រូបភាពដោយអ្នកនិពន្ធ
យើងមានរយៈពេល 3 ខែក្នុងឆ្នាំថ្មី។ អីយ៉ា ពេលវេលាដើរលឿនណាស់ ជាមួយនឹងការនិយាយនោះ តើអ្នកប៉ុន្មាននាក់អាចនិយាយបានថាអ្នកកំពុងស្ថិតនៅលើគោលដៅដើម្បីសម្រេចគោលដៅរបស់អ្នក ប្រសិនបើវាជាគោលដៅ Q1 គោលដៅសិក្សា។ល។
វាពិបាកណាស់។ វាជាការលំបាកក្នុងការបន្តឈរលើកំពូលនៃអ្វីគ្រប់យ៉ាង និងសម្រេចបានគ្រប់គោលដៅ។
ប្រសិនបើការរៀនវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យគឺជាគោលដៅមួយក្នុងចំណោមគោលដៅឆ្នាំ 2024 របស់អ្នក KDNuggets នៅទីនេះដើម្បីជួយអ្នក ដូច្នេះដំណើររបស់អ្នកទៅរៀនជំនាញថ្មី និងការផ្លាស់ប្តូរអាជីពគឺរលូន។
ខ្ញុំបានដាក់បញ្ចូលគ្នានូវបញ្ជីនៃវគ្គសិក្សាវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យអនឡាញដោយឥតគិតថ្លៃ ដែលនឹងជួយអ្នកក្នុងការកសាងមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំនៃចំណេះដឹង ជំនាញ និងការអនុវត្តល្អបំផុតដើម្បីមានអាជីពដ៏អស្ចារ្យនៅក្នុងពិភពទិន្នន័យ។
ពី: DataCamp ។
តំណ: ការយល់ដឹងអំពីវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ
ប្រសិនបើអ្នកជាមនុស្សថ្មីនៅក្នុងពិភពវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ នោះរឿងដំបូងដែលអ្នកចង់ទទួលបានគឺមូលដ្ឋានគ្រឹះ។ ដោយគ្មានការសរសេរកូដចូលរួម វគ្គសិក្សាឥតគិតថ្លៃនេះនឹងកំណត់ថាតើវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យជាអ្វី។
អ្នកនឹងស្វែងយល់កាន់តែស៊ីជម្រៅអំពីដំណើរការការងារវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងរបៀបដែលវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យត្រូវបានអនុវត្តចំពោះបញ្ហាក្នុងពិភពពិត។ នៅពេលដែលអ្នកយល់ច្បាស់អំពីវិស័យនេះ អ្នកនឹងរៀនអំពីតួនាទីផ្សេងៗគ្នានៅក្នុងវិស័យវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
ពី: សកលវិទ្យាល័យហាវើត
តំណ: ការណែនាំអំពីការសរសេរកម្មវិធីជាមួយ Python
តើអ្នកបានសម្រេចចិត្តជ្រើសរើស Python ជាជម្រើសភាសាសរសេរកម្មវិធីរបស់អ្នកទេ? គំនិតដ៏អស្ចារ្យ។
វាជាភាសាសរសេរកម្មវិធីដ៏ពេញនិយមមួយរយៈហើយឥឡូវនេះ ហើយឥឡូវនេះអ្នកអាចរៀនវាជាមួយនឹងវគ្គសិក្សាដោយខ្លួនឯងនេះ ដែលនឹងនាំអ្នកប្រហែល 10 សប្តាហ៍ដើម្បីបញ្ចប់។ វគ្គសិក្សានេះត្រូវបានរចនាឡើងជាពិសេសសម្រាប់សិស្សានុសិស្សដែលមិនមានបទពិសោធន៍ ឬចំណេះដឹងពីមុននៅពេលនិយាយអំពីការសរសេរកម្មវិធី ហើយមានបំណងចង់ផ្លាស់ប្តូរចូលទៅក្នុងពិភពវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យដោយការរៀន Python ។
ប្រធានបទខាងក្រោមត្រូវបានគ្របដណ្តប់៖ មុខងារ អថេរ លក្ខខណ្ឌ រង្វិលជុំ ករណីលើកលែង បណ្ណាល័យ ការធ្វើតេស្តឯកតា ឯកសារ I/O កន្សោមធម្មតា ការសរសេរកម្មវិធីតម្រង់ទិស និងច្រើនទៀត។
ពី: DataCamp ។
តំណ: ប្រអប់ឧបករណ៍វិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ Python
