Bạn có mệt mỏi với công việc của bạn? Chà, một trong những phương án cho bạn lựa chọn để thay đổi đó là chuyên ngành Coursera Khoa học dữ liệu. Nếu bạn là một trong những người đã thử thách với ý tưởng thử làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, thì đây sẽ là một tin tuyệt vời dành cho bạn.
Coursera cung cấp một chuyên ngành rất toàn diện sẽ đáp ứng mọi nhu cầu về kiến thức khoa học dữ liệu của bạn. Vì vậy, nếu bạn là người mới làm quen với khoa học dữ liệu và muốn tìm hiểu khoa học dữ liệu là gì và cách áp dụng nó, đừng ngần ngại tham gia khóa học này!
Tôi chắc rằng sẽ không hoàn toàn thuyết phục nếu tôi chỉ nói với bạn như vậy. Đơn giản vì lý do đó, tôi sẽ giới thiệu với bạn chủ đề về khoa học dữ liệu cũng như trình bày những lý do tại sao khóa học này là một lựa chọn tuyệt vời.
Vì vậy, không cần chần chừ thêm, chúng ta cùng đi vào bài viết nhé!
Mục lục
- 1. Khoa học dữ liệu là gì?
- 2. Chuyên ngành Coursera Khoa học Dữ liệu (Đăng ký tại đây)
- 3. Ưu điểm của Khóa học Coursera Khoa học dữ liệu
- 3.1. Xây dựng Portfolio
- 3.2. Giá
- 3.3. Cấp độ cho người bắt đầu
- 3.4. Có thể sử dụng cho những người nói ngôn ngữ khác nhau
- 4. Nhược điểm của Khóa học Coursera Khoa học dữ liệu
- 4.1. Thời lượng
- 5. Kết luận
Khoa học dữ liệu là gì?
Nếu bạn là một người đam mê khoa học dữ liệu từ lâu, rất hoan nghênh bạn bỏ qua phần này của bài viết. Tôi chắc chắn rằng sẽ có rất nhiều người đã làm quen với khoa học dữ liệu trước khi tìm kiếm khóa học này, nhưng rất có thể bạn chưa biết.
Ưu đãi mới nhất đang hoạt động ngay bây giờ:Unlock a year of unlimited data and AI learning at half the price! This is your final call to save big on expertise for 2025. Act fast and secure your 50% discount with DataCamp's End of Year Sale – the clock is ticking!
Tuy nhiên, bạn không nên lo lắng về điều đó! Tôi sẽ giới thiệu nhanh về khoa học dữ liệu là gì, đồng thời, khóa học Coursera Khoa học dữ liệu bắt đầu với những kiến thức rất cơ bản, vì vậy ngay cả khi bạn chưa có kiến thức trước, tất cả sẽ được đề cập trong khóa học chuyên ngành dành cho bạn.
Vậy, khoa học dữ liệu là gì?
Vâng, để định nghĩa nó theo cách dễ dàng nhất có thể, đó là một ngành khoa học liên quan đến việc thu thập và phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, định nghĩa này không cho bạn biết bất cứ điều gì về khoa học dữ liệu là gì. Đối với tôi, để hiểu toàn bộ chủ đề, cần một thời gian và một số bài đọc. Vì vậy, một câu đơn giản không giải thích được điều đó.
Theo định nghĩa, “Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên ngành sử dụng các phương pháp, quy trình, thuật toán và hệ thống khoa học để chiết xuất kiến thức và hiểu biết sâu sắc từ nhiều dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc,” theo Wikipedia yêu quý của tôi.
Mặc dù nếu bạn biết bất cứ điều gì về khoa học dữ liệu, bạn có thể tranh luận rằng định nghĩa này chưa đầy đủ và đó là một lĩnh vực rộng lớn không thể được định nghĩa trong một câu, tôi muốn đơn giản hóa nó và để khóa học Coursera Khoa học dữ liệu John Hopkins làm công việc của nó trong việc giải thích.
