học bổng data science
Học bổng Émile Boutmy được trao cho sinh viên lần đầu nhập học tại Sciences Po. Chương trình Émile Boutmy có thể có một số hình thức khác nhau : Trợ cấp học phí € 13.190 mỗi năm trong ba năm của chương trình đại học.
2. Học bổng cho sinh viên có hoàn cảnh khó khăn (Quỹ học bổng do BIDV tài trợ) 2.1. Đối tượng: Sinh viên có hoàn cảnh khó khăn hoặc gặp khó khăn đột xuất do ảnh hưởng của dịch bệnh Covid-19; 2.2. Số lượng: 03 suất. 2.3. Giá trị học bổng: 3.000.000 đồng/suất. 2.4. Hồ sơ
Học Bổng Chevening 2020 Của Chính Phủ Anh Power BI A-Z: Hands-On Power BI Training For Data Science Tìm hiểu trực quan hóa dữ liệu thông qua Microsoft Power BI và tạo cơ hội cho bạn hoặc những người ra quyết định chính khám phá các mẫu dữ liệu như hành vi mua hàng của khách hàng, xu hướng bán hàng hoặc tắc nghẽn sản xuất.
Khoa học dữ liệu (Data Science) Kỹ sư phần mềm (Software Engineer) Quản lý hệ thống thông tin (Business Information Systems) Hãy liên h ệ SOL Edu ngay hôm nay để được tư vấn về chuyên ngành này, cập nhật các thông tin học bổng mới nhất v
Tên tiếng Anh: Data Science Laboratory (DSLab) Trưởng phòng thí nghiệm: PGS. TS. Thân Quang Khoát; Địa chỉ: Phòng 1002, Nhà B1, trường Đại học Bách khoa Hà Nội (Big Data) Khoa học dữ liệu (Data Science) Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) 4. Các chủ đề nghiên cứu đang quan tâm
mimpi rumah roboh milik orang tua togel. Mặc dù không có gì thực sự thay đổi nhưng những ngày đầu năm mới luôn mang đến cho chúng ta nhiều hy vọng với nhiều thứ mới mẻ hơn. Nếu bạn thêm một kế hoạch, một số mục tiêu rõ ràng và lộ trình học tập, bạn sẽ có một công thức tuyệt vời cho một năm đầy năng lượng. Bài viết này nhằm cung cấp cho bạn thông tin, tài nguyên và ý tưởng để giúp bạn xây dựng một lộ trình học tập hoặc cải thiện kỹ năng chuyên môn của bạn trong khoa học dữ liệu data science. Lưu ý Lộ trình học về data science này dựa trên kinh nghiệm cá nhân của Harshit Tyagi, hiện đang Web và Data Science Consultant, về khoa học dữ liệu. Đây không phải là kế hoạch học tập tất cả và cuối cùng. Bạn có thể điều chỉnh lộ trình này để phù hợp hơn với bất kỳ lĩnh vực hoặc lĩnh vực nghiên cứu cụ thể nào mà bạn quan tâm. Ngoài ra, tác giả đề cập nhiều đến Python vì cá nhân anh thích nó hơn các ngôn ngữ lập trình khác. Lộ trình học tập là một bản đồ kỹ năng với nhiều cấp độ, nhiều chi tiết về những kỹ năng bạn muốn trau dồi, cách bạn đo lường kết quả ở mỗi cấp độ và các kỹ thuật để thành thạo hơn nữa từng kỹ năng. Trong lộ trình học về data science này bạn sẽ thấy trọng số cho từng cấp độ dựa trên mức độ phức tạp và tính phổ biến của ứng dụng trong thế giới thực. Bạn cũng tìm thấy thời gian ước tính cho người mới bắt đầu để hoàn thành mỗi cấp độ với các bài tập và dự án. Dưới đây là kim tự tháp mô tả các kỹ năng cấp cao theo thứ tự phức tạp và ứng dụng của chúng trong ngành data science. Lộ trình học data science theo thứ tự từ đơn giản đến phức tạp. Mô hình trên là một cơ sở khuôn khổ mà chúng ta sẽ dựa vào đó để thiết lập lộ trình học tập data science cho mình. Chúng ta sẽ đi sâu vào từng tầng với