Khóa học
Nhập môn SQL
- Cơ bảnTrình độ kỹ năng
- 4.9+
- 38.6K
Học cách tạo và truy vấn cơ sở dữ liệu quan hệ bằng SQL chỉ trong hai giờ.
Xử lý dữ liệu
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
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
Học cách tạo và truy vấn cơ sở dữ liệu quan hệ bằng SQL chỉ trong hai giờ.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Master the Excel basics and learn to use this spreadsheet tool to conduct impactful analysis.
Xử lý dữ liệu
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nâng cao kiến thức SQL của bạn và học cách kết hợp các bảng với nhau, áp dụng lý thuyết tập hợp quan hệ và làm việc với truy vấn con.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu cách nhập và làm sạch dữ liệu, tính toán thống kê và tạo trực quan hóa với pandas.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nâng cao kiến thức về Power BI bằng cách tìm hiểu các khái niệm cơ bản của Data Analysis Expressions (DAX), bao gồm các cột tính toán, bảng và chỉ số.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Master the complex SQL queries necessary to answer a wide variety of data science questions and prepare robust data sets for analysis in PostgreSQL.
Xử lý dữ liệu
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 các khái niệm chính về mô hình hóa dữ liệu trên Power BI.
Xử lý 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
Data Analysis Expressions (DAX) cho phép bạn nâng cao kỹ năng Power BI của mình bằng cách viết các hàm tùy chỉnh.
Xử lý dữ liệu
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
Thành thạo mô hình hóa dữ liệu trong Power BI.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nâng cao kỹ năng Tidyverse bằng cách học cách chuyển đổi và thao tác dữ liệu với dplyr.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Khám phá nhiều loại phép tính DAX và tìm hiểu cách sử dụng chúng trong Microsoft Power BI.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Áp dụng kỹ năng của bạn để nhập, phân tích và trực quan hóa dữ liệu Nhân sự (HR) bằng Power BI.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Discover the different ways you can enhance your Power BI data importing skills.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nâng cao báo cáo của bạn với các kỹ thuật phân tích xu hướng như chuỗi thời gian, cây phân rã và các yếu tố ảnh hưởng chính.
Xử lý dữ liệu
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nâng cao kỹ năng của bạn trong NumPy bằng cách học cách tạo, sắp xếp, lọc và cập nhật các mảng sử dụng dữ liệu kiểm kê cây của NYC.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nâng cao kỹ năng Excel của bạn với các hàm tham chiếu nâng cao, tra cứu và cơ sở dữ liệu thông qua các bài tập thực hành.
Xử lý dữ liệu
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Get started with Sigma! Learn how to build and customize simple, interactive dashboards for real-time analytics.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng để trả lời các câu hỏi phức tạp hơn với dplyr.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học những kiến thức cơ bản về cách làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian.
Xử lý dữ liệu
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Learn SQL Querying with AI by writing prompts, generating queries, and analyzing data to solve real-world problems.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Nắm vững các kiến thức cơ bản về Excel một cách nhanh chóng: điều hướng bảng tính, áp dụng công thức, phân tích dữ liệu và tạo biểu đồ đầu tiên của bạn!
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Tìm hiểu cách xử lý và trực quan hóa dữ liệu phân loại bằng pandas và seaborn.
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.