Lộ trình học kỹ năng dữ liệu

Nâng cao kỹ năng về dữ liệu, khám phá cách thao tác và trực quan hóa dữ liệu, đồng thời áp dụng phân tích nâng cao để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Nắm vững các kiến thức cơ bản về SQL cần thiết cho công việc kinh doanh, học cách viết các truy vấn SQL và bắt đầu phân tích dữ liệu của bạn bằng ngôn ngữ mạnh mẽ này.

Khám phá những kiến thức cơ bản về Trí tuệ Nhân tạo (AI), học cách ứng dụng AI một cách hiệu quả trong công việc, và tìm hiểu sâu về các mô hình như ChatGPT để nắm bắt xu hướng phát triển của lĩnh vực AI.

Khả năng đọc hiểu dữ liệu không chỉ dành cho các chuyên gia dữ liệu; đó là một kỹ năng sống cơ bản mà mọi người đều cần.

Nắm vững các kỹ năng cần thiết để sử dụng Power BI. Tạo các biểu đồ và bảng điều khiển của riêng quý vị từ đầu. Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó.

Nâng cao kỹ năng lập trình R của quý vị! Học cách làm việc với các cấu trúc dữ liệu phổ biến, tối ưu hóa mã nguồn và viết các hàm của riêng bạn.

Từ kỹ thuật xử lý yêu cầu đến hệ thống tự động — phát triển bộ kỹ năng toàn diện để xây dựng các ứng dụng AI có khả năng mở rộng, với sự hỗ trợ của một chuyên gia AI.

Nắm vững các kỹ năng cần thiết để sử dụng Excel, từ việc chuẩn bị dữ liệu, viết công thức đến tạo biểu đồ và đồ thị. Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó.

Từ hiểu biết đến kể chuyện bằng dữ liệu - Nâng cao kỹ năng đọc hiểu dữ liệu để giải quyết những thách thức dữ liệu phức tạp nhất.

Học cách phát triển các ứng dụng được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) bằng cách sử dụng các công cụ phát triển AI mới nhất, bao gồm API OpenAI, Hugging Face và LangChain.

Chuẩn bị cho Chứng chỉ Nền tảng GitHub bằng cách học các kiến thức cơ bản về Git và GitHub: kiểm soát phiên bản, hợp tác và phân nhánh.

Nâng cao kỹ năng lập trình Python của quý vị. Học cách làm việc với các mô-đun và gói, làm việc với các kiểu dữ liệu tích hợp sẵn và viết các hàm tùy chỉnh.

Tăng tốc hành trình trí tuệ nhân tạo của quý vị, làm chủ ChatGPT và xây dựng một chiến lược trí tuệ nhân tạo toàn diện.

Học nghệ thuật của Học máy và trở thành chuyên gia trong dự đoán, nhận dạng mẫu, cũng như những bước đầu tiên của Học sâu và Học tăng cường.

Khám phá cách các tác nhân trí tuệ nhân tạo (AI) có thể thay đổi cách làm việc của quý vị và mang lại giá trị cho tổ chức của quý vị!

Chuẩn bị cho chứng chỉ Azure Fundamentals của Microsoft (AZ-900) bằng cách tìm hiểu các kiến thức cơ bản về Azure: điện toán, lưu trữ và mạng.

Chuẩn bị cho kỳ thi AWS Certified Cloud Practitioner (CLF-C02) của Amazon bằng cách học cách sử dụng và bảo mật các dịch vụ tính toán, cơ sở dữ liệu và lưu trữ cốt lõi của AWS.

Nâng cao kỹ năng SQL kinh doanh của bạn. Hãy tìm hiểu cách bạn có thể sử dụng SQL để nhanh chóng phân tích dữ liệu và xây dựng các báo cáo mạnh mẽ nhằm giải quyết các vấn đề kinh doanh.

Học các kiến thức cơ bản về Tableau và phát triển các kỹ năng cần thiết để đạt được chứng chỉ Chuyên gia Tableau Desktop. Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó!