các chi tiết cụ thể hơn, có thể đo lường được. Trong đó có đề cập cụ thể đến việc kiểm tra các kiến thức quan trọng và các nguồn lực cần thiết để nắm vững các chủ đề đó. Bạn có thể đo lường kiến thức thu được bằng cách áp dụng các chủ đề đã học vào một số dự án trong thế giới thực. Bạn có thể tìm thấy một số ý tưởng dự án, cổng thông tin và nền tảng có thể sử dụng để đo lường mức độ thành thạo của mình. 1. Học về lập trình hoặc kỹ thuật lập trình Ước tính thời gian cần 2 – 3 tháng Đầu tiên, hãy đảm bảo rằng bạn có kỹ năng lập trình. Mọi công việc liên quan đến data science đều yêu cầu kiến thức về lập trình trong ít nhất một ngôn ngữ. Các chủ đề lập trình cụ thể cần biết Cấu trúc dữ liệu phổ biến data types, lists, dictionaries, sets, tuples, viết hàm, logic, luồng điều khiển, thuật toán tìm kiếm và sắp xếp, lập trình hướng đối tượng và làm việc với thư viện bên ngoài. Tập lệnh SQL Truy vấn cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng các phép nối, tổng hợp và truy vấn con joins, aggregations, and sub-queries Sử dụng tốt Terminal, công cụ kiểm soát phiên bản trong Git và sử dụng GitHub Các nguồn tài liệu và khóa học về Python miễn phí – Tài nguyên miễn phí để học Python và các ngôn ngữ khác cho người mới bắt đầu. Nó bao gồm tất cả các chủ đề lập trình cơ bản từ đầu. Bạn có thể thực hành các chủ đề ngay trên đó. Kaggle miễn phí – hướng dẫn tương tác học python. Đây là một hướng dẫn ngắn bao gồm tất cả các chủ đề quan trọng của data science. Python certifications on freeCodeCamp miễn phí – freeCodeCamp cung cấp một số chứng chỉ dựa trên Python, chẳng hạn như tính toán khoa học, phân tích dữ liệu và học máy. Python Course by freecodecamp on YouTube miễn phí – Khóa học kéo dài 5 giờ mà bạn có thể theo học để thực hành các khái niệm cơ bản. Intermediate python miễn phí – một khóa học miễn phí liên quan đến data science khác của Patrick trên Coursera Python for Everybody Specialization có trả phí – Khóa học này bao gồm các khái niệm cấp độ mới bắt đầu, cấu trúc dữ liệu python, thu thập dữ liệu từ web và sử dụng cơ sở dữ liệu với python. Bắt đầu học Python với Hướng dẫn Python Get into Python. Công cụ này dành cho tất cả những ai muốn học ngôn ngữ lập trình Python, cho dù bạn là người mới bắt đầu hay đã là chuyên nghiệp. Tài liệu học về Git và GitHub Hướng dẫn Git và GitHub miễn phí hoàn thành các hướng dẫn và labs để phát triển khả năng kiểm soát phiên bản một cách vững chắc. Nó sẽ có ích cho bạn trong việc đóng góp cho các dự án nguồn mở. Khóa học Git and GitHub crash course trên freeCodeCamp YouTube channel. Tài liệu học SQL Intro to SQL và Advanced SQL trên Kaggle. Datacamp cũng có nhiều khóa học về SQL. Khóa học course on SQL and Databases trên freeCodeCamp YouTube channel Kiểm tra kiến thức Bạn có thể kiểm tra kiến thức chuyên môn của mình bằng cách giải quyết nhiều vấn đề và xây dựng ít nhất 2 dự án Có rất nhiều vấn đề cho bạn giải quyết ở đây HackerRank cho người mới bắt đầu và LeetCode có các vấn đề từ dễ tới khó Trích xuất dữ liệu từ trang web / API endpoints- cố gắng viết tập lệnh Python trích xuất dữ liệu từ các