Tìm cách xây dựng kỹ năng khoa học dữ liệu vào năm 2023? Bạn chắc chắn nên làm, vì giờ đây bạn đã có bộ kỹ năng mới này trong tầm tay - bạn có biết rằng bạn có thể đạt được Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT (hay MIT data science) trực tuyến với mức giá phải chăng không? Bài viết này là tất cả những gì tôi muốn nói với bạn về chứng chỉ này.
Giờ đây, việc đạt được những kỹ năng độc đáo đang được yêu cầu cao này trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết - tất cả những gì bạn cần là kết nối WiFi và một lượng động lực hợp lý! Khi cân nhắc Nhà khoa học dữ liệu là công việc hot của thế kỷ 21[1], thì động lực đó không quá khó để tìm thấy! Theo Harvard Business Review, các nhà khoa học dữ liệu ngày nay “giống với các nhà khoa học ở Phố Wall của những năm 1980 và 1990”.
Hôm nay chúng ta sẽ xem xét kỹ về Chương trình MicroMaster về Thống kê và Khoa học Dữ liệu của Viện Công nghệ Massachusetts, trường Đại học số 1 thế giới năm thứ 9 liên tiếp. Tôi sẽ cho bạn biết cách bạn có thể đạt được chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT trực tuyến bằng cách hoàn thành chương trình, giải thích những khía cạnh tốt và chưa tốt của nó và cách nó có thể thúc đẩy sự nghiệp của bạn.
Mục lục
- 1. Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT: Nó hoạt động như thế nào?
- 1.1. Vì vậy, làm thế nào để tôi đạt được nó?
- 2. Chương trình Quản trị viên vi mô của MIT về Thống kê và Khoa học Dữ liệu: Mô tả chi tiết về khóa học khoa học dữ liệu là gì
- 3. MicroMasters về Thống kê và Khoa học Dữ liệu (Đăng ký tại đây)
- 3.1. Xác suất - Khoa học về sự không chắc chắn và khóa học dữ liệu (Đăng ký tại đây)
- 3.2. Các nguyên tắc cơ bản của khóa học thống kê (Đăng ký tại đây)
- 3.3. Học máy với Python: từ Mô hình tuyến tính đến Học sâu (Đăng ký tại đây)
- 3.4. Kỳ thi Capstone
- 3.5. Khóa học Phân tích dữ liệu: Lập mô hình thống kê và tính toán trong ứng dụng (Đăng ký tại đây)
- 4. Theo đuổi Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT trực tuyến: Ưu và nhược điểm
- 5. Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT thông qua Chương trình MicroMasters: Tôi có nên theo đuổi không?
- 6. Kết luận
Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT: Nó hoạt động như thế nào?
Một cách bạn có thể đạt được Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT (MIT data science) với giá cả phải chăng là hoàn thành Chương trình MicroMasters về Thống kê và Khoa học Dữ liệu trên một trong những nền tảng e-learning tốt nhất - edX. Bạn có thể đọc toàn bộ bài đánh giá của chuyên gia về nền tảng này tại đây.
Ưu đãi mới nhất đang hoạt động ngay bây giờ:
GET 50% OFF
DataCamp Black Friday Sale
During this DataCamp Black Friday, you can access the top-rated courses with a 50% discount. Enroll now for way less!
EdX là sự hợp tác giữa MIT và Harvard để làm cho giáo dục cấp đại học trở nên hợp lý hơn và dễ tiếp cận hơn cho sinh viên trên toàn thế giới. Chương trình chúng ta sẽ nói đến hôm nay không hoàn toàn giống với chương trình cấp bằng chính thức trong khuôn viên trường, tuy nhiên, chúng rất giống nhau.
Cũng giống như những khóa học trong khuôn viên trường, các khóa học MIT Khoa học Dữ liệu trực tuyến được trang bị giáo trình và tài liệu chất lượng cao do các giảng viên của MIT giảng dạy với “tốc độ và mức độ nghiêm ngặt tương tự”. Sự khác biệt chính là bạn không phải rời khỏi nhà để tham gia một lớp học, chi tiêu số tiền lớn (hoặc vay nợ) hoặc lo lắng về việc trải qua một quá trình đăng ký kéo dài.
Thêm vào đó, tất nhiên, bạn không nhận được toàn bộ trải nghiệm ở trường đại học, nhưng bạn nhận được nhiều lợi ích khác - chúng ta sẽ nói về tất cả những điều này ở phần sau của bài viết.