Tiếp tục hành trình học máy của quý vị sang lĩnh vực học sâu. Sử dụng thư viện PyTorch để xây dựng mạng nơ-ron nhằm mô hình hóa các loại dữ liệu khác nhau.

Khám phá những kiến thức cơ bản về ChatGPT và kỹ thuật tạo prompt. Nâng cao kỹ năng tạo prompt để tối ưu hóa khả năng của ChatGPT.

Học các kiến thức cơ bản về Java và bắt đầu phát triển các ứng dụng thực tế bằng một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trên thế giới.

Hãy loại bỏ những khó khăn trong việc xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng pandas. Quý vị sẽ học cách chuyển đổi, sắp xếp và lọc dữ liệu trong DataFrames, sẵn sàng cho phân tích nhanh chóng.

Nắm vững các kỹ năng cần thiết để thành thạo Alteryx Designer nhằm đạt được chứng chỉ Alteryx Core Certification. Không yêu cầu kinh nghiệm trước đó.

Nâng cao kỹ năng lập trình của quý vị. Học cách tối ưu hóa mã nguồn, viết hàm và kiểm thử, cũng như áp dụng các kỹ thuật công nghệ phần mềm tốt nhất.

Nâng cao kỹ năng Excel của quý vị với Excel Power Tools: Nắm vững Power Query, Power Pivot và ngôn ngữ M động.

Khóa học ngắn này sẽ giúp nâng cao kỹ năng tạo bảng điều khiển và báo cáo của quý vị lên một tầm cao mới.

Nắm vững các năng lực cốt lõi trong Sigma thông qua đào tạo thực hành - học cách tạo ra những hiểu biết sâu sắc, ứng dụng AI và phân tích có kiểm soát. Không yêu cầu kinh nghiệm.

Hãy trải nghiệm Snowflake! Học cách truy vấn, mô hình hóa và quản lý dữ liệu trong khóa học giới thiệu tương tác này dành cho các kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích và chuyên gia BI.

Học cách tính toán thống kê và xác suất một cách tự tin, đánh giá các mô hình thống kê và đưa ra kết luận từ các kiểm định giả thuyết.

Nắm vững cách xử lý dữ liệu lớn và tận dụng hiệu quả với Apache Spark thông qua giao diện lập trình ứng dụng PySpark.

Khám phá nghệ thuật kể chuyện bằng dữ liệu. Chuyển đổi thông tin thô thành những câu chuyện đáng nhớ.

Học các khái niệm cơ bản về dữ liệu, hiểu cách trả lời các câu hỏi thực tế bằng dữ liệu và trở thành một nhà ra quyết định dựa trên dữ liệu tự tin hơn.

Hãy khám phá sức mạnh của Docker và Kubernetes. Khóa học tương tác này sẽ giúp bạn xây dựng và triển khai ứng dụng trong các môi trường hiện đại.

Áp dụng kỹ năng Python của quý vị để xử lý dữ liệu hình ảnh! Từ tiền xử lý đến học sâu, quý vị sẽ khám phá nhiều cách để tận dụng dữ liệu hình ảnh.

Xây dựng các đường ống dữ liệu đáng tin cậy và có khả năng mở rộng với dbt Fundamentals, một khóa học thực hành được thiết kế dành cho các nhà phân tích dữ liệu, kỹ sư dữ liệu và kỹ sư phân tích.

Khám phá bí quyết quản trị dữ liệu: Quản lý, bảo mật và bảo vệ dữ liệu một cách hiệu quả.

Học cách chuyển đổi văn bản và trích xuất những thông tin hữu ích từ sách, trang web đánh giá và bài viết trực tuyến bằng cách sử dụng Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) trong Python.

Học kiểm soát phiên bản với Git từ cơ bản đến các quy trình làm việc nâng cao. Theo dõi các thay đổi, quản lý kho lưu trữ và hợp tác hiệu quả.

