Hình ảnh của Editor
 

Có thể khó bắt đầu một hành trình học tập mới khi bạn có ít hoặc không có kinh nghiệm hoặc thậm chí không hiểu rõ về con đường mình sẽ đi. Bạn có tham gia chương trình đào tạo không? Nhưng có lẽ bạn không thể cam kết với những hạn chế về thời gian. Tôi có quay lại trường đại học không? Nhưng đó là một chi phí quá lớn mà nhiều người không muốn thực hiện. Còn các khóa học trực tuyến nơi bạn có thể học theo tốc độ của riêng mình và không gây tổn hại đến túi tiền của mình thì sao?

Blog này nhắm đến những người mới bắt đầu muốn chuyển sang thế giới khoa học dữ liệu. Một thế giới ngày càng trở nên phổ biến hơn. Mặc dù các khóa học này đã cung cấp thông tin chi tiết về thời gian bạn hoàn thành dựa trên số giờ bạn cam kết – tôi thực sự tin rằng bạn càng cam kết nhiều thì bạn có thể hoàn thành khóa học càng nhanh. 

Bạn có thể hoàn thành tất cả các khóa học này trong một năm nếu bạn cam kết thực hiện nó!

Link: Chứng chỉ Chuyên gia Phân tích Dữ liệu của Google

Một khóa học rất phổ biến đối với những người trong thế giới khoa học dữ liệu. Cá nhân tôi đã tự mình tham gia khóa học này và tôi tin rằng đây là một trong những khóa học tốt nhất cho bất kỳ người mới bắt đầu nào! Khóa học này sẽ khiến bạn mất 6 tháng để hoàn thành nếu bạn cam kết 10 giờ một tuần. Tôi đã có thể hoàn thành nó trong một tháng vì tôi có thời gian rảnh và có thể hoàn thành nó nhanh hơn!

Bao gồm 8 phần, khóa học này sẽ đi sâu vào cách sử dụng dữ liệu hàng ngày, các phương pháp và quy trình tốt nhất cho công việc phân tích dữ liệu mới của bạn. Bạn sẽ học cách làm sạch và sắp xếp dữ liệu cho quá trình phân tích cũng như thực hiện các phép tính bằng bảng tính, lập trình SQL và R. Không dừng lại ở đó, bạn sẽ nâng cao kỹ năng phân tích của mình bằng cách tạo trực quan hóa dữ liệu và tìm hiểu về các công cụ như Tableau. 

Cuối cùng, bạn sẽ nhận được chứng chỉ và cũng có quyền truy cập độc quyền vào các tài nguyên nghề nghiệp như đánh giá sơ yếu lý lịch, chuẩn bị phỏng vấn và hỗ trợ nghề nghiệp. 

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

Hãy tiến xa hơn nữa và nâng kỹ năng phân tích của bạn lên một tầm cao mới với chứng chỉ chuyên môn về khoa học dữ liệu của IBM. Không cần kinh nghiệm, bạn có thể hoàn thành khóa học này trong 5 tháng nếu bạn cam kết 10 giờ một tuần. Hãy nhớ rằng, bạn cam kết càng nhiều giờ - bạn càng có thể hoàn thành khóa học nhanh hơn. 

Trong khóa học, bạn sẽ học những kỹ năng và kiến ​​thức thực tế cập nhật nhất mà các nhà khoa học dữ liệu sử dụng trong công việc hàng ngày của họ. Bạn sẽ đi sâu vào tìm hiểu về các công cụ, ngôn ngữ và thư viện rất phổ biến như Python và SQL. Bạn sẽ không chỉ tìm hiểu về cách làm sạch dữ liệu, phân tích và sau đó hình dung nó. Bạn cũng sẽ học cách xây dựng các mô hình và quy trình học máy. 

Hãy áp dụng các kỹ năng bạn học được trong khóa học này vào các dự án trong thế giới thực và xây dựng cho mình danh mục dự án dữ liệu để thể hiện trong các cuộc phỏng vấn. 

Link: Chuyên ngành máy học

Với cách mọi thứ đang diễn ra vào thời điểm hiện tại và chatbot đang là chủ đề nóng – việc học máy là điều quan trọng hơn bao giờ hết. Khóa học thân thiện với người mới bắt đầu này do Đại học Stanford cung cấp và DeepLearning.AI được tạo ra để giúp mọi người bước vào thế giới AI. Bạn có thể hoàn thành khóa học này trong 2 tháng nếu bạn cam kết 10 giờ một tuần.

Khóa học này sẽ giúp bạn nắm vững các nguyên tắc cơ bản của khái niệm AI và có kỹ năng học máy thực tế. Tìm hiểu cách xây dựng các mô hình học máy bằng NumPy và scikit-learn, chẳng hạn như các mô hình dự đoán được giám sát. Bạn cũng sẽ học cách xây dựng và huấn luyện mạng lưới thần kinh với TensorFlow. Cây quyết định, phương pháp tổng hợp, phân cụm, phát hiện bất thường, học tăng cường sâu – khóa học này có tất cả!

Link: Chuyên sâu

Một khóa học khác được cung cấp bởi DeepLearning.AI, nơi bạn sẽ chuyển từ người mới bắt đầu học máy sang chuyên gia. Khóa học này được cập nhật liên tục với các kỹ thuật tiên tiến để giúp bạn bước vào thế giới AI và bạn sẽ mất 3 tháng để hoàn thành nếu bạn cam kết 10 giờ một tuần. 

Tìm hiểu cách xây dựng và đào tạo mạng lưới thần kinh sâu cũng như xác định các tham số kiến ​​trúc chính. Bạn cũng sẽ học cách sử dụng các kỹ thuật tiêu chuẩn và tối ưu hóa thuật toán để đào tạo/kiểm tra và phân tích các ứng dụng học sâu. Bạn sẽ xây dựng một mạng nơ-ron tích chập (CNN) và áp dụng nó cho các nhiệm vụ phát hiện và nhận dạng, nơi bạn có thể sử dụng tính năng chuyển kiểu nơ-ron để tạo ra nội dung nghệ thuật – thật tuyệt phải không?

Khi nói đến việc học một điều gì đó mới, chúng ta thường thấy mình quá phức tạp hóa quá trình học tập. Với 4 khóa học này, bạn có thể chuyển đổi từ người mới bắt đầu thành chuyên gia vào cuối năm. 

Nhưng điều quan trọng là bạn phải nhắc nhở bản thân rằng lĩnh vực khoa học dữ liệu luôn là lĩnh vực học tập, vì vậy hãy đảm bảo rằng bạn đã sẵn sàng học những điều mới khi chúng đến. Nếu bạn đang xem Generative AI là một trong những mục tiêu của mình, hãy xem 5 khóa học DataCamp hàng đầu để làm chủ AI sáng tạo.
 
 

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/master-data-science-in-a-year-the-ultimate-guide-to-affordable-self-paced-learning?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=master-data-science-in-a-year-the-ultimate-guide-to-affordable-self-paced-learning