Tuy nhiên, nếu bạn cần giải thích thêm về những gì các nhà khoa học dữ liệu làm hoặc bạn chỉ muốn biết thêm về cách trở thành một nhà khoa học dữ liệu, hãy nhớ xem bài viết của chúng tôi được viết với mục đích giải thích nó.
Nếu bạn cần thêm động lực, tôi khuyên bạn nên xem bài viết Tiết lộ mức lương của nhà khoa học dữ liệu của chúng tôi. Đọc sách đó có thể giúp bạn xác định rằng đầu tư vào việc học về khoa học dữ liệu có xứng đáng hay không nếu bạn đang muốn làm điều đó để thay đổi sự nghiệp.
Chuyên ngành Coursera Khoa học Dữ liệu (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: Coursera
- Cung cấp bởi: Đại học Johns Hopkins
- Thời lượng: Khoảng 11 tháng
- Giá: Miễn phí
- Giấy chứng nhận: Có (trả tiền)
- Trình độ: Người mới bắt đầu
- Nộp đơn ở đâu? Đây
Bây giờ, chúng ta hãy đến với phần là lý do bạn đến đây. Hãy nói về khóa học khoa học dữ liệu Coursera và những gì nó mang lại cho bạn. Mặc dù biết rằng rất nhiều người đã tham gia khóa học này và hài lòng với nó có thể khơi dậy sự quan tâm của bạn, nhưng việc muốn biết thêm thông tin về khóa học là điều bình thường.
Vì vậy, hãy cùng xem những ưu điểm của chuyên ngành Khoa học dữ liệu Coursera nhé!
Tìm kiếm thông tin chuyên sâu hơn về các chủ đề liên quan? Chúng tôi đã tập hợp các bài viết tương tự để bạn tiết kiệm thời gian. Hãy xem!
Ưu điểm của Khóa học Coursera Khoa học dữ liệu
Tôi sẽ không giới thiệu khóa học này nếu tôi không chắc chắn rằng chuyên ngành Coursera Khoa học dữ liệu là một trong những lựa chọn hàng đầu dành cho bạn.
Đương nhiên, tôi đã có thể tìm thấy rất nhiều lợi thế đáng nói. Khi tham gia một khóa học, bạn quan tâm đến rất nhiều chủ đề, có thể là nội dung của khóa học, cách trình bày và rất nhiều khía cạnh khác nhau có thể tạo nên thành công hoặc thất bại cho khóa học.
Vì vậy, chúng ta hãy xem danh sách các lợi thế.
Xây dựng Portfolio
Điều đầu tiên đập vào mắt tôi khi nhìn thấy khóa học là nó mang lại cơ hội xây dựng portfolio của bạn. Trong khi tham gia một khóa học cung cấp kiến thức, nếu bạn chọn lấy chứng chỉ Coursera Khoa học dữ liệu Johns Hopkins, bạn cũng sẽ có một chứng chỉ, nhưng đôi khi điều đó không đủ để thuyết phục nhà tuyển dụng.
Đó là lý do tại sao khóa học này tạo cơ hội cho bạn xây dựng portfolio của mình và thực sự có những tác phẩm của riêng bạn để giới thiệu với nhà tuyển dụng tiềm năng của bạn. Ngoài ra, điều quan trọng cần lưu ý là khi làm việc với portfolio của mình, bạn sẽ có thể sử dụng dữ liệu trong thế giới thực.
Điều đó mang lại cho công việc của bạn một số uy tín. Mặc dù thực hành với dữ liệu được tạo với mục đích học cách quản lý, sẽ rất tốt nếu bạn chỉ muốn tìm kiếm kinh nghiệm, nhưng việc làm việc với dữ liệu trong đời thực có thể đáng tin cậy hơn. Vì vậy, nếu đó là điều bạn đang tìm kiếm trong một khóa học, đừng ngần ngại tham gia khóa học khoa học dữ liệu Coursera này.
