Khóa học
Làm việc với OpenAI Responses API
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 62 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
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
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
Chuẩn bị dữ liệu
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
Tìm hiểu cách truy cập dữ liệu tài chính từ các tệp cục bộ cũng như từ các nguồn trên internet.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Learn how to import, clean and manipulate IoT data in Python to make it ready for machine learning.
Xử lý dữ liệu
Học máy
Khóa học
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
Khóa học
In this course, you’ll learn to classify, treat and analyze time series; an absolute must, if you’re serious about stepping up as an analytics professional.
Trực quan hóa dữ liệu
Học máy
Học máy
Tài chính ứng dụng
Khóa học
In this course, youll learn how to collect Twitter data and analyze Twitter text, networks, and geographical origin.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
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
Học máy
Phát triển phần mềm
Khóa học
Build end-to-end data pipelines in Snowflake: ingest, transform with SQL and Snowpark, deliver, and orchestrate.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
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
Create a healthcare AI agent using Haystack, an open-source framework for orchestrating LLMs and external components.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Learn to design scalable event-driven architectures in Azure using messaging services and real-world integrations.
Đám mây
Xác suất và thống kê
Khóa học
Master data cleaning in Java using statistical methods, transformations, and validation for reliable apps.
Nhập và làm sạch dữ liệu
Khóa học
Learn how to monitor, diagnose, and optimize Azure applications using Azure Monitor, Application Insights, and Log Analytics.
Đám mây
Khóa học
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
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
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Learn to read, explore, and manipulate spatial data then use your skills to create informative maps using R.
Trực quan hóa dữ liệu
Xác suất và thống kê
Học máy
Xử lý dữ liệu
Xử lý dữ liệu
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.