ដោយសារវាជាភាសាសរសេរកម្មវិធីដ៏ពេញនិយមបំផុតសម្រាប់ពីរបីឆ្នាំមកនេះ វាគ្មានគ្រោះថ្នាក់ក្នុងការធ្វើអោយភាសាសរសេរកម្មវិធី Python ល្អឥតខ្ចោះនោះទេ។
ដោយមិនចាំបាច់មានបទពិសោធន៍ ឬជំនាញសរសេរកូដ ផ្នែកទី 1 នៃវគ្គសិក្សាប្រអប់ឧបករណ៍ Python Data Science បង្រៀនអ្នកពីរបៀបវិភាគ និងមើលឃើញទិន្នន័យរបស់អ្នកប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព។ ជាមួយនឹងវីដេអូចំនួន 13 ដែលរួមបញ្ចូលនៅក្នុងវគ្គសិក្សានេះ អ្នកនឹងចាប់ផ្តើមពីការរៀបចំទិន្នន័យរហូតដល់ការគ្រោងទិន្នន័យជាមួយ Matplotlib ។
ពី: សកលវិទ្យាល័យហាវើត
តំណ: វិទ្យាសាស្រ្តទិន្នន័យ: R មូលដ្ឋាន
ប្រហែលជាអ្នកមិនបានទៅ Python ហើយប្រហែលជាអ្នកបានសម្រេចចិត្តជ្រើសរើស R ជាភាសាសរសេរកម្មវិធីរបស់អ្នក។ ដោយមិនគិតពីអ្វីដែលអ្នកសម្រេចចិត្តបន្ត - វាតែងតែល្អក្នុងការចាប់ផ្តើមជាមួយមូលដ្ឋាន។ សាកលវិទ្យាល័យ Harvard ផ្តល់ជូននូវវគ្គសិក្សាវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ: R Basics ដែលជួយអ្នកក្នុងការកសាងមូលដ្ឋានគ្រឹះដ៏រឹងមាំមួយនៅក្នុងភាសាសរសេរកម្មវិធី R ពីការរៀនពីរបៀបឈ្លោះគ្នា វិភាគ និងមើលឃើញទិន្នន័យ។
វគ្គសិក្សាគឺឥតគិតថ្លៃ; ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ អ្នកអាចបង់ប្រាក់សម្រាប់វិញ្ញាបនបត្រដែលបានផ្ទៀងផ្ទាត់ក្នុងតម្លៃ 149 ដុល្លារ។
ពី: Stanford Online
តំណ: ការសិក្សាស្ថិតិ
ខ្ញុំនិយាយវាគ្រប់ពេល ហើយខ្ញុំនឹងនិយាយវាម្តងទៀត - វាមានសារៈសំខាន់ខ្លាំងណាស់ក្នុងការរៀនអំពីស្ថិតិក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។ វគ្គសិក្សា Statistical Learning ដោយ edX នឹងផ្តល់ឱ្យអ្នកនូវឧបករណ៍សំខាន់ៗដែលប្រើក្នុងគំរូស្ថិតិ និងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
វាគ្របដណ្តប់លើប្រធានបទដូចខាងក្រោម៖ ទិដ្ឋភាពទូទៅនៃការសិក្សាស្ថិតិ តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរ ចំណាត់ថ្នាក់ វិធីសាស្រ្តគំរូឡើងវិញ ការជ្រើសរើសគំរូលីនេអ៊ែរ និងការធ្វើឱ្យទៀងទាត់ ការផ្លាស់ប្តូរលើសពីលីនេអ៊ែរ វិធីសាស្ត្រផ្អែកលើដើមឈើ គាំទ្រម៉ាស៊ីនវ៉ិចទ័រ ការរៀនស៊ីជម្រៅ ការធ្វើគំរូរស់រានមានជីវិត ការរៀនគ្មានការត្រួតពិនិត្យ និងច្រើន ការធ្វើតេស្ត។
ពី: ក្រុមហ៊ុន google
អ្នកប្រហែលជាធ្លាប់បានឮអំពីវគ្គសិក្សានេះច្រើនណាស់ – វាពេញនិយមណាស់។ វាមាន 8 ផ្នែក ដែលអ្នកនឹងរៀនអំពីការប្រើប្រាស់ទិន្នន័យប្រចាំថ្ងៃ ការអនុវត្តល្អបំផុត និងដំណើរការដែលអ្នកគួរតែរំពឹងក្នុងការងារវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ/ការវិភាគថ្មីរបស់អ្នក។
អ្នកនឹងរៀនពីរបៀបសម្អាត និងរៀបចំទិន្នន័យសម្រាប់ដំណើរការវិភាគ និងធ្វើការគណនាដោយប្រើសៀវភៅបញ្ជី ការសរសេរកម្មវិធី SQL និង R ។ វាមិនឈប់ត្រឹមនេះទេ អ្នកនឹងបន្ថែមជំនាញវិភាគរបស់អ្នកដោយបង្កើតការមើលឃើញទិន្នន័យ និងរៀនអំពីឧបករណ៍ដូចជា Tableau ផងដែរ។
ពី: Coursera