trang web cho phép trích xuất như Lưu trữ dữ liệu được trích xuất vào tệp CSV hoặc cơ sở dữ liệu SQL. Viết các trò chơi như oẳn tù tì, kéo sợi, treo cổ, mô phỏng lăn xúc xắc, tic-tac-toe, Viết các ứng dụng web đơn giản như trình tải xuống video YouTube, trình chặn trang web, trình phát nhạc, trình kiểm tra đạo văn, Triển khai các dự án này trên các trang GitHub hoặc chỉ cần lưu trữ mã trên GitHub để bạn học cách sử dụng Git. 2. Học về thu thập và sắp xếp dữ liệu Data Collection & Wrangling Ước tính thời gian cần 2 tháng Một phần quan trọng của công việc data science là tập trung vào việc tìm kiếm dữ liệu phù hợp có thể giúp bạn giải quyết vấn đề của mình. Bạn có thể thu thập dữ liệu từ các nguồn hợp pháp khác nhau – cóp nhặt nếu trang web cho phép, API, Cơ sở dữ liệu và các kho lưu trữ có sẵn công khai. Sau khi bạn có dữ liệu trong tay, nhà phân tích thường sẽ tự tìm cách làm sạch các tập dữ liệu dataframes, làm việc với các mảng đa chiều, sử dụng tính toán mô tả / khoa học và thao tác với dataframes để tổng hợp dữ liệu. Dữ liệu hiếm khi sạch và được định dạng để sử dụng trong “thế giới thực”. Pandas và NumPy là hai thư viện cho phép bạn chuyển từ dữ liệu bẩn sang dữ liệu sẵn sàng phân tích. Khi bạn bắt đầu cảm thấy thoải mái khi viết các chương trình Python, hãy bắt đầu tham gia các bài học về cách sử dụng các thư viện như panda và numpy. Các tài liệu và khóa học về tập hợp và làm sạch dữ liệu Data Manipulation sử dụng pandas miễn phí – một khóa học tương tác từ datacamp có thể giúp bạn nhanh chóng bắt đầu thao tác dữ liệu bằng Pandas. Tìm hiểu cách thêm chuyển đổi, tổng hợp, tập hợp con và lập chỉ mục tập dữ liệu. Kaggle pandas tutorial miễn phí - hướng dẫn thực hành ngắn gọn và súc tích sẽ chỉ cho bạn các kỹ năng thao tác dữ liệu thường được sử dụng. Khóa học Data Cleaning do Kaggle. Các khóa học trên freeCodeCamp về Numpy, Pandas, matplotlib, và seaborn miễn phí. Coursera course on Introduction to Data Science in Python miễn phí – Đây là khóa học đầu tiên trên Applied Data Science với Python Specialization. Ý tưởng về dự án thu thập dữ liệu Thu thập dữ liệu từ một trang web / API mở cho sử dụng công khai mà bạn chọn và chuyển đổi dữ liệu để lưu trữ từ các nguồn khác nhau thành một tệp hoặc bảng tổng hợp DB. Các API mẫu bao gồm TMDB, quandl, Twitter API, Chọn bất kỳ tập dữ liệu nào có sẵn công khai và xác định một bộ câu hỏi mà bạn muốn theo đuổi sau khi xem tập dữ liệu và domain. Thu thập dữ liệu để tìm ra câu trả lời cho những câu hỏi đó bằng cách sử dụng Pandas và NumPy. 3. Học về Exploratory Data Analysis, Business Acumen, Storytelling Ước tính thời gian cần 2-3 tháng Một số thuật ngữ Exploratory Data Analysis Phân tích dữ liệu thăm dò, là phương pháp phân tích dữ liệu chủ yếu sử dụng các kỹ thuật về biểu đồ, hình vẽ, cho phép bạn phát triển ý chính về dữ liệu của bạn trông như thế nào và những loại câu hỏi nào có thể được chúng trả lời Business Acumen Nhạy bén kinh doanh Data Storytelling Kể chuyện bằng dữ liệu Giai đoạn tiếp theo cần nắm vững là phân tích dữ liệu và kể chuyện. Rút ra thông tin chi tiết từ dữ liệu và sau