Vì vậy, làm thế nào để tôi đạt được nó?
Thành thật mà nói, nó khá đơn giản: mua khóa học, học tập, chứng minh các kỹ năng mới của bạn khi kết thúc, lấy chứng chỉ (và đi thẳng vào cuộc săn tìm việc làm nếu bạn thích).
Để đạt được Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT, bạn phải hoàn thành toàn bộ Chương trình Quản trị viên vi mô về Thống kê và Khoa học Dữ liệu. Điều đó có nghĩa là bạn phải hoàn thành thành công các khóa học MIT Khoa học Dữ liệu trực tuyến bắt buộc trong chương trình. Có 4 khóa học trong chương trình cộng với một kỳ thi capstone ở cuối.
Đôi khi bạn có thể nhận được một số ưu đãi tốt cho các khóa học và chương trình trên edX, tôi khuyên bạn nên xem trang web này để xem những gì có sẵn ngay bây giờ. Nếu may mắn, bạn có thể có toàn quyền truy cập với mức giá thấp hơn nhiều.
Chương trình Quản trị viên vi mô của MIT về Thống kê và Khoa học Dữ liệu: Mô tả chi tiết về khóa học khoa học dữ liệu là gì
Trong phần này, tôi sẽ cho bạn biết tất cả về chương trình: nó là gì, các khóa học là một phần của nó, giá cả, thời gian hoàn thành, các yêu cầu và cách bạn có thể tận dụng nó.
Trước hết, chương trình MicroMasters là gì?
Chương trình MicroMasters trên edX là sự kết hợp của các khóa học ở cấp độ sau đại học được thiết kế để cung cấp cho sinh viên kiến thức chuyên sâu về một chủ đề cụ thể và dạy họ các kỹ năng cụ thể cho công việc trong một khoảng thời gian tương đối ngắn và với mức giá thấp hơn so với các khóa học trong khuôn viên trường.
Vì đây là các khóa học nâng cao, nên có một số điều kiện tiên quyết bạn nên tính đến trước khi đăng ký. Bằng chứng xác thực bạn kiếm được để hoàn thành loại chương trình này trên edX có thể được thêm vào một phần của bằng Thạc sĩ nếu bạn được chấp nhận.
MicroMasters trực tuyến là một nỗ lực kết hợp của MIT và Harvard nhằm thu hẹp khoảng cách giữa giáo dục và nơi làm việc. Mặc dù đây không phải là chương trình Thạc sĩ “chính thức”, nhưng đây là một bổ sung có giá trị cho CV hoặc danh mục học tập của bạn.
Nó không đảm bảo cho bạn một công việc, nhưng sau đó thì sao? Nó không chỉ là một tờ giấy quan trọng. MicroMaster's sẽ trang bị cho bạn các kỹ năng theo yêu cầu, đây là điều mà nhiều nhà tuyển dụng sáng tạo đang tìm kiếm.
Hãy cùng xem qua chương trình thực tế cho phép bạn đạt được chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT trực tuyến:
Những tìm kiếm được yêu thích nhất
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!
MicroMasters về Thống kê và Khoa học Dữ liệu (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: edX
- Cung cấp bởi: Viện Công nghệ Massachusetts
- Thời lượng: 〜 1 năm 2 tháng (10-14 giờ / tuần)
- Giá: 1500$
- Giấy chứng nhận: CÓ
- Nộp đơn ở đâu? Đây
MicroMasters về Thống kê và Khoa học Dữ liệu là một chương trình cấp sau đại học được thiết kế để chuẩn bị cho những người thực hành khoa học dữ liệu được đánh giá cao bởi bất kỳ nhóm làm việc nào.
Trong suốt chương trình, bạn sẽ xây dựng nền tảng kiến thức vững chắc về khoa học dữ liệu và thống kê, hoàn thành các dự án khác nhau và được đào tạo giúp bạn chuẩn bị cho những thách thức trong thế giới thực trong lĩnh vực này.
Nó bao gồm 4 khóa học theo tiến độ của người hướng dẫn. Điều này có nghĩa là tất cả các bài tập và bài kiểm tra đều có ngày đến hạn cụ thể. Đây có thể là một phần thưởng thực sự nếu bạn từng có những ngày "Hôm nay tôi không thực sự cảm thấy thích học". Tôi biết tôi sẽ như vậy, đó là lý do tại sao tôi không bận tâm quá nhiều về thời hạn.