តំណ: ជំនាញរៀនម៉ាស៊ីន
វគ្គសិក្សានេះត្រូវបានដាក់រួមគ្នាដោយ Andrew Ng ស្ថាបនិក និងជានាយកប្រតិបត្តិនៃ Landing AI ស្ថាបនិក deeplearning.ai និងសហប្រធាន និងជាសហស្ថាបនិកនៃ Coursera ។ គាត់បានបង្កើតជំនាញសិក្សាលើម៉ាស៊ីន ដែលមាន ៣ វគ្គ៖
- ការរៀនម៉ាស៊ីនដែលមានការត្រួតពិនិត្យ៖ ការតំរែតំរង់ និងការចាត់ថ្នាក់
- ក្បួនដោះស្រាយការរៀនកម្រិតខ្ពស់
- ការរៀនសូត្រដែលមិនមានការត្រួតពិនិត្យ ការណែនាំ ការពង្រឹងការរៀន
វគ្គសិក្សាទាំងនេះគឺឥតគិតថ្លៃ; ទោះយ៉ាងណាក៏ដោយ វាមានថ្លៃសេវាប្រសិនបើអ្នកចង់ទទួលបានវិញ្ញាបនបត្រ។
វគ្គសិក្សាទាំង 7 នេះជួយអ្នកបង្កើតជំនាញក្នុងទិដ្ឋភាពផ្សេងៗនៃវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ដើម្បីធានាថាអ្នកមានជំនាញ និងចំណេះដឹងដែលអ្នកត្រូវការដើម្បីក្លាយជាអ្នកពូកែក្នុងការងារវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យរបស់អ្នក។
ឧទាហរណ៍ ការធ្វើការលើភាពស្ទាត់ជំនាញក្នុងភាសាសរសេរកម្មវិធី Python ឬភាសាសរសេរកម្មវិធី R ។ ស្វែងយល់ពីសារៈសំខាន់នៃការរៀនស្ថិតិក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ និងរបៀបដែលវាប៉ះពាល់ដល់ដំណើរការវិភាគ។ ជាចុងក្រោយ សូមដាក់អ្វីគ្រប់យ៉ាងរួមគ្នា ហើយអនុវត្តវាទៅការរៀនម៉ាស៊ីន ឧទាហរណ៍ តំរែតំរង់ និងការណែនាំ។
រីករាយសិក្សា!
នីសា អារីយ៉ា គឺជាអ្នកវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ អ្នកនិពន្ធបច្ចេកទេសឯករាជ្យ និងជាអ្នកកែសម្រួល និងអ្នកគ្រប់គ្រងសហគមន៍សម្រាប់ KDnuggets ។ នាងចាប់អារម្មណ៍ជាពិសេសក្នុងការផ្តល់ដំបូន្មានអាជីពវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ឬការបង្រៀន និងចំណេះដឹងផ្អែកលើទ្រឹស្តីជុំវិញវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។ Nisha គ្របដណ្តប់លើប្រធានបទជាច្រើន ហើយមានបំណងចង់ស្វែងយល់ពីវិធីផ្សេងៗដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិតអាចផ្តល់អត្ថប្រយោជន៍ដល់អាយុជីវិតមនុស្ស។ Nisha ជាអ្នករៀនពូកែម្នាក់ ព្យាយាមពង្រីកចំណេះដឹងផ្នែកបច្ចេកវិទ្យា និងជំនាញសរសេររបស់នាង ខណៈពេលដែលជួយណែនាំអ្នកដទៃ។
- SEO ដែលដំណើរការដោយមាតិកា និងការចែកចាយ PR ។ ទទួលបានការពង្រីកថ្ងៃនេះ។
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. ផ្តល់អំណាចដល់ខ្លួនអ្នក។ ចូលប្រើទីនេះ។
- PlatoAiStream Web3 Intelligence ។ ចំណេះដឹងត្រូវបានពង្រីក។ ចូលប្រើទីនេះ។
- ផ្លាតូអេសជី។ កាបូន CleanTech, ថាមពល, បរិស្ថាន, ពន្លឺព្រះអាទិត្យ ការគ្រប់គ្រងកាកសំណល់។ ចូលប្រើទីនេះ។
- ផ្លាតូសុខភាព។ ជីវបច្ចេកវិទ្យា និង ភាពវៃឆ្លាត សាកល្បងគ្លីនិក។ ចូលប្រើទីនេះ។
- ប្រភព: https://www.kdnuggets.com/top-free-data-science-online-courses-for-2024?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-free-data-science-online-courses-for-2024
