Bạn có muốn đi sâu vào thế giới thú vị của khoa học dữ liệu không? Đừng tìm đâu xa! Cho dù bạn là người mới bắt đầu muốn khám phá lĩnh vực năng động này hay một chuyên gia dày dạn kinh nghiệm muốn cải thiện kỹ năng của mình, chúng tôi đều có các khóa học trực tuyến tốt nhất dành cho bạn.
Trong thế giới ngày nay, dữ liệu không chỉ là tập hợp các con số và chữ số. Đó là một nguồn lực quý giá có thể được sử dụng để đạt được thành công trong kinh doanh.
Nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu sẽ tăng lên khi các công ty tiếp tục thu thập lượng dữ liệu khổng lồ. Và hãy thành thật mà nói, ai lại không muốn trở thành một phần của một lĩnh vực có thể tác động đến rất nhiều ngành công nghiệp?
Và bây giờ là thời điểm tốt nhất để học khoa học dữ liệu để có một sự nghiệp thú vị và bổ ích.
Glassdoor báo cáo rằng mức lương cơ bản trung bình cho Nhà khoa học dữ liệu ở Hoa Kỳ là 1 $03,973 mỗi năm, với những người có thu nhập cao nhất kiếm được hơn $180,000 mỗi năm.
Có rất nhiều tài nguyên có sẵn trực tuyến và có thể khó biết bắt đầu từ đâu. Do đó, điều quan trọng là phải tham gia một khóa học có cấu trúc và cấu trúc tốt để nắm vững các kỹ năng cần thiết để có sự nghiệp thành công trong Khoa học dữ liệu.
Thử thách
Dưới đây là một số thách thức chung mà những người tham gia các khóa học về khoa học dữ liệu thường gặp phải, cùng với các chiến lược để vượt qua chúng:
Đường cong học tập dốc
Khoa học dữ liệu liên quan đến một loạt các khái niệm và kỹ thuật phức tạp có thể gây choáng ngợp cho người mới bắt đầu. Vượt qua thách thức này đòi hỏi sự kiên nhẫn và cách tiếp cận có hệ thống.
Bắt đầu với những điều cơ bản, hiểu kỹ các khái niệm chính và dần dần phát triển chúng. Chia các chủ đề phức tạp thành những chủ đề nhỏ hơn và thực hành thường xuyên để củng cố việc học của bạn.
Nền tảng toán học
Khoa học dữ liệu bao gồm các khái niệm toán học khác nhau như thống kê, đại số tuyến tính, phép tính và lý thuyết xác suất. Đối với những người không có nền tảng toán học vững chắc, đây có thể là một thách thức nghiêm trọng. Để khắc phục điều này, hãy dành thêm thời gian để ôn lại các khái niệm toán học cần thiết.
Tìm kiếm các hướng dẫn, sổ tay hoặc tài nguyên bổ sung trực tuyến giải thích các khái niệm này trong bối cảnh khoa học dữ liệu. Ngoài ra, hãy thực hành áp dụng các khái niệm này vào các vấn đề dữ liệu thực tế.
Kĩ năng lập trình
Thành thạo các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R là rất quan trọng đối với khoa học dữ liệu. Chỉ cần bắt đầu bằng cách tìm hiểu những kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình bạn đã chọn, bao gồm cú pháp, cấu trúc dữ liệu và luồng điều khiển. Sử dụng các nền tảng mã hóa, hướng dẫn và bài tập mã hóa trực tuyến để thực hành mã hóa.
Trong bài viết này, chúng tôi đã làm việc chăm chỉ cho bạn và tổng hợp danh sách các khóa học Khoa học dữ liệu tốt nhất hiện có trực tuyến.
Hãy bắt đầu!
Chứng chỉ Chuyên gia Khoa học Dữ liệu của IBM
Nếu bạn thực sự muốn theo đuổi sự nghiệp về khoa học dữ liệu hoặc học máy, khóa học cấp chứng chỉ IBM này có thể là sự lựa chọn hoàn hảo cho bạn. Chương trình khóa học này được thiết kế để giúp bạn phát triển các kỹ năng phù hợp cần thiết để thành công trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Chuỗi 10 khóa học này bao gồm nhiều bài tập và dự án mà sinh viên có thể tham gia, chẳng hạn như phát triển mô hình học máy, nghiên cứu dữ liệu mạng xã hội và phát triển bảng điều khiển dữ liệu.