Ngoài ra, để đạt được Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT (MIT data science) đi kèm với chương trình, bạn sẽ phải hoàn thành bài kiểm tra capstone sau khi kết thúc 3 khóa học đầu tiên. Trong suốt chương trình MicroMaster, bạn sẽ gặp 15 giảng viên tuyệt vời từ Viện Công nghệ Massachusetts, những người đã giảng dạy một thời gian.
Toàn bộ chương trình sẽ mất khoảng 1 năm và 2 tháng để hoàn thành, khoảng thời gian này có vẻ hơi dài, nhưng hãy nhớ rằng khoa học dữ liệu là chương trình khá khó học và cần có thời gian để xây dựng chuyên môn trong lĩnh vực này.
Một số ý kiến cho rằng đây thực sự có thể là lý do tại sao thiếu các nhà khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, đừng để nó hạ bệ bạn! Điều tốt về nó là khả năng bạn trúng tuyển một công việc cao hơn khi bạn có những kỹ năng đó.
Những gì bạn sẽ học trong suốt chương trình:
- Nắm vững nền tảng của khoa học dữ liệu, thống kê và học máy
- Phân tích dữ liệu lớn và đưa ra các dự đoán theo hướng dữ liệu thông qua mô hình xác suất và suy luận thống kê; xác định và triển khai mô hình và phương pháp luận thích hợp để rút ra thông tin có ý nghĩa cho việc ra quyết định
- Phát triển và xây dựng các thuật toán học máy để trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu dường như không có cấu trúc; tìm hiểu các phương pháp học không giám sát phổ biến, bao gồm phương pháp phân nhóm và phương pháp có giám sát, chẳng hạn như mạng nơ-ron sâu
Sau khi hoàn thành chương trình, bạn sẽ có các kỹ năng cần thiết cho các nghề sau: Nhà khoa học dữ liệu, Nhà phân tích dữ liệu, Nhà phân tích tình báo kinh doanh, Nhà phân tích hệ thống, Kỹ sư dữ liệu.
Một trong những điều tuyệt vời về các khóa học MIT Khoa học Dữ liệu là chúng được mở cho tất cả mọi người - hãy quên quy trình đăng ký tốn thời gian đó đi! Nếu bạn muốn đăng ký - không có gì ngăn cản bạn. Tất cả những gì bạn cần làm là nhấp vào tên của chương trình ở trên và đăng ký.
Đây là các khóa học ở cấp độ sau đại học, vì vậy hãy lưu ý rằng bạn phải có ít nhất trình độ trung cấp về khoa học dữ liệu trước khi đăng ký. Chương trình chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT này không dành cho người mới bắt đầu. Nếu bạn chưa có bất kỳ kinh nghiệm nào trước đó, bạn có thể muốn xem một số khóa học cấp thấp hơn, như Khóa học Nhập môn về Tư duy Tính toán và Khoa học Dữ liệu, Khóa học Khoa học Dữ liệu: Xác suất và Khóa học Tư duy Thống kê cho Khoa học Dữ liệu và Phân tích.
Nếu bạn không chắc liệu mình có thể tham gia các khóa học trực tiếp hay không, hãy kiểm tra các mô tả khóa học riêng lẻ, nơi bạn sẽ tìm thấy các chủ đề được đề cập trong từng khóa học để bạn biết những gì mong đợi, cùng với các điều kiện tiên quyết.
Đăng ký toàn bộ chương trình NGAY BÂY GIỜ
Các khóa học riêng lẻ trong chương trình
Trước khi chúng ta tiếp tục khám phá nội dung của mỗi khóa học, có một số điều bạn nên biết. Bạn cũng có thể tham gia các khóa học đơn lẻ! Vì vậy, nếu bạn thích giao diện của một hoặc nhiều khóa học nhưng không muốn hoàn thành toàn bộ MicroMasters - không thành vấn đề!
Đây là một số tin vui khác: bạn vẫn có thể nhận được chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT cho mỗi khóa học bạn hoàn thành. Đây sẽ không phải là chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT mà bạn sẽ nhận được cho MicroMasters, nhưng nó vẫn là thứ để chứng minh kỹ năng của bạn và tự thưởng cho bản thân!
Và một điều cuối cùng - bạn cũng có thể học chúng miễn phí. Đúng vậy. Bạn có thể truy cập hầu hết các tài liệu giảng dạy trong các khóa học đơn lẻ miễn phí. Trong trường hợp đó, bạn sẽ không nhận được chứng chỉ, nhưng kiến thức - có.
