データリテラシーの理解

Hãy học các kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình Python để có được khả năng lập trình Python cần thiết cho trí tuệ nhân tạo!

Hãy thiết kế, triển khai và phát triển trong khi tìm hiểu các khái niệm cơ bản của ngôn ngữ C++ và các khái niệm hướng đối tượng!

Tìm hiểu cách sử dụng Git và GitHub và sử dụng chúng để cộng tác!

Tìm hiểu các phương pháp xây dựng trang web cơ bản và học từ những điều cơ bản về phát triển web đến các kỹ năng ứng dụng thực tế thông qua các dự án thực tế được liên kết với API mở dữ liệu công khai!

ChatGPT, hãy trở thành người sáng tạo bằng cách sử dụng AI tổng hợp!

Hãy quản lý dự án một cách hiệu quả và thông minh thông qua khoa học dữ liệu.

Cùng tìm hiểu các thuật toán chính của machine learning và deep learning cũng như tìm hiểu về trí tuệ nhân tạo nhé!

Cùng tìm hiểu và học hỏi về trí tuệ nhân tạo và đạo đức AI, ứng dụng vào chuyên ngành để tăng cường năng lực số AI!

Lập trình Java dựa trên khái niệm hướng đối tượng cho chuyên ngành kỹ thuật máy tính

Lập trình C++ hiện đại dựa trên các khái niệm hướng đối tượng cho chuyên ngành kỹ thuật máy tính

Hãy cùng phát triển kiến ​​thức lĩnh vực cơ bản về khoa học quần áo và kỹ năng của một chuyên gia thời trang thông qua hiểu biết về CAD dệt may dựa trên AI!

Bạn có phải là tài năng kỹ thuật số quan tâm đến Internet of Things (IoT) không? Hãy cùng tham gia Internet of Things với Arduino!

Sử dụng Python để học các kỹ thuật học máy, và nâng cao khả năng trích xuất thông tin từ dữ liệu thực tế cũng như phát triển mô hình dự đoán!

Tìm hiểu về các khái niệm hướng đối tượng và cải thiện kỹ năng thiết kế chương trình cũng như giải quyết vấn đề của bạn thông qua lập trình Java!

Đào tạo kỹ năng ứng xử, lễ phép và giao tiếp cơ bản để phát triển các nhà lãnh đạo toàn cầu dẫn đầu kỷ nguyên Cách mạng Công nghiệp lần thứ 4.

Hãy sử dụng Keras để hiểu các thuật toán mô hình cho machine learning và deep learning!

Hãy cùng học cách chuyển các vấn đề lớn và thực tế sang các chương trình máy tính thực tế và thực hành sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo dựa trên Python!

Hãy trải nghiệm việc phát triển các ứng dụng theo cách cộng tác trong môi trường phần mềm nguồn mở & shell Linux và xây dựng môi trường phát triển cần thiết cho việc mã hóa chương trình!

Hãy hiểu phân tích dữ liệu phù hợp với hoạt động kinh doanh bán lẻ tiên tiến và tìm hiểu cách sử dụng các công cụ được sử dụng trong ngành!

Hãy cùng phát triển kỹ năng phát triển ứng dụng web bằng React và phát triển các khả năng có thể áp dụng trong thực tế!

Chúng tôi sẽ hướng dẫn các nhà hoạch định kế hoạch và nhà tiếp thị không có kinh nghiệm phân tích dữ liệu hay kỹ năng đặc biệt, cách thử sức với phân tích dữ liệu ở cấp độ cơ bản nhất, đi kèm với nhiều ví dụ đa dạng. Trong nhiều năm, thông qua các buổi thực hành cùng khoảng 2.000 học viên tại hơn 100 doanh nghiệp và tổ chức công, chúng tôi đã xây dựng nội dung này thành phương pháp phân tích thực tế và khả thi nhất đối với những người không chuyên về dữ liệu.

Bạn có muốn trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu trong tương lai không? Hãy nắm bắt cơ hội đó ngay bây giờ! Đây là cơ hội đặc biệt để khám phá những khả năng vô hạn và tìm hiểu cách rút ra những hiểu biết sâu sắc thông qua công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến và dữ liệu lớn.

Đây là khóa học cụ thể và thực tế dành cho người mới bắt đầu với Google Analytics. Thay vì chỉ học các tính năng rời rạc, bạn có thể học quy trình phân tích thực tế sử dụng GA4 thông qua việc thực hiện phân tích dựa trên kịch bản. Khóa học đang được cập nhật liên tục theo các sửa đổi mới nhất của GA4!

Đây là khóa học dành cho các PM muốn ứng dụng dữ liệu. Là khóa học bao gồm mọi quy trình ứng dụng dữ liệu trong vai trò PM, từ ngày đầu chuyển việc cho đến khi bắt đầu và kết thúc dự án, gói trọn dòng chảy công việc. Khóa học đề cập đến mọi thứ từ tư duy dựa trên dữ liệu, tư duy logic, định nghĩa chỉ số, thiết kế log, thiết kế thử nghiệm, xây dựng văn hóa dữ liệu, v.v., và là khóa học nhập môn dữ liệu để phát triển khả năng tư duy. Dù được xây dựng cho PM nhưng nội dung cũng rất hữu ích cho các nhà phân tích dữ liệu (thực tế đã có rất nhiều nhà phân tích đăng ký học). Ngoài ra, các vị trí như marketer, designer, chuyên viên hoạch định kinh doanh cũng đăng ký học rất nhiều.

