Rất có thể, bạn đã bắt đầu sử dụng khoa học dữ liệu vào một thời điểm nào đó trong cuộc đời của mình mà thậm chí có thể bạn không nhận ra. Là một phần của lĩnh vực CNTT, sự phổ biến và nhu cầu của khoa học dữ liệu đang tăng lên từng ngày. Do đó, nghiên cứu khoa học dữ liệu không phải là một kỳ công dễ dàng, vì tính chất rộng của thuật ngữ, việc chọn các khóa học khoa học dữ liệu tốt nhất cho bạn có thể là một nhiệm vụ cực kỳ quan trọng.
Nhưng, bạn có thể hỏi, khoa học dữ liệu là gì?
Khoa học dữ liệu đề cập đến một lĩnh vực liên ngành bao gồm làm việc với dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc. Thuật ngữ chung bao gồm việc sử dụng các hệ thống và thuật toán để trích xuất kiến thức từ cấu trúc dữ liệu và áp dụng nó trong các lĩnh vực khác nhau.
Một số lĩnh vực mà khoa học dữ liệu có liên quan chặt chẽ bao gồm dữ liệu lớn, học máy và khai thác dữ liệu, trong số những lĩnh vực khác. Đương nhiên, bạn có thể tìm thấy hàng trăm khóa học về khoa học dữ liệu, bao gồm mọi chủ đề liên quan có thể có.
Với ý nghĩ đó, chúng tôi đã chọn ra bảy khóa học khoa học dữ liệu được khuyến nghị nhất để bạn lựa chọn mà bạn có thể xem nhanh ngay bây giờ:
- DataCamp Khoa học dữ liệu cho mọi người
- Khóa học Coursera về Hộp công cụ của Nhà khoa học Dữ liệu
- Chương trình học máy Coursera
- Chương trình Coursera về Học sâu
- edX Chuyên ngành Khoa học Dữ liệu Harvard
- Udacity Nanodegree trong cấu trúc dữ liệu và thuật toán
- Chương trình Udacity để trở thành nhà khoa học dữ liệu
Nhưng trước khi bắt đầu, tại sao bạn nên nghiên cứu khoa học dữ liệu ngay từ đầu?
Mục lục
- 1. Mục đích của việc học Khoa học dữ liệu trực tuyến là gì?
- 2. Khóa học Khoa học dữ liệu dành cho mọi người - giới thiệu về khoa học dữ liệu của DataCamp (Đăng ký tại đây)
- 3. Khóa học Hộp công cụ của Nhà khoa học dữ liệu - Coursera của Đại học Johns Hopkins (Đăng ký tại đây)
- 4. Học máy - Khóa học Coursera của Đại học Stanford (Đăng ký tại đây)
- 5. Mạng thần kinh và học sâu - Khóa học Coursera của DeepLearnig.AI (Đăng ký tại đây)
- 6. Khóa học Chuyên ngành Khoa học Dữ liệu - Một Harvard được Tổ chức bởi edX (Đăng ký tại đây)
- 7. Cấu trúc dữ liệu và thuật toán - Một nanodegree Udacity chuyên sâu (Đăng ký tại đây)
- 8. Trở thành một nhà khoa học dữ liệu - Một Udacity Nanodegree tất cả trong một (Đăng ký tại đây)
- 9. Kết luận
Mục đích của việc học Khoa học dữ liệu trực tuyến là gì?
Thoạt nhìn, khoa học dữ liệu có vẻ giống như một môn học không thể học được bên ngoài giảng đường đại học. Tuy nhiên, với việc các khóa học trực tuyến trở nên tốt hơn mỗi ngày, khoa học dữ liệu đã trở nên sẵn sàng cho bất kỳ ai sẵn sàng học!
Ưu đãi mới nhất đang hoạt động ngay bây giờ:
SAVE 50%
DataCamp End of Year Sale
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!
Hiện tại, có hàng trăm nền tảng MOOC cung cấp các khóa học về khoa học dữ liệu chất lượng cao và một số khóa học khác, chẳng hạn như edX, thậm chí còn hợp tác với các trường đại học nổi tiếng thế giới, để mang đến cho bạn các khóa học khoa học dữ liệu tốt nhất có thể.
Lĩnh vực trở thành một chủ đề phổ biến của khóa học trực tuyến chủ yếu là do nhu cầu không ngừng gia tăng của các nhà khoa học dữ liệu trong các lĩnh vực khác nhau. Sự gia tăng này đặc biệt đáng chú ý khi thế giới đang phục hồi sau đại dịch COVID-19, khi các công ty tập trung hơn vào sự hiện diện trực tuyến của họ hơn bao giờ hết, theo Insight viết.