Nâng cao kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng các thư viện trực quan hóa dữ liệu phổ biến và mạnh mẽ nhất của Python.

Nắm vững các kỹ năng cơ bản cần thiết để đưa ra các quyết định tài chính dựa trên dữ liệu bằng Python, thông qua việc sử dụng các thư viện pandas, NumPy, statsmodels và pyfolio.

Xây dựng API bằng Python hướng dẫn bạn cách tạo và quản lý API bằng Python và FastAPI thông qua các khóa học và dự án thực hành, thực tế.

Trở thành chuyên gia sử dụng Google Sheets. Học các kỹ năng cơ bản cần thiết để phân tích dữ liệu bằng Google Sheets.

Học cách xây dựng các ứng dụng LLM có tác động mạnh mẽ, bao gồm các quy trình làm việc RAG và hệ thống đại lý, bằng cách sử dụng khung LangChain!

Nâng cao kỹ năng lãnh đạo trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI) thông qua chương trình này: Tối ưu hóa doanh thu từ AI, xây dựng niềm tin thông qua AI có trách nhiệm và có thể giải thích được, và bảo vệ các sáng tạo của bạn. Hãy dẫn dắt với sự tự tin!

Khám phá nền tảng của Quản lý Hoạt động Học máy (MLOps), tìm hiểu các khái niệm về triển khai và giám sát mô hình học máy trong môi trường sản xuất!

Nắm vững các kỹ năng cần thiết để phân tích dữ liệu tài chính trong Power BI.

Học cách phát triển các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) bằng PyTorch và Hugging Face, áp dụng các kỹ thuật học sâu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) tiên tiến nhất.

Viết mã và phát triển ứng dụng phần mềm nhanh hơn bao giờ hết với các công cụ phát triển AI mới nhất, bao gồm GitHub Copilot, Windsurf và Replit.

Khám phá sức mạnh của thống kê trong R. Học các khái niệm, chủ đề và kỹ thuật thống kê quan trọng được các nhà khoa học dữ liệu và nhà thống kê sử dụng hàng ngày.

Hãy bắt đầu tạo ra các hệ thống trí tuệ nhân tạo bằng cách sử dụng các mô hình từ OpenAI. Hãy tìm hiểu cách sử dụng API của OpenAI để kích hoạt các mô hình GPT và Whisper của OpenAI.

Nắm vững các kỹ năng cơ bản của SQL Server cần thiết để tổng hợp dữ liệu, kết hợp các bảng và phân tích dữ liệu của bạn bằng cách sử dụng các hàm của SQL Server.

Nâng cao kỹ năng cần thiết để thao tác, phân tích và trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian trong Python, sử dụng các thư viện pandas, NumPy và Matplotlib.

Hãy tham gia và học các kỹ năng SQL Server quan trọng mà quý vị cần để thiết lập, thiết kế và duy trì cơ sở dữ liệu của doanh nghiệp một cách an toàn.

Nâng cao kỹ năng chuẩn bị dữ liệu thực tế cần thiết để khám phá những thông tin quan trọng! Khám phá cách nhập, làm sạch và làm việc với API và dữ liệu web.

Nâng cao kỹ năng quản lý cơ sở dữ liệu để trở thành một chuyên gia quản trị cơ sở dữ liệu SQL (SQL DBA) tự tin và có thu nhập cao. Học cách tạo, phát triển và quản lý cơ sở dữ liệu PostgreSQL của bạn.

Nắm vững các nguyên tắc cơ bản của trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm. Nâng cao các kỹ năng đạo đức, quản lý dữ liệu và tuân thủ cần thiết để quản lý trí tuệ nhân tạo (AI) trong suốt vòng đời của nó.

Nâng cao kỹ năng Python cần thiết để phân tích các chiến dịch tiếp thị, phân tích sâu dữ liệu mạng xã hội và sử dụng học máy để dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ.

Bắt đầu khám phá thế giới sinh học tính toán với các gói phần mềm Bioconductor và quy trình làm việc thiết yếu cho phân tích dữ liệu trình tự thế hệ mới.