đó truyền đạt thông tin tương tự bằng các thuật ngữ và hình ảnh hóa đơn giản là trách nhiệm cốt lõi của Nhà phân tích dữ liệu. Phần kể chuyện đòi hỏi bạn phải thành thạo với việc trực quan hóa dữ liệu cùng với kỹ năng giao tiếp tốt. Các chủ đề về phân tích dữ liệu thăm dò và dữ liệu kể chuyện Phân tích dữ liệu thăm dò Exploratory data analysis xác định câu hỏi, xử lý các giá trị bị thiếu, giá trị ngoại lai, định dạng, lọc, phân tích đơn biến và đa biến. Trực quan hóa dữ liệu Data visualization vẽ dữ liệu bằng các thư viện như matplotlib, seaborn và plotly. Biết cách chọn biểu đồ phù hợp để truyền đạt kết quả từ dữ liệu. Phát triển bảng điều khiển dashboards phần lớn các nhà phân tích chỉ sử dụng Excel hoặc một công cụ chuyên dụng như Power BI và Tableau để xây dựng dashboard tóm tắt và tổng hợp dữ liệu nhằm giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định. Nhạy bén kinh doanh Business acumen đưa ra những câu hỏi phù hợp, những câu hỏi thực sự nhắm mục tiêu đến các chỉ số kinh doanh. Thực hành viết báo cáo, blog và trình bày rõ ràng và ngắn gọn. Tài liệu và khóa học về phân tích dữ liệu Career track on Data Analysis - cung cấp bởi datacamp. Một danh sách các khóa học tương tác mà bạn có thể tham khảo cùng với các nghiên cứu điển hình trong thế giới thực mà họ sử dụng trong khi giảng dạy. Nhưng hãy làm việc với các dự án của riêng bạn sau khi học xong chuyên môn. Data Analysis with Python – khóa học của IBM trên Coursera. Khóa học bao gồm sắp xếp dữ liệu wrangling, phân tích thăm dò exploratory analysis và mô hình phát triển đơn giản sử dụng python. Học phân tích dữ liệu sử dụng python Python- khóa học miễn phí trên freeCodeCamp YouTube channel. Data Visualization – của Kaggle. Một khóa học tương tác khác cho phép bạn thực hành tất cả các kỹ thuật thường được sử dụng. Data Visualization với Spreadsheets, Excel, Tableau, Power BI - bạn có thể chọn khóa nào bạn cần. Xây dựng giác quan sản phẩm và sự nhạy bén trong kinh doanh với những cuốn sách sau Measure what matters, Decode and conquer, Cracking the PM interview. Ý tưởng dự án phân tích dữ liệu Phân tích khám phá trên tập dữ liệu điện ảnh để tìm công thức tạo phim có lợi nhuận sử dụng nó làm nguồn cảm hứng, sử dụng tập dữ liệu từ y tế, tài chính, WHO, điều tra dân số trước đây, Thương mại điện tử, Tạo bảng điều khiển jupyter notebooks, excel, tableau bằng cách sử dụng các tài nguyên được cung cấp ở trên. 4. Tìm hiểu về Kỹ thuật Dữ liệu Ước tính thời gian cần 4-5 tháng Kỹ thuật dữ liệu data engineering hỗ trợ các nhóm R&D bằng cách cung cấp dữ liệu sạch cho các kỹ sư nghiên cứu và nhà khoa học tại các công ty dựa trên dữ liệu lớn. Bản thân nó là một lĩnh vực và bạn có thể quyết định bỏ qua phần này nếu bạn muốn chỉ tập trung vào khía cạnh thuật toán thống kê của các vấn đề. Các trách nhiệm của một kỹ sư dữ liệu bao gồm xây dựng một kiến trúc dữ liệu hiệu quả, hợp lý hóa việc xử lý dữ liệu và duy trì các hệ thống dữ liệu quy mô lớn. Các kỹ sư sử dụng Shell CLI, SQL và Python / Scala để tạo ETL pipelines, tự động hóa các tác vụ hệ thống tệp và tối ưu hóa các hoạt động cơ sở