Chuyển đến nội dung chính

Khóa học

Tìm hiểu về Khoa học Dữ liệu

Cơ bản2 giờ

Giới thiệu về Khoa học dữ liệu mà không cần lập trình.

Python2 giờ15 video47 bài tập2,800 XP860K+Giấy chứng nhận thành tích

Tạo tài khoản miễn phí

Tiếp tục với Google
hoặc
Bằng việc tiếp tục, ban chấp nhận Điều khoản sử dụng, của chúng tôi Chính sách bảo mật và rằng dữ liệu của bạn được lưu trữ tại Hoa Kỳ.

Được người học tại hàng nghìn công ty yêu thích

Đào tạo đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Khoa học dữ liệu là gì, vì sao nó lại phổ biến đến vậy, và tại sao Harvard Business Review gọi đây là “công việc hấp dẫn nhất thế kỷ 21”? Trong khóa học không yêu cầu kỹ thuật này, bạn sẽ được giới thiệu mọi điều mà trước đây còn ngại hỏi về lĩnh vực đang phát triển nhanh và đầy hứng khởi này, mà không cần viết bất kỳ dòng mã nào. Qua các bài tập thực hành, bạn sẽ tìm hiểu về những vai trò khác nhau của nhà khoa học dữ liệu, các chủ đề nền tảng như kiểm thử A/B, phân tích chuỗi thời gian, Machine Learning, và cách các nhà khoa học dữ liệu trích xuất tri thức và insight từ dữ liệu thực tế. Vậy nên đừng để những “từ thông dụng” làm bạn chùn bước. Hãy bắt đầu học, trang bị kỹ năng trong lĩnh vực đang được săn đón này, và khám phá vì sao khoa học dữ liệu phù hợp với mọi người!Các video có bản chép lời trực tiếp; bạn có thể xem bằng cách nhấp vào "Show transcript" ở góc dưới bên trái của video.Bảng thuật ngữ của khóa học nằm bên phải trong phần tài nguyên.Để nhận tín chỉ CPE, bạn cần hoàn thành khóa học và đạt tối thiểu 70% ở bài đánh giá đủ điều kiện. Bạn có thể truy cập bài đánh giá bằng cách nhấp vào hộp thông tin về tín chỉ CPE ở bên phải.

Yêu cầu tiên quyết

Khóa học này không có yêu cầu tiên quyết

Chương trình học

Đề cương khóa học

1

Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu

Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách định nghĩa khoa học dữ liệu là gì. Tiếp theo là quy trình làm việc của khoa học dữ liệu và cách áp dụng vào các vấn đề thực tế. Kết thúc chương, bạn sẽ tìm hiểu về những vai trò khác nhau trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Bắt đầu chương
2

Thu thập và Lưu trữ Dữ liệu

Giờ khi đã hiểu quy trình làm việc của khoa học dữ liệu, chúng ta sẽ đi sâu vào bước đầu tiên: thu thập và lưu trữ dữ liệu. Bạn sẽ học về các nguồn dữ liệu có thể khai thác, dữ liệu đó trông như thế nào, cách lưu trữ sau khi thu thập, và cách một data pipeline có thể tự động hóa quy trình.
Bắt đầu chương
3

Chuẩn bị, Khám phá và Trực quan hóa

Chuẩn bị dữ liệu là nền tảng: các nhà khoa học dữ liệu dành 80% thời gian để làm sạch và xử lý dữ liệu, và chỉ 20% để thực sự phân tích. Chương này sẽ giúp bạn chẩn đoán các vấn đề trong dữ liệu, xử lý giá trị khuyết và ngoại lệ. Sau đó, bạn sẽ học về trực quan hóa, một công cụ thiết yếu khác để vừa khám phá dữ liệu vừa truyền tải phát hiện của mình.
Bắt đầu chương
4

Thử nghiệm và Dự đoán

Ở chương cuối, chúng ta sẽ nói về thử nghiệm và dự đoán! Bắt đầu với thí nghiệm, chúng ta sẽ tìm hiểu kiểm thử A/B, rồi chuyển sang dự báo chuỗi thời gian để học cách dự đoán các sự kiện tương lai. Cuối cùng, chúng ta kết thúc với Machine Learning, tìm hiểu học có giám sát và phân cụm.
Bắt đầu chương

Tìm hiểu về Khoa học Dữ liệu

Hoàn
thành khóa học

Nhận Chứng nhận Hoàn thành

Đăng ký ngay

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp for Mobile

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