Học nền tảng phân tích KNIME và chuẩn bị cho chứng chỉ L1. Nâng cao kỹ năng chuẩn bị, chuyển đổi và trực quan hóa dữ liệu để xây dựng quy trình làm việc.

Nắm vững các kỹ thuật học máy có giám sát phổ biến nhất để bắt đầu thực hiện dự đoán dựa trên dữ liệu có nhãn.

Nhập và sắp xếp dữ liệu, xử lý và trực quan hóa dữ liệu, cũng như xây dựng mô hình và trình bày dữ liệu trong R bằng thư viện tidyverse.

Phát triển các ứng dụng được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI) với Snowflake. Quản lý dữ liệu chính và trí tuệ nhân tạo tạo sinh để phát triển các giải pháp thông minh trên nền tảng đám mây.

Bộ công cụ mạnh mẽ giúp đưa ra những quyết định thông minh hơn. Xây dựng, tối ưu hóa và đánh giá các mô hình quyết định, tránh thiên vị và áp dụng tư duy phân tích vào các vấn đề thực tế.

Tìm kiếm các mô hình AI mã nguồn mở, bộ dữ liệu và ứng dụng mới nhất, phát triển các tác nhân AI và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) với Hugging Face. Hãy tham gia cộng đồng AI lớn nhất ngay hôm nay!

Được đồng sáng tạo với Viện Tài chính Doanh nghiệp (CFI) — trang bị cho bạn các kỹ năng tài chính và Python cần thiết để bước vào thế giới tài chính.

Biến dữ liệu của bạn trở nên dễ hiểu hơn với các công cụ trực quan hóa dữ liệu trong R bằng cách sử dụng ggplot2. Hãy học các kỹ năng vẽ đồ thị và biểu đồ để kể những câu chuyện dữ liệu hay hơn.

Nắm vững Luật Trí tuệ nhân tạo của Liên minh Châu Âu (EU) và các nguyên lý cơ bản về trí tuệ nhân tạo. Học cách tuân thủ các quy định và xây dựng niềm tin với Trí tuệ nhân tạo có trách nhiệm.

Nắm vững GDPR, bảo mật dữ liệu và an ninh mạng để bảo vệ dữ liệu, đảm bảo tuân thủ và xây dựng niềm tin trong thế giới số.

Nâng cao kỹ năng lập trình Python trong lĩnh vực tài chính. Học cách đánh giá danh mục đầu tư, tính toán rủi ro tín dụng và xây dựng mô hình GARCH để dự báo biến động.

Nắm vững các nguyên lý cơ bản của lập trình hướng đối tượng, bao gồm kế thừa, đa hình, gợi ý kiểu dữ liệu, lớp cơ sở trừu tượng và giao diện.

Nâng cao kỹ năng học máy của quý vị lên mức sản xuất với lộ trình kỹ năng chuyên sâu này.

Khám phá phân tích thống kê dựa trên Python để phát triển các kỹ năng ra quyết định quan trọng như thử nghiệm A/B và mô hình Bayesian.

Nắm vững các nguyên lý cơ bản của học tăng cường (RL) để phát triển các mô hình có khả năng điều hướng trong các môi trường thực tế phức tạp và đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).

Dự đoán các phản hồi phân loại và số học thông qua phân loại và hồi quy, đồng thời khám phá cấu trúc ẩn của tập dữ liệu bằng học máy không giám sát.

Loại bỏ những khó khăn khi thao tác dữ liệu bằng cách sử dụng dplyr và tidyr. Hãy tìm hiểu cách chuyển đổi, sắp xếp và lọc dữ liệu của bạn, sẵn sàng cho việc phân tích nhanh chóng.

Nâng cao kiến thức của bạn về ngày tháng, thời gian, biểu thức chính quy và thuật toán trong Python!

Học cách sử dụng Shiny, một gói R phổ biến, để xây dựng các ứng dụng web tương tác cao và chia sẻ các phân tích của bạn dưới dạng bảng điều khiển và trực quan hóa.

