Chào mừng bạn đến với đánh giá Udacity khoa học dữ liệu (Udacity data science) của chúng tôi!
Bạn có biết rằng các nhà khoa học dữ liệu kiếm được nhiều tiền hơn các nhân viên CNTT điển hình không?
Đó hẳn là lý do tại sao các khóa học Udacity khoa học dữ liệu là một chủ đề liên tục xuất hiện rất nhiều. Mọi người đều đang tìm cách ghi điểm cho công việc mang lại lợi nhuận to lớn này. Điều đó dẫn đến sự phổ biến thậm chí còn lớn hơn đối với các khóa học khoa học dữ liệu Udacity.
Mặc dù có rất nhiều cách khác nhau để học khoa học dữ liệu, nhưng không phải tất cả chúng đều rất hiệu quả hoặc thân thiện với người mới bắt đầu. Tuy nhiên, hầu hết các chương trình và khóa học nanodegree Udacity khoa học dữ liệu đều như vậy. Đó là lý do tại sao rất nhiều người chọn học chúng.
Vì vậy, nếu việc học khoa học dữ liệu hoặc cuối cùng nâng cao kiến thức khoa học dữ liệu của bạn đã nằm trong danh sách nhóm của bạn trong một thời gian, tôi ở đây để cung cấp cho bạn một số giải pháp tốt nhất về cách cuối cùng vượt qua nó.
Bất chấp tất cả các lựa chọn thay thế khác, có rất nhiều khóa học trực tuyến khác nhau mà bạn có thể lựa chọn. Ngay cả riêng trên Udacity, bạn sẽ có thể tìm thấy một số khóa học khoa học dữ liệu Udacity, có nghĩa là bạn sẽ phải lựa chọn khóa học nào là tốt nhất.
Nếu không có bất kỳ kiến thức trước về các khóa học, nó có thể hơi khó học. Do đó, tôi khuyên bạn nên đọc và tìm hiểu các khóa học tốt nhất và lý do tại sao mọi người chọn chúng.
Mục lục
- 1. Khoa học dữ liệu là gì?
- 2. Khóa học khoa học dữ liệu tốt nhất của Udacity
- 3. Udacity Khoa học dữ liệu Nanodegree: Khóa học Trở thành một nhà khoa học dữ liệu (Đăng ký tại đây)
- 3.1. Một khóa học rộng
- 3.2. Thời lượng
- 3.3. Thú vị
- 3.4. Tiếp tục hỗ trợ
- 3.5. Cấu trúc tốt
- 3.6. Trình độ trung cấp
- 4. Làm thế nào để chuẩn bị cho Udacity Khoa học dữ liệu Nanodegree?
- 4.1. Giới thiệu về Khóa học Khoa học Dữ liệu của Udacity (Đăng ký tại đây)
- 5. Kết luận
Khoa học dữ liệu là gì?
Trước khi chuyển sang các khóa học Udacity khoa học dữ liệu, tốt nhất bạn nên tìm ra chủ đề chính thực sự khoa học dữ liệu là gì. Có hiểu biết vững chắc về những gì bạn sẽ học sẽ giúp ích rất nhiều khi tham gia một khóa học.
Phiếu giảm giá mới nhất EXCLUSIVE 25% OFF được tìm thấy:
EXCLUSIVE 25% OFF
On DataCamp Subscriptions
Follow the Datacamp promo code link & get an exclusive 25% OFF Datacamp subscriptions. Act now while the offer is still available!
Tốt hơn hết là bạn nên tham gia một khóa học được chuẩn bị sẵn, bạn đã hiểu được môn học đó có thực sự khiến bạn hứng thú hay không. Nếu bạn quyết định tham gia khóa học một cách mù quáng, rất có thể bạn sẽ thất vọng. Tốt nhất là bạn chỉ nên có kiến thức chung về chủ đề để hiểu sâu hơn về chủ đề này.