Được rồi, bây giờ chúng ta hãy tiếp tục! Dưới đây là các khóa học bạn sẽ tìm thấy trong chương trình này.
Xác suất - Khoa học về sự không chắc chắn và khóa học dữ liệu (Đăng ký tại đây)
- Thời gian hoàn thành: 16 tuần (10-14 giờ / tuần)
- Trình độ: Nâng cao
Đây là khóa học đầu tiên trong chương trình đi thẳng vào chuyên sâu của khoa học dữ liệu: mô hình xác suất và lĩnh vực liên quan của suy luận thống kê. Nếu bạn nghĩ về nó, chúng ta thường xuyên bị bao quanh bởi một số mức độ không chắc chắn và rất nhiều dữ liệu.
Trong khóa học này, bạn sẽ hiểu các khái niệm chính về xác suất và cách bạn có thể sử dụng mô hình xác suất và lĩnh vực liên quan của suy luận thống kê để đưa ra các dự đoán dựa trên khoa học.
Các chủ đề được đề cập:
- Nhiều biến ngẫu nhiên rời rạc hoặc liên tục, kỳ vọng và phân phối có điều kiện
- Luật số lớn và ứng dụng của chúng
- Các công cụ chính của phương pháp suy luận Bayes
- Giới thiệu về các quy trình ngẫu nhiên (quy trình Poisson và chuỗi Markov)
Nếu bạn không chắc mình có muốn hoàn thành chương trình MicroMasters đầy đủ hay không, bạn có thể chọn khóa học này và đăng ký miễn phí. Vì vậy, bạn có thể thử tất cả về nó trước khi mua. Nếu bạn quyết định muốn nhận chứng chỉ khoa học dữ liệu MIT cho khóa học này, bạn có thể mua nó với giá 300 đô la bất kỳ lúc nào.
UP TO 30% OFF
Special edX Black Friday Deal
Take advantage of this edX Black Friday coupon - purchase a program from top institutions & get 30% OFF! Learn from biggest experts for less.
Điều kiện tiên quyết:
Giải tích cấp cao đẳng (đơn biến & đa biến). Học sinh nên tự tin trong suy luận toán học; quen thuộc với dãy, giới hạn, chuỗi vô hạn, quy tắc chuỗi và tích phân thường hoặc nhiều.
Các nguyên tắc cơ bản của khóa học thống kê (Đăng ký tại đây)
- Thời gian hoàn thành: 18 tuần (10-14 giờ / tuần)
- Trình độ: Nâng cao
Tìm kiếm cấu trúc trong dữ liệu và đưa ra dự đoán là “những bước quan trọng nhất trong Khoa học Dữ liệu”. Số liệu thống kê có thể được tìm thấy ở khắp mọi nơi: học máy, khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo - bạn có thể gọi tên bất kỳ nội dung nào.
Khóa học này sẽ chỉ cho bạn cách bạn có thể biến dữ liệu thô thành thông tin chi tiết để đưa ra quyết định tốt hơn, cung cấp cho bạn các công cụ được sử dụng để xử lý các mô hình tham số và khám phá các câu hỏi như mức độ phù hợp của một mô hình nhất định cho một tập dữ liệu cụ thể? Làm thế nào để chọn các biến trong hồi quy tuyến tính? Làm thế nào để mô hình hóa các hiện tượng phi tuyến? Làm thế nào để trực quan hóa dữ liệu chiều cao?
Những gì bạn sẽ học:
- Xây dựng các công cụ ước tính bằng cách sử dụng phương pháp thời điểm và khả năng xảy ra tối đa và quyết định cách chọn giữa chúng
- Định lượng độ không đảm bảo bằng cách sử dụng khoảng tin cậy và kiểm tra giả thuyết
- Chọn giữa các mô hình khác nhau bằng cách sử dụng kiểm tra độ vừa vặn
- Đưa ra dự đoán bằng cách sử dụng các mô hình tuyến tính, phi tuyến và tổng quát hóa
- Thực hiện giảm kích thước bằng cách sử dụng phân tích thành phần chính (PCA)
Nhiều sinh viên đã tham gia khóa học này cảm thấy tích cực về nội dung và cách cấu trúc của nó. Một số người mô tả đây là một “khóa học đòi hỏi nhiều và bổ ích” và nói rằng họ cảm thấy “được liên lạc với nhóm khóa học, những người đã dốc hết tâm huyết để biến nó thành một trải nghiệm tuyệt vời cho mọi học sinh”.