Với tất cả những điều này, thật an toàn khi nói rằng không có thời điểm nào tốt hơn để bắt đầu học khoa học dữ liệu trực tuyến hơn bây giờ!
Vì vậy, không cần phải lo lắng gì thêm, chúng ta hãy bắt đầu ngay với các khóa học khoa học dữ liệu tốt nhất hiện có.
Khóa học Khoa học dữ liệu dành cho mọi người - giới thiệu về khoa học dữ liệu của DataCamp (Đăng ký tại đây)
Có thể hiểu, đối với những người mới bắt đầu tham gia vào thế giới của các khóa học khoa học dữ liệu, việc tìm ra nơi bắt đầu học có thể khá khó khăn.
Bạn có cần biết cách viết mã không? Bạn sẽ phải dành hàng tháng trời để học những kiến thức cơ bản? Có bao nhiêu thông tin?
Đó là nơi tham gia khóa học Khoa học dữ liệu cho mọi người của DataCamp. Khóa học đầu tiên trong danh sách của chúng tôi là khóa học khoa học dữ liệu được tạo ra để cung cấp cho bạn nền tảng kiến thức vững chắc về lĩnh vực này. Khóa học được tạo ra dành cho người mới bắt đầu và bao gồm những thông tin quan trọng nhất mà các nhà khoa học dữ liệu mới có thể cần.
Khóa học trực tuyến về khoa học dữ liệu này bao gồm 4 chương - Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu, Thu thập và Lưu trữ Dữ liệu, Chuẩn bị, Khám phá và Trực quan, Thử nghiệm và Dự đoán - bao gồm tất cả các phần chính của lĩnh vực này. Khóa học đề cập đến tất cả các điểm chính của khoa học dữ liệu, cung cấp cho người dùng những điều cơ bản cần thiết để tiếp tục phát triển các kỹ năng về khoa học dữ liệu của họ.
Nếu bạn lo lắng về việc không có đủ kinh nghiệm lập trình để tham gia khóa học khoa học dữ liệu này, hãy yên tâm. Khóa học này không mang tính kỹ thuật, nghĩa là bạn không cần phải có bất kỳ kỹ năng viết mã nào từ trước để tìm thấy tài liệu hữu ích. Nội dung ở dạng video, với 48 bài tập thực hành được tạo ra để dạy cho bạn mọi thứ bạn cần biết.
Thoạt nhìn, khóa học khoa học dữ liệu này có vẻ như bạn sẽ cần ăn, ngủ và hít thở khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, đó không phải là trường hợp. Khóa học chỉ bao gồm không quá 2 giờ nội dung, giúp bạn dễ dàng sắp xếp lịch trình cho cả những doanh nhân bận rộn nhất.
Khi nói đến giá, có rất ít khóa học về khoa học dữ liệu có thể cung cấp một cái gì đó tốt hơn. Bởi vì, tất nhiên, không có gì tốt hơn là MIỄN PHÍ!
DataCamp được biết đến với giá cả tuyệt vời, khóa học này cũng không ngoại lệ. Khoa học dữ liệu cho mọi người là một trong những khóa học khoa học dữ liệu miễn phí của nền tảng, dành cho tất cả mọi người mà không phải trả thêm phí. Với những điều tuyệt vời như vậy, chúng tôi chắc chắn đồng ý rằng khoa học dữ liệu là dành cho tất cả mọi người.
Bằng cách tham gia khóa học này, bạn sẽ học được:
- Những kiến thức cơ bản đằng sau khoa học dữ liệu, chẳng hạn như quy trình làm việc, ứng dụng khoa học dữ liệu, vai trò và các công cụ khoa học dữ liệu;
- Mọi thứ bạn cần biết về tìm nguồn cung ứng và lưu trữ dữ liệu, từ các loại dữ liệu đến nền tảng đám mây và mọi thứ ở giữa;
- Cách chỉnh sửa và chuẩn bị dữ liệu để sử dụng, bao gồm chuẩn bị, hình ảnh và trang tổng quan;
- Các cách sử dụng dữ liệu đã thu thập, như dự đoán kết quả trong tương lai, phân nhóm và học máy.
Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về thế giới tuyệt vời của khoa học dữ liệu, hãy bắt đầu hành trình của bạn với DataCamp!
Bắt đầu khóa học NGAY BÂY GIỜ.
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!
