Hình ảnh của Tác giả
Dữ liệu đã trở thành tài sản quý giá cho các doanh nghiệp, chính phủ và cá nhân trong bối cảnh kỹ thuật số đang phát triển nhanh chóng ngày nay. Với sự phát triển của khoa học dữ liệu, học máy và trí tuệ nhân tạo, chưa bao giờ có thời điểm thú vị hơn để đi sâu vào các lĩnh vực này. Trong blog này, chúng tôi sẽ giới thiệu cho bạn bộ sưu tập các khóa học miễn phí có thể giúp bạn tìm hiểu và nắm vững các khía cạnh khác nhau của khoa học dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu, học máy, MLOps và LLMOps.
Các khóa học này có sẵn miễn phí trên GitHub và đã nhận được sự yêu thích rộng rãi của các thành viên cộng đồng. Điểm hay nhất của lộ trình học tập này là nó hoàn toàn theo nhịp độ riêng và dựa trên cộng đồng, cho phép bạn học theo tốc độ của riêng mình và kết nối với những cá nhân có cùng chí hướng, những người có chung niềm đam mê dữ liệu với bạn.
Sản phẩm Chương trình đại học khoa học dữ liệu bao gồm các khóa học thiết yếu về lý thuyết, toán học, thuật toán, thống kê, công cụ khoa học dữ liệu, cơ sở dữ liệu và học máy. Chương trình nhằm mục đích bao gồm tất cả các khóa học cần thiết và tùy chọn có thể giúp người học nắm vững khoa học dữ liệu và chuẩn bị cho cuộc sống nghề nghiệp của họ.
Chương trình giảng dạy Khoa học Dữ liệu được thiết kế dành cho những cá nhân có động lực bản thân và muốn đạt được điều gì đó quan trọng trong cuộc sống của họ. Nó cung cấp một chương trình đại học toàn diện về Khoa học dữ liệu, cung cấp quyền truy cập vào các khóa học từ các trường đại học danh tiếng nhất trên thế giới.
Nếu bạn muốn trở thành kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp, DataTalksClub sẽ cung cấp Chương trình đào tạo 6 tuần mà bạn có thể đăng ký ngay bây giờ. Bootcamp có một số mô-đun và khóa học sẽ dạy cho bạn nhiều kỹ năng khác nhau. Đến cuối khóa học, bạn sẽ có thể làm việc với GCP, Docker, Postgres, Terraform, Mage, BigQuery, Spark và Kafka.
Chương trình đào tạo Kỹ thuật dữ liệu được thiết kế để thử thách và phát triển các kỹ năng của bạn đồng thời cung cấp cho bạn trải nghiệm thực tế thông qua các dự án khác nhau.
Kiểm tra 10 kho GitHub để làm chủ Machine Learning để truy cập nhiều tài nguyên, từ hướng dẫn thân thiện với người mới bắt đầu đến các công cụ học máy nâng cao dành cho sản xuất.
10 kho lưu trữ chứa:
- Chương trình ML-For-Beginners 12 tuần của Microsoft
- Liên kết đến các khóa học, hướng dẫn và bài giảng ML từ Clatech, Stanford và MIT.
- Toán học cho máy học
- Sách điện tử học sâu.
- Chương trình đào tạo về máy học.
- Danh sách các hướng dẫn học máy.
- Liệt kê các công cụ học máy tuyệt vời.
- Danh sách các cuộc phỏng vấn học máy.
- Bảng cheat học máy.
- Danh sách các công cụ MLOps.
Chương trình đào tạo MLOps từ DataTalks.Club tập trung vào các khía cạnh thực tế của việc sản xuất các dịch vụ máy học. Khóa học được thiết kế dành cho các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư ML, kỹ sư phần mềm và kỹ sư dữ liệu muốn tìm hiểu cách triển khai các mô hình ML vào sản xuất.
Bootcamp bao gồm một số mô-đun kết hợp các bài giảng video, bài tập thực hành, bài tập về nhà và tài liệu đọc thêm để hiểu sâu hơn và áp dụng các khái niệm. Mục đích của khóa học là cung cấp cho sinh viên nền tảng vững chắc về MLOps, cho phép họ quản lý và triển khai hiệu quả các mô hình học máy trong các tình huống thực tế.
Sản phẩm Khóa học Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là một chương trình toàn diện sẽ dạy cho bạn các nguyên tắc cơ bản của LLM, đào tạo và tinh chỉnh LLM của riêng bạn cũng như triển khai chúng vào sản xuất. Mỗi phần cốt lõi bao gồm nhiều chủ đề khác nhau, được hỗ trợ bởi các hướng dẫn, hướng dẫn và tài nguyên trực tuyến có sẵn miễn phí trên YouTube.
Khóa học LLM cung cấp một cách tiếp cận có cấu trúc để học tập. Nó cung cấp nhiều tài nguyên, bao gồm hướng dẫn, video, sổ ghi chép và bài viết, tất cả đều có sẵn trong một kho lưu trữ GitHub tiện lợi.
Bộ sưu tập các khóa học miễn phí này cung cấp nhiều tài nguyên cho bất kỳ ai muốn bắt đầu sự nghiệp khoa học dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu, học máy, MLOps và LLMOps. Với các khóa học bao gồm lý thuyết, công cụ, ví dụ và cách triển khai trong thế giới thực, những lộ trình nghề nghiệp theo nhịp độ riêng này có điều gì đó có giá trị để cung cấp cho cả người mới bắt đầu và các chuyên gia dày dạn kinh nghiệm.
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/collection-of-free-courses-to-learn-data-science-data-engineering-machine-learning-mlops-and-llmops?utm_source=rss&utm_medium=rss&utm_campaign=collection-of-free-courses-to-learn-data-science-data-engineering-machine-learning-mlops-and-llmops
