Tận dụng cơ hội để nhận học bổng!

Học khoá học ưa thích & nhận học bổng

Tại sao và làm thế nào để trở thành Data Scientist?

Trường kinh doanh Harvard đã đặt tên nghề khoa học dữ liệu là "công việc quyến rũ nhất của thế kỷ 21". Khả năng thao tác dữ liệu lớn và hiểu biết sâu sắc từ data scientist giúp họ kiếm được rất nhiều tiền. Nhu cầu data scientist đủ điều kiện đã vượt quá nguồn cung trong những năm gần đây. Tại sao? Bởi vì vị trí phức tạp này đòi hỏi kỹ năng và kinh nghiệm đa ngành. Làm thế nào để trở thành data scientist? Giữ lộ trình nhà khoa học dữ liệu của chúng tôi trước mắt, và tìm hiểu những gì bạn cần để có được vị trí được trả lương cao như vậy!

Một nhà khoa học dữ liệu phải có khả năng sử dụng các công nghệ phân tích tiên tiến, học máy và mô hình dự đoán để dựa vào phân tích thống kê và xác định các mẫu, xu hướng và mối quan hệ trong các bộ dữ liệu. BitDegree khuyến khích bạn cải thiện bộ kỹ năng của mình ngay lập tức! Sử dụng lộ trình của chúng tôi với nhiều khóa học liên quan đến khoa học dữ liệu và nâng cao giá trị để đạt được sự nghiệp mơ ước.

Lợi ích cho bạn

Một cây khóa học có cấu trúc

A carefully tailored list of courses for best experience developing your skills, including only the essentials and skipping the usual college surpluses.

Học từ các giảng viên giàu kinh nghiệm

Cải thiện bộ kỹ năng của bạn với các công cụ đã được chứng minh và tận dụng các cơ hội để thực hành với các nhiệm vụ thực tế.

Có được công việc mơ ước

Hãy bổ sung vào CV của bạn để có được công việc mơ ước với mức lương cao. Gửi ứng dụng bất cứ nơi nào trên thế giới!

Có được kỹ năng cho cuộc sống

Ngay cả khi bạn chọn dừng học giữa chừng, bạn vẫn sẽ có được những kỹ năng sử dụng được trong nhiều lĩnh vực khác.

Nếu tốt nghiệp Khoa học dữ liệu bạn sẽ làm việc tại:

Số liệu thu nhập của Data Scientist trên thị trường toàn cầu

Mức lương trung bình hàng năm

$74,400

  • Mỹ $117,000
  • Úc $102,000
  • Nhật Bản $83,000
  • Ca na đa $78,000
  • Na Uy $70,000
  • Thụy Sỹ $70,000
  • Đức $59,000
  • Hà Lan $57,000
  • Anh $55,000
  • Pháp $52,000

Biểu đồ cho thấy thu nhập trung bình hàng năm của data scientist ở các thị trường khác nhau. Bạn cần một loạt các kỹ năng để thành công, tiền sẽ đến với bạn. Và đúng như vậy! Mặc dù chúng tôi đã kết hợp dữ liệu được cung cấp bởi Glassdoor, Indeed, Ziprecbeaner và các nguồn đáng tin cậy khác, số liệu này có thể thay đổi đáng kể tùy thuộc vào xu hướng thay đổi và kinh nghiệm của bạn.

Có được công việc bạn mơ ước

Nhu cầu là rất cao!

Có hàng ngàn cơ hội cho data scientist mở cho các chuyên gia có trình độ. Tạo dựng chuyên môn trong các lĩnh vực cốt lõi để thêm vào CV và giúp bạn trở thành data scientist. Có được nền tảng vững chắc bằng cách học thống kê, đại số tuyến tính, phát triển tổng quát và ngôn ngữ coding, thao tác dữ liệu, học máy và các kỹ năng quan trọng khác.

