Khoa học Dữ liệu & Phân tích

Nắm vững các công cụ và kỹ thuật để thu thập, làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu để rút ra thông tin chi tiết. Bao gồm phân tích thống kê, xử lý dữ liệu và kinh doanh thông minh.

9 subcategories · 272 courses total

SQL để Phân tích Dữ liệu
Nắm vững SQL để truy vấn, kết hợp và tổng hợp dữ liệu từ các cơ sở dữ liệu quan hệ. Đây là một kỹ năng cơ bản cho bất kỳ chuyên gia dữ liệu nào để truy cập và chuẩn bị dữ liệu.
55 courses
Nền tảng Thống kê cho Khoa học Dữ liệu
Tìm hiểu các khái niệm thống kê cốt lõi cần thiết cho phân tích dữ liệu, bao gồm xác suất, phân phối, kiểm định giả thuyết và các mô hình hồi quy.
53 courses
Phân Tích Kinh Doanh
Áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu để giải quyết các vấn đề kinh doanh. Học cách chuyển các câu hỏi kinh doanh thành các bài toán dữ liệu, phân tích dữ liệu và trình bày kết quả cho các bên liên quan.
51 courses
ETL và Đường ống dữ liệu
Hiểu các nguyên tắc cơ bản để xây dựng quy trình làm việc dữ liệu tự động. Học cách trích xuất, chuyển đổi và tải (ETL) dữ liệu giữa các hệ thống để phân tích và báo cáo.
44 courses
Kinh Doanh Thông Minh với Power BI
Sử dụng Microsoft Power BI để biến dữ liệu thành hình ảnh trực quan phong phú. Học cách lập mô hình dữ liệu bằng DAX, tạo báo cáo và xây dựng trang tổng quan để phân tích kinh doanh.
26 courses
Xử lý Dữ liệu với Python
Học cách làm sạch, biến đổi, xử lý các giá trị bị thiếu và định hình lại dữ liệu lộn xộn thành định dạng có thể sử dụng được bằng các thư viện Pandas và NumPy trong Python.
15 courses
Kinh Doanh Thông Minh với Tableau
Xây dựng trang tổng quan và báo cáo tương tác với Tableau. Kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau, tạo các hình ảnh trực quan hóa mạnh mẽ và chia sẻ thông tin chi tiết về kinh doanh.
15 courses
Trực quan hóa dữ liệu với Python
Tạo các hình ảnh trực quan hóa dữ liệu hấp dẫn và giàu thông tin bằng các thư viện Python như Matplotlib, Seaborn và Plotly để truyền đạt thông tin chi tiết một cách hiệu quả.
11 courses
Phân Tích Dữ Liệu Khám Phá
Khám phá cách điều tra các tập dữ liệu để tóm tắt các đặc điểm chính của chúng, thường bằng các phương pháp trực quan. Khám phá các mẫu, phát hiện sự bất thường và kiểm tra giả thuyết trước khi lập mô hình chính thức.
2 courses