dữ liệu để làm cho chúng có hiệu suất cao. Một kỹ năng quan trọng khác là triển khai các kiến trúc dữ liệu này đòi hỏi sự thành thạo về các nhà cung cấp dịch vụ đám mây như AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Tài liệu để học Kỹ thuật dữ liệu Data Engineering Nanodegree trên Udacity - khóa học về kỹ thuật dữ liệu bao gồm tất cả các khái niệm cần học. Introduction to Data Engineering - trên datacamp. Một khóa học rất hữu ích về xây dựng ETL Extract, Transform and Load pipelines với một loạt các công cụ. Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP Specialization – Bạn có thể học các chuyên đề này do Google cung cấp trên Coursera. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn qua tất cả các API và dịch vụ chính do GCP Google Cloud Platform cung cấp để xây dựng một giải pháp dữ liệu hoàn chỉnh. Ý tưởng dự án và chứng chỉ AWS Certified Machine Learning – Một chứng chỉ do AWS cấp sẽ tăng thêm sức nặng cho hồ sơ của bạn,. Yêu cầu là bạn phải hiểu rõ về các dịch vụ AWS và ML. Professional Data Engineer – Chứng nhận do GCP Goole Cloud Platform cung cấp. Đây cũng là một kỳ thi được giám sát và đánh giá khả năng của bạn trong việc thiết kế hệ thống xử lý dữ liệu, triển khai mô hình học máy trong môi trường sản xuất, đồng thời đảm bảo chất lượng giải pháp và tự động hóa. 5. Học về thống kê ứng dụng và toán học Ước tính thời gian cần 4-5 thángPhương pháp thống kê là một phần trung tâm của data science. Hầu hết tất cả các cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu chủ yếu tập trung vào thống kê mô tả và suy luận. Đa phần mọi người thường bắt đầu viết code về các giải thuật machine learning mà không hiểu rõ về các phương pháp thống kê và toán học cơ bản giải thích hoạt động của các thuật toán đó. Tất nhiên, đây không phải là điều nên khuyến khích. Các chủ đề chính về Thống kê ứng dụng Applied Statistics và toán học Thống kê mô tả Descriptive Statistics – Tìm hiểu về các ước tính của vị trí trung bình, trung vị, chế độ, thống kê có trọng số, thống kê được cắt bớt và khả năng thay đổi để mô tả dữ liệu. Thống kê tham chiếu Inferential statistics – thiết kế kiểm tra giả thuyết, kiểm tra A / B, xác định số liệu kinh doanh, phân tích dữ liệu thu thập và kết quả thử nghiệm bằng cách sử dụng khoảng tin cậy, giá trị p và giá trị alpha. Đại số tuyến tính, phép tính đơn và đa biến Linear Algebra, Single and multi-variate calculus để hiểu các hàm mất mát, gradient và các trình tối ưu hóa trong học máy. Tài liệu và khóa học về thống kê và toán [Sách] Practical statistics for data science Nên đọc – Hướng dẫn kỹ lưỡng về tất cả các phương pháp thống kê quan trọng cùng với các ứng dụng / ví dụ rõ ràng và ngắn gọn. [Sách] Naked Statistics – một hướng dẫn phi kỹ thuật nhưng chi tiết để hiểu tác động của số liệu thống kê đối với các sự kiện thường ngày, thể thao, hệ thống khuyến nghị và nhiều trường hợp khác. Học về thống kê với khóa học kéo dài 8 giờ trên freeCodeCamp YouTube channel Statistical thinking in Python – một khóa học nền tảng để giúp bạn bắt đầu tư duy thống kê. Intro to Descriptive Statistics – do Udacity