Lộ trình học tập của bạn

Daniel Mandachi 10 các bài giảng
Khoa học dữ liệu trong kinh doanh

Learn the fundamentals of using data science for business, create data analytics strategy and back up your problem-solving practices with data analysis.

Bắt đầu học ngay
Jerry Linch 44 các bài giảng
Nắm vững thống kê cơ bản

The course is designed to cover all topics needed to ace the AP Statistics exam, very suitable for a junior data scientists.

Bắt đầu học ngay
Duke University 4 các bài giảng
Giới thiệu Thống kê với R

Learn skills for data scientist by studying key statistical concepts and techniques like exploratory data analysis, correlation, regression, and inference.

Bắt đầu học ngay
Math Fortress 14 các bài giảng
Đại số cơ sở

Xây dựng sự hiểu biết tốt hơn về các biến, nhóm các biểu tượng, phương trình, làm thế nào để biến các từ thành biểu tượng và câu thành phương trình.

Bắt đầu học ngay
UTAustinX 15 các bài giảng
Đại số tuyến tính - Foundations to Frontiers

Một khóa học chuyên sâu nơi bạn học liên kết đại số tuyến tính với phát triển phần mềm ma trận

Bắt đầu học ngay
Tableau 19 các bài giảng
Trực quan hóa dữ liệu

Learn Tableau Prep and Tableau Desktop to prepare, analyze, and show your data so that others can comprehend.

Bắt đầu học ngay
University of California 4 các bài giảng
Trực quan hóa dữ liệu kinh doanh với Tableau

Theo dõi thực tiễn tốt nhất để kết hợp, đánh giá dữ liệu và tìm hiểu cách thể hiện chúng cho đối tượng dự định với Tableau.e

Bắt đầu học ngay
Jerome Juska, Ph.D. 18 các bài giảng
Truyền thông tiếp thị tích hợp

An opportunity to learn soft skills for presenting your ideas and projects in a manner that will be compelling and clear to your audience.

Bắt đầu học ngay
Aravindhan Dhayalan 23 các bài giảng
Cách sử dụng lệnh GIT

Tìm hiểu các yếu tố cần thiết của lệnh GIT cho DevOps và nhận các kỹ năng sử dụng hệ thống kiểm soát phiên bản hiện đại.

Bắt đầu học ngay
Steve Byrnes 4 các bài giảng
Kiểm soát phiên bản với Git

Xây dựng sự hiểu biết mạnh mẽ về khái niệm hệ thống kiểm soát phiên bản Git để quản lý các tệp nhóm cho các dự án lớn và nhỏ.

Bắt đầu học ngay
Up Degree 120 các bài giảng
Khóa học khoa học dữ liệu trên R

Một khóa học khoa học dữ liệu toàn diện sẽ giúp bạn giải quyết một kỹ năng cần có cho bất kỳ nhà khoa học dữ liệu nào hiện nay.

Bắt đầu học ngay
BitDegree Foundation VSI © 97 các bài giảng
Từ điển Python, Python cho vòng lặp & nhiều hơn nữa

This Python tutorial will take you from the basics until you can use the unique Python syntax on your own.

Bắt đầu học ngay
Khan Academy 20 các bài giảng
Truy vấn và quản lý dữ liệu bằng SQL

SQL is the number one programming language with a particular purpose for managing data. Learn SQL for storing, querying and manipulating data.

Bắt đầu học ngay
Jazeb Akram 26 các bài giảng
Các khái niệm cốt lõi về cơ sở dữ liệu và SQL

Trọn tất cả các khái niệm SQL chính và học cách viết một truy vấn ngay từ đầu trong một thời gian ngắn như là một phần của đào tạo data scientist.

Bắt đầu học ngay
Een jeen 15 các bài giảng
Thiết kế cơ sở dữ liệu bằng kỹ thuật mô hình hóa và chuẩn hóa ER

Tìm hiểu các khái niệm và định nghĩa cơ bản và sau đó thực hành xây dựng mô hình ER và biến nó thành một thiết kế cơ sở dữ liệu vật lý cho bất kỳ ứng dụng nào.

