Hình ảnh của Tác giả
Tôi rất vui được chia sẻ với bạn một chương trình cấp bằng khác tương tự như Chương trình cấp bằng khoa học máy tính chúng ta đã thảo luận trước đó. Chương trình này được cung cấp bởi Đại học Xã hội Nguồn mở và hoàn toàn miễn phí.
Sản phẩm osu/khoa học dữ liệu chương trình giảng dạy được thiết kế dành cho những người học có động lực bản thân và thích khám phá thế giới Khoa học Dữ liệu theo tốc độ của riêng họ. Chương trình này cung cấp chương trình giảng dạy đại học toàn diện về Khoa học dữ liệu bằng cách sử dụng các khóa học từ một số trường đại học hàng đầu thế giới. Điều tuyệt vời nhất là người học đăng ký tham gia chương trình này không phải chịu gánh nặng tài chính.
Chương trình giảng dạy của chương trình bao gồm tất cả các khóa học cần thiết và tùy chọn mà bạn cần để nắm vững khoa học dữ liệu và chuẩn bị cho cuộc sống nghề nghiệp của mình. Chương trình khoa học dữ liệu tập trung vào lý thuyết, toán học, thuật toán, thống kê và các công cụ khoa học dữ liệu. Dưới đây là danh sách đầy đủ các chủ đề mà chúng tôi sẽ đề cập trong chương trình này:
- Giới thiệu về Khoa học dữ liệu: Hiểu những điều cơ bản và phạm vi của Khoa học dữ liệu.
- Giới thiệu về Khoa học Máy tính: Cần thiết cho người mới bắt đầu; những người thành thạo bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào cũng có thể bỏ qua phần này.
- Các khóa học lập trình:
- Python cho Mọi người
- Giới thiệu về Khoa học và Lập trình Máy tính bằng Python
- Giới thiệu về tư duy tính toán và khoa học dữ liệu
- Cấu trúc dữ liệu và thuật toán: Dạy bằng Java (Lập trình Java, Thuật toán, Phần I & II).
- Cơ sở dữ liệu: Từ Kiến thức cơ bản về quản lý cơ sở dữ liệu đến MongoDB dành cho nhà phát triển.
- Toán học: Bao gồm phép tính một biến, đại số tuyến tính và phép tính nhiều biến.
- Thống kê & Xác suất: Các khóa học bao gồm thống kê mô tả đến thống kê suy luận.
- Công cụ & phương pháp khoa học dữ liệu: Công cụ dành cho Khoa học dữ liệu, Phương pháp khoa học dữ liệu, Sắp xếp dữ liệu.
- Học máy/Khai thác dữ liệu: Các khóa học bao gồm từ chủ đề giới thiệu đến chuyên ngành như Khai thác quy trình.
⚠️ Tuyên bố từ chối trách nhiệm
Chương trình này không cấp bằng chính thức sau khi hoàn thành. Đây là một chương trình giảng dạy tự học dựa trên các tài nguyên có sẵn miễn phí, bao gồm video, ví dụ về mã và câu đố. Người tham gia không cần phải đăng ký chính thức; tất cả các tài liệu và hướng dẫn đều có thể truy cập được thông qua kho lưu trữ GitHub được chỉ định https://github.com/osu/data-science. Chương trình này được cấu trúc để cung cấp trải nghiệm học tập sâu rộng tương tự như bằng Khoa học dữ liệu; tuy nhiên, nó không chính thức và không cấp chứng nhận hoặc công nhận học thuật từ các tổ chức giáo dục.
1. Thời lượng và kế hoạch
Bạn có thể hoàn thành chương trình trong 2 năm nếu bạn phân bổ khoảng 20 giờ mỗi tuần cho việc học. Để giúp bạn lập kế hoạch, hãy sử dụng bảng tính để ước tính ngày kết thúc của bạn. Chỉ cần nhập ngày bắt đầu và số giờ học hàng tuần của bạn vào bảng Dòng thời gian. Bạn có thể theo dõi tiến trình của mình bằng cách cập nhật bảng Dữ liệu chương trình giảng dạy với ngày hoàn thành của mỗi khóa học.