Giống như các khóa học khác, có một số điều kiện tiên quyết cho khóa học này. Một số sinh viên trước đây cho rằng đây là một trong những khóa học khó khăn hơn trong chương trình, mà điều kiện tiên quyết về xác suất và toán vững chắc là bắt buộc.
Điều kiện tiên quyết:
- 6.431x hoặc khóa học lý thuyết xác suất tương đương
- Phép tính đơn biến và đa biến cấp đại học
- Vectơ và ma trận
Bạn nên mở rộng các kỹ năng đại số tuyến tính của mình trước khi đăng ký, điều này sẽ cho phép bạn nắm bắt các chủ đề nâng cao tốt hơn và tận dụng tối đa những gì khóa học này mang lại. Đó không phải là một yêu cầu bắt buộc, nhưng nó chắc chắn sẽ làm tăng cơ hội thành công của bạn không chỉ trong khóa học này mà còn trong lĩnh vực nói chung.
Học máy với Python: từ Mô hình tuyến tính đến Học sâu (Đăng ký tại đây)
- Thời gian hoàn thành: 15 tuần (10-14 giờ / tuần)
- Trình độ: Nâng cao
Học máy có tầm quan trọng thực sự đối với các nhà khoa học dữ liệu. Tại sao? Bởi vì nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân tích lượng dữ liệu khổng lồ theo cách rất chính xác, đưa ra “các dự đoán có giá trị cao có thể hướng dẫn các quyết định tốt hơn và hành động thông minh trong thời gian thực mà không cần sự can thiệp của con người”. Nó được sử dụng trong nhiều ngành công nghiệp bởi các công ty nổi tiếng như Netflix và Amazon để dự đoán hành vi của khách hàng, tuân thủ, rủi ro và cải thiện sản phẩm và nội dung.
Trong khóa học này, bạn sẽ hiểu các nguyên tắc chính trong học máy và sử dụng các thuật toán để biến dữ liệu thành các dự đoán tự động hiệu quả.
Các chủ đề được đề cập:
- Đại diện, phù hợp quá mức, chính quy hóa, tổng quát hóa, chiều VC;
- Phân cụm, phân loại, đề xuất vấn đề, mô hình xác suất, học củng cố;
- Các thuật toán trực tuyến, hỗ trợ máy vectơ và mạng nơ-ron / học sâu.
Bạn sẽ chủ yếu làm việc với Python, do đó, các kỹ năng Python là điều bắt buộc nếu bạn muốn tận dụng tối đa khóa học này.
Nếu bạn cần cải thiện các kỹ năng Python đó, hãy xem một số khóa học cấp thấp hơn về edX trong lập trình Python, chẳng hạn như Khóa học Tìm hiểu về crash Python hoặc Giới thiệu về Chứng chỉ Chuyên gia Lập trình Python.
Hãy nhớ rằng, bạn có thể truy cập nhiều khóa học miễn phí mà không cần chứng chỉ, vì vậy đây là cơ hội tuyệt vời để cải thiện những kỹ năng đó mà không phải tốn hàng đống tiền cho các khóa học “chính thức”.
Điều kiện tiên quyết:
- 6.00.1x hoặc thành thạo lập trình Python
- 6.431x hoặc khóa học lý thuyết xác suất tương đương
- Phép tính đơn biến và đa biến cấp đại học
- Vectơ và ma trận
Điều tuyệt vời nhất của khóa học này là bạn có thể hoàn thành một số dự án mà bạn phải áp dụng tất cả kiến thức lý thuyết vào những thử thách giống như trong thế giới thực. Các hoạt động thực tế là những gì thực sự làm cho thông tin gắn bó và chúng cũng làm cho việc học tập trở nên năng động và thú vị hơn rất nhiều!
Các dự án bạn sẽ hoàn thành trong khóa học này:
- Trình phân tích đánh giá tự động
- Nhận dạng chữ số với mạng thần kinh
- Học tăng cường
Cũng giống như các khóa học khác, bạn có thể tự mình tham gia khóa học này và nhận chứng chỉ sau khi hoàn thành khóa học đó.