Bắt đầu học ngay
GTx 15 các bài giảng
Hệ thống, khái niệm, và thiết kế cơ sở dữ liệu

Tìm hiểu các khái niệm cơ sở dữ liệu, kỹ thuật và công cụ để phát triển ứng dụng cơ sở dữ liệu được sử dụng trong môi trường thế giới thực.

Bắt đầu học ngay
V2 Maestros, LLC 15 các bài giảng
Xây dựng đường ống dữ liệu lớn với Hadoop, Flume, Pig, MongoDB

Học cách xây dựng các đường ống dữ liệu lớn bằng nhiều công nghệ để giải quyết các vấn đề kinh doanh thực sự.

Bắt đầu học ngay
Katharine Jarmul 32 các bài giảng
Xây dựng đường ống dữ liệu với Python

Tìm hiểu kiến thức kiến trúc cơ bản, sự đa dạng của khung framework và công cụ phổ biến nhất để xây dựng các đường ống dữ liệu và tự động hóa các quy trình công việc với Python 3 trong thực tiễn hàng ngày của data scientist.

Bắt đầu học ngay
Arizona State University 4 các bài giảng
Hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán

Xác định các thành phần của hệ thống cơ sở dữ liệu phân tán và nhận các kỹ năng làm việc với kiến trúc, lưu trữ và lập chỉ mục, xử lý truy vấn và các chủ đề quan trọng khác của dữ liệu.

Bắt đầu học ngay
Jamie Fry 18 các bài giảng
Chuẩn bị khóa học và làm sạch dữ liệu với Tableau Prep 2018

Tìm hiểu các khái niệm cơ bản và tạo luồng dữ liệu với Tableau Prep để thực hành chức năng của nó trong dự án thí điểm.

Bắt đầu học ngay
Johns Hopkins University 4 các bài giảng
Nhận và làm sạch dữ liệu

Bạn sẽ tìm hiểu cách lấy dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và ở các định dạng khác nhau, sau đó làm thế nào để làm cho chúng gọn gàng hơn để xử lý.

Bắt đầu học ngay
Don Hussey 21 các bài giảng
Phân tích kinh doanh: Làm việc với các trường hợp cụ thể

Một khóa học cho các nhà phân tích kinh doanh tìm hiểu phương pháp luận với các kỹ thuật phân tích hệ thống và mô hình hóa cho mục đích kinh doanh.

Bắt đầu học ngay
Naga Rakesh Chinta 10 các bài giảng
Nắm vững thuật toán học máy

Một khóa học về thuật toán học máy cho thấy lợi ích đối với các nhà khoa học dữ liệu.

Bắt đầu học ngay
Google Cloud Training 6 các bài giảng
Tính năng kỹ thuật

Học cách chuyển đổi các tính năng để sử dụng chúng một cách tối ưu trong các mô hình học máy với độ chính xác cao hơn.

Bắt đầu học ngay
Soledad Galli 85 các bài giảng
Đánh dấu kỹ thuật của Machine Learning

Sử dụng một bộ tổng hợp phong phú các kỹ thuật khác nhau được sử dụng cho chuyển đổi tính năng để trích xuất sức mạnh dự đoán nhất từ các bộ dữ liệu thô.

Bắt đầu học ngay
Johns Hopkins University 4 các bài giảng
Học máy thực hành

Một phần hay của khóa học này là xử lý xác nhận chéo để tìm hiểu các mô hình đánh giá.

Bắt đầu học ngay
Caleb Stultz 43 các bài giảng
Lớp học máy cao cấp

Nếu bạn thật sự quan tâm đến việc xây dựng các ứng dụng thông minh hơn bằng Học máy, khung framework nền tảng mới này là một lợi thế!