Những bài tập này mang lại cho sinh viên cơ hội áp dụng các kỹ năng của mình vào các vấn đề trong thế giới thực và xây dựng danh mục công việc để trình bày với các nhà tuyển dụng tiềm năng.
Ngoài ra, sinh viên sẽ nhận được Chứng chỉ Chuyên nghiệp từ Coursera và huy hiệu kỹ thuật số từ IBM, điều này chứng tỏ sự thành thạo các kỹ năng có được. Chương trình này được ACE® khuyến khích. Điều này có nghĩa là sau khi tốt nghiệp, sinh viên có thể tích lũy tới 12 tín chỉ đại học.
Chứng nhận này là một cách tuyệt vời để đạt được lợi thế cạnh tranh trên thị trường việc làm với tư cách là một nhà phân tích dữ liệu đầy tham vọng với những kỹ năng mới nhất sẵn sàng sử dụng.
Bạn sẽ học cái gì?
- Các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu bao gồm phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và phân tích thống kê.
- Cách sử dụng các công cụ và thư viện nguồn mở bao gồm Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn và ScipPy.
- Xây dựng mô hình dự đoán bằng thuật toán học máy.
- Cách làm việc với cơ sở dữ liệu và sử dụng SQL để truy vấn dữ liệu.
- Học tập ứng dụng thông qua các phòng thí nghiệm thực hành trên Đám mây của IBM bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu và công cụ trong thế giới thực.
Chứng chỉ chuyên nghiệp Harvard về khoa học dữ liệu
Đây là khóa học cấp chứng chỉ chuyên nghiệp được cung cấp bởi Đại học Harvard trên nền tảng edx.
Chương trình này sẽ nâng kỹ năng phân tích dữ liệu của bạn lên một tầm cao mới bằng cách giúp bạn triển khai các thuật toán học máy và hiểu sâu hơn về các khái niệm khoa học dữ liệu cốt lõi thông qua việc thúc đẩy các nghiên cứu điển hình trong thế giới thực.
Bạn sẽ đạt được các kỹ năng lập trình R cơ bản và tìm hiểu các khái niệm thống kê như xác suất, suy luận và mô hình hóa.
Khóa học này không chỉ là tập hợp các kỹ năng kỹ thuật.
Bạn sẽ tích lũy kinh nghiệm về các kỹ thuật như trực quan hóa dữ liệu và chiến tranh dữ liệu bằng cách sử dụng ggplot2 /dplyr.
Bạn cũng sẽ tìm hiểu các công cụ cần thiết dành cho người thực hành phân tích dữ liệu, chẳng hạn như Unix/Linux, Git và RStudio.
Nhưng nó không phải là tất cả.
Các nghiên cứu điển hình trong khóa học được thiết kế để truyền cảm hứng và giúp bạn học hỏi bằng cách trả lời các câu hỏi cụ thể thông qua phân tích dữ liệu. Bạn sẽ khám phá các chủ đề như xu hướng kinh tế và sức khỏe toàn cầu, tỷ lệ tội phạm ở Hoa Kỳ, v.v.
Những kỹ năng bạn sẽ có được
- Thuật toán học máy
- Git và GitHub
- lập trình R
- khái niệm xác suất
Python cho khoa học dữ liệu và ML
Đây là một trong những khóa học phổ biến nhất trên nền tảng Udemy. Hàng trăm nghìn sinh viên từ khắp nơi trên thế giới đã đăng ký khóa học này và nhận thấy đây là nguồn tài nguyên quý giá để phát triển kỹ năng học máy và khoa học dữ liệu của họ.
Khóa học này cũng bao gồm các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu nâng cao bằng cách sử dụng các thư viện như Matplotlib, seaborn và Plotly. Bạn sẽ học cách tạo ra những hình ảnh tuyệt đẹp giúp dữ liệu của bạn trở nên sống động và giúp dễ hiểu và phân tích hơn.