Kỳ thi Capstone
Sau khi hoàn thành tất cả 4 khóa học bắt buộc trong chương trình, kỳ thi capstone này là cơ hội để bạn thực sự đưa các kỹ năng mới của mình về xác suất, phân tích dữ liệu, thống kê và học máy để thực hành và nhận Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT mà bạn đã làm việc chăm chỉ. Sau khi hoàn thành thành công, bạn nhận được thông tin đăng nhập MicroMasters thể hiện kỹ năng của bạn.
Để nhận được Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT và thông tin đăng nhập MicroMasters này, bạn phải mua toàn bộ chương trình. Nếu bạn hoàn thành các khóa học cá nhân, bạn sẽ nhận được chứng chỉ cho mỗi khóa học mà bạn mua.
- 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
Khóa học Phân tích dữ liệu: Lập mô hình thống kê và tính toán trong ứng dụng (Đăng ký tại đây)
- Thời gian hoàn thành: 15 tuần (10-14 giờ / tuần)
- Trình độ: Nâng cao
Để trở thành một nhà khoa học dữ liệu, bạn phải có các kỹ năng đa lĩnh vực như toán học, thống kê, học máy, giải quyết vấn đề cho đến lập trình, hình dung và giao tiếp.
Trong khóa học này, bạn sẽ áp dụng tất cả các kỹ năng và kiến thức miền đa dạng này để làm việc với dữ liệu và đưa ra các giải pháp theo hướng dữ liệu.
Các chủ đề được đề cập:
- Các công cụ thống kê và tính toán phổ biến (kiểm tra giả thuyết, phương pháp hồi quy và phương pháp giảm độ dốc)
Phân tích bốn khu vực miền khác nhau
- Mã biểu sinh và trực quan hóa dữ liệu
- Mạng tội phạm và phân tích mạng
- Giá cả, Kinh tế và Chuỗi thời gian
- Dữ liệu Môi trường và Thống kê Không gian
Điều tuyệt vời nhất trong khóa học chứng chỉ MIT Khoa học Dữ liệu là gì? Đó là bạn có thể tạo báo cáo bằng văn bản và thảo luận về các chủ đề khác nhau với các đồng nghiệp.
Điều kiện tiên quyết:
- Lập trình Python bậc đại học
- Phép tính đa biến ở bậc đại học và đại số tuyến tính
- Lý thuyết xác suất và thống kê bậc đại học
- Học máy ở bậc đại học
Tương tự như các khóa học khoa học dữ liệu khác của MIT trên edX, bạn có thể tự mình tham gia khóa học này. Truy cập miễn phí hầu hết nội dung hoặc có toàn quyền truy cập với chứng chỉ với giá 300 đô la.
Theo đuổi Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT trực tuyến: Ưu và nhược điểm
Cho đến giờ, chúng ta đã xem xét cách bạn có thể đạt được chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT trực tuyến thông qua Chương trình MicroMasters về Thống kê và Khoa học Dữ liệu trên edX. Tôi đã cho bạn biết những gì bạn sẽ tìm thấy trong mỗi khóa học, điều kiện tiên quyết, thời lượng và những điều khác bạn cần biết trước khi đăng ký.
Bây giờ, tôi biết đôi khi thật khó để đưa ra quyết định trước khi bạn biết mọi thứ cần biết về 'sản phẩm' hoặc trong trường hợp này - khóa học bạn muốn mua.
Thông thường, cách tốt nhất để quyết định liệu điều gì đó có phù hợp với bạn hay không đơn giản là xem danh sách ưu và nhược điểm. Bằng cách này, bạn sẽ biết được đâu là điểm tốt và đâu là điểm chưa tốt của nó để bạn có thể đưa ra quyết định đúng đắn!
Vì vậy, để giúp bạn dễ dàng hơn, dưới đây tôi sẽ cho bạn biết về ưu và nhược điểm của chương trình chứng chỉ Khoa học dữ liệu MIT này trên edX. Dưới đây là tóm tắt về những gì bạn sẽ tìm thấy:
| ƯU ĐIỂM | NHƯỢC ĐIỂM |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Như bạn thấy, có rất nhiều điều tốt khi theo đuổi chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT trực tuyến. Tuy nhiên, cũng có một số điều cần lưu ý. Chúng ta hãy xem xét tất cả những điều này một cách chi tiết hơn.
- Nội dung chất lượng
Học viện Công nghệ Massachusetts có tỷ lệ chấp nhận là 6,7%. Đó là một học viện thực sự uy tín mà nhiều sinh viên mơ ước được theo học. Tuy nhiên, như bạn có thể biết theo tỷ lệ chấp nhận, không phải ai cũng có thể vào được. Thêm vào đó, bây giờ không phải ai cũng cần.