Bắt đầu học ngay
Georgia Tech 8 các bài giảng
Học máy cho thương mại

Tìm hiểu những thách thức của việc sử dụng học máy trong thương mại và cách sử dụng nó trong các tình huống thực tế.

Bắt đầu học ngay
National Research University Higher School of Economics 4 các bài giảng
Giới thiệu về phương pháp tập hợp

Tìm hiểu về các kỹ thuật tập hợp chính và có được kinh nghiệm thực tế với mô hình hóa dữ liệu trong các lĩnh vực khác nhau - trong một môi trường cạnh tranh.

Bắt đầu học ngay
Lazy Programmer Inc. 42 các bài giảng
Học máy tập hơn trong Python: Random Forest, AdaBoost

Có được sự hiểu biết sâu sắc hơn về những gì xảy ra bên trong các mô hình học máy.

Bắt đầu học ngay
Gopal Prasad Malakar 18 các bài giảng
Phân tích thành phần chính (PCA) và phân tích nhân tố

Học cách tận dụng Phân tích thành phần chính trong việc giảm kích thước và giảm độ phức tạp của các biến.

Bắt đầu học ngay
IBM 4 các bài giảng
Học máy nâng cao và Xử lý tín hiệu

Khóa học này bao gồm một phần về học máy không giám sát và cung cấp cho bạn các kỹ năng, hiểu biết về khoa học dữ liệu để giảm kích thước.

Bắt đầu học ngay
Minerva Singh 108 các bài giảng
Khoa học dữ liệu: Khai thác dữ liệu và xử lý ngôn ngữ tự nhiên trong R

Học cách thực hiện các nhiệm vụ tiền xử lý, trực quan hóa và học máy như phân cụm, phân loại và hồi quy trong R. Bạn có thể khai thác thông tin chuyên sâu từ dữ liệu văn bản để cung cấp cho chính bạn và công ty của bạn một lợi thế cạnh tranh.

Bắt đầu học ngay
deeplearning.ai 4 các bài giảng
Mạng lưới trung lập và Học sâu

Hiểu được các xu hướng chính thúc đẩy việc học sâu và sẵn sàng không chỉ xây dựng mà còn đào tạo và áp dụng các mạng lưới trung lập sâu sắc.

Bắt đầu học ngay
Learning path complete

Nhiệm vụ đã hoàn thành

Bạn sẽ học từ những chuyên gia này

instructor
Caleb Stultz

Một nhà phát triển và giảng viên được chứng nhận, người cam kết cho sự xuất sắc. Caleb đã tạo ra hơn 70 giờ nội dung phát triển iOS, chia sẻ kiến thức của mình một cách rộng rãi!

instructor
Jazeb Akram

Jazeb là một nhà khoa học máy tính, một người làm việc tự do, vì vậy ông biết những kỹ năng nào cần thiết cho công việc hàng ngày. Ông hỗ trợ những người khác trong việc thúc đẩy sự nghiệp trong lĩnh vực lập trình.

instructor
Naga Rakesh Chinta

Naga, một chuyên gia đa kỹ năng, pha trộn của kinh nghiệm coding và tiếp thị. Ông tổ chức các khóa học của mình trong một dòng chảy hữu cơ và dưới dạng các ví dụ thực tế để làm cho nội dung của ông rất thực tế.

instructor
Daniel Mandachi

Daniel tập trung vào việc tạo ra các khóa học chất lượng đảm bảo việc học trở nên thú vị. Với kinh nghiệm cá nhân, ông chia sẻ những gì cần có để trở thành một chuyên gia giỏi trong lĩnh vực kinh doanh và tài chính.

instructor
Đào tạo Google Cloud

Google Cloud Training instructors team will walk you through solutions and practices that you’ll find easily applicable. Working on your projects, you’ll be contributing to public learning resources.

instructor
Giảng viên từ Đại học Texas tại Austin

Maggie Myers and Robert van de Geijn – people from the world of science who have an enormous amount of experience in real projects and academic environment.

instructor
Tiến sĩ trong Thống kê sinh học

Giáo sư Brian Caffo, PGS Jeff Leek, và PGS Roger D. Peng đã thành lập một nhóm để hướng dẫn sinh viên học tập hiệu quả một cách chuyên nghiệp do vậy bạn có được lợi ích nghề nghiệp có thể nhìn thấy được.