Giá
Một lợi ích tuyệt vời khác của khóa học này là bạn sẽ không mất một xu để tham gia. Đúng vậy, bạn đã đọc đúng. Khóa học này hoàn toàn miễn phí để tham gia và học hỏi. Lúc đầu, khi khám phá ra Coursera, tôi hơi nghi ngờ. Tôi đã tìm kiếm vấn đề trong nhiều tháng nay. Đoán xem nào? Tôi vẫn chưa tìm thấy nó. Có vẻ như không có bất kỳ vấn đề nào.
Các khóa học trên Coursera là miễn phí. Bạn có thể tự học về rất nhiều chủ đề khác nhau bởi các nhà cung cấp khóa học trực tuyến hàng đầu. Khóa học Khoa học dữ liệu Coursera John Hopkins cũng không phải là một ngoại lệ. Giáo dục là điều bạn có thể nhận được với Coursera. Bạn nên sử dụng nó nhiều nhất có thể.
Mặc dù thực tế là bạn có thể tham gia các khóa học miễn phí, nhưng bạn có cơ hội hỗ trợ Coursera bằng cách trả tiền cho khóa học. Đổi lại bạn nhận được những lợi ích to lớn. Nó chắc chắn đáng giá.
Điều giá trị nhất mà bạn có thể nhận được nếu bạn chọn trả tiền là chứng chỉ Coursera Khoa học Dữ liệu Johns Hopkins. Nếu bạn đang tìm cách sử dụng kiến thức mới học của mình bằng cách ứng tuyển vào vị trí nhà khoa học dữ liệu, chứng chỉ sẽ là một nguồn tài nguyên tuyệt vời cần có.
Mặc dù một số người có thể tin bạn ngay cả khi bạn chỉ đưa ra portfolio của mình, nhưng sẽ thuyết phục hơn nhiều nếu bạn đính kèm chứng chỉ đào tạo. Văn bằng và chứng chỉ có ý nghĩa rất lớn trong xã hội hiện tại của chúng ta, và chứng chỉ Coursera là một trong những chứng chỉ có uy tín nhất.
Điều gì sẽ xảy ra nếu bạn đang làm nó vì niềm vui của riêng bạn và chỉ xem nó như một sở thích? Ngay cả khi bạn đang nộp đơn xin làm việc trong một lĩnh vực hoàn toàn không liên quan hoặc chỉ đơn giản là đang tìm kiếm một sự tăng lương hoặc thăng chức, thì bằng chứng về kỹ năng của bạn vẫn là một điều tuyệt vời.
Bạn không bao giờ có thể biết được khi nào công ty của bạn sẽ cần một người có kỹ năng về khoa học dữ liệu và tin tôi đi, mức lương bạn có thể nhận được là khá cao.
Tôi vẫn hiểu rằng bạn có thể nghĩ việc chứng minh rằng bạn có kỹ năng về nhà khoa học dữ liệu sẽ chẳng ích gì. Có thể bạn là một giáo viên hoặc một lính cứu hỏa yêu công việc và không muốn thay đổi. Tuy nhiên, chứng tỏ cho nhà tuyển dụng thấy rằng bạn không ngừng học hỏi điều gì đó mới và đang cải thiện là một tài sản tuyệt vời.
Không quan trọng bạn có thêm kỹ năng nào miễn là bạn có thể chứng minh rằng bạn là một người làm việc chăm chỉ, nhiệt tình và coi trọng việc hoàn thiện bản thân. Vì vậy, tại sao bạn không chọn chứng chỉ Coursera Khoa học Dữ liệu Johns Hopkins?
Cấp độ cho người bắt đầu
Một điều tuyệt vời nữa về khóa học trên Coursera này là nó hướng đến những người mới bắt đầu. Tôi biết khó khăn như thế nào khi là một người hoàn toàn mới trong lĩnh vực này, không có bất kỳ kinh nghiệm nào và không biết nơi nào có được các nguồn uy tín cho lĩnh vực bạn quan tâm.
Khi bạn học nâng cao hơn, sẽ dễ dàng hơn rất nhiều để tìm các tài nguyên vì bạn biết những tài nguyên nào có uy tín và bạn có thể có một cộng đồng để hỏi các mẹo học tập.
