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.
299 Khóa học

Khóa học

Nghiên cứu tình huống: Khám phá dữ liệu với R

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

Phân tích dữ liệu thăm dò

4 giờ

Khóa học

Interactive Maps with leaflet in R

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

Learn how to produce interactive web maps with ease using leaflet.

Trực quan hóa dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Google: Enterprise Agents and Use Cases

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

Map agent types to your KPIs and explore use cases that solve problems, learn how Gemini Enterprise empowers you to build and orchestrate the right agents.

Đám mây

45 min

Khóa học

Các Khái Niệm Về Mô Hình Lập Trình

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

Khám phá nhiều mô hình lập trình, gồm imperative và declarative, procedural, functional và object-oriented programming.

Phát triển phần mềm

2 giờ

Khóa học

Xử lý dữ liệu với data.table trong R

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.6+
  • 21 đánh giá

Nắm vững các khái niệm cơ bản về thao tác dữ liệu như lọc, chọn lọc và tính toán thống kê theo nhóm bằng cách sử dụng data.table.

Xử lý dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Google: Agent Fundamentals

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

Learn AI agent fundamentals — how they differ from LLMs, when to use them, and explore agent architecture, orchestration, and tools.

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Google: Build Agents with Agent Development Kit (ADK)

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

Learn to use Googles Agent Development Kit (ADK) to build complex, production-ready AI agents with a code-first, structured development approach.

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Introduction to Data Engineering on Google Cloud

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

Learn the data engineering role on Google Cloud. Explore data sources, storage solutions, ETL/ELT architectures, BigQuery, Dataform, and Dataproc.

Đám mây

3 giờ 41 min

Khóa học

Building Dashboards with shinydashboard

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.6+
  • 74 đánh giá

Learn to create interactive dashboards with R using the powerful shinydashboard package. Create dynamic and engaging visualizations for your audience.

Báo cáo

4 giờ

Khóa học

Python cho người dùng MATLAB

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

Chuyển đổi từ MATLAB bằng cách học một số khái niệm cơ bản của Python, và khám phá các gói NumPy và Matplotlib.

Phát triển phần mềm

4 giờ

Khóa học

Working with DeepSeek in Python

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

Discover what all of the DeepSeek hype was really about! Build applications using DeepSeeks R1 and V3 models.

Trí tuệ nhân tạo

3 giờ

Khóa học

GDPR in Practice: Compliance and Fines

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

Explore GDPR through real-world cases on data rights, breaches, and compliance challenges.

Quản lý dữ liệu

2 giờ

Khóa học

Google: Build and Deploy Agents in Production

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

Explore multi-agent system architecture and deployment using Googles ADK and Google Cloud infrastructure for production-grade agent applications.

Đám mây

30 min

Khóa học

Google Cloud Fundamentals: Core Infrastructure

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

Learn Google Cloud essentials including computing, storage, networking, and resource management through videos and hands-on labs in this foundational course.

Đám mây

5 giờ

Khóa học

Bond Valuation and Analysis in Python

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

Learn how bonds work and how to price them and assess some of their risks using the numpy and numpy-financial packages.

Tài chính ứng dụng

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.