Khóa học Hộp công cụ của Nhà khoa học dữ liệu - Coursera của Đại học Johns Hopkins (Đăng ký tại đây)
Nếu bạn là một trong những người thích tài liệu học tập chuyên sâu hơn, thì khóa học khoa học dữ liệu trực tuyến này có thể là sự phù hợp hoàn hảo dành cho bạn. Tương tự như tùy chọn đã thảo luận trước đây, khóa học Coursera Hộp công cụ của Nhà khoa học dữ liệu này được thiết kế để giúp bạn xây dựng nền tảng kiến thức khoa học dữ liệu thậm chí còn vững chắc hơn.
Khóa học khoa học dữ liệu này nhằm cung cấp cho bạn tất cả những kiến thức cơ bản về tài liệu và công cụ mà các nhà khoa học dữ liệu làm việc hàng ngày. Khóa học được tạo ra để bao gồm mọi thứ bạn có thể gặp phải với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu mới, bao gồm các chương trình được sử dụng phổ biến nhất.
Khóa học này, mặc dù về mặt kỹ thuật ở cấp độ nhập môn, nhưng hơi nâng cao hơn so với tùy chọn DataCamp. Điều đó đang được nói, chương trình vẫn bao gồm tất cả những điều cơ bản bạn có thể cần, làm cho nó trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho những người đã quen thuộc với thế giới kỹ thuật phần mềm.
Khóa học khoa học dữ liệu này bao gồm hai thành phần - khái niệm và thực tế. Chương trình được trải dài trong 4 tuần, với một mô-đun khác nhau được chỉ định cho mỗi mô-đun - Nguyên tắc cơ bản về khoa học dữ liệu, R và RStudio, Kiểm soát phiên bản và GitHub, và R Markdown, Tư duy khoa học và Dữ liệu lớn.
Tất cả các mô-đun của khóa học bao gồm nhiều video giáo dục và bài tập thực hành, bao gồm cái gì, tại sao và cách thức của khoa học dữ liệu. Mỗi tuần học tập được kết thúc bằng một câu đố về tài liệu của mỗi học phần. Đây là một tính năng tuyệt vời cần lưu ý nếu bạn đánh giá cao việc có thể theo dõi rõ ràng tiến trình của mình.
Khi khóa học này đi sâu hơn vào hoạt động bên trong của khoa học dữ liệu, tài liệu sẽ chiếm nhiều thời gian của bạn hơn một chút.
Với tất cả các video và bài tập được tính đến, khóa học ước tính mất khoảng 18 giờ để hoàn thành. Mỗi học phần mất khoảng 5 giờ để hoàn thành, làm cho tốc độ của khóa học phù hợp với nhiều lịch trình khác nhau.
Cũng như nhiều nền tảng học tập trực tuyến cung cấp các khóa học khoa học dữ liệu, các chương trình của Coursera có nhiều mức giá khác nhau. Khi nói đến khóa học khoa học dữ liệu trực tuyến này, nó là một trong những lựa chọn hợp lý hơn hiện có. Được cung cấp bởi Đại học Johns Hopkins, khóa học là một phần của hai Chuyên ngành lớn hơn. Sau khi hết 7 ngày dùng thử miễn phí, khóa học có giá khoảng 50 đô la hàng tháng.
Đây là một mức giá tuyệt vời cho nội dung có sẵn, vì tất cả học sinh đều có chứng nhận hoàn thành. Bằng cách tham gia khóa học này, bạn sẽ học được:
- Hiểu dữ liệu và khoa học dữ liệu là gì như một khái niệm;
- Sử dụng các công cụ khoa học dữ liệu chính, chẳng hạn như R, RStudio, Github , v.v…;
- Các khái niệm chính của khoa học dữ liệu, chẳng hạn như thiết kế thử nghiệm, dữ liệu lớn, v.v…
Những người ham học hỏi sử dụng tất cả các công cụ của một nhà khoa học dữ liệu vĩ đại có thể đăng ký học bất cứ lúc nào!
Bắt đầu khóa học NGAY BÂY GIỜ.
Học máy - Khóa học Coursera của Đại học Stanford (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: Coursera
- Thời lượng: 60 giờ
- Giá: Miễn phí
- Giấy chứng nhận: 79$
- Trình độ: Trung cấp
- Đăng ký ở đây
Một trong những thành phần chính của khoa học dữ liệu là học máy - quá trình làm cho máy tính thực hiện một số tác vụ nhất định mà không được lập trình cụ thể để làm điều đó. Và, tin hay không thì tùy, nó được sử dụng phổ biến hơn bạn nghĩ. Bạn sử dụng văn bản tiên đoán hay Tự động sửa? Đây chỉ là hai ví dụ về học máy!