cung cấp. Bao gồm các bài giảng video giải thích các thước đo vị trí và độ biến thiên được sử dụng rộng rãi độ lệch chuẩn, phương sai, độ lệch tuyệt đối trung vị. Inferential Statistics, Udacity – khóa học bao gồm các bài giảng video hướng dẫn bạn rút ra kết luận từ dữ liệu có thể không rõ ràng ngay lập tức. Nó tập trung vào việc phát triển các giả thuyết và sử dụng các bài kiểm tra phổ biến như t-tests, ANOVA và hồi quy. Và hướng dẫn về thống kê cho khoa học dữ liệu để giúp bạn bắt đầu đi đúng hướng. Ý tưởng dự án về thống kê Giải các bài tập được cung cấp trong các khóa học ở trên và sau đó thử xem qua một số bộ dữ liệu công khai nơi bạn có thể áp dụng các khái niệm thống kê này. Đặt những câu hỏi như “Có đủ bằng chứng để kết luận rằng tuổi trung bình của các bà mẹ sinh con ở Boston là trên 25 tuổi với mức ý nghĩa 0,05” không? Cố gắng thiết kế và chạy các thử nghiệm nhỏ với các đồng nghiệp / nhóm / lớp của bạn bằng cách yêu cầu họ tương tác với một ứng dụng hoặc trả lời một câu hỏi. Chạy các phương pháp thống kê trên dữ liệu đã thu thập khi bạn có một lượng dữ liệu tốt sau một khoảng thời gian. Điều này có thể rất khó để thực hiện nhưng sẽ rất thú vị. Phân tích giá cổ phiếu, tiền điện tử và thiết kế giả thuyết xung quanh lợi nhuận trung bình hoặc bất kỳ số liệu nào khác. Xác định xem bạn có thể bác bỏ giả thuyết vô hiệu hay không bằng cách sử dụng các giá trị quan trọng. 6. Học về Machine Learning và AI Ước tính thời gian cần 4-5 tháng Sau khi tự tìm hiểu và xem qua tất cả các khái niệm chính nói trên, bây giờ bạn nên sẵn sàng để bắt đầu với các thuật toán Machine Learning ưa thích. Có ba kiểu học chính Học có giám sát Supervised Learning – bao gồm các bài toán hồi quy và phân loại. Nghiên cứu hồi quy tuyến tính đơn giản, hồi quy bội, hồi quy đa thức, thuật toán Naive Bayes , hồi quy logistic, KNNs, mô hình cây, mô hình tổng hợp. Tìm hiểu về các chỉ số đánh giá. Học không giám sát Unsupervised Learning – Phân cụm Clustering và giảm chiều dữ liệu dimensionality reduction là hai ứng dụng được sử dụng rộng rãi của học không giám sát. Đi sâu vào PCA Principal component Analysis, phân cụm K-mean, tạo cây phân cấp hierarchical clustering và mô hình gaussian hỗn hợp gaussian mixtures. Học tập tăng cường Reinforcement learning – giúp bạn xây dựng hệ thống tự thưởng. Tìm hiểu cách tối ưu hóa phần thưởng, sử dụng thư viện TF-Agents, mô hình Deep Q-networks, Tuy nhiên bạn có thể bỏ qua phần này. Tài liệu học về Machine Learning [sách] Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition – một trong những cuốn sách yêu rất hay về máy học. Không chỉ bao gồm các dẫn xuất toán học lý thuyết mà còn giới thiệu việc triển khai các thuật toán thông qua các ví dụ. Bạn nên giải các bài tập được đưa ra ở cuối mỗi chương. Machine Learning Course by Andrew Ng – khóa học cần thiết cho bất kỳ ai đang học về machine learning. Introduction to Machine Learning – Khóa học tương tác của Kaggle. Khóa học miễn phí Machine learning in Python with ScikitLearn trên freeCodeCamp YouTube channel. Intro to Game AI and Reinforcement Learning – khóa học tương