Hình ảnh của Tác giả
 

Rất nhiều điều đã xảy ra vào năm 2023 và một số bạn có thể đang cân nhắc chuyển sang nghề khoa học dữ liệu. Bạn có thể tự hỏi nên bắt đầu từ đâu. Tôi nên học khóa học nào? Tôi có cần biết trước điều gì không?

Đây là nơi KDnuggets sẵn sàng giúp trả lời tất cả những câu hỏi đó!

Nhóm KDnuggets đã tạo ra một lộ trình khoa học dữ liệu để tất cả độc giả của chúng tôi đều được hưởng lợi, bất kể tầng lớp xã hội của họ.

Bạn muốn biết thêm?

Link: Nền tảng khoa học dữ liệu và lập trình Python

Trong tuần đầu tiên, chúng ta sẽ tìm hiểu tất cả về Python, Thao tác dữ liệu và Trực quan hóa.

Ngày 1 đến 3: Những điều cần thiết về Python dành cho các nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng

• Giới thiệu về vai trò của Python trong khoa học dữ liệu.
• Hướng dẫn thân thiện với người mới bắt đầu về cú pháp, kiểu dữ liệu và cấu trúc điều khiển của Python.
• Bài tập mã hóa tương tác để củng cố sự hiểu biết của bạn.

Ngày 4: Làm sáng tỏ cấu trúc dữ liệu Python

• Tìm hiểu về cấu trúc dữ liệu cốt lõi của Python với hướng dẫn từng bước của chúng tôi. Bạn sẽ tìm hiểu về danh sách, bộ dữ liệu, từ điển và từng bộ với các ví dụ thực tế cũng như tầm quan trọng của chúng trong việc xử lý dữ liệu.

Ngày 5 đến 6: Thực hành tính toán số với NumPy và Pandas

• Khám phá sức mạnh của NumPy và Pandas để phân tích số và thao tác dữ liệu, bao gồm các ứng dụng trong thế giới thực và bài tập thực hành.

Ngày 7: Kỹ thuật làm sạch dữ liệu với Pandas

• Trang bị cho mình những kỹ năng làm sạch dữ liệu cần thiết bằng Pandas.

Link: Cơ sở dữ liệu, SQL, quản lý dữ liệu và các khái niệm thống kê

Sang tuần thứ hai, chúng ta sẽ tìm hiểu về Cơ sở dữ liệu, SQL, Quản lý dữ liệu và Khái niệm thống kê.

• Ngày 1: Giới thiệu về Cơ sở dữ liệu trong Khoa học Dữ liệu
• Ngày 2: Bắt đầu với SQL trong 5 bước
• Ngày 3: Nguyên tắc quản lý dữ liệu cho khoa học dữ liệu
• Ngày 4: Làm việc với Dữ liệu lớn: Công cụ và Kỹ thuật
• Ngày 5: Thống kê trong Khoa học Dữ liệu: Lý thuyết và Tổng quan
• Ngày 6: Áp dụng thống kê mô tả và suy luận trong Python
• Ngày 7: Thử nghiệm giả thuyết và thử nghiệm A/B

Link: Giới thiệu về học máy

Sang tuần thứ ba, chúng ta sẽ đi sâu vào học máy.

• Ngày 1: Làm sáng tỏ học máy
• Ngày 2: Bắt đầu với Scikit-learn trong 5 bước
• Ngày 3: Tìm hiểu về học tập có giám sát: Lý thuyết và tổng quan
• Ngày 4: Thực hành với phương pháp học có giám sát: Hồi quy tuyến tính
• Ngày 5: Khám phá học tập không giám sát
• Ngày 6: Thực hành học tập không giám sát: Phân cụm K-Means
• Ngày 7: Các thước đo đánh giá Machine Learning: Lý thuyết và Tổng quan

Link: Chủ đề nâng cao và triển khai

Bước sang tuần thứ ba, chúng ta sẽ đi sâu vào các chủ đề và cách triển khai nâng cao.

• Ngày 1: Khám phá mạng lưới thần kinh
• Ngày 2: Giới thiệu về Thư viện Deep Learning: PyTorch và Lightening AI
• Ngày 3: Bắt đầu với PyTorch trong 5 bước
• Ngày 4: Xây dựng Mạng lưới thần kinh chuyển đổi với PyTorch
• Ngày 5: Giới thiệu về Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
• Ngày 6: Triển khai mô hình học máy đầu tiên của bạn
• Ngày 7: Giới thiệu về Điện toán đám mây cho Khoa học Dữ liệu

Link: Triển khai lên đám mây

Chuyển sang tuần thưởng:

• Phần thưởng 1: Bắt đầu với Google Platform sau 5 bước
• Phần thưởng 2: Triển khai Mô hình học máy của bạn vào sản xuất trên Đám mây AWS

Và cứ như thế, bạn đã trải qua lộ trình 5 tuần để bắt đầu sự nghiệp khoa học dữ liệu của mình! Nhóm tại KDnuggets hy vọng chúng tôi đã trang bị cho bạn kiến ​​thức và công cụ cần thiết để phát triển sự nghiệp khoa học dữ liệu của mình!

Hãy cho chúng tôi biết những gì bạn thích trong phần bình luận!
 
 

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/back-to-basics-pathway?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=back-to-basics-pathway