Vì vậy, về bản chất, khoa học dữ liệu thống nhất thống kê, phân tích dữ liệu và các lĩnh vực khác liên quan đến dữ liệu. Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực khá rộng và những gì một nhà khoa học dữ liệu làm có thể không phải là những kiến thức chuyên môn với người khác. Khoa học này thường bị nhầm lẫn với học máy hoặc trí tuệ nhân tạo.
Tuy nhiên, khoa học dữ liệu là một lĩnh vực riêng biệt có những đặc điểm riêng. Mặc dù một số quy trình có thể tương tự như các quy trình của các chuyên ngành khác, nhưng nó có kỷ luật của riêng nó. Định nghĩa này không phù hợp với khoa học dữ liệu vì phải mất một thời gian để hiểu đầy đủ khoa học dữ liệu là gì.
Tuy nhiên, nếu bạn là một trong những người đam mê thống kê tin rằng làm việc với một lượng lớn dữ liệu là một trong những điều thú vị nhất, bạn chắc chắn nên xem xét các khóa học hoặc khóa học Udacity khoa học dữ liệu.
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 khoa học dữ liệu tốt nhất của Udacity
Bây giờ, đã đến lúc đi đến phần mà bạn đã đến đây – nanodegree Udacity khoa học dữ liệu tốt nhất. Nếu bạn đã xem qua các khóa học khoa học dữ liệu của Udacity, bạn sẽ thấy rằng có rất nhiều khóa học về chủ đề này.
Tất cả chúng đều có những cách tiếp cận khoa học dữ liệu hơi khác nhau và thật khó để chọn chỉ một. Tuy nhiên, một số khóa học được đón nhận tốt hơn và phổ biến hơn những khóa học khác. Những khóa học phổ biến hơn hầu hết là những khóa học chung hơn.
Nó khá dễ hiểu, nhưng nhiều người chọn theo đuổi kiến thức tổng quát hơn, và sau đó họ chuyển sang các khóa học khác nhau về các chủ đề cụ thể hơn. Do đó, ở đây tôi muốn giới thiệu các khóa học phổ biến nhất mà mọi người có thể sẽ theo học thường xuyên hơn.
Một trong số đó là chương trình nanodegree khoa Udacity học dữ liệu có tên Trở thành nhà khoa học dữ liệu. Nanodegree này là một trong những lựa chọn phổ biến nhất cho người học. Một lựa chọn tuyệt vời khác là khóa học Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu của Udacity.
Cả hai khóa học đều có những ưu và nhược điểm, sẽ được phân tích! Vì vậy, nếu bạn quan tâm đến Udacity Khoa học dữ liệu (Udacity data science), bên dưới bạn sẽ tìm thấy phần giới thiệu về khóa học khoa học dữ liệu Udacity phổ biến nhất và sau đó, bạn sẽ được trình bày cách chuẩn bị cho khóa học nanodegree.
Udacity Khoa học dữ liệu Nanodegree: Khóa học Trở thành một nhà khoa học dữ liệu (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: Udacity
- Thời lượng: 4 tháng
- Giá: 1116$
- Giấy chứng nhận: Có
- Trình độ: Trung cấp
- Nộp đơn ở đâu? Đây
Khóa học đầu tiên thường được nhắc đến nhiều nhất là Nanodegree Trở thành nhà khoa học dữ liệu. Nếu bạn không quen thuộc với Udacity, nanodegrees khá khác với các khóa học đơn giản. Các nanodegree thường dài hơn, do đó, nhiều thông tin hơn.
Mặc dù bạn vẫn có thể học được nhiều điều từ các khóa học Udacity khoa học dữ liệu như Giới thiệu về Khoa học dữ liệu của Udacity, nhưng đây thường không chỉ là các khóa học nhập môn. Nếu bạn thực sự nghiêm túc trong việc tìm hiểu một chủ đề, bạn nên theo học các nanodegrees thay vì chỉ tham gia các khóa học ngắn hạn.