Nhưng sự phấn khích thực sự bắt đầu khi bạn đắm mình vào học máy với SciKit Learn. Bạn sẽ tìm hiểu về một loạt các thuật toán học máy như rừng ngẫu nhiên, cây quyết định, v.v.
Khóa học này cung cấp một chương trình giảng dạy xuất sắc bao gồm nhiều chủ đề khác nhau liên quan đến khoa học dữ liệu và học máy. Bao gồm hơn 100 bài giảng video độ nét cao với lời giải thích và minh họa chi tiết. Sổ ghi chép mã chi tiết được cung cấp kèm theo mỗi bài giảng, cho phép sinh viên thực hành và áp dụng những gì đã học.
Bạn sẽ học cái gì?
Bạn đang chờ đợi điều gì? Hãy đăng ký khóa học này ngay hôm nay và thực hiện bước đầu tiên hướng tới sự nghiệp thú vị trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Chuyên ngành khoa học dữ liệu
Khóa học chuyên ngành Khoa học dữ liệu này được cung cấp bởi Đại học Johns Hopkins. Có tổng cộng 10 khóa học trong chuyên ngành này. Nó được thiết kế để trang bị cho sinh viên những khái niệm và công cụ thiết yếu cần có trong suốt quá trình khoa học dữ liệu.
Điểm nổi bật của khóa học chuyên môn này là dự án Capstone nơi bạn sẽ có cơ hội áp dụng những gì đã học bằng cách xây dựng một sản phẩm dữ liệu bằng dữ liệu thực. Trải nghiệm thực hành này sẽ cho phép bạn thể hiện khả năng thông thạo tài liệu của mình và tạo danh mục đầu tư phản ánh kỹ năng của bạn.
Khóa học này được phát triển và giảng dạy bởi các giảng viên giàu kinh nghiệm tại Đại học Johns Hopkins. Bạn có thể mong đợi sự hướng dẫn và hướng dẫn chất lượng cao trong suốt khóa học.
Trong các bài tập của khóa học, bạn sẽ cần thực hiện phân tích hồi quy và sử dụng các mô hình hồi quy để hiểu sâu hơn về dữ liệu của mình, điều này sẽ giúp bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu thực thụ.
Bạn sẽ học cái gì?
- học máy
- Phân tích hồi quy
- Github
- lập trình R
- Phân tích cluster
- Biểu thức chính quy (REGEX)
Khoa học dữ liệu với R và Python
Khóa học này được cung cấp bởi Học viện Oak trên Udemy. Nội dung của khóa học về cơ bản có thể được chia thành hai phần.
CHÀO 1: R cho khoa học dữ liệu
Trong phần đầu tiên của khóa học, bạn sẽ đi sâu vào thế giới khoa học dữ liệu với R. Bạn sẽ học cách xử lý dữ liệu lớn, thao tác dữ liệu một cách hiệu quả và thu được những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa. Khóa học sẽ giới thiệu cho bạn các công cụ cơ bản trong R thường được sử dụng trong các dự án khoa học dữ liệu.
CHÀO 2: Python cho khoa học dữ liệu
Phần thứ hai của khóa học tập trung vào việc sử dụng Python để phân tích dữ liệu. Bạn sẽ học cách phân tích dữ liệu, tạo trực quan hóa và áp dụng các thuật toán học máy nâng cao. Với nhiều bài tập khác nhau, bạn có thể nâng cao hiểu biết của mình về Python và các thư viện của nó, bao gồm NumPy, Pandas và Matplotlib.
Cũng đọc: Sách và khóa học để học về sự khó khăn
Đến cuối khóa học, bạn có thể mong đợi những điều sau:
- Thành thạo R và Python cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu.
- Khả năng tạo trực quan hóa dữ liệu mang tính thông tin và hấp dẫn trực quan.
- Hiểu và áp dụng thực tế các thuật toán học máy mạnh mẽ.