Với lĩnh vực hữu ích và phổ biến như vậy, nhu cầu về các chuyên gia học máy là vô cùng cao. Nếu bạn là người quan tâm đến sự nghiệp làm việc với học máy, hãy cân nhắc tham gia khóa học khoa học dữ liệu trực tuyến này!
Mục đích của khóa học này là cung cấp giới thiệu rộng rãi về học máy và các lĩnh vực liên quan, chẳng hạn như khai thác dữ liệu và nhận dạng mẫu chiến lược. Vì tài liệu ở cấp độ trung cấp, nên chương trình phù hợp nhất cho những người đã học ít nhất một hoặc hai khóa học về khoa học dữ liệu.
Giống như hầu hết các khóa học của Coursera, Học máy kéo dài hơn 4 tuần và bao gồm 8 mô-đun, bao gồm nhiều chủ đề - học có giám sát, học không giám sát, các phương pháp hay nhất trong học máy và mọi thứ liên quan.
Khóa học cũng bao gồm nhiều nghiên cứu điển hình và ví dụ về các ứng dụng học máy, cho phép người dùng học cách áp dụng kiến thức của họ.
Vì lĩnh vực học máy rất rộng nên đương nhiên sẽ mất nhiều thời gian hơn để bao gồm tất cả các tài liệu. Khóa học khoa học dữ liệu này ước tính mất khoảng 60 giờ để hoàn thành. Tuy nhiên, chương trình cho phép người dùng học theo tốc độ của riêng họ và thậm chí sắp xếp thời hạn theo nhu cầu cá nhân.
Bây giờ, nếu bạn quan tâm đến việc tham gia các khóa học khoa học dữ liệu miễn phí, bạn đã đến đúng nơi. Bản thân khóa học là hoàn toàn miễn phí cho bất kỳ ai. Có nghĩa là, nếu bạn muốn nhận chứng chỉ hoàn thành, bạn sẽ bị tính phí 79 đô la. Điều này có vẻ hơi đắt, nhưng điều quan trọng cần lưu ý là khóa học được cung cấp bởi Đại học Stanford. Cần phải nói rằng, chứng chỉ sẽ trông tuyệt vời trong bất kỳ CV nào!
Khóa học khoa học dữ liệu trực tuyến này bao gồm một trong những lĩnh vực rộng nhất của khoa học dữ liệu. Những người tham gia khóa học sẽ học:
- Ý tưởng cốt lõi đằng sau việc dạy máy tính học mà không cần lập trình rõ ràng;
- Áp dụng các khái niệm khác nhau, chẳng hạn như hồi quy tuyến tính với số lượng biến khác nhau và đại số tuyến tính, để đặt tên cho một số;
- Triển khai các thuật toán học trong thực tế;
- Biểu diễn mạng nơ-ron và hơn thế nữa.
Nếu bạn là người muốn học cách giúp máy móc và AI học, tại sao không học với một trong những nền tảng học trực tuyến tốt nhất?
Bắt đầu khóa học NGAY BÂY GIỜ.
Mạng thần kinh và học sâu - Khóa học Coursera của DeepLearnig.AI (Đăng ký tại đây)
Đối với những người tò mò về việc lặn sâu hơn (không có ý định chơi chữ), chúng tôi cung cấp một trong những khóa học khoa học dữ liệu tốt nhất về học sâu và mạng thần kinh.
Là khóa học đầu tiên của Chuyên ngành học sâu của Coursera, chương trình Mạng thần kinh và Học tập Deel, được tạo bởi DeepLearning.AI, một công ty AI toàn cầu, nhằm cung cấp một khái niệm nền tảng vững chắc về mạng thần kinh và học sâu và giới thiệu cho sinh viên với công nghệ hiện tại xu hướng.
Vì tính chất cụ thể của tài liệu học tập, khóa học được coi là ở trình độ trung cấp và dành cho những người đã có kỹ năng lập trình Python trung cấp và nắm được cơ bản về đại số tuyến tính & học máy.
Như đã đề cập trước đây, tất cả các chương trình của Coursera đều tuân theo một cấu trúc tương tự. Khóa học khoa học dữ liệu này cũng không ngoại lệ, gồm 4 tuần nội dung, được chia thành 4 học phần, mỗi học phần bao gồm video và tài liệu đọc kèm theo các bài tập thực hành.
Các chủ đề được đề cập tập trung vào các yếu tố cơ bản về chuyên môn của lĩnh vực này, bắt đầu bằng phần giới thiệu về học sâu và kết thúc với mọi thứ bạn có thể cần biết về mạng nơ-ron.
