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
Khám phá các cấu trúc dữ liệu như danh sách liên kết, ngăn xếp, hàng đợi, bảng băm và đồ thị; cũng như các thuật toán tìm kiếm và sắp xếp.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Tìm hiểu cách triển khai và lên lịch các quy trình công việc kỹ thuật dữ liệu.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Build powerful multi-agent systems by applying emerging agentic design patterns in the LangGraph framework.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
What makes LLMs tick? Discover how transformers revolutionized text modeling and kickstarted the generative AI boom.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Nắm vững kiến thức cơ bản về làm việc với dữ liệu lớn bằng PySpark.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Áp dụng PyTorch vào xử lý hình ảnh và sử dụng các mô hình học sâu để phát hiện đối tượng với khung giới hạn và tạo phân đoạn hình ảnh.
Trí tuệ nhân tạo
Phát triển phần mềm
Khóa học
Dive in and learn how to create classes and leverage inheritance and polymorphism to reuse and optimize code.
Phát triển phần mềm
Phát triển phần mềm
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
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
Khóa học
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
Khóa học
Bắt đầu hành trình học tăng cường của bạn! Tìm hiểu cách các agent có thể học giải quyết môi trường thông qua các tương tác.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
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
Khóa học
This course focuses on feature engineering and machine learning for time series data.
Học máy
Khóa học
Learn how to use FastAPI to develop APIs that support AI models, built to meet real-world demands.
Trí tuệ nhân tạo
Phát triển phần mềm
Học máy
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Learn how to make predictions from data with Apache Spark, using decision trees, logistic regression, linear regression, ensembles, and pipelines.
Học máy
Khóa học
Kỹ thuật dữ liệu
Học máy
Trực quan hóa dữ liệu
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách thực hiện phân tích hình ảnh bằng Keras với Python thông qua việc xây dựng, đào tạo và đánh giá các mạng nơ-ron convolutional.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Prepare for your next coding interviews in Python.
Phát triển phần mềm
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách dùng AI như một đối tác kỹ thuật cấp cao cho phân tích mã, tối ưu hiệu năng, bảo mật và quyết định kiến trúc phần mềm.
Trí tuệ nhân tạo
Xác suất và thống kê
Tài chính ứng dụng
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.