Với chương trình chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT này, bạn sẽ được giảng dạy bởi chính những giảng viên làm việc tại MIT, nhưng ở một định dạng khác. Vì vậy, về cơ bản bạn vẫn đang học 'tại trường đại học', không phải trong một khóa học 'chính thức' trong khuôn viên trường.
- Chi phí hợp lý
Mở rộng quan điểm trước đây của tôi, bởi vì đây là một chương trình trực tuyến, học phí thấp hơn nhiều so với các khóa học trong khuôn viên trường. Ngoài ra, bạn có thể truy cập nhiều nội dung miễn phí. Và nếu bạn muốn mua toàn bộ chương trình với giá thấp hơn - bạn luôn có thể duyệt qua trang web này để biết các ưu đãi tốt nhất hiện có ngay bây giờ và tiết kiệm một số tiền!
Đây chắc chắn là điều mà bạn đơn giản là sẽ không thể làm được ở bất kỳ chương trình nào trong khuôn viên trường.
- Không cần phải bỏ công việc hàng ngày
Bởi vì bạn không thực sự phải đi bất cứ đâu, nó tiết kiệm rất nhiều thời gian và linh hoạt hơn rất nhiều theo nghĩa đó. Vì vậy, việc kết hợp học tập và làm việc sẽ dễ dàng hơn rất nhiều và bạn không cần phải nghỉ việc mới có thể làm được.
Đây là lý do tại sao nhiều sinh viên chuyển sang các khóa học và chương trình trực tuyến để giúp thăng tiến trong sự nghiệp của họ hoặc đạt được một số kỹ năng mới trong khi họ đang làm việc.
- Linh hoạt (vị trí)
Bạn không cam kết với một địa điểm thực trong toàn bộ chương trình. Vì vậy, cho dù bạn quyết định chuyển đến một nơi khác, đi du lịch, hay chỉ đơn giản là thăm gia đình của bạn ở một thành phố khác - nó sẽ không ảnh hưởng đến việc học của bạn. Bạn có thể đăng nhập vào nền tảng và tham gia các khóa học từ bất cứ đâu, miễn là bạn có kết nối wifi tốt.
- Mở cho tất cả mọi người
Không giống như các khóa học trong khuôn viên trường, chương trình này không có quy trình đăng ký dài mà bạn sẽ phải trải qua - không điền vào biểu mẫu, chờ đợi, ngồi ở chỗ chưa biết. Nếu bạn quyết định muốn tham gia, tất cả những gì bạn cần làm là truy cập trang web, tạo tài khoản và đăng ký!
Những điều không tốt về nó
- Theo tiến độ của người hướng dẫn
Được rồi, điều này khá độc đáo, bởi vì một số sinh viên có thể coi nó như một đặc quyền, trong khi những người khác sẽ thích các khóa học theo nhịp độ riêng. Vì vậy, thực sự, cho dù đó là một ưu hay nhược điểm sẽ phụ thuộc vào kiểu học của bạn.
Nếu bạn thuộc tuýp người học độc lập thích tiếp thu mọi thứ theo tốc độ của riêng mình (hoặc nếu bạn hơi thiếu kiên nhẫn), đây có thể là điều bạn sẽ không thấy hấp dẫn cho lắm. Tuy nhiên, đặt ra thời hạn thực sự có thể là một lợi thế rất lớn, đặc biệt là với các khóa học trực tuyến, khi động lực để đứng dậy và bật máy tính xách tay của bạn rất khó tìm thấy.
- Yêu cầu động lực bản thân
Đương nhiên, bởi vì bạn không ngồi trong một lớp học được bao quanh bởi những sinh viên cùng chí hướng, những người cũng đang làm việc chăm chỉ, nên nguồn động lực chính mà bạn cần dựa vào phải đến từ chính bản thân bạn. Đối với một số người, đây là một thách thức.
Tuy nhiên, đó là một cách tuyệt vời để phát triển và cải thiện không chỉ kỹ năng quản lý thời gian mà còn cả tính kiên trì, một đặc điểm chắc chắn sẽ mang lại lợi ích cho bạn trong bất kỳ lĩnh vực nào khác trong cuộc sống.