Tương tự như các khóa học khoa học dữ liệu khác của Coursera được đề cập trong bài viết này, khóa học này hoàn toàn dựa trên trực tuyến, cho phép quản lý thời gian dễ dàng. Ngoài ra, tất nhiên, thời hạn cũng rất linh hoạt, làm cho khóa học thuận tiện cho tất cả mọi người.
Bởi vì điều này, có thể nói rằng Coursera là một lựa chọn tuyệt vời cho những ai đang tìm kiếm các khóa học trực tuyến dễ dàng theo lịch trình có thể thích ứng với lối sống của họ, vì phần lớn các chương trình đều có các tính năng đã đề cập trước đó.
Vì khóa học khoa học dữ liệu này, giống như Khoa học dữ liệu cho mọi người, là một phần của chuyên ngành, nên chương trình có giá hàng tháng là 49 đô la. Tuy nhiên, tất cả người dùng mới vẫn có cơ hội dùng thử khóa học miễn phí trong 7 ngày.
Bằng cách tham gia khóa học khoa học dữ liệu trực tuyến này, bạn sẽ học:
- Làm việc với các mạng nơ-ron sâu được kết nối đầy đủ, bao gồm xây dựng và đào tạo hệ thống;
- Triển khai các mạng nơ-ron được vector hóa và hiệu quả;
- Hiểu kiến trúc của mạng nơ-ron và xác định các tham số chính;
- Các cách để áp dụng học sâu vào các dự án và công việc của chính bạn.
Những ai đã sẵn sàng khám phá độ sâu của mạng nơ-ron có thể tham gia ngay!
Bắt đầu khóa học NGAY BÂY GIỜ.
Khóa học Chuyên ngành Khoa học Dữ liệu - Một Harvard được Tổ chức bởi edX (Đăng ký tại đây)
Tại thời điểm này trong bài viết của chúng tôi, bạn có thể thấy rằng có rất nhiều khóa học khoa học dữ liệu cá nhân tuyệt vời mà bạn có thể tham gia để tìm hiểu thêm. Tuy nhiên, một số khóa học khoa học dữ liệu tốt nhất cung cấp nhiều hơn một chương trình bốn tuần.
Một ví dụ tuyệt vời là chuyên ngành khoa học dữ liệu HarvardX có trên edX. Được thiết kế để chuẩn bị cho người dùng sự nghiệp trong lĩnh vực này, chuyên ngành sâu rộng bao gồm cả kiến thức lý thuyết và thực tiễn về khoa học dữ liệu là gì mà bạn có thể cần trong thế giới thực.
Do có nhiều tài liệu nên khóa học khoa học dữ liệu này có thể được coi là một chương trình tiên tiến hơn so với các khóa học đã đề cập trước đó. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là, theo mô tả của chương trình, bạn không bắt buộc phải có bất kỳ điều kiện tiên quyết nào để tham gia khóa học.
Chuyên môn được chia thành 9 mô-đun, mỗi mô-đun bao gồm một chủ đề khác nhau - R cơ bản, Trực quan, Xác suất, Suy luận và Mô hình hóa, Công cụ Năng suất, Wrangling, Hồi quy tuyến tính, Máy học và Capstone. Như đã đề cập trước đây, không cần điều kiện tiên quyết nào để sử dụng chương trình, tuy nhiên, tất cả các mô-đun đều xây dựng dựa trên tài liệu được đề cập trong phần đầu tiên.
Để cung cấp cho sinh viên tài liệu học tập tốt nhất và tất cả các kiến thức khoa học dữ liệu cần thiết, chuyên ngành sử dụng nhiều nghiên cứu điển hình trong chương trình của mình. Các nghiên cứu đề cập đến vô số các trường hợp sử dụng khoa học dữ liệu, từ các xu hướng về sức khỏe thế giới và dự báo bầu cử đến các hệ thống đề xuất phim.
Bằng cách phân tích dữ liệu thu thập được trong quá trình nghiên cứu, khóa học chứng minh chính xác một ngày trong cuộc đời của một nhà khoa học dữ liệu trông như thế nào.
Nhắc đến ngày và cuộc sống, chắc hẳn nhiều bạn đang thắc mắc rằng sẽ mất bao lâu để hoàn thành toàn bộ khóa học. Như đã đề cập trước đây, khóa học rất rộng và chi tiết, mất khoảng 1 năm 5 tháng để hoàn thành, với mỗi học phần ước tính mất khoảng 7 tuần.
Điều đó nói lên rằng, các bài học không trùng lặp hoặc gọi học viên cả đêm, vì vậy không cần phải sợ nhồi nhét tốc độ. Quá trình học tập diễn ra theo nhịp độ của chính mình, vì vậy mọi người đều có thể đưa khoa học dữ liệu vào lịch trình của mình.
