and platform services provided by Google Cloud with a focus on Infrastructure Foundations.
Đám mây
Khóa học
Phát triển kỹ năng cần thiết để làm sạch dữ liệu thô và biến nó thành những insight chính xác.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Học cách thu thập và tải xuống dữ liệu từ bất kỳ trang web nào một cách hiệu quả bằng R.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Nắm vững SQL, quản lý dữ liệu, tối ưu hóa và bảo mật của Amazon Redshift.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Build, configure, and run your first AI agent using Googles Agent Development Kit (ADK). Set up environments, create agents in Python and YAML.
Đám mây
Phát triển phần mềm
Khóa học
Begin your journey with Scala, a popular language for scalable applications and data engineering infrastructure.
Phát triển phần mềm
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.