Khi nói đến các nanodegrees Udacity khoa học dữ liệu (Udacity data science), Trở thành Nhà khoa học dữ liệu là một trong những lựa chọn hàng đầu. Có những lý do tại sao khóa học này rất phổ biến. Hãy cùng khám phá một số lý do trong số đó!
Một khóa học rộng
Điều đầu tiên tôi nhận thấy về khóa học này là nó không tập trung vào những chi tiết rất nhỏ mà mọi người không muốn bị làm phiền. Mọi người đều có những mục tiêu khác nhau khi nói đến sự tiến bộ trong chủ đề này và nanodegree Udacity khoa học dữ liệu này chỉ cung cấp thông tin quan trọng.
Mặc dù không ai ngăn cản bạn tham gia nhiều khóa học hơn sau này, nhưng để xem các nhánh nhỏ hơn trong chủ đề, bạn vẫn cần phải có những kiến thức cơ bản, điều mà khóa học này thực hiện tốt. Như bạn đã biết, khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn.
Điều đó có nghĩa là mặc dù nó là một khoa học và các sự thật chung vẫn không thay đổi, nhưng có nhiều con đường khác nhau để thực hiện. Hãy nghĩ về nó như bạn nghĩ về lập trình. Có lập trình front-end; có lập trình back-end, cũng có lập trình không liên quan gì đến các trang web.
Mặc dù mỗi người viết mã được xem như một lập trình viên, nhưng đặc điểm công việc của họ rất khác nhau. Khoa học dữ liệu cũng vậy. Mặc dù khoa học dữ liệu có thể chưa bao quát về một chủ đề, nhưng vẫn còn khá nhiều nhánh.
Tuy nhiên, nếu bạn muốn học các chi nhánh nhỏ hơn và sử dụng tiềm năng của mình cho một mục đích cụ thể, bạn vẫn cần biết thông tin chung. Đó là những gì khóa học này cung cấp. Mặc dù nó không phải là những điều cơ bản của khoa học dữ liệu, vì nó không phải là một khóa học nhập môn, nhưng nó vẫn có thể được coi là một trong những bước đầu tiên của khoa học dữ liệu.
Tuy nhiên, hãy nhớ rằng đó là một bước tiến khá lớn. Đừng hiểu lầm tôi, sau khi tham gia khóa học này, bạn sẽ có thể triển khai khoa học dữ liệu và có khả năng làm việc với các dự án. Nó không chỉ là một khóa học lý thuyết cơ bản.
Khóa học này có giá trị lớn vì bạn sẽ nhận được toàn bộ: bạn sẽ trở thành một chuyên gia toàn diện sau khi hoàn thành.
Thật hấp dẫn khi họ đưa rất nhiều thông tin quan trọng vào một chế độ nanodegree Udacity khoa học dữ liệu. Bằng cách sử dụng nanodegree khá ngắn này, bạn sẽ có thể đạt được rất nhiều điều.
Điều đó đưa chúng ta đến ưu điểm tiếp theo của khóa học.
Thời lượng
Mức độ chú ý của xã hội nói chung đã giảm đáng kể trong những thập kỷ trước. Chúng ta đã quá quen với sự hài lòng tức thì và tăng dopamine nhanh chóng. Điều đó có nghĩa là chúng ta ngày càng khó khăn hơn khi dành một khoảng thời gian dài chỉ để đạt được kết quả trong một hoặc hai năm.
Mặc dù nó không phải là điều tốt nhất và nên được nghiên cứu, nhưng nanodegree Udacity khoa học dữ liệu này thích ứng với điều đó. Thấy rằng phải mất một năm để hoàn thành một khóa học có thể thực sự nhụt chí. Đây không phải là trường hợp ở đây!