- Dễ gặp các vấn đề về công nghệ
Bởi vì tất cả các khóa học đều trực tuyến 100%, có khả năng tại một số thời điểm trong suốt chương trình, bạn có thể gặp một số gián đoạn do kết nối kém hoặc một số vấn đề nhỏ hoặc lớn hơn khác. Điều này có thể khiến bạn hơi mất tập trung, tuy nhiên, bạn có thể giảm thiểu rủi ro điều đó xảy ra bằng cách đảm bảo bạn có kết nối internet mạnh và một máy tính xách tay hoạt động sẽ phục vụ bạn trong thời gian còn lại của khóa học.
- Thời gian hoàn thành tương đối lâu
Một năm và hai tháng có vẻ là một khoảng thời gian dài để hoàn thành một chương trình trực tuyến đối với một số người vì nó dài hơn nhiều khóa học khác trên internet. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng đây là chương trình cấp sau đại học được thiết kế để chuẩn bị cho các học viên sẵn sàng đối mặt với những thử thách trong thế giới thực. Đây là một chương trình chuyên sâu nên cần có thời gian để xây dựng kiến thức chuyên môn về các chủ đề khác nhau.
Chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT thông qua Chương trình MicroMasters: Tôi có nên theo đuổi không?
Có, tôi khuyên bạn nên tham gia! Nhu cầu về các chuyên gia khoa học dữ liệu ngày càng tăng[2]. Về cơ bản, đó là một nghề nghiệp có liên quan đến bất kỳ loại ngành nào và rất quan trọng đối với bất kỳ công ty xử lý dữ liệu nào. Vì chúng ta đang nói đến thế kỷ 21, số lượng các doanh nghiệp liên quan đến dữ liệu lớn chắc chắn sẽ không sớm giảm đi.
Đạt được chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT thông qua chương trình của MicroMaster là một cách tuyệt vời để có được kiến thức chuyên sâu và xây dựng các kỹ năng đa ngành cần thiết để làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. MIT được coi là trường đại học tốt nhất trên thế giới, và đây là cơ hội để bạn học hỏi từ các giảng viên của MIT với mức giá rất phải chăng.
Bạn có biết?
Bạn đã bao giờ băn khoăn nền tảng học online nào tốt nhất cho sự nghiệp của bạn chưa?
Những tìm kiếm thịnh hành nhất
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
Như vậy, hôm nay chúng ta đã khám phá cách bạn có thể đạt được chứng chỉ khoa học dữ liệu thông qua việc theo đuổi Chương trình MicroMaster về Thống kê và Khoa học Dữ liệu trên edX.
Đó là một chương trình cấp sau đại học bao gồm 4 khóa học cộng với một kỳ thi capstone. Bạn có thể đăng ký chương trình tại đây hoặc xem các khóa học cá nhân.
Hãy xem các khóa học trong chương trình MIT Khoa học dữ liệu là gì:
- Khóa học Xác suất - Khoa học về sự không chắc chắn và dữ liệu (Đăng ký tại đây)
- Khóa học Các nguyên tắc cơ bản của thống kê (Đăng ký tại đây)
- Học máy với Python: từ Mô hình tuyến tính đến Học sâu
- Khóa học Phân tích dữ liệu: Lập mô hình thống kê và tính toán trong ứng dụng (Đăng ký tại đây)
Chúng được thiết kế để chuẩn bị cho các học viên về khoa học dữ liệu, những người sau khi hoàn thành chương trình, sẵn sàng bước vào thị trường và áp dụng các kỹ năng của họ vào các thử thách trong thế giới thực.
Bạn có thể hoàn thành toàn bộ chương trình và nhận chứng chỉ Khoa học Dữ liệu MIT sau khi hoàn thành bài kiểm tra hoặc bạn có thể tham gia các khóa học đơn lẻ nằm trong chương trình. Bạn không cần phải tham gia tất cả các khóa học nếu bạn không muốn, mặc dù nó rất được khuyến khích. Nếu bạn hoàn thành các khóa học đơn lẻ, bạn cũng sẽ nhận được chứng chỉ cho mỗi khóa học mà bạn hoàn thành.
Tham khảo khoa học
1. Tạp chí Harvard Business Review, Nhà khoa học dữ liệu: Công việc gợi cảm nhất thế kỷ 21
2. Ngành Kinh doanh, "Nhà khoa học dữ liệu" là nghề hot nhất năm 2019 theo dữ liệu danh sách việc làm
Giới thiệu chuyên gia & nhà phân tích của bài viết