Sau khi tìm hiểu khóa học trực tuyến này dài bao lâu và chuyên sâu, bạn có thể sợ hãi khi tìm hiểu xem nó sẽ tốn bao nhiêu tiền. Có thể hiểu, chương trình không phải là giá cả phải chăng nhất so với các khóa học khoa học dữ liệu đã đề cập trước đó, với giá 990$. Điều đó đang được nói, tại thời điểm viết bài này, edX đang cung cấp toàn bộ khóa học chỉ với 793$.
Mặc dù chất lượng của tài liệu học tập phù hợp với mức giá cao hơn, nhưng nó vẫn hơi đắt, đặc biệt nếu bạn có thể không muốn cam kết toàn bộ chương trình và chỉ quan tâm đến một vài học phần.
Chà, chúng tôi có một tin tuyệt vời! EdX mang đến cơ hội ghi danh vào các học phần dưới dạng các khóa học khoa học dữ liệu riêng biệt, khiến mỗi học phần có giá riêng khoảng 149 đô la. Trên hết, bạn có một tùy chọn để tham gia các mô-đun dưới dạng các khóa học khoa học dữ liệu miễn phí bằng cách kiểm tra chúng, mặc dù điều đó hạn chế các tính năng có sẵn, chẳng hạn như không cung cấp chứng chỉ sau khi hoàn thành.
Tất cả những điều được xem xét, chương trình chuyên ngành này là một khoản đầu tư tuyệt vời cho những ai muốn bắt đầu sự nghiệp của mình trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Những người tham gia khóa học sẽ bao gồm tất cả các kiến thức cơ bản của khoa học dữ liệu, bao gồm, nhưng không giới hạn ở:
- Các khái niệm khoa học dữ liệu cơ bản, chẳng hạn như xác suất, suy luận, hồi quy và học máy;
- Các kỹ năng cần thiết, như xử lý dữ liệu, tổ chức tệp, kiểm soát phiên bản và kiểm soát phiên bản;
- Phân tích dữ liệu hiện có để hiểu và phát triển việc sử dụng học máy.
Bất cứ ai quan tâm đến việc trở thành một chuyên gia khoa học dữ liệu không thể tìm kiếm đâu xa!
Bắt đầu khóa học NGAY BÂY GIỜ.
Cấu trúc dữ liệu và thuật toán - Một nanodegree Udacity chuyên sâu (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: Udacity
- Thời lượng: 4 tháng
- Giá: từ 371$ mỗi tháng
- Trình độ: Trung cấp
- Đăng ký ở đây
EdX không phải là nền tảng học tập trực tuyến duy nhất cung cấp các khóa học về khoa học dữ liệu đa mô-đun. Udacity tổ chức các nanodegree - các khóa học mở rộng, kéo dài trong nhiều tháng, nhằm cung cấp kiến thức và kỹ năng cần thiết để bắt đầu sự nghiệp lập trình thành công.
Được tạo ra cho những người muốn phát triển kỹ năng của mình bằng cách tập trung vào hai trong số các trụ cột cơ bản của khoa học dữ liệu, khóa học tập trung vào cấu trúc dữ liệu và thuật toán. Chương trình khoa học dữ liệu này không chỉ cho phép sinh viên thực hành giải quyết các vấn đề mà còn giúp chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn và các tình huống trong công việc.
Mặc dù chương trình tập trung vào nền tảng của khoa học dữ liệu, nhưng bạn cần phải có một số kinh nghiệm để có thể tham gia khóa học một cách thoải mái. Tài liệu hướng đến sinh viên có kiến thức lập trình Python từ trung cấp trở lên và kiến thức cơ bản về đại số.
Chương trình mất khoảng 4 tháng để hoàn thành và bao gồm 4 mô-đun riêng lẻ, bao gồm nhiều chủ đề - cấu trúc dữ liệu, thuật toán cơ bản và thuật toán nâng cao.
Tất cả các mô-đun của khóa học khoa học dữ liệu này đều tuân theo cùng một cấu trúc, bắt đầu bằng việc học cách giải quyết các vấn đề đã xác định liên quan đến một cấu trúc dữ liệu và thuật toán cụ thể và kết thúc bằng việc sinh viên sử dụng các kỹ năng để giải quyết các vấn đề mở và các giải pháp đã thực hiện.