tác trên Kaggle về học tập tăng cường reinforcement learning. Supervised learning with Python – datacamp cung cấp vô số khóa học về máy học mà bạn có thể theo học. Tất cả đều dài 4 giờ và có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về ứng dụng của ML. Deep Learning Specialization by Đối với những ai muốn tìm hiểu sâu hơn nữa, có thể bắt đầu bằng cách hoàn thành khóa học này được cung cấp bởi Khóa học này chỉ quan trọng khi bạn đang có kế hoạch giải quyết vấn đề computer vision hoặc NLP Natural Language Processing. [sách – cập nhật 4/2021] Algorithms for Optimization giới thiệu nhiều phương pháp tối ưu trong các bài toán khác nhau. Cuốn sách đầy đủ có sẵn dưới dạng PDF. Bạn cũng có thể tải xuống các chương riêng lẻ. PDF được chia sẻ theo giấy phép Creative Commons CC-BY-NC-ND. Bạn cũng có thể mua. [sách – cập nhật 4/2021] Algorithms for Decision Making cuốn sách tập trung về các bài toán lập kế hoạch và học tăng cường để giải quyết các bài toán ra quyết định trong một thế giới không chắc chắn. Tương tự cuốn sách trên, sách đầy đủ có sẵn dưới dạng PDF. Bạn cũng có thể tải xuống các chương riêng lẻ. PDF được chia sẻ theo giấy phép Creative Commons CC-BY-NC-ND. Sách được tiếp tục cải tiến dựa trên phản hồi của cộng đồng. Sách sẽ được phát hành dưới dạng bản in vào đầu năm 2022, nhưng phiên bản điện tử này sẽ vẫn được sử dụng. Để được thông báo khi có phiên bản in, bạn có thể cung cấp địa chỉ email của mình tại đây. Theo dõi tiến độ học tập Bạn có thể sử dụng công cụ theo dõi học tập trên Notion được tạo sẵn ở đây . Bạn có thể tùy chỉnh nó theo nhu cầu của mình và sử dụng nó để theo dõi tiến trình học về data science của mình, dễ dàng truy cập vào tất cả các tài nguyên và dự án của đây chỉ là tổng quan về lộ trình học về data science. Bạn có thể đi sâu vào từng chủ đề này và tạo kế hoạch cho riêng mình dựa trên khái niệm trong từng danh mục. Và nếu bạn có lộ trình học data science của riêng mình cùng những khóa học, tài liệu cụ thể, hãy chia sẻ trong phần bình luận bên dưới. Bài viết dựa trên bài viết của Harshit Tyagi có bổ sung thêm một số thông tin và nguồn tài liệu phù hợp Bạn có biết?tham gia cộng đồng ITguru trên Linkedin, Facebook và các kênh mạng xã hội khác có thể giúp bạn nhanh chóng tìm được những chủ đề phát triển nghề nghiệp và cập nhật thông tin về việc làm IT mới nhất Linkedin Page Facebook Group cơ hội việc làm IT
Ngành khoa học dữ liệu học trường nào? TOP 15 trường HOT nhất Khoa học dữ liệu được bình chọn là có lương cao, triển vọng, tương lai tươi sáng sau khi ra tốt nghiệp. Vậy ngành khoa học dữ liệu học trường nào? Cùng IDP tham khảo TOP 15 trường đại học đào tạo uy tín, chất lượng hàng đầu trong nước và trên thế giới ngay nhé! Khoa học dữ liệu là ngành được bình chọn là có lương cao, triển vọng, tương lai tươi sáng 1. 