Học cách sử dụng các tính năng đa dạng của Looker Studio (Looker Studio, trước đây là Google Data Studio) thông qua việc khai thác dữ liệu demo GA4. Bao gồm giải thích và thực hành về các yếu tố trực quan hóa của Looker Studio. Đặc biệt, các marketer hoặc planner không am hiểu SQL cũng có thể học được phương pháp dễ dàng để kết nối và sử dụng dữ liệu BigQuery với Looker Studio. Có thể học các phương pháp tạo dashboard bằng cách sử dụng Looker Studio.

Cách xử lý dữ liệu lớn và học hỏi từ các kỹ sư phần mềm ở Thung lũng Silicon Chúng tôi hướng dẫn bạn cách phát triển mã dữ liệu lớn với Apache Spark bằng Python. Hiện là nhà phát triển phần mềm 14 năm có chuyên môn về ứng dụng web, dữ liệu lớn và SRE & Ngay cả DevOps cũng đang được xử lý bằng Python. Đừng bao giờ bỏ lỡ cơ hội tìm hiểu sâu và dễ dàng về Apache Spark, điều cần thiết đối với các chuyên gia dữ liệu lớn khi sử dụng Python!

Việc quản lý các pipeline lặp đi lặp lại của Kho dữ liệu (DW), giờ đây hãy giải thoát khỏi gánh nặng đó với dbt! Trên nền tảng hiệu quả do dbt cung cấp, hãy trở thành kỹ sư phân tích dữ liệu tạo ra giá trị cao hơn, như mô hình hóa dữ liệu lấy kinh doanh làm trọng tâm, quản lý vòng đời dữ liệu hiệu quả, v.v.

Tôi đã gói ghém tất cả những điều muốn nói với các PM/PO junior đang chật vật vì thiếu người hướng dẫn tốt. Chia sẻ không giấu giếm các kỹ thuật khác nhau và Mental Models được các PM/PO làm việc hiệu quả sử dụng.

🧩 Thay vì giải thích dựa trên công thức phức tạp hay lý thuyết, chúng tôi đặt mục tiêu nắm vững các khái niệm cốt lõi của hệ thống đề xuất thông qua việc tự tay triển khai chương trình. 🛠️ Thông qua tổng cộng 12 ví dụ đa dạng và thực tiễn, chúng tôi đã từng bước thiết kế các hệ thống đề xuất có thể ứng dụng trong môi trường thực tế, bao gồm đề xuất dựa trên nội dung, lọc cộng tác và đề xuất học sâu.

🚀 Học phát hiện bất thường AI thực tế với Databricks! 💡 Dừng các mô hình đắt đỏ và chậm chạp! Từ tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn đến triển khai thời gian thực, hoàn thành AI phát hiện bất thường có thể được sử dụng ngay trong thực tế kinh doanh.

Buổi học chuyên sâu này là nội dung cập nhật mới nhất, phản ánh phạm vi ra đề thi Microsoft AZ-900 tính đến tháng 5 năm 2025, được thiết kế để xây dựng nền tảng lý thuyết vững chắc nhằm đồng thời chuẩn bị cho chứng chỉ này, cung cấp các kiến thức liên quan đến khái niệm dữ liệu cốt lõi, dữ liệu quan hệ Azure, dữ liệu phi quan hệ Azure và khối lượng công việc phân tích Azure dưới hình thức kết hợp lý thuyết và thực hành, qua đó trở thành một cơ hội giáo dục ý nghĩa không chỉ giúp bạn đạt được chứng chỉ mà còn đặt những bước chân đầu tiên trên con đường trở thành chuyên gia dữ liệu.

Hãy học hỏi quy trình xác định vấn đề và xây dựng giả thuyết, những năng lực cốt lõi cho phân tích dữ liệu!

Phân tích dữ liệu quyết định hiệu suất của một Online MD! Tìm hiểu các kỹ thuật phân tích dữ liệu và xây dựng chiến lược cần thiết cho MD để tối đa hóa doanh thu và lợi nhuận trên thị trường thương mại điện tử.

Một khóa học để hiểu và thực hành học máy nhằm thực hiện các phân tích và dự đoán phức tạp một cách hiệu quả! Ngay cả việc học máy, tưởng chừng khó khăn và phức tạp, cũng có thể học dễ dàng và thú vị với <Python Machine Learning> của Microsoft.

Biến kết quả phân tích và mô hình hóa dữ liệu AI thành Web Program.

Bạn có thể học một cách có hệ thống phương pháp tiếp cận thống kê về giao dịch cặp S&P 500 bằng Python. Xây dựng nền tảng cho chiến lược đầu tư không cảm xúc thông qua phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.

Khóa học này là khóa học thực hành các kiến ​​thức cơ bản về toán học và thống kê trong máy học bằng cách sử dụng Python. Học máy và học sâu đòi hỏi khả năng lập trình nhưng cũng cần có nền tảng toán học để hiểu các nguyên tắc. Thông qua khóa học này, bạn có thể học từng bước toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

Dựa trên kinh nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu tiếp cận Machine Learning, đây là một bài giảng được thiết kế mới, khác với các khóa học hiện có, nhằm giúp học viên dễ dàng hiểu Machine Learning và áp dụng vào các vấn đề thực tế.

Muốn làm Nhà phân tích Dữ liệu? Dựa trên kinh nghiệm của tôi, tôi sẽ điểm qua công việc của từng vị trí dữ liệu trong công ty thực tế.