- Có khả năng sử dụng các thư viện cốt lõi như NumPy, Pandas, matplotlib và gọn gàng.
Chuyên gia phân tích dữ liệu Google được chứng nhận
Chứng chỉ Chuyên nghiệp về Phân tích Dữ liệu của Google được cung cấp trên Coursera là một chương trình tuyệt vời được thiết kế để cung cấp chương trình đào tạo về phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.
Chuỗi chứng chỉ này bao gồm 8 các khóa học cung cấp cho sinh viên các kỹ năng theo yêu cầu cần thiết cho các vị trí cấp đầu vào trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, bất kể kinh nghiệm trước đó.
Trong suốt chương trình chứng nhận của mình, bạn sẽ có cơ hội học hỏi từ các nhân viên của Google, những người đã xây dựng sự nghiệp của họ trên nền tảng vững chắc về phân tích dữ liệu. Chương trình giảng dạy được cấu trúc tốt để đảm bảo rằng bạn có được những kỹ năng và kiến thức cần thiết để thành công trong lĩnh vực này.
Bạn có thể hoàn thành toàn bộ khóa học cấp chứng chỉ trong vòng chưa đầy sáu tháng với ít hơn 10 giờ mỗi tuần. nghe có vẻ hay phải không?
Sau khi hoàn thành, bạn sẽ được chuẩn bị cho nhiều vai trò khác nhau, bao gồm nhà khoa học dữ liệu cấp dưới hoặc cộng tác viên, quản trị viên cơ sở dữ liệu, v.v.
Chương trình bao gồm hơn 180 giờ giảng dạy và nhiều bài đánh giá thực hành mô phỏng các kịch bản phân tích dữ liệu thực tế. Những đánh giá này rất quan trọng để phát triển các kỹ năng cần thiết để thành công tại nơi làm việc.
Nội dung có tính tương tác cao và được phát triển độc quyền bởi những nhân viên giàu kinh nghiệm của Google, những người đã dành nhiều thập kỷ làm việc về phân tích dữ liệu. Bạn sẽ sử dụng nhiều tài liệu học tập khác nhau như video, câu hỏi và bài tập thực hành để làm quen với các công cụ và kỹ năng phân tích cần thiết để làm việc với dữ liệu.
Những kỹ năng bạn sẽ có được
- Trực quan hóa dữ liệu (DataViz)
- Xử lý sự cố
- Tờ giấy
- Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL)
- Thu thập dữ liệu
Chương trình cấp bằng Nano của nhà khoa học dữ liệu
Chương trình Bằng cấp Nano Nhà khoa học Dữ liệu do Udacity cung cấp là một chương trình nâng cao được thiết kế để cung cấp cho sinh viên các kỹ năng và kiến thức cần thiết để thực hiện vai trò Nhà khoa học dữ liệu.
Trước khi chạy chương trình, sẽ có lợi khi đáp ứng các điều kiện tiên quyết sau:
Python: Yêu cầu thành thạo lập trình Python, bao gồm khả năng viết hàm, tạo ứng dụng cơ bản và làm quen với các thư viện phổ biến như NumPy và Pandas.
Ngoài ra, sinh viên cần có kinh nghiệm về lập trình SQL, bao gồm truy vấn cơ sở dữ liệu và sử dụng các phép nối, tập hợp và truy vấn con. Ưu điểm còn là sự tiện lợi khi sử dụng Terminal và GitHub.
Xác suất và thống kê: Cần có sự hiểu biết vững chắc về thống kê mô tả, chẳng hạn như tính toán các thước đo trung tâm và phân tán. Kiến thức về thống kê suy luận, chẳng hạn như phân phối mẫu và kiểm tra giả thuyết, cũng rất cần thiết.
Khai thác và trực quan hóa dữ liệu: Học sinh phải có kinh nghiệm truy cập các loại nguồn dữ liệu khác nhau như cơ sở dữ liệu, tệp CSV và tệp JSON. Thành thạo trong việc làm sạch và chuyển đổi dữ liệu bằng các thư viện như pandas và scikit-learn là rất quan trọng.