Học cách trích xuất thông tin có giá trị từ dữ liệu chuỗi thời gian trong R. Khám phá cách mô hình hóa, dự báo và trực quan hóa dữ liệu chuỗi thời gian.

Thử nghiệm với Llama 3 để thực hiện suy luận trên các mô hình đã được huấn luyện sẵn, tinh chỉnh chúng trên các tập dữ liệu tùy chỉnh và tối ưu hóa hiệu suất.

A broad overview of Gen AI to understand how to leverage Gen AI and Google Cloud for organizational transformation.

Nâng cao kiến thức của quý vị về điện toán đám mây. Chuẩn bị cho kỳ thi chứng chỉ Google Cloud Digital Leader thông qua chương trình này.

Nâng cao kỹ năng sử dụng Google Sheet của quý vị. Hãy tìm hiểu cách xác thực dữ liệu, thống kê và biểu thức chính quy có thể giúp quý vị tiết kiệm thời gian khi sử dụng Excel và Sheets!

Nắm vững kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu với Plotly và Dash. Tạo các hình ảnh trực quan và bảng điều khiển tương tác, đồng thời chuyển đổi dữ liệu thành những thông tin kinh doanh có giá trị.

Nâng cao kỹ năng R cần thiết để làm việc với dữ liệu mạng xã hội, thực hiện phân tích giỏ hàng và sử dụng học máy để đưa ra các quyết định tiếp thị.

Nâng cao kỹ năng thực tế cần thiết để nhập và làm sạch dữ liệu khi làm việc trong R, giúp bạn có thể khám phá những thông tin quan trọng.

Nâng cao kỹ năng học máy của quý vị lên một tầm cao mới. Sử dụng thư viện Keras để tạo và tối ưu hóa các mạng nơ-ron nhằm mô hình hóa các loại dữ liệu phức tạp.

Một bộ kỹ năng cơ bản về suy luận thống kê cần thiết để hiểu, giải thích và tối ưu hóa các mô hình thống kê và học máy của bạn.

Tạo, khám phá, đánh giá và điều chỉnh các tham số của các mô hình học máy có giám sát khác nhau.

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

Khám phá khai thác văn bản trong R và tìm hiểu cách trích xuất những thông tin thú vị từ tweet, đánh giá sản phẩm và sách thông qua phân tích cảm xúc trong R.

Khám phá Julia: ngôn ngữ lập trình nhanh chóng và thân thiện với người dùng cho mọi tác vụ liên quan đến dữ liệu. Học từ cơ bản đến nâng cao về DataFrames, không yêu cầu kinh nghiệm trước đó!

Nâng cao kỹ năng tài chính của bạn trong R. Học cách đánh giá danh mục đầu tư, tính toán rủi ro tín dụng và tạo mô hình GARCH để dự báo độ biến động.

Làm việc với dữ liệu lớn trong R thông qua lập trình song song, kết nối với Spark, viết mã R có khả năng mở rộng và hiệu quả, và tìm hiểu các phương pháp trực quan hóa dữ liệu lớn.

Nắm vững các kỹ năng cơ bản cần thiết để đưa ra các quyết định tài chính dựa trên dữ liệu trong R—sử dụng các gói xts, zoo, tidyquant và PortfolioAnalytics.

Tạo các bản đồ tương tác đẹp mắt, khám phá dữ liệu của bạn bằng cách phóng to và di chuột qua các biểu đồ, và thiết kế các biểu đồ tương tác, động trong R.

Nâng cao kỹ năng sử dụng Google Sheet trong lĩnh vực tài chính. Học cách xây dựng các mô hình kinh doanh cơ bản, sử dụng các công thức tài chính và lập lịch trả nợ cho khoản vay.

Học cách xây dựng các mô hình học máy hiệu quả hơn bằng cách sử dụng mã nguồn tối ưu và dữ liệu sạch trong tidyverse.