Khi nói đến nội dung, khóa học khoa học dữ liệu trực tuyến này có một chút khác biệt so với các tùy chọn được đề cập khác. Cùng với những kiến thức thiết yếu về khoa học dữ liệu, chương trình còn mang đến cơ hội nhận được những lời khuyên hữu ích từ các giảng viên giàu kinh nghiệm về cách vượt qua các cuộc phỏng vấn xin việc và xử lý các tình huống bất ngờ.
Đây là một tính năng tuyệt vời của khóa học, vì nó chuẩn bị cho sinh viên đối mặt với nhiều thách thức khác nhau, không chỉ những thách thức liên quan trực tiếp đến lĩnh vực công việc của họ.
Vì khóa học hoàn toàn trực tuyến nên giờ học có thể dễ dàng được sắp xếp theo ý muốn của bạn, vì sinh viên có thể lên lịch trước cho giáo trình của mình khi bắt đầu chương trình.
Bây giờ, khi nói đến chi phí của các khóa học khoa học dữ liệu, các chương trình của Udacity là một trong những lựa chọn đắt tiền hơn. Sinh viên có thể chọn thanh toán cho khóa học 4 tháng theo một trong hai cách - thanh toán một lần cho toàn bộ giáo trình hoặc thanh toán hàng tháng khi học.
Khoản thanh toán duy nhất 1486 đô la làm cho khóa học có giá cả phải chăng hơn một chút, làm cho mỗi tháng khoảng 372 đô la, so với các khoản thanh toán riêng lẻ là 432 đô la mỗi tháng.
Cũng cần đề cập rằng tại thời điểm hiện tại Udacity không cung cấp các khóa học về khoa học dữ liệu miễn phí.
Những người đăng ký tham gia chương trình sẽ phát triển nhiều kỹ năng, bao gồm:
- Học framework để giải cấu trúc bất kỳ vấn đề mở nào;
- Thực hiện các phương pháp khác nhau được sử dụng để thao tác với cấu trúc dữ liệu và kiểm tra hiệu quả của chúng;
- Làm việc với các thuật toán khác nhau, từ tìm kiếm và sắp xếp trên các cấu trúc dữ liệu khác nhau đến tối ưu hóa đệ quy bằng cách lưu trữ kết quả cho các bài toán con.
Những ai muốn tìm hiểu thêm về cấu trúc dữ liệu và thuật toán đều có thể tham gia!
Bắt đầu khóa học NGAY BÂY GIỜ.
Trở thành một nhà khoa học dữ liệu - Một Udacity Nanodegree tất cả trong một (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: Udacity
- Thời lượng: 4 tháng
- Giá: từ 371$ mỗi tháng
- Trình độ: Nâng cao
- Đăng ký ở đây
Trở thành Nhà khoa học dữ liệu là một nanodegree được tạo ra để cung cấp cho sinh viên kinh nghiệm quý giá cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu thành công. Với một giáo trình bao gồm cả lý thuyết và các nhiệm vụ thực tế, khóa học khoa học dữ liệu này nhằm cung cấp gói đầy đủ.
Khi quyết định xem khóa học này có phải là sự lựa chọn tốt nhất cho bạn hay không, điều quan trọng cần lưu ý là chương trình ở cấp độ nâng cao và đi kèm với điều kiện tiên quyết. Được thiết kế để chuẩn bị cho sinh viên làm công việc khoa học dữ liệu, chương trình này phù hợp nhất cho những người rất thoải mái với một số chủ đề, chẳng hạn như học máy, xác suất và thống kê, trực quan hóa, xử lý dữ liệu và lập trình Python.
Không cần phải nói, bạn phải đã hoàn thành một số khóa học về khoa học dữ liệu và có một lượng kinh nghiệm đáng kể để hoàn thành chương trình một cách thành công.
Dự kiến mất khoảng 4 tháng để hoàn thành, chương trình bao gồm 5 học phần, bao gồm các bài học lý thuyết cũng như có thể làm việc trong các dự án thực tế.
Khóa học bao gồm 4 chủ đề chính - giải quyết các vấn đề khoa học dữ liệu, kỹ thuật phần mềm cho khoa học dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu cho khoa học dữ liệu và thiết kế thử nghiệm - kết thúc với việc sinh viên xây dựng các dự án khoa học dữ liệu kết thúc mở của riêng họ.
Như đã đề cập trước đây, Udacity nanodegrees nổi bật so với đám đông vì cơ hội duy nhất cho sinh viên tham gia vào các dự án khoa học dữ liệu thực tế. Làm việc với các sản phẩm do các chuyên gia trong ngành tạo ra cho phép sinh viên điều chỉnh kiến thức của họ trong thế giới thực và phát triển hơn nữa các kỹ năng của họ.
