Tổng quan về ngành Data

Cùng Sandla điểm qua sơ nét về các tài liệu ngành data và các khóa học Online miễn phí nhé.

Các nguồn tài liệu cho “Người mới bắt đầu”

Sách cho người mới “nhập môn”

 Nếu bạn là người mới hoàn toàn trong lĩnh vực này (cả khía cạnh nghề lẫn chuyên môn) thì dòng sách For Dummies nổi tiếng của Wiley Books cực kỳ hữu ích cho bạn bởi tiêu chí “Learning made easy”  (Học dễ dàng hơn). Tiếng Anh được sử dụng trong các cuốn dòng For Dummies khá đơn giản, dễ đọc, dễ dịch, dễ hiểu. Kiến thức cũng bài bản và không phức tạp, cực kỳ bổ ích cho người mới. 

Một cuốn sách gồm những kiến thức căn bản nhưng hết sức đầy đủ, chi tiết về Data Analytics dành cho những người đang ở vị trí quản lý

Sách cho “thợ lành nghề” – Tài liệu Data Analysis: Với dân chuyên nghiệp, sách bạn cần không chỉ để hiểu mà còn phải hiểu sâu và ứng dụng thực tiễn tốt. Đặc tính của lập trình viên nói riêng, những người làm kỹ thuật nói chung thường đơn giản nhưng chắc chắn, súc tích và kỹ lưỡng. Vì thế, các dòng sách chuyên môn của O’reilly với màu sắc tối giản, bề ngoài dễ nhận diện, câu chữ đơn thuần, dễ đọc, không dông dài, bố cục mạch lạc.

Tài liệu online: Xin lưu ý rằng, tài liệu online ở đây không có nghĩa là sách online. Bởi định nghĩa về sách không phân biệt là online (trực tuyến) hay copy (bản in). Tài liệu học data analysis online là những tài liệu, những bài viết mà bạn có thể tìm kiếm, thu thập được trên khắp không gian mạng từ các website, hội nhóm chuyên ngành hay các từ các bài viết của blogger công nghệ từ khắp nơi. Vì thế, đừng bỏ qua bất cứ nguồn tài liệu nào có thể cung cấp cho bạn thông tin hay kiến thức.

Xem chi tiết: https://sandla.org/nguon-tai-lieu-nao-nen-doc-de-bo-sung-kien-thuc-ve-data/ 

Tổng Hợp Các Khóa Học Online Miễn Phí Về Data Analytics

Data Science Specialization: Bao gồm 10 khóa học, chuyên ngành bao gồm lập trình thống kê trong R, phân tích cụm, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các ứng dụng thực tế của học máy. Để hoàn thành chương trình, sinh viên tạo ra một sản phẩm dữ liệu có thể được sử dụng để giải quyết vấn đề trong thế giới thực.

Data Science Essentials: Khóa học này được cung cấp bởi Microsoft và là một phần của Chứng chỉ chương trình chuyên nghiệp về Khoa học dữ liệu của họ, mặc dù nó cũng có thể được coi là một khóa học độc lập thông qua EdX. Các sinh viên dự kiến sẽ có kiến thức về giới thiệu về R hoặc Python – hai ngôn ngữ phổ biến nhất để lập trình khoa học dữ liệu tại thời điểm này. Các đối tượng được dạy bao gồm xác suất và thống kê, khám phá dữ liệu, trực quan hóa và giới thiệu về học máy, sử dụng khung Microsoft Azure. Mặc dù tất cả các tài liệu khóa học là miễn phí, sinh viên có thể trả ($ 90 trong trường hợp này) cho một chứng chỉ chính thức khi hoàn thành.

Intro to Machine Learning: Học máy chắc chắn là một trong những chủ đề nóng trong khoa học dữ liệu và khóa học này nhằm mục đích cung cấp một cái nhìn tổng quan đầy đủ, từ lý thuyết đến ứng dụng thực tế. Cũng như giới thiệu về việc chọn nguồn dữ liệu và chọn thuật toán nào phù hợp nhất với một vấn đề cụ thể, khóa học cũng tạo thành một phần của Udacity.