2. Thứ tự các lớp
Bạn cần hiểu rằng một số khóa học có thể được giải quyết đồng thời, trong khi những khóa học khác cần phải được thực hiện lần lượt. Bạn có thể xem biểu đồ được cung cấp để hiểu trình tự các chủ đề và khóa học.
Hình ảnh từ osu/khoa học dữ liệu
3. Theo dõi tiến trình của bạn
Tạo tài khoản Trello và sao chép tài liệu được cung cấp bảng vào tài khoản của bạn. Bạn có thể tìm thấy hướng dẫn về cách thực hiện việc này tại đây. Sau đó, di chuyển các thẻ tới cột 'Đang làm' hoặc 'Hoàn thành' khi bạn tiến bộ qua các khóa học của mình.
4. Lựa chọn ngôn ngữ lập trình
Python, R và SQL là các ngôn ngữ lập trình chính được sử dụng trong cộng đồng khoa học dữ liệu. Chương trình giảng dạy bao gồm cả ba ngôn ngữ này, nhưng điều quan trọng cần lưu ý là người ta nên tập trung vào việc hiểu các khái niệm cốt lõi thay vì chỉ bản thân ngôn ngữ. Những khái niệm cơ bản này cần phải được hiểu kỹ lưỡng để có thể áp dụng chúng bằng bất kỳ công cụ lập trình nào.
5. Điều kiện tiên quyết
Điều kiện tiên quyết của khóa học này là sự hiểu biết cơ bản về toán và thống kê ở cấp trung học.
Đăng ký vào chương trình đại học Khoa học dữ liệu miễn phí là điểm khởi đầu tuyệt vời, nhưng điều quan trọng cần nhớ là đây mới chỉ là bước khởi đầu. Việc trở thành 'siêu nhà khoa học dữ liệu' được săn đón đòi hỏi nhiều thứ hơn là chỉ học các môn học. Nó đòi hỏi sự cống hiến để mở rộng kiến thức của bạn thông qua các chủ đề chuyên ngành, tích cực tham gia vào các dự án và tích lũy kinh nghiệm thực tế thông qua thực tập. Bạn phải sẵn lòng xây dựng sự nghiệp của mình từng bước một, đặt nền tảng vững chắc với từng kỹ năng và kinh nghiệm mới.
Bằng cách tuân thủ chương trình có cấu trúc và tập trung này, bạn đang đặt cho mình con đường làm chủ Khoa học Dữ liệu. Hãy nhớ rằng, hành trình trở thành một nhà khoa học dữ liệu thành thạo cũng quan trọng như đích đến. Hãy trân trọng và tận hưởng quá trình học tập của bạn vì mỗi bước sẽ đưa bạn đến gần hơn để đạt được các mục tiêu nghề nghiệp của mình trong lĩnh vực thú vị và không ngừng phát triển này.
Abid Ali Awan (@ 1abidaliawan) là một nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp được chứng nhận, người yêu thích việc xây dựng các mô hình học máy. Hiện tại, anh đang tập trung sáng tạo nội dung và viết blog kỹ thuật về công nghệ máy học và khoa học dữ liệu. Abid có bằng Thạc sĩ về Quản lý Công nghệ và bằng cử nhân về Kỹ thuật Viễn thông. Tầm nhìn của ông là xây dựng một sản phẩm AI bằng cách sử dụng mạng nơ-ron đồ thị cho những sinh viên đang chống chọi với bệnh tâm thần.
- Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
- PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
- PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
- Trung tâmESG. Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
- PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
- nguồn: https://www.kdnuggets.com/enroll-in-a-data-science-undergraduate-program-for-free?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=enroll-in-a-data-science-undergraduate-program-for-free