Vì khóa học khoa học dữ liệu trực tuyến này liên quan đến việc làm việc với các công ty và dự án khác, bạn có thể nghĩ rằng việc lên lịch cho các bài học sẽ là một cơn ác mộng tuyệt đối.
Nếu vậy, bạn đã nhầm!
Như với các nanodegree khác được thảo luận trong bài đánh giá này, sinh viên vẫn có thể lập lịch trình của riêng mình dựa trên nhu cầu cá nhân của họ. Điều này cho phép khóa học được thực hiện mà không có bất kỳ căng thẳng nào, cũng như cung cấp cấu trúc và tính bảo mật cho các bài học.
Nếu bạn lo lắng về mức giá của khóa học này so với các khóa học còn lại, bạn không cần phải lo lắng. Các sản phẩm nanodegrees của Udacity có giá gần như giống nhau. Điều này có nghĩa là mức giá tương tự áp dụng cho khóa học này như giá đã đề cập trước đây – 1486$ nếu thanh toán toàn bộ khóa học cùng một lúc và 432$ mỗi tháng nếu thanh toán riêng lẻ.
Mặc dù mức giá có thể không dành cho tất cả mọi người, nhưng cơ hội duy nhất của việc thực hành khoa học dữ liệu trong đời thực khiến khóa học đáng được xem xét.
Những người tham gia khóa học sẽ học:
- Làm thế nào để giao tiếp với các bên liên quan khác nhau và xây dựng trực quan hóa dữ liệu hiệu quả;
- Các kỹ năng thiết kế phần mềm cần thiết, chẳng hạn như tạo các bài kiểm tra đơn vị và xây dựng các lớp;
- Toàn bộ quy trình khoa học dữ liệu, từ vận hành đường ống dẫn đến triển khai các giải pháp cho đám mây;
- Thiết kế thí nghiệm và xây dựng hệ thống khuyến nghị.
Nếu bạn đang muốn tìm hiểu xem việc trở thành một nhà khoa học dữ liệu là như thế nào, thì không cần tìm đâu xa!
Bắt đầu khóa học NGAY BÂY GIỜ.
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
Với việc khoa học dữ liệu được sử dụng ngày càng nhiều trong các lĩnh vực của cuộc sống hàng ngày của chúng ta, nhu cầu về các chuyên gia trong lĩnh vực này đương nhiên đang tăng lên nhanh chóng. Do đó, số lượng các khóa học khoa học dữ liệu trực tuyến có thể khiến bạn khá khó khăn để chọn một khóa học phù hợp nhất cho mình.
Bởi vì khoa học dữ liệu bao gồm rất nhiều chủ đề khác nhau, không phải lúc nào cũng dễ dàng so sánh một số chương trình, vì chúng có thể khác nhau về cơ bản, nhưng có chất lượng cao như nhau.
Ghi nhớ điều đó, chúng tôi tin rằng điều quan trọng là phải thu hẹp lựa chọn xuống các khóa học khoa học dữ liệu tốt nhất hiện có. Đây chính xác là những gì chúng tôi đã làm trong bài viết này.
Tất cả các khóa học được đề cập ở trên đều có những lợi ích tuyệt vời và nội dung chất lượng cao phù hợp với người dùng ở nhiều cấp độ kinh nghiệm khác nhau, vì vậy bất kỳ ai cũng có thể tìm thấy sự phù hợp hoàn hảo của mình trong số các khóa học về khoa học dữ liệu này mà bạn có thể xem qua một lần nữa:
- DataCamp Khoa học dữ liệu cho mọi người
- Khóa học Coursera trên Hộp công cụ của Nhà khoa học dữ liệu
- Chương trình học máy Coursera
- Chương trình Coursera về học sâu
- EdX Chuyên ngành Khoa học Dữ liệu Harvard
- Udacity nanodegree trong cấu trúc dữ liệu và thuật toán
- Udacity để trở thành nhà khoa học dữ liệu
Các khóa học này đã chứng kiến hàng trăm nghìn sinh viên hài lòng có được công việc mơ ước với những kỹ năng và kiến thức mà họ có được trong suốt quá trình tham gia chương trình. Và với các chuyên gia dày dạn kinh nghiệm và quan hệ đối tác với các trường đại học nổi tiếng thế giới, chúng tôi tin rằng mọi người đều có thể tìm thấy khóa học khoa học dữ liệu tốt nhất cho mình.
Sau tất cả, khoa học dữ liệu thực sự dành cho tất cả mọi người!
Tham khảo khoa học
Giới thiệu chuyên gia & nhà phân tích của bài viết
