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

Giới thiệu về GPTs

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

Học cách sử dụng công cụ GPT một cách có trách nhiệm và tự tin. Khám phá cách các công cụ này hoạt động và kỹ thuật viết prompt cùng đánh giá đầu ra.

Trí tuệ nhân tạo

1 giờ

Khóa học

Triển khai và Vòng đời MLOps

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

Trong khóa học này, quý vị sẽ tìm hiểu về khung MLOps hiện đại, khám phá vòng đời và quá trình triển khai các mô hình học máy.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Microsoft Copilot in PowerPoint

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

Build PowerPoint presentations with Microsoft Copilot. Turn documents into slides, generate visuals, and speaker notes.

Trí tuệ nhân tạo

2 giờ

Khóa học

Nhập môn Deep Learning với Keras

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

Học cách bắt đầu phát triển các mô hình học sâu với Keras.

Trí tuệ nhân tạo

4 giờ

Khóa học

Nhập môn Bash Scripting

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

Lập trình Bash cho phép bạn xây dựng các đường ống phân tích trên đám mây và làm việc với dữ liệu được lưu trữ trên nhiều tệp.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Azure App Services

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

Build and deploy scalable web apps and serverless functions in Azure while mastering security, monitoring, and automation.

Đám mây

3 giờ

Khóa học

Artificial Intelligence Governance

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

Learn AI governance with Collibra. Build, embed, and scale responsible AI using tools, frameworks, and MLOps workflows.

Trí tuệ nhân tạo

2 giờ

Khóa học

Học có giám sát trong R: Phân loại

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

Trong khóa học này, bạn sẽ học những kiến thức cơ bản về học máy để phân loại.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Gemini in Google Meet

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

Enhance virtual meetings with Gemini in Google Meet. Leverage AI-driven summaries, notes, and tools to make every meeting more efficient and actionable.

Trí tuệ nhân tạo

30 min

Khóa học

Quản lý dữ liệu trong Databricks

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

Tìm hiểu quản lý dữ liệu trong Databricks với Delta Lake, bao gồm giao dịch ACID, kiểm soát lược đồ và bảo mật.

Quản lý dữ liệu

3 giờ

Khóa học

SQL Server trung cấp

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

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Phát triển gói Python

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

Học cách tạo các gói Python của riêng bạn để làm cho mã nguồn của bạn dễ sử dụng và chia sẻ với người khác.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

AI cho Nhân sự

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

Hợp tác với AI để tuyển dụng, vận hành nhân sự và triển khai chính sách nhanh hơn, công bằng hơn.

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

Giới thiệu về NoSQL

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

Conquer NoSQL and supercharge data workflows. Learn Snowflake to work with big data, Postgres JSON for handling document data, and Redis for key-value data.

Kỹ thuật dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Lấy mẫu trong R

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

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Gemini in Gmail

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

Trí tuệ nhân tạo

30 min

Khóa học

Data Manipulation in Snowflake

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

Master data manipulation and analysis techniques such as CASE statements, subqueries, and CTEs in Snowflake.

Xử lý dữ liệu

2 giờ

Khóa học

Nhập môn Natural Language Processing bằng Python

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

Tìm hiểu các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản bằng Python và cách áp dụng chúng để trích xuất thông tin từ dữ liệu văn bản thực tế.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Trực quan hóa dữ liệu nâng cao với ggplot2

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

Học cách sử dụng facets, hệ tọa độ và thống kê trong ggplot2 để tạo ra các biểu đồ giải thích có ý nghĩa.

Trực quan hóa dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Gen AI: Beyond the Chatbot

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

This course aims to move beyond the basic understanding of chatbots to explore the true potential of generative AI for your organization.

Đám mây

1 giờ 30 min

Khóa học

AI cho Consulting

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

Khám phá cách AI có thể nâng tầm công việc tư vấn của bạn! Nghiên cứu, phân tích và giao tiếp hiệu quả, năng suất hơn.

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

Machine Learning End-to-End

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

Khám phá thế giới của học máy và tìm hiểu cách thiết kế, huấn luyện, triển khai các mô hình end-to-end.

Học máy

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.