Kiến thức về kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu bằng các công cụ như Matplotlib cũng có giá trị. Ngoài ra, sinh viên nên làm quen với các phương pháp trực quan hóa dữ liệu mang tính khám phá và giải thích.
Thời gian ước tính để hoàn thành chương trình là bốn tháng, trong thời gian đó sinh viên sẽ tham gia vào các dự án thực hành do các chuyên gia trong ngành phát triển. Thông qua các dự án này, người tham gia sẽ có cơ hội làm việc trên các đường dẫn dữ liệu trong thế giới thực, thiết kế thử nghiệm, xây dựng hệ thống đề xuất và triển khai các giải pháp trên đám mây.
Chương trình Nano Degree này đặc biệt phù hợp với những người đã có một số kinh nghiệm về học máy.
Hoạt cảnh 2022 AZ
Khóa học này được thiết kế để trang bị cho bạn những kỹ năng cần thiết để trở thành người dùng Tableau thành thạo.
Bắt đầu với những điều cơ bản, bạn sẽ học cách điều hướng Tableau, kết nối nó với các tệp dữ liệu và xuất bảng tính. Bạn sẽ nghiên cứu trích xuất dữ liệu và phân tích chuỗi thời gian để khám phá xu hướng và đưa ra dự báo chính xác.
Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ được trang bị các kỹ năng của một người dùng Tableau và nhà phân tích dữ liệu thành thạo. Bạn sẽ có thể dễ dàng trích xuất thông tin từ dữ liệu, phân tích các câu hỏi phức tạp và trực quan hóa kết quả.
Cho dù bạn làm việc với dữ liệu khoa học hay tìm cách cải thiện lợi nhuận kinh doanh bằng cách dự báo xu hướng, khóa học này đều cho phép bạn thu thập, nghiên cứu và trình bày dữ liệu một cách hiệu quả.
Hãy tham gia khóa học này ngay bây giờ và nâng kỹ năng Tableau của bạn lên một tầm cao mới!
Bạn sẽ học cái gì
- Tạo biểu đồ thanh, bản đồ, biểu đồ phân tán, sơ đồ dạng cây và bảng điều khiển tương tác.
- Làm việc với việc trộn dữ liệu trong Tableau
- Gán vai trò địa lý cho các mục dữ liệu
- làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian
SQL cho khoa học dữ liệu
Khóa học này trên Coursera là điểm khởi đầu tuyệt vời cho bất kỳ ai quan tâm đến phân tích dữ liệu cho mục đích khoa học dữ liệu. Không cần có kiến thức trước về SQL. Nó đưa bạn từ những khái niệm cơ bản đến các khái niệm nâng cao hơn giúp bạn phát triển các kỹ năng cần thiết để rút ra những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu của mình.
Trước tiên, bạn sẽ tìm hiểu những điều cơ bản về SQL, bao gồm viết truy vấn để truy xuất dữ liệu từ bảng. Khóa học dần dần giới thiệu cho bạn các truy vấn phức tạp hơn và dạy bạn các kỹ thuật để lọc và tinh chỉnh kết quả của mình. Bạn sẽ làm việc với nhiều loại dữ liệu khác nhau, chẳng hạn như chuỗi và số, đồng thời có được trải nghiệm thực tế khi thao tác dữ liệu bằng cách tạo bảng mới và di chuyển dữ liệu giữa chúng.
Trong khóa học, bạn sẽ làm quen với các toán tử SQL phổ biến và khám phá cách kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Các chủ đề nâng cao như nghiên cứu trường hợp, quản lý dữ liệu và lập hồ sơ cũng được đề cập, giúp bạn hiểu rõ ràng về SQL cho mục đích khoa học dữ liệu.
Nó cũng bao gồm các nhiệm vụ lập trình trong thế giới thực. Những nhiệm vụ này cho phép bạn thực hành các kỹ năng của mình và phân tích các bộ dữ liệu trong thế giới thực. bạn cũng sẽ có thể sử dụng SQL một cách hiệu quả để phân tích có mục tiêu bằng cách diễn giải cấu trúc, ý nghĩa và các mối quan hệ trong dữ liệu.
