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.
781 Khóa học

Khóa học

Bộ phân loại tuyến tính với Python

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

Trong khóa học này, bạn sẽ học chi tiết về các bộ phân loại tuyến tính như hồi quy logistic và SVM.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Trực quan hóa dữ liệu với Tableau

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

Trực quan hóa dữ liệu là một trong những kỹ năng được các nhà phân tích dữ liệu săn đón nhất. Khóa học giúp bạn trình bày kết quả tốt hơn với Tableau.

Trực quan hóa dữ liệu

6 giờ

Khóa học

Định hình lại dữ liệu với tidyr

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

Biến gần như mọi tập dữ liệu thành định dạng gọn gàng để phân tích dễ hơn.

Xử lý dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Kiểu dữ liệu và Exceptions trong Java

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 765 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

Khóa học

Hiểu về GDPR

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 661 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

Giới thiệu về MLflow

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

Học cách sử dụng MLflow để đơn giản hóa các thách thức trong việc phát triển ứng dụng học máy. Khám phá MLflow tracking, các dự án, mô hình và danh mục mô hình.

Học máy

4 giờ

Khóa học

Nhập môn Đạo đức Dữ liệu

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

Khám phá đạo đức dữ liệu với khóa học nhập môn toàn diện này, bao gồm nguyên tắc, đạo đức AI và kỹ năng thực hành để đảm bảo sử dụng dữ liệu có trách nhiệm.

Hiểu biết dữ liệu

1 giờ

Khóa học

Các mô hình Transformer với PyTorch

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 984 đánh giá

Điều gì làm cho LLMs hoạt động? Khám phá cách transformer đã cách mạng hóa mô hình hóa văn bản và khởi động làn sóng bùng nổ AI tạo sinh.

Trí tuệ nhân tạo

2 giờ

Khóa học

dbt trung cấp

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

Nâng cao kỹ năng dbt của bạn với khóa học thực hành này được thiết kế dành cho các kỹ sư dữ liệu và chuyên gia phân tích.

Kỹ thuật dữ liệu

2 giờ

Khóa học

Kiểm định giả thuyết trong R

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

Học cách và thời điểm sử dụng kiểm định giả thuyết trong R, bao gồm kiểm định t, kiểm định tỷ lệ và kiểm định chi-bình phương.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Lập báo cáo trong SQL

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

Học cách xây dựng các báo cáo và bảng điều khiển SQL của riêng bạn, đồng thời nâng cao kỹ năng khám phá, làm sạch và xác thực dữ liệu.

Báo cáo

4 giờ

Khóa học

Web Scraping với Python

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

Học cách truy xuất và phân tích thông tin từ internet bằng thư viện Python scrapy.

Chuẩn bị dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Phân tích chuỗi thời gian với Python

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

Trong khóa học bốn giờ này, bạn sẽ học những kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu chuỗi thời gian trong Python.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Tái định dạng dữ liệu với pandas

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

Chuyển DataFrames từ dạng rộng sang dài, stack và unstack hàng/cột, xử lý multi-index DataFrames.

Xử lý dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Trực quan hóa dữ liệu nâng cao với ggplot2

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 1.030 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

Introduction to Google Workspace with Gemini

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

You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.

Trí tuệ nhân tạo

30 min

Khóa học

Làm sạch dữ liệu trong R

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

Học cách làm sạch dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác nhất có thể để giúp bạn chuyển từ dữ liệu thô sang những thông tin hữu ích.

Chuẩn bị dữ liệu

4 giờ

Khóa học

Explainable AI trong Python

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

Nắm vững kỹ năng với Scikit-learn, SHAP và LIME để kiểm thử và xây dựng hệ thống AI minh bạch, đáng tin cậy, có trách nhiệm.

Trí tuệ nhân tạo

4 giờ

Khóa học

Lập báo cáo với R Markdown

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

R Markdown là ngôn ngữ định dạng dễ dùng để tạo báo cáo động từ R code.

Báo cáo

4 giờ

Khóa học

Nhập môn Phân tích Danh mục đầu tư với Python

  • Nâng caoTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 416 đánh giá

Học cách tính các thước đo rủi ro và hiệu suất có ý nghĩa, và lập danh mục đầu tư tối ưu cho đánh đổi rủi ro-lợi nhuận mong muốn.

Tài chính ứng dụng

4 giờ

Khóa học

Giới thiệu về Databricks Genie

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

Đặt câu hỏi dữ liệu bằng tiếng Anh đơn giản với Databricks Genie - tạo không gian, biên soạn ngôn ngữ kinh doanh và giám sát chất lượng.

Kỹ thuật dữ liệu

2 giờ

Khóa học

AI cho Nhân sự

  • Cơ bảnTrình độ kỹ năng
  • 4.8+
  • 274 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

Preparing for Your Associate Cloud Engineer Journey

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

This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.

Đám mây

1 giờ

Khóa học

Học có giám sát trong R: Phân loại

  • Trung cấpTrình độ kỹ năng
  • 4.7+
  • 156 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

Nền tảng Xác suất với R

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

Trong khóa học này, quý vị sẽ tìm hiểu về các khái niệm biến ngẫu nhiên, phân phối và điều kiện.

Xác suất và thống kê

4 giờ

Khóa học

Giao dịch Tài chính với Python

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

Học cách triển khai chiến lược giao dịch tùy chỉnh bằng Python, kiểm thử ngược và đánh giá hiệu quả!

Tài chính ứng dụng

4 giờ

Khóa học

Model Context Protocol: Advanced Topics

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

Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.

Trí tuệ nhân tạo

3 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 của bạn với DataCamp for Mobile

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.