Python for Data Science and AI: Phần giới thiệu về Python này sẽ khởi động việc bạn học Python về khoa học dữ liệu, cũng như lập trình nói chung. Khóa học Python thân thiện với người mới bắt đầu này sẽ đưa bạn từ số 0 đến lập trình bằng Python trong vài giờ.

Data Analysis with Python: Tìm hiểu cách phân tích dữ liệu bằng Python. Khóa học này sẽ đưa bạn từ những điều cơ bản của Python để khám phá nhiều loại dữ liệu khác nhau. Bạn sẽ học cách chuẩn bị dữ liệu để phân tích, thực hiện phân tích thống kê đơn giản, tạo trực quan hóa dữ liệu có ý nghĩa, dự đoán xu hướng trong tương lai từ dữ liệu và hơn thế nữa!

Xem chi tiết: https://sandla.org/tong-hop-cac-khoa-hoc-online-mien-phi-ve-data-analytics/ 

Tổng hợp 3 khóa học về Data Science dành cho người bắt đầu

IBM Data Science: Chương trình này bao gồm 9 khóa học cung cấp cho bạn các kỹ năng và kỹ thuật sẵn sàng cho công việc mới nhất bao gồm nhiều chủ đề khoa học dữ liệu bao gồm: các công cụ và thư viện nguồn mở, phương pháp luận, Python, cơ sở dữ liệu, SQL, trực quan hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu và học máy. Bạn sẽ thực hành thực hành trong Đám mây của IBM bằng các công cụ khoa học dữ liệu thực và các bộ dữ liệu trong thế giới thực.

What is Data Science? Nghệ thuật khám phá những hiểu biết và xu hướng dữ liệu đã có từ thời cổ đại. Người Ai Cập cổ đại đã sử dụng dữ liệu điều tra dân số để tăng hiệu quả trong việc thu thuế và họ dự đoán chính xác lũ lụt của sông Nile mỗi năm. Kể từ đó, những người làm việc trong khoa học dữ liệu đã tạo ra một lĩnh vực độc đáo và khác biệt cho công việc họ làm. Lĩnh vực này là khoa học dữ liệu. Trong khóa học này, chúng ta sẽ gặp một số nhà thực hành khoa học dữ liệu và chúng ta sẽ có được cái nhìn tổng quan về khoa học dữ liệu ngày nay.

Data Science: Khóa học về Data Science này bao gồm các khái niệm và công cụ mà bạn sẽ cần trong toàn bộ hệ thống khoa học dữ liệu, từ việc hỏi đúng loại câu hỏi cho đến suy luận và xuất bản kết quả. Trong Dự án Capstone cuối cùng, bạn sẽ áp dụng các kỹ năng học được bằng cách xây dựng một sản phẩm dữ liệu bằng cách sử dụng dữ liệu trong thế giới thực.

Xem chi tiết: https://sandla.org/tong-hop-3-khoa-hoc-ve-data-science-danh-cho-nguoi-bat-dau/ 

Hội nhập với công nghệ và các ngành đang Hot như Data Science, Digital Marketing, Supply Chain,.. Sandla Journey Online sẽ mang đến những con người thật, những câu chuyện thật, và những chia sẻ chân thật nhất về ngành nghề và cách apply các ngành học đến với các bạn trẻ. 

sandla-journey-online-toi-da-chinh-phuc-nhung-nganh-cua-ky-nguyen-4-0-nhu-the-nao

Thông tin về chương trình:

🌻Chủ đề: Tôi đã chinh phục những ngành của Kỷ nguyên 4.0 như thế nào?

🌻Thời gian: 20:00 đến 22:00 ngày 18/12/2021

🌻Nền tảng: Zoom Meeting

🌻Link đăng ký tham gia: https://bit.ly/3qrtDhN 

🌻Fanpage Sandla – Scholarship and Life Abroad:  https://www.facebook.com/scholarship.lifeabroad


Hãy thử khám phá chương trình cực kỳ chất lượng cho các bạn muốn chiến thắng học bổng toàn phần và các chương trình nước ngoài ở đây nhé.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *