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.
771 Khóa học

Khóa học

Feature Engineering cho Machine Learning bằng Python

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

Tạo tính năng mới để cải thiện hiệu suất của các mô hình học máy của bạn.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Làm việc với OpenAI Responses API

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

Xây dựng các ứng dụng AI thông minh, tương tác và đáng tin cậy một cách dễ dàng hơn bao giờ hết với API Phản hồi của OpenAI và GPT-5.

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

Xử lý ảnh bằng Python

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

Học cách xử lý, biến đổi và thao tác hình ảnh theo ý muốn.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Docker nâng cao

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

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Chuẩn Bị Dữ Liệu trong Alteryx

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

Thành thạo chuẩn bị, làm sạch và phân tích dữ liệu trong Alteryx Designer, dù bạn là nhà phân tích mới hay dày dạn kinh nghiệm.

Chuẩn bị dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Azure App Services

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

Xây dựng và triển khai ứng dụng web có khả năng mở rộng và hàm serverless trên Azure, đồng thời làm chủ bảo mật, giám sát và tự động hóa.

Đám mây

3 giờ

Khóa học

Các Khái Niệm DevOps

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 893 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

Phát triển phần mềm với Windsurf

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

Tăng tốc lập trình với Windsurf, IDE hỗ trợ AI giúp bạn xây dựng, gỡ lỗi và triển khai nhanh hơn.

Trí tuệ nhân tạo

1 giờ 30 min

Khóa học

Tự động hóa Data Pipeline trong Snowflake

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

Tải, tự động hóa và tối ưu hóa pipeline dữ liệu trong Snowflake bằng COPY INTO, Snowpipe, streams, tasks, dynamic tables và công cụ hiệu suất truy vấn.

Kỹ thuật dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Gemini in Google Meet

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 362 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

AI cho Nhân sự

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 205 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

Triển khai và Vòng đời MLOps

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 911 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

Xử lý dữ liệu chuỗi thời gian trong Python

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 167 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

Nhập môn Bash Scripting

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 505 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

Quản trị, Quản trị dữ liệu & Cộng tác trên Snowflake

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

Học cách bảo mật, quản trị và quản lý Snowflake ở quy mô lớn. Bao gồm RBAC, che dữ liệu, giám sát chi phí, Time Travel và chia sẻ dữ liệu an toàn.

Quản lý dữ liệu

3 giờ

Khóa học

Gemini in Gmail

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

Learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Gmail.

Trí tuệ nhân tạo

30 min

Khóa học

SQL Server trung cấp

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

Trong khóa học này, bạn sẽ dùng T-SQL, biến thể SQL được dùng trong Microsoft SQL Server để phân tích dữ liệu.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Hiểu về GDPR

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

Nắm vững các nguyên tắc GDPR và cách thiết lập quy trình tuân thủ GDPR trong khóa học toàn diện này.

Hiểu biết dữ liệu

1 giờ

Khóa học

Xử lý dữ liệu trong Snowflake

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

Thành thạo kỹ thuật xử lý và phân tích dữ liệu như câu lệnh CASE, truy vấn con, CTE trong Snowflake.

Xử lý dữ liệu

2 giờ

Khóa học

Xác thực Mô hình trong Python

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

Nắm vững kiến thức cơ bản về model validation, kỹ thuật validation và bắt đầu xây dựng các mô hình hiệu quả, đã được xác thực.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Kiểu dữ liệu và Exceptions trong Java

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 597 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

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.