Và nhiều hơn thế nữa!

Chúng tôi chỉ chọn ra chuyên gia có chuyên môn đã được chứng nhận, đáng để bạn tin tưởng.

Using our Data Scientist roadmap, you should gain the essential skills and raise your value a great deal in the job market. However, the possibilities of learning are endless. Feel free to deepen your data scientist qualification even more choosing among a vast amount of courses on our platform that will suit your chosen craft.

Hãy tiếp tục học tập

Viết bài đánh giá của riêng bạn

BitDegree cung cấp cho bạn hệ thống
hoàn chỉnh để học

Những chuyên gia tuyệt vời nhất cho trải nghiệm tốt nhất

Học hỏi từ các chuyên gia thực sự trong lĩnh vực của họ, những người sẽ chia sẻ kiến thức và bí quyết thực tế.

Nhận chứng chỉ hoàn thành các khóa học

Chứng minh những gì bạn đã học được khi bất kỳ ai hỏi bạn, và treo những thành tích tuyệt vời lên bảng tường thành tích của bạn.

Nhiệm vụ thực tế cho việc học thực sự

Tìm cơ hội thực hành với các ví dụ code, nhiệm vụ thực tế, nhiệm vụ học tập, v.v.

Các khóa học coding trò chơi hóa

Cảm thấy có động lực hơn để đạt kỹ năng cho sự nghiệp với một số yếu tố game!

Giấy chứng nhận không bị giả mạo

Sắp ra mắt – trên BitDegree bạn có thể nhận một Chứng chỉ Blockchain không thể bị giả mạo.

Có được công việc mơ ước

Tăng cơ hội để có được một công việc mà bạn mơ ước bằng cách tập trung vào các kỹ năng mà bạn thực sự cần.

Đừng bỏ lỡ cơ hội phát triển thành Nhà khoa học dữ liệu và có nhu cầu cao ở bất cứ đâu trên thế giới!

Bắt đầu học ngay

Câu hỏi thường gặp

Các công ty thuê data scientist để phân tích và giải thích dữ liệu kỹ thuật số phức tạp để có được cái nhìn tốt hơn hỗ trợ việc đưa ra các quyết định kinh doanh sáng suốt hơn. Nó là một công việc đa năng, bạn vừa là nhà thống kê, nhà khoa học máy tính và người phát hiện xu hướng, tất cả trong một con người. Người này đứng một chân trong kinh doanh và chân kia trong thế giới CNTT. Về năng lực trí tuệ và giáo dục mà vị trí Nhà khoa học dữ liệu yêu cầu, nó đòi hỏi rất nhiều. Tuy nhiên, ngay cả khi bạn dừng học giữa chừng, bạn sẽ có một loạt các kỹ năng có thể sử dụng trong nhiều bối cảnh khác nhau - bạn chẳng mất gì cả.

Vai trò và nhiệm vụ cụ thể khác nhau ở mỗi tổ chức, nhưng thông thường, data scientist thực hiện những việc chính sau:

  • Thu thập lượng lớn dữ liệu phi cấu trúc và sử dụng nó nhiều hơn.
  • Giải quyết các vấn đề kinh doanh bằng các kỹ thuật dựa trên dữ liệu.
  • Phát triển thuật toán phân tích dữ liệu với các ngôn ngữ R, Python, SAS chẳng hạn.
  • Làm việc với các thử nghiệm thống kê, phân phối, và rút ra những hiểu biết sâu sắc từ dữ liệu lớn.
  • Giao tiếp và làm việc cùng với đồng nghiệp từ bộ phận kinh doanh và CNTT.
  • Trực quan hóa thông tin chi tiết để những người kinh doanh không có kiến thức CNTT có thể hiểu được dữ liệu thể hiện điều gì.