Chỉ mất 4 tháng để hoàn thành chế độ nanodegree này. Điều đó có nghĩa là bạn sẽ nhận được kết quả của mình khá nhanh chóng và sẽ không phải đợi hàng năm trời để gặt hái những gì bạn gieo. Đó là một trong những yếu tố thực sự thúc đẩy nhiều người.
Phiếu giảm giá mới nhất 50% OFF được tìm thấy:
50% OFF
On AI & Data Plans
Build new career paths with our exclusive DataCamp 50% discount on unlimited data and AI training. Invest in yourself and save big!
Bạn có thể nghĩ, đó có phải là một khoảng thời gian quá ngắn? Tôi sẽ có thể nắm bắt tất cả các thông tin cần thiết? Câu trả lời là có! Nhiều người đã tham gia khóa học này và thu được kết quả tuyệt vời. Mặc dù thời lượng tương đối ngắn, khóa học dạy bạn đủ để bắt đầu làm việc trong lĩnh vực này.
Vì vậy, đừng lo lắng rằng bạn sẽ không học đủ.
Thú vị
Một thuộc tính tuyệt vời khác của khóa học là những người sáng tạo luôn giữ cho nó sự thú vị. Rất nhiều lớp học có thông tin vô giá có thể giúp ích cho nhiều học viên, nhưng không phải tất cả chúng đều có thể giữ sự thú vị trong suốt khóa học.
Mặc dù một khóa học thú vị và không thú vị là nhận xét tương đối, nhưng người ta thường đồng ý rằng một số khóa học tốt hơn những khóa khác. Ví dụ, lý thuyết thuần túy và không có sự tham gia vào khóa học từ sinh viên không phải là cách tốt.
Các bài giảng quá dài bao hàm thông tin một cách tản mạn mà không có hệ thống cụ thể nào cũng không phải là lựa chọn tốt nhất. May mắn thay, bạn sẽ không tìm thấy bất kỳ điều nào trong số đó trong khóa học này. Thông tin được trình bày một cách hấp dẫn và có hệ thống.
Hơn nữa, cấu trúc của khóa học mang lại nhiều trải nghiệm thực tế. Rất nhiều bài đánh giá cho rằng đây là phần tốt nhất của nanodegree, vì trải nghiệm họ nhận được là vô giá. Có kinh nghiệm thực tế là vô cùng quan trọng trong lĩnh vực này.
Khóa học này cung cấp cho bạn cơ hội xây dựng portfolio của mình. Có một portfolio đẹp là một tài sản quan trọng. Nếu bạn định tìm một công việc trong ngành khoa học dữ liệu, bạn sẽ phải thể hiện kinh nghiệm của mình. Thật khó để thực hiện mà không có portfolio.
Mặc dù bạn có thể ngây thơ cho rằng bạn sẽ có thể trình bày với họ những kỹ năng của mình khi còn làm việc trong công ty, nhưng thường là họ thậm chí không cho bạn cơ hội để làm điều đó nếu bạn không có kinh nghiệm làm việc hoặc portfolio liên quan để chứng minh kỹ năng của bạn.
Đó là lý do tại sao tham gia một khóa học thực hành thực sự quan trọng cho sự nghiệp sau này của bạn. Tuy nhiên, ngay cả khi tìm kiếm sự nghiệp không phải là mục tiêu chính của bạn, những nhiệm vụ này chắc chắn sẽ giúp bạn luôn có động lực. Chỉ đơn giản là có thêm kiến thức không phải là một khái niệm thực sự có thể nắm bắt được.
Thật khó để đo lường lượng thông tin bạn đã tiếp thu. Mặc dù có các bài thi và bài kiểm tra, nhưng đó cũng có thể là cách nhàm chán nhất để kiểm tra bản thân. Có thể hoàn thành một dự án chứng tỏ kỹ năng của bạn cũng giống như các bài kiểm tra, và điều đó thú vị hơn nhiều.