30% OFF
Coursera Holiday Sale
Take advantage of this holiday season to elevate your skills with with a 30% discount on online Degrees and Certificates on Coursera! Unlock a world of learning and mastery by following this exclusive Coursera Holiday coupon link.
Tuy nhiên, khi bạn mới bắt đầu, tìm kiếm “khoa học dữ liệu” trên google, bạn chỉ đơn giản là kết thúc với các bài báo chung chung về nó là gì. Điều đó chắc chắn có thể gây khó chịu.
Coursera sẽ hỗ trợ bạn. Nếu bạn là người mới bắt đầu hoàn toàn, chưa biết bắt đầu từ đâu, bạn nên bắt đầu với khóa học Coursera Khoa học dữ liệu. Nó đưa bạn qua mọi thứ từ đầu đến các chủ đề nâng cao hơn.
Vì vậy, ngay cả khi bạn không biết gì về khóa học Khoa học dữ liệu Coursera, hay khoa học dữ liệu nói chung, bạn vẫn có thể đăng ký. Đây là một tin tuyệt vời cho những ai không biết bắt đầu học khoa học dữ liệu từ đâu.
Có thể sử dụng cho những người nói ngôn ngữ khác nhau
Tuy nhiên, một lợi ích tuyệt vời khác của chuyên ngành Coursera Khoa học Dữ liệu John Hopkins là nó, giống như nhiều khóa học Coursera khác, có sẵn rất nhiều ngôn ngữ.
Bây giờ bạn phải tò mò nếu bạn đang đọc bài báo này, điều đó có nghĩa là bạn nói tiếng Anh. Chà, đúng vậy, nhưng bạn vẫn có thể có lợi khi học về một chủ đề phức tạp như vậy bằng ngôn ngữ mẹ đẻ của mình.
Vì vậy, nếu bạn không phải là người nói tiếng Anh bản ngữ, bạn không nên lo sợ về vốn từ vựng chuyên ngành nâng cao sẽ được sử dụng trong các khóa học, vì bạn có thể có khả năng xem phụ đề bằng ngôn ngữ mẹ đẻ của mình.
Các ưu điểm đối với Coursera để giúp những người có thể gặp khó khăn với ngôn ngữ tiếng Anh có thể truy cập được.
Nhược điểm của Khóa học Coursera Khoa học dữ liệu
Không có khóa học nào là hoàn toàn hoàn hảo. Mặc dù đối với tôi, khóa học này có vẻ là khóa học hoàn hảo nhất so với tất cả các khóa học Khoa học dữ liệu, nó vẫn còn một số thiếu sót. Vì vậy, hãy xem những gì một số người sẽ coi là nhược điểm trong khóa học này.
- Dễ sử dụng
- Cung cấp nội dung chất lượng
- Minh bạch giá cả
- Chứng chỉ miễn phí sau hoàn thành
- Tập trung vào các kỹ năng khoa học dữ liệu
- Thời gian học tập linh hoạt
- Thiết kế đơn giản (không có thông tin không cần thiết)
- Khóa học chất lượng cao (ngay cả khóa miễn phí)
- Đa dạng tính năng
- Chương trình nanodegree
- Phù hợp với doanh nghiệp
- Chứng chỉ hoàn thành trả phí
- Được tạo dựng tốt trong ngành
- Đa dạng các tính năng để lựa chọn
- Các khóa học trình độ đại học
- Các khóa học trình độ đại học
- Phù hợp với doanh nghiệp
- Trả phí cho chứng chỉ hoàn thành
Thời lượng
Tôi đã mất một lúc để quyết định nên đưa nó vào danh sách ưu điểm hay nhược điểm. Mặc dù thời lượng dài hơn có thể là một đặc quyền đơn giản vì nó cung cấp cho bạn đủ thời gian và tài liệu để nắm bắt đầy đủ khái niệm, nhưng nó có vẻ một số người không thích điều này.
