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
Grow your machine learning skills with scikit-learn in Python. Use real-world datasets in this interactive course and learn how to make powerful predictions!
Học máy
Khóa học
Nâng cao kỹ năng thống kê của bạn và học cách thu thập, phân tích và đưa ra kết luận chính xác từ dữ liệu bằng Python.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách khám phá các thành phần có sẵn trong một cơ sở dữ liệu: các bảng, mối quan hệ giữa chúng và dữ liệu được lưu trữ trong đó.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Khóa học
Học cách khám phá, trực quan hóa và trích xuất thông tin từ dữ liệu bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu khám phá (EDA) trong Python.
Phân tích dữ liệu thăm dò
Khóa học
Tìm hiểu cách làm việc với Claude bằng cách sử dụng Anthropic API để giải quyết các tác vụ thực tế và xây dựng các ứng dụng tích hợp AI.
Khác
Khóa học
Học cách kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng bằng cách ghép dữ liệu lại với nhau sử dụng pandas.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách xây dựng mạng nơ-ron đầu tiên của bạn, điều chỉnh các tham số siêu (hyperparameters) và giải quyết các vấn đề phân loại và hồi quy trong PyTorch.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Tìm hiểu cách tạo truy vấn cho phân tích và kỹ thuật dữ liệu với window functions, vũ khí bí mật của SQL!
Phát triển phần mềm
Khóa học
Khám phá cách xây dựng các ứng dụng tích hợp AI bằng cách sử dụng LLM, prompt, chain và agent trong LangChain.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Khóa học này sẽ đưa bạn từ kiến trúc nền tảng của Snowflake đến việc thành thạo các kỹ thuật SnowSQL nâng cao.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Claude Code brings AI assistance to your terminal. Learn the workflows that turn it into a reliable tool for real software development.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách phân cụm, biến đổi, trực quan hóa và rút ra insight từ bộ dữ liệu chưa gán nhãn bằng scikit-learn và scipy.
Học máy
Khóa học
Khám phá thế giới thú vị của API khi chúng tôi giới thiệu cho bạn những kiến thức cơ bản về cách sử dụng và làm việc với Web API bằng Python.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Thành thạo PySpark để xử lý big data dễ dàng—học cách xử lý, truy vấn và tối ưu hóa các bộ dữ liệu khổng lồ cho phân tích mạnh mẽ!
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Learn how to build, configure, and share Skills in Claude Code — reusable markdown instructions that Claude automatically applies to tasks at the right time.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học các hàm quan trọng nhất của PostgreSQL để thao tác, xử lý và chuyển đổi dữ liệu.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách chẩn đoán và xử lý dữ liệu bẩn cũng như phát triển các kỹ năng cần thiết để biến dữ liệu thô của bạn thành những hiểu biết chính xác!
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Bạn sẽ học cách (bỏ) xoay, chuyển vị, nối thêm và kết hợp các bảng. Tăng sức mạnh với cột tùy chỉnh, ngôn ngữ M và Trình soạn thảo nâng cao.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nâng cao kỹ năng lập trình của bạn với trí tuệ nhân tạo — hướng dẫn trợ lý lập trình của bạn để viết, kiểm thử và tài liệu hóa mã nguồn một cách hiệu quả.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Tìm hiểu về Docker và khám phá tầm quan trọng của nó trong bộ công cụ của chuyên gia dữ liệu. Tìm hiểu về Docker container, Docker image và nhiều nội dung khác.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nắm vững GitHub Copilot để hiểu, viết và hoàn thiện mã nguồn với ngữ cảnh, tùy chỉnh và các tính năng thông minh.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Khóa học giới thiệu và mang tính khái niệm này sẽ giúp bạn hiểu các kiến thức cơ bản về kho dữ liệu.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Nâng cao kỹ năng thống kê của quý vị và học cách thu thập, phân tích và đưa ra kết luận chính xác từ dữ liệu.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Mở khóa các ứng dụng AI nâng cao hơn, như tìm kiếm ngữ nghĩa và công cụ đề xuất, bằng mô hình embedding của OpenAI!
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Khám phá cách MLOps có thể đưa các mô hình học máy từ notebook cục bộ đến các mô hình hoạt động trong môi trường sản xuất, tạo ra giá trị kinh doanh thực sự.
Học máy
Khóa học
Thành thạo mô hình hóa dữ liệu trong Power BI.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Khóa học này giới thiệu dbt cho việc mô hình hóa dữ liệu, chuyển đổi, kiểm thử và xây dựng tài liệu.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Hãy tìm hiểu chi tiết về các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) và kiến trúc transformer cách mạng mà chúng được xây dựng dựa trên!
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Tìm hiểu các phương pháp tiên tiến để tích hợp dữ liệu bên ngoài với LLMs bằng cách sử dụng Retrieval Augmented Generation (RAG) với LangChain.
Trí tuệ nhân tạo
Phát triển phần mềm
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.