Hình ảnh của Editor
 

Các mục tiêu của năm 2024 vẫn tiếp tục và tôi hy vọng rằng tất cả những người viết ra việc học khoa học dữ liệu là một trong những mục tiêu của họ đều xem được bài viết này. Bạn có thể học khoa học dữ liệu theo nhiều cách khác nhau, từ video trên YouTube cho đến việc quay lại trường Đại học. 

Tuy nhiên, nếu bạn không có đủ tài chính để quay lại trường đại học hoặc bạn cần nhiều cơ cấu hơn YouTube có thể cung cấp – tôi hiểu. 

nếu bạn là người thích trải nghiệm hành trình học tập của mình trên một nền tảng, nó tuân theo một chương trình giảng dạy và có tổ chức – hãy tiếp tục đọc blog này. 

Dưới đây là 4 lộ trình học tập khác nhau, dành cho 4 cấp độ khác nhau:

Trình độ: Người mới bắt đầu

Link: Giới thiệu chuyên ngành Khoa học dữ liệu 

Nếu bạn đang muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc muốn chuyển từ nghề nghiệp hiện tại sang khoa học dữ liệu – điều đầu tiên bạn cần làm là xem xét nền tảng của khoa học dữ liệu để hiểu nội dung của nó. 

Với điều này, bạn sẽ phát triển tư duy để làm việc như một nhà khoa học dữ liệu và hiểu các phương pháp khác nhau mà bạn có thể sử dụng để giải quyết các loại vấn đề khoa học dữ liệu khác nhau, với chuỗi 4 khóa học:

Bạn sẽ có thể hoàn thành khóa học này trong 1 tháng nếu bạn cam kết 10 giờ một tuần. 

Link: Nguyên tắc cơ bản về khoa học dữ liệu với chuyên ngành Python và SQL

Trình độ: Sơ cấp / Trung cấp 

Khi bạn cảm thấy mình đã hiểu rất rõ về khoa học dữ liệu là gì, nó đòi hỏi những gì và nó có thể đưa bạn đến đâu. Bước tiếp theo của bạn là tìm hiểu sâu hơn một chút về các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu với Python và SQL. 

Trong loạt bài chuyên biệt gồm 5 khóa học này, bạn sẽ học và phát triển trải nghiệm thực hành với Jupyter, Python và SQL cũng như thực hiện Phân tích thống kê trên các tập dữ liệu thực:

Link: Chứng chỉ chuyên môn khoa học dữ liệu của IBM

Trình độ: Trung cấp/Chuyên gia

Bây giờ bạn đã sẵn sàng để bắt đầu hành trình lấy chứng chỉ chuyên môn về khoa học dữ liệu của mình. 

Chuỗi khóa học gồm 10 khóa, nơi bạn sẽ chuẩn bị cho sự nghiệp nhà khoa học dữ liệu, bằng cách phát triển các kỹ năng theo yêu cầu và kinh nghiệm thực hành, chẳng hạn như áp dụng các kỹ năng mới của bạn vào các dự án trong thế giới thực để giúp bạn sẵn sàng làm việc.

Các khóa học bao gồm: 

Bạn sẽ có thể hoàn thành khóa học này trong 5 tháng nếu bạn cam kết 10 giờ một tuần. 

Link: Khoa học dữ liệu nâng cao với chuyên ngành của IBM

Cấp độ: Chuyên gia

Bạn đã trải qua các khóa học dành cho người mới bắt đầu, bạn đã trau dồi các kỹ năng Python và SQL của mình, bạn đã đi sâu hơn vào khoa học dữ liệu với các dự án Python, phân tích dữ liệu, học máy, v.v. Nhưng bạn muốn nhiều hơn một chút. 

Khóa học chuyên môn về khoa học dữ liệu nâng cao này sẽ giúp bạn trở thành chuyên gia về khoa học dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo. Gồm bốn khóa học:

Trở thành Chuyên gia được IBM phê duyệt!

Và thế là xong – 4 lộ trình học khoa học dữ liệu khác nhau cho 4 cấp độ khác nhau. Nếu bạn đang bắt đầu lại từ đầu, thì tôi khuyên bạn nên dùng tất cả chúng để bạn có thể có mọi thứ trong tay. 

Bạn có lộ trình học tập về khoa học dữ liệu đơn giản ở cùng một nơi – trên một nền tảng!
 
 

Nisha Arya là một nhà khoa học dữ liệu, nhà văn kỹ thuật tự do, đồng thời là biên tập viên và quản lý cộng đồng cho KDnuggets. Cô đặc biệt quan tâm đến việc cung cấp lời khuyên hoặc hướng dẫn nghề nghiệp về khoa học dữ liệu cũng như kiến ​​thức dựa trên lý thuyết về khoa học dữ liệu. Nisha đề cập đến nhiều chủ đề khác nhau và mong muốn khám phá những cách khác nhau mà trí tuệ nhân tạo có thể mang lại lợi ích cho tuổi thọ của con người. Là một người ham học hỏi, Nisha mong muốn 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/a-free-data-science-learning-roadmap-for-all-levels-with-ibm?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=a-free-data-science-learning-roadmap-for-all-levels-with-ibm