Không có điều kiện tiên quyết cụ thể hoặc yêu cầu phần mềm cho khóa học này. Mặc dù việc có một trình soạn thảo văn bản đơn giản sẽ có ích trong dự án cuối cùng.
Bạn sẽ học cái gì?
- Lựa chọn tập hợp con dữ liệu
- SQLite
- Lọc và sắp xếp dữ liệu
- Thao tác với chuỗi
Khoa học dữ liệu với R
Khóa học này bắt đầu bằng cách giới thiệu cho bạn thực hành khoa học dữ liệu và làm quen với những kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình R. Bạn sẽ hiểu cách có thể áp dụng phân tích dữ liệu để rút ra những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu thô.
Khi bạn đã có nền tảng vững chắc, khóa học sẽ đi sâu vào quá trình chuyển đổi và làm sạch dữ liệu. Bạn sẽ học các kỹ thuật xử lý dữ liệu lộn xộn và không có cấu trúc. Ngoài ra, bạn sẽ tìm hiểu cách tạo số liệu thống kê mô tả để tóm tắt và hiểu rõ hơn về dữ liệu của mình một cách hiệu quả.
Bạn sẽ tìm hiểu cách tạo các mô hình có thể khám phá các mối quan hệ trong dữ liệu của bạn và đưa ra dự đoán dựa trên các mối quan hệ đó. Bộ kỹ năng này đặc biệt có giá trị khi cố gắng khám phá những khuôn mẫu ẩn giấu hoặc dự đoán kết quả trong tương lai.
Như bạn đã biết, thuật toán học máy đóng một vai trò quan trọng trong phân tích dữ liệu. Khóa học này là phần giới thiệu về thuật toán ML. Bạn sẽ tìm hiểu cách áp dụng các kỹ thuật máy học bằng R để đưa ra dự đoán và rút ra thông tin chuyên sâu từ dữ liệu của mình.
Hiểu các thuật toán này cho phép bạn giải quyết các vấn đề phức tạp và khám phá các mẫu có giá trị trong bộ dữ liệu của mình.
Cuối cùng, khóa học đề cập đến việc đưa mô hình R vào sản xuất. Bạn sẽ tìm hiểu cách đóng gói mã, xây dựng ứng dụng tương tác và chia sẻ thông tin chi tiết của mình với người khác.
Kiến thức thực tế này thu hẹp khoảng cách giữa phân tích dữ liệu và triển khai trong thế giới thực. Cho dù bạn là người mới bắt đầu hay một nhà khoa học dữ liệu dày dạn kinh nghiệm, khóa học này sẽ cung cấp cho bạn kiến thức và kỹ thuật cần thiết để bạn trở nên xuất sắc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Bạn sẽ học cái gì?
- Tạo mô hình thống kê và trực quan hóa dữ liệu
- Hỗ trợ cho các tập dữ liệu lớn
- ngôn ngữ R
- Thuật toán học máy
Ứng dụng
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực thực hành và bạn cần có kinh nghiệm thực hành để thành thạo nó. Tuy nhiên, việc truy cập và làm việc với các bộ dữ liệu thực có thể là một thách thức. Tìm kiếm các bộ dữ liệu nguồn mở có sẵn trực tuyến hoặc thông qua các nền tảng như Kaggle.
Tham gia các cuộc thi trực tuyến, đóng góp cho các dự án nguồn mở hoặc tạo dự án của riêng bạn bằng cách sử dụng dữ liệu có sẵn công khai. Xây dựng danh mục các dự án khoa học dữ liệu sẽ không chỉ cung cấp kinh nghiệm quý báu mà còn thể hiện kỹ năng của bạn với các nhà tuyển dụng tiềm năng.
Tôi hy vọng bạn thấy bài viết này hữu ích trong việc tìm hiểu về các khóa học khoa học dữ liệu khác nhau. Bạn cũng có thể muốn tìm hiểu về những cuốn sách khoa học dữ liệu hay nhất để học từ lý thuyết đến ứng dụng thực tế [2023 Edition].