Điều quan trọng cần đề cập là bạn sẽ không bị bỏ lại một mình để hoàn thành các dự án. Tham gia khóa học này, bạn sẽ có thể nhận được lời khuyên về sự tiến bộ của mình từ các chuyên gia. Có thể hơi khó khăn khi tự mình giải quyết vấn đề khoa học dữ liệu và đây chính là lý do tại sao nanodegree Udacity khoa học dữ liệu này giúp bạn làm điều đó.
Did you know?
Bạn đã bao giờ băn khoăn nền tảng học online nào tốt nhất cho sự nghiệp của bạn chưa?
Tiếp tục hỗ trợ
Tuy nhiên, sự hỗ trợ bạn nhận được không kết thúc ở đây. Bạn không chỉ có thể thực hiện nó trong các dự án của mình mà còn nhận được sự trợ giúp khác. Điểm thu hút chính là sự trợ giúp về nghề nghiệp. Udacity hứa hẹn sẽ giúp bạn tìm được việc làm trong lĩnh vực mà bạn đã theo học.
Tìm một công việc mới sau khi kết thúc khóa học là một nhiệm vụ khá khó khăn. Nhiều nhà tuyển dụng yêu cầu bạn đã có một số kinh nghiệm trong lĩnh vực này, và rất ít trao cơ hội cho những gương mặt mới. Đây là những khó khăn mà ai cũng phải trải qua, dù muốn theo đuổi nghề nghiệp nào đi chăng nữa.
Để giúp bạn không gặp phải nhiều rắc rối này, Udacity sẽ giúp đỡ các sinh viên trong sự nghiệp của họ. Bạn sẽ có thể nhận được lời khuyên để đạt được công việc tốt nhất có thể với các kỹ năng của bạn tùy thuộc vào vị trí và bằng cấp của bạn.
Bạn cũng sẽ luôn có thể liên hệ với bộ phận hỗ trợ kỹ thuật. Vì vậy, nếu bạn gặp vấn đề với các khóa học khoa học dữ liệu của Udacity, bạn sẽ có người ở đầu dây bên kia để giúp bạn giải quyết vấn đề của mình.
Cấu trúc tốt
Mặc dù đã được đề cập ngắn gọn trước đây, nhưng điều quan trọng cần nói là khóa học này có cấu trúc rất tốt. Tầm quan trọng của cấu trúc của khóa học thường bị đánh giá thấp. Một số người không hiểu nó có thể ảnh hưởng đến quá trình học tập của bạn như thế nào.
Cấu trúc của khóa học là điều chính ảnh hưởng đến trải nghiệm của bạn trong khóa học. Mặc dù chất lượng và giáo viên hướng dẫn cũng rất quan trọng, nhưng cấu trúc là một trong những phần lớn nhất có ảnh hưởng đến việc học của bạn.
Ngay cả khi bạn tham gia một khóa học có thông tin tốt nhất được trình bày với những người hướng dẫn đáng yêu nhất, bạn vẫn sẽ không được lợi nhiều nếu thông tin bị phân tán, không được trình bày một cách mạch lạc, bạn vẫn có thể sẽ không hài lòng với khóa học.
Lý do cho điều đó là chúng ta, với tư cách là con người, không thể chỉ chuyển sang những vấn đề phức tạp nhất trước tiên mà không tìm hiểu trước về các khái niệm chung của chủ đề. Chỉ cần tưởng tượng đi qua hệ thống giáo dục nhưng theo một thứ tự đảo ngược.
Bạn đến đó vào năm 6 tuổi với hộp cơm trưa theo chủ đề đồ chơi của bạn chỉ để đáp ứng với các môn toán và vật lý năm cuối. Không có khả năng bạn sẽ hiểu những gì đang xảy ra trong các lớp học, phải không? Tôi nghĩ là không.
