Tài chính ứng dụng
Khóa Học Dữ Liệu, AI và Cloud
Thành thạo kỹ năng quan trọngTheo 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
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.Khóa học
Analyzing Social Media Data in Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 215
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Phân tích cảm xúc trong R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 213
Học phân tích cảm xúc bằng cách xác định ngôn ngữ tích cực và tiêu cực, ý định cảm xúc cụ thể và tạo ra các biểu đồ trực quan hấp dẫn.
Học máy
Phát triển phần mềm
Khóa học
Visualizing Geospatial Data in R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.6+
- 191
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Develop Azure Event-based and Message-based Solutions
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 189
Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
Đám mây
Học máy
Khóa học
Nghiên cứu tình huống: Xây dựng ứng dụng web với Shiny trong R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 181
Báo cáo
Xử lý dữ liệu
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Building AI Agents with Haystack
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 174
Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Nonlinear Modeling with Generalized Additive Models (GAMs) in R
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 174
GAMs model relationships in data as nonlinear functions that are highly adaptable to different types of data science problems.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Monitor and Troubleshoot Azure Solutions
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 174
Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.
Đám mây
Khóa học
RAG End-to-End với Weaviate
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.6+
- 172
Nắm vững RAG với Weaviate! Nhúng văn bản và hình ảnh để tìm kiếm, và thử nghiệm với các phương pháp tìm kiếm vector, BM25 và hybrid.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Data Transformation with Polars
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 170
Take Polars further with text manipulation, rolling statistics, DataFrame joins, and advanced analytics.
Xử lý dữ liệu
Học máy
Khóa học
Importing Data in Java
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 165
Learn to import, manipulate, and transform data in Java using the Tablesaw library. Work with CSV files, tabular structures, and complex JSON formats.
Phát triển phần mềm
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Tác nhân Text-to-Query với MongoDB và LangGraph
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 163
Khám phá cách tương tác với dữ liệu của bạn thông qua các trợ lý AI chuyển văn bản thành truy vấn bằng MongoDB và LangGraph.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Developing R Packages
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 159
Learn to develop R packages and boost your coding skills. Discover package creation benefits, practice with dev tools, and create a unit conversion package.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Cleaning Data in Java
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 151
Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
Nhập và làm sạch dữ liệu
Phân tích dữ liệu thăm dò
Học máy
Tài chính ứng dụng
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nghiên cứu tình huống: Phân tích thương mại điện tử trong Tableau
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.7+
- 145
Trực quan hóa dữ liệu
Học máy
Khóa học
Intermediate Workflow Automation with n8n
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 140
Design resilient, production-ready n8n automations that fetch APIs, process data in batches, handle errors, and run unattended on a schedule.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Ghép nối dữ liệu bằng Pandas dành cho người dùng bảng tính
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 138
Tìm hiểu cách kết hợp các tập dữ liệu ở định dạng bảng một cách hiệu quả và nhanh chóng bằng thư viện Pandas của Python.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Serverless Applications with AWS Lambda
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 136
Build, deploy, and optimize serverless apps with AWS Lambda. Master event processing, error handling, concurrency, and safe deployments in a live AWS Console.
Đám mây
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.