Nếu bạn muốn đạt được chứng chỉ Coursera Khoa học Dữ liệu Johns Hopkins, bạn sẽ phải dành khoảng 11 tháng cuộc đời mình cho điều đó. Thời gian ước tính bạn sẽ phải dành trong 11 tháng là 7 giờ một tuần để hoàn thành khóa học. Vì vậy, không phải tất cả những gì bạn phải làm trong 11 tháng là nghiên cứu khoa học dữ liệu.
Sẽ còn rất nhiều thời gian cho những việc khác bạn cần làm và nếu bạn chọn học hàng ngày, bạn sẽ chỉ phải dành ra một giờ mỗi ngày. Tuy nhiên, tôi hiểu rằng nó có vẻ vẫn còn nhiều. Học tập, thậm chí một giờ mỗi ngày, cần có quyết tâm và kỷ luật, điều này có thể không dễ dàng để duy trì trong 11 tháng.
Điều có thể làm bạn vui lên là chuyên ngành đó trải qua một vài khóa học khác nhau. Do đó, thông tin được trình bày ở đó luôn thay đổi, có nghĩa là bạn sẽ không dễ dàng cảm thấy nhàm chán.
Dù bằng cách nào, tôi khuyên bạn nên đánh giá động lực của bạn trước tiên và liệu bạn có thể đi đúng hướng trong 11 tháng hay không. Nếu bạn nghĩ rằng nó có thể quá khó đối với bạn, bạn luôn có thể tham gia một số khóa học ngắn hơn về khoa học dữ liệu trên Coursera, nhưng chúng có thể sẽ không chuẩn bị cho bạn tốt như chuyên ngành Coursera này.
Bạn có biết?
Bạn đã bao giờ băn khoăn nền tảng học online nào tốt nhất cho sự nghiệp của bạn chưa?
Duyệt qua bộ sưu tập của chúng tôi về các bài báo, chỉ dẫn và hướng dẫn kỹ lưỡng nhất liên quan đến sàn giao dịch tiền mã hóa. Luôn nắm rõ và đưa ra quyết định sáng suốt!
Kết luận
Khóa học Coursera Khoa học Dữ liệu của Đại học John Hopkins là điều mà những người sắp trở thành các nhà khoa học dữ liệu được nghe nhiều. Đó là một khóa học cực kỳ phổ biến và theo tôi, vì những lý do rất tốt. Khóa học này có những ưu điểm tuyệt vời so với nhiều khóa học khác.
Một số người cho rằng đó là khóa học Coursera, nghĩa là học miễn phí. Ngoài ra, nó cung cấp khả năng xây dựng portfolio của bạn bằng cách sử dụng dữ liệu trong thế giới thực. Hơn nữa, nó thân thiện với người mới bắt đầu, nghĩa là ngay cả khi bạn không có kiến thức trước về khoa học dữ liệu, bạn vẫn có thể tham gia khóa học này.
Ngoài ra, điều quan trọng cần lưu ý là nó có thể truy cập được cho những người có thể không tự tin lắm vào kỹ năng tiếng Anh của mình. Có phụ đề bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau, giúp bạn tham gia khóa học dễ dàng hơn nếu bạn không phải là người nói tiếng Anh bản ngữ.
Mặt khác, khi chọn có tham gia khóa học này hay không, bạn phải lưu ý rằng phải mất khoảng 11 tháng để hoàn thành, nghĩa là đó là một cam kết khá lớn.
Nếu, sau khi đọc tất cả những điều này, bạn tin rằng chuyên ngành Coursera Khoa học Dữ liệu này là dành cho bạn, đừng ngần ngại kiểm tra nó!
Tuy nhiên, có thể bạn nhận ra rằng đó có thể là một cam kết quá lớn. Bạn vẫn có những sự lựa chọn khác. Đi đến Coursera, chỉ cần nhập “Khoa học dữ liệu” và chọn một khóa học phù hợp với bạn hơn.
Giới thiệu chuyên gia & nhà phân tích của bài viết