Ví dụ này minh họa chính xác cảm giác của việc tham gia một khóa học có cấu trúc tồi. Nếu bạn bắt gặp một khóa học ban đầu không giới thiệu được chủ đề của khóa học ở một mức độ phù hợp, đó là cảm giác của bạn.
Đây không hẳn là kịch bản tốt nhất. Đó là lý do tại sao điều quan trọng là chọn một khóa học có cấu trúc tốt và bắt đầu với những điều cơ bản. Về mặt này, giống như nhiều khóa học khác, cơ chế nanodegree Udacity khoa học dữ liệu này làm rất tốt.
Nanodegree bắt đầu với một khóa học mang hơi hướng giới thiệu. Mặc dù bạn không thể mong đợi có được phần giới thiệu về khoa học dữ liệu và đây là một khóa học trung cấp, nhưng nó vẫn bắt đầu với các chủ đề rộng nhất sau đó là nội dung cụ thể hơn.
Khóa học tiếp tục cung cấp thông tin theo cách có cấu trúc, trình bày các chủ đề từ dễ nhất đến khó nhất. Vì vậy, bạn chắc chắn sẽ tìm thấy một khóa học tổng hợp độc đáo nếu bạn chọn tham gia nanodegree Udacity khoa học dữ liệu này.
Trình độ trung cấp
Điều quan trọng cần đề cập là nanodegree này không thực sự phù hợp với những người mới bắt đầu hoàn toàn về khoa học dữ liệu. Như bạn có thể biết hoặc có thể không biết, khoa học dữ liệu yêu cầu một số kiến thức về lập trình. Nếu bạn quan tâm đến chủ đề này, có khả năng bạn đã quen thuộc với lập trình.
Tuy nhiên, bạn có thể không biết Python đủ hoặc có thể không quen thuộc với các khái niệm chính của khoa học dữ liệu. Điều đó có thể khiến bạn không nắm bắt được đầy đủ khóa học. Đơn giản vì vậy, bạn cần chuẩn bị một chút trước khi bắt đầu khóa học.
Một trong những cách để làm điều đó là tham gia một khóa học Python của Udacity. Khóa học chắc chắn sẽ chuẩn bị cho bạn tất cả những gì cần thiết cho Udacity khoa học dữ liệu về lập trình Python.
Tuy nhiên, bạn có thể làm những điều khác.
Làm thế nào để chuẩn bị cho Udacity Khoa học dữ liệu Nanodegree?
Bây giờ bạn đã biết rằng bạn có thể cần một số kiến thức trước đó về lĩnh vực này trước khi đăng ký tham gia chương trình nanodegree khoa học dữ liệu Udacity này, bạn có thể đang suy nghĩ về những gì bạn nên làm để có thể đăng ký thành công và theo kịp tốc độ.
Chà, giải pháp khá đơn giản. Udacity không chỉ cung cấp nanodegree này mà còn cung cấp thêm một khóa học Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu của Udacity. Bạn nên dùng nó trước khi đăng ký vào chương trình nanodegree.
Vì bạn biết khóa học về Khoa học Dữ liệu Udacity là như thế nào, nên bạn có thể tự hỏi khóa học Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu của Udacity so với nó như thế nào. Chà, tôi có thể nói rằng nó chắc chắn là một khóa học nhập môn tuyệt vời!
Lời nói của tôi có thể vẫn chưa thuyết phục được bạn, vậy hãy cùng xem nó như thế nào nhé!