Trong thế giới ngày nay, kỹ năng quan trọng hơn bằng cấp. Chúng tôi đồng ý rằng việc có bằng Cử nhân và Thạc sĩ sẽ giúp bạn khởi đầu tốt hơn, nhưng phải mất bao nhiêu năm để tốt nghiệp? Tổng cộng 4-5-6, tùy theo quốc gia? Nghe có vẻ tốn rất nhiều thời gian! Ngày nay, bạn có thể có các con đường tắt hiệu quả hơn bao giờ hết. Tạo lộ trình học tập có tổ chức và có được các kỹ năng trong 9 lĩnh vực chính một data scientist nhiều tham vọng cần biết: thống kế, đại số tuyến tính, phát triển / coding nói chung, cơ sở dữ liệu truy vấn, phân tích kinh doanh, trực quan hóa, kỹ năng mềm, kỹ thuật dữ liệu, học máy. Các khóa học trực tuyến rất linh hoạt về thời gian và bạn chỉ cần chọn những gì bạn cần học, vì vậy sẽ tiết kiệm được nhiều thời gian thay vào đó bạn dùng nó để thực hành. Nhà tuyển dụng hài lòng với những tài năng đã có kinh nghiệm thực tiễn, vì vậy hãy lựa chọn những ưu tiên một cách khôn ngoan.

Giống như đã đề cập trước đó, nếu bạn đi theo cách truyền thống - và bạn có những lý do cho điều đó - bạn sẽ nhận được bằng cấp trong 3 đến 6 năm, hy vọng, có đủ cơ hội để thực hành. Hoặc bạn chỉ chọn các khóa học trực tuyến, dành nhiều thời gian thực hành và bạn sẽ có thể có được các kỹ năng cơ bản trong vòng dưới 18 tháng để có thể ứng tuyển vào các vị trí cấp ban đầu. Để trở thành một chuyên gia, có bản chất đa ngành của công việc của data scientist, bạn phải học tập suốt đời. Các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm ở Mỹ, Châu Âu và Châu Á nói rằng 5 năm là thời gian trung bình để trở thành data scientist giỏi với kiến thức và kỹ năng thực tế.

Thông thường, mức lương của Data Scientist phụ thuộc vào kinh nghiệm và nơi sử dụng lao động. Mức lương này thay đổi từ trung bình hàng năm khoảng 46.000 đô la ở Hà Lan đến 120.000 đô la ở Mỹ. Tại thị trường Mỹ, sự khác biệt giữa data scientist trình độ mới vào và chuyên gia cao cấp khá đáng kể, tương ứng là lần lượt là 69.000 đô la và 162.000 đô la. Ở châu Âu, sự khác biệt đó nhỏ hơn và data scientist ở châu Âu trung bình kiếm được khoảng 53.500 đô la mỗi năm.

Với sự kiên nhẫn cần thiết, bạn cần chuẩn bị tốt cho công việc. Không chỉ là vấn đề kỹ thuật, mà còn sẵn sàng trở thành một phần của một tổ chức nơi bạn sẽ làm việc với các đồng nghiệp. Trước cả khi ứng tuyển vào một vị trí, hãy chuẩn bị sẵn hồ sơ năng lức (bạn có thể muốn đăng các dự án của mình trên GitHub). Phát triển mối quan tâm thực sự về những gì các chuyên gia Khoa học Dữ liệu thực sự làm hàng ngày để có được ý tưởng tốt hơn về công việc liên quan. Ngoài ra, đừng quên rằng khi được mời đến phỏng vấn, điều đó có nghĩa là họ cần bạn cũng như bạn cần một công việc, vì vậy hãy thư giãn một chút và làm hết sức mình!