Hình ảnh của Editor
Học một kỹ năng mới có thể khó khăn, đặc biệt khi bạn đã dành nhiều thời gian để tìm khóa học, bằng đại học hoặc chương trình đào tạo phù hợp. Trước khi bạn phải chi một xu, trước tiên hãy sử dụng các tài nguyên miễn phí có sẵn. Hãy cảm nhận, xem bạn có thích nó không và tìm hiểu hầu hết nội dung trực tuyến miễn phí trước khi bạn sẵn sàng chuyển sang lấy chứng chỉ.
Trong bài viết này, tôi sẽ điểm qua loạt video X YouTube hàng đầu mà mọi người mới bắt đầu muốn tìm hiểu về khoa học dữ liệu đều cần đánh dấu!
Link: freeCodeCamp
Khi nhiều người nghĩ đến việc theo đuổi khoa học dữ liệu và nên học ngôn ngữ lập trình nào - thì nhiều người tự nhiên chuyển sang Python. Và có lý do cho việc này. Nó được coi là một trong những ngôn ngữ lập trình tốt nhất để học và đã giữ vị trí số một trong một thời gian. Nó chứa nhiều thư viện và khung công tác khác nhau và sử dụng mã có thể đọc được.
Chuỗi video YouTube được liên kết bởi freeCodeCamp là một video dài 4.5 giờ trình bày mọi thứ để bạn có thể trở thành lập trình viên Python. Video này cũng có sẵn bằng tiếng Tây Ban Nha, tiếng Ả Rập, tiếng Bồ Đào Nha hoặc tiếng Hindi.
Link: Thống kêQuest
Rất nhiều chương trình đào tạo đôi khi không đề cập đến một số yếu tố rất quan trọng đối với thế giới khoa học dữ liệu – thống kê là một trong số đó. Từ kinh nghiệm cá nhân, tôi bước vào thế giới khoa học dữ liệu với rất ít hoặc không hiểu gì về khía cạnh thống kê vì khóa học của tôi chưa bao giờ cung cấp nó. Tôi bắt gặp mình phải quay lại để học lại rất nhiều thứ – một cách đúng đắn!
Và trong hành trình đó có Josh Starmer từ StatQuest, người đã làm cho số liệu thống kê trở nên thú vị và dễ học. Thống kê rất quan trọng đối với khoa học dữ liệu và quan trọng đối với sự phát triển sự nghiệp của bạn. Nó cho phép bạn hiểu rõ hơn về khoa học dữ liệu là gì và tại sao nó lại quan trọng trong toàn bộ quy trình làm việc về khoa học dữ liệu của bạn khi tạo giải pháp.
Link: 3Xanh1Nâu
Không có hại gì khi tìm hiểu sâu hơn một chút khi tìm hiểu khía cạnh thống kê/toán học của khoa học dữ liệu. Tôi nói điều này bởi vì nó sẽ chỉ có lợi cho bạn trong quá trình học tập và sự nghiệp khoa học dữ liệu của bạn. 3Blue1Brown là kênh YouTube chuyên về toán học dưới dạng hoạt hình.
Có một loạt bài trong kênh đi sâu vào đại số tuyến tính, mạng lưới thần kinh và định lý giới hạn trung tâm sẽ rất có lợi cho việc học khoa học dữ liệu của bạn.
Link: DataCamp
Là một nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ làm việc với rất nhiều dữ liệu (rõ ràng phải không?). Nhưng khi làm việc với dữ liệu, bạn cần nhớ rằng rất nhiều dữ liệu được đưa ra sẽ lộn xộn và bạn sẽ cần phải dành thời gian để làm sạch dữ liệu. Đây là một trong những bước đầu tiên trong quy trình làm việc của khoa học dữ liệu và là một bước quan trọng.
Trong video YouTube này với Data Camp, bạn sẽ tìm hiểu tầm quan trọng và các kỹ thuật khác nhau về cách lấy dữ liệu rõ ràng và nhất quán. Khóa đào tạo trực tiếp sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc về loại thách thức làm sạch dữ liệu mà bạn sẽ gặp phải.
Link: Krish Naik
Học máy hiện nay đã phát triển rất lớn và nó sẽ còn phát triển hơn nữa. Là một phần trong hành trình học về khoa học dữ liệu của bạn, điều quan trọng là phải hiểu được sự phức tạp của học máy - đây là lý do tại sao tôi sẽ giới thiệu Krish Naik.
Video được liên kết là quá trình học máy kéo dài 6 giờ. Tôi không mong đợi bạn học nó chỉ trong một lần, nhưng trong video dài 6 giờ này, bạn sẽ tìm hiểu về các khía cạnh khác nhau của học máy, từ thuật toán hồi quy tuyến tính đến thuật toán phân cụm. Khi tìm hiểu những điều này, bạn sẽ bắt đầu hiểu tại sao việc hiểu số liệu thống kê lại quan trọng trong khoa học dữ liệu - mọi thứ sẽ bắt đầu có ý nghĩa.
Link: Đơn giản
Khi làm việc với dữ liệu, công việc duy nhất của bạn sẽ không phải là học cách làm sạch dữ liệu và tạo ra kết quả đầu ra cho quá trình ra quyết định. Với vai trò là nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ chịu trách nhiệm biến kết quả đầu ra của mình thành trực quan hóa dữ liệu. Điều này nhằm mục đích trình bày dữ liệu của bạn dưới các hình thức khác, cũng như phục vụ cho các bên liên quan không có thiên hướng kỹ thuật cao.
Trong loạt video YouTube này của Simplilearn, bạn sẽ tìm hiểu cách tạo trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib, Seaborn và Boost. Đến cuối loạt bài này, bạn sẽ trở thành chuyên gia trực quan hóa dữ liệu bằng cách phân tích dữ liệu của mình và tìm ra các mẫu một cách trực quan.
Khi nắm vững 6 khía cạnh này của khoa học dữ liệu, bạn sẽ có một lượng lớn kiến thức và kỹ năng để tiếp tục học tập với các lĩnh vực độc đáo hơn như học sâu hoặc xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu của bạn miễn phí với chuỗi video YouTube này!
Nisha Arya là Nhà khoa học dữ liệu và Nhà văn kỹ thuật tự do. Cô ấy đặc biệt quan tâm đến việc cung cấp lời khuyên hoặc hướng dẫn nghề nghiệp về Khoa học Dữ liệu và kiến thức dựa trên lý thuyết về Khoa học Dữ liệu. Cô cũng mong muốn khám phá những cách khác nhau mà Trí tuệ nhân tạo có thể mang lại / có thể mang lại lợi ích cho sự trường tồn của cuộc sống con người. Một người ham học hỏi, tìm cách mở rộng kiến thức công nghệ và kỹ năng viết của mình, đồng thời giúp hướng dẫn người khác.
- 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/top-6-youtube-series-for-data-science-beginners?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=top-6-youtube-series-for-data-science-beginners