- Easy to use with a learn-by-doing approach
- Offers quality content
- Gamified in-browser coding experience
- Free certificates of completion
- Focused on data science skills
- Flexible learning timetable
- High-quality courses
- Nanodegree programs
- Student Career services
- Nanodegree programs
- Suitable for enterprises
- Paid certificates of completion
- A wide range of learning programs
- University-level courses
- Easy to navigate
- University-level courses
- Suitable for enterprises
- Verified certificates of completion
Giới thiệu về Khóa học Khoa học Dữ liệu của Udacity (Đăng ký tại đây)
- Nền tảng: Udacity
- Thời lượng: Khoảng 2 tháng
- Giá: Miễn phí
- Giấy chứng nhận: Không
- Trình độ: Người mới bắt đầu
- Nộp đơn ở đâu? Đây
Nếu bạn chưa quen thuộc với Khoa học dữ liệu, tốt hơn bạn nên thực hiện một số hành động trước khi bắt đầu nanodegree Khoa học dữ liệu Udacity đã được đề cập trước đây. Giả sử bạn đã biết những kiến thức cơ bản về Python. Giờ thì sao?
Vâng, bây giờ bạn tham gia khóa học Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu của Udacity để chuẩn bị cho nanodegree Trở thành Nhà khoa học dữ liệu. Khóa học được nhiều người học yêu thích.
Ưu điểm chính mà mọi người có vẻ chỉ ra là nó miễn phí. Khi tham gia một khóa học nhập môn, thật may mắn khi bạn bắt gặp một khóa học miễn phí vì bạn không phải lúc nào cũng biết chủ đề đó có khiến bạn hứng thú hay không.
Chắc chắn, bạn thường có một ý tưởng sơ bộ, nhưng trước khi tìm hiểu về các chi tiết nhỏ hơn của chủ đề thay vì chỉ các định nghĩa chung chung, bạn không bao giờ thực sự biết được liệu mình có còn hứng thú với khoa học hay không.
Hơn nữa, đây là một khóa học nhanh chóng, không đòi hỏi nhiều thời gian của bạn. Mất khoảng 2 tháng để hoàn thành nhưng có thể hoàn thành nhanh hơn nếu bạn là một người đam mê học hỏi. Điều đó có nghĩa là trong 2 tháng hoặc thậm chí ít hơn, bạn sẽ có được các kỹ năng cơ bản của khoa học dữ liệu.
Vì vậy, tôi tin rằng nếu bạn thiếu kỹ năng đối với nanodegree Udacity khoa học dữ liệu hoặc chỉ đơn giản là quan tâm đến khoa học dữ liệu như một sở thích, thì rất đáng để thử. Tuy nhiên, điều quan trọng cần đề cập là vì đây là một khóa học miễn phí, bạn sẽ không nhận được nhiều lợi ích được cung cấp trong các nanodegree.
Tuy nhiên, đó là một cơ hội tuyệt vời để chuẩn bị cho việc học thêm.
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 ảo. Luôn nắm rõ và đưa ra quyết định sáng suốt!
Kết luận
Nanodegree và khóa học khoa học dữ liệu Udacity đang gia tăng vì các chuyên gia khoa học dữ liệu đã trở nên có nhu cầu cao trong lĩnh vực việc làm. Các xu hướng cho thấy rằng nó sẽ vẫn tăng trưởng.
Vì vậy, nhu cầu về chúng càng cao càng tăng cao. Do số lượng khóa học nhiều, bạn có thể hơi khó khăn khi quyết định chọn khóa học nào. Đó là lý do tại sao bạn nên cố gắng tìm hiểu các chất lượng khác nhau của các khóa học và chỉ tìm kiếm những khóa học có chất lượng tốt nhất.
Đề xuất của tôi dành cho bạn là trước tiên hãy tham gia khóa học Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu của Udacity để hiểu rõ về khoa học dữ liệu và hiểu ý tưởng chính của nó.
Sau khi hoàn tất, bạn có thể tốt nghiệp các khóa học nanodegree Udacity khoa học dữ liệu, chẳng hạn như Trở thành nhà khoa học dữ liệu, có vẻ là một trong những khóa học tốt nhất.
Vì vậy, đừng ngần ngại đến Udacity và xem các khóa học! Rất có thể bạn sẽ có được công việc mơ ước sau khi hoàn thành khóa học.
Giới thiệu chuyên gia & nhà phân tích của bài viết