10 Trường đào tạo ngành khoa học dữ liệu tại Việt Nam Ngành khoa học dữ liệu Data Science là ngành học áp dụng những hiểu biết về khoa học, quy trình, thuật toán có cấu trúc hoặc phi cấu trúc để áp dụng vào lĩnh vực thực tế. Dưới đây, chúng tôi sẽ cung cấp tới bạn đầy đủ thông tin từ TOP các trường đại học đào tạo ngành khoa học dữ liệu hàng đầu tại Việt Nam. Tên trường Mã ngành Điểm chuẩn Khối ngành xét tuyển Đại học Bách khoa Hà Nội IT - E10X 28,04 A00, A01 Đại học Kinh tế quốc dân EP03 26,95 A00, A01, D01, D07 Đại học Khoa học tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội QHT93 25,2 A00, A01, D07, D08 Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội 7480109 A00, A01 Đại học Công nghệ thông tin TP. HCM 7480109 A00, A01, D01, D07 Đại học kinh tế TP. HCM 7480109 A00, A01, D01, D07 Đại học Quốc tế - Đại học Quốc gia TP. HCM 7480109 A00, A01 Đại học khoa học tự nhiên - Đại học Quốc gia TP. HCM 7480109 26,85 A00, A01, B08, D07 Đại học Kỹ thuật - Công nghệ Cần Thơ 7480109 A00, A01, C01, D01 Đại học kinh tế tài chính TP. HCM 7480109 A00, A01, D01, C01 Xem thêm Đọc ngay 8+ thông tin về ngành khoa học dữ liệu năm 2023 Đại học Bách khoa Hà Nội Bách Khoa Hà Nội là trường nằm trong TOP đầu các trường đại học tại Việt Nam về chuyên ngành khoa học dữ liệu. Khi tham gia học tại đây, bạn sẽ được theo học chương trình giảng dạy tiên tiến bởi các giáo sư, đồng thời có cơ hội được thực tập và làm việc tại các tập đoàn lớn như Facebook, Google, Microsoft… Thông tin chung Tên ngành học Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo Mã ngành khoa học dữ liệu IT - E10X Khối tuyển sinh A00, A01 Năm thành lập ngành khoa học dữ liệu 2019 - 2020 Website Học phí 50 - 60 triệu VND Thời gian học 4 - 6 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại HUST Đã tốt nghiệp trung học phổ thông. Có điểm trung bình môn của 3 năm lớp 10, 11, 12 tối thiểu Các thí sinh có bằng TOEIC, TOEFL, IELTS hoặc các chứng chỉ tiếng anh tương đương được quy đổi sang điểm tiếng anh của các tổ hợp A01, D01, D07. Bách Khoa Hà Nội là trường nằm trong TOP đầu các trường đại học tại Việt Nam về chuyên ngành khoa học dữ liệu Đại học Kinh tế quốc dân NEU NEU là trường đại học đầu tiên tại Việt Nam đào tạo về chuyên ngành khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh. Chương trình đào tạo hoàn toàn bằng tiếng anh, dựa trên thiết kế của các trường hàng đầu quốc tế tại Mỹ và Singapore. Kết hợp cùng với đội ngũ giảng viên chất lượng sẽ giúp bạn sinh viên có được sự đào tạo tốt nhất khi theo học tại trường. Thông tin chung Tên ngành học Ngành Khoa học dữ liệu trong Kinh tế & Kinh doanh DSEB Mã ngành khoa học dữ liệu EP03 Khối tuyển sinh A00, A01, D01, D07 Website Học phí 45 - 65 triệu VND Thời gian học 4 - 6 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại NEU Xét tuyển thẳng Sinh viên tham gia kỳ thi dự Olympic Quốc tế, đội tuyển quốc gia về các cuộc thi khoa học, kỹ thuật Quốc tế. Giải nhất, nhì, ba khi tham gia các cuộc thi chọn học sinh giỏi quốc gia. Xét kết quả thi tốt nghiệp THPT Xét tuyển theo tiêu chí lấy điểm từ cao xuống thấp. NEU - trường đại học đầu tiên tại Việt Nam đào tạo về chuyên ngành khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh tìm hiểu thêm Đại học Khoa học tự nhiên - Đại học Quốc gia HN Chương trình đào tạo chuyên ngành khoa học dữ liệu của trường được xây dựng trên cơ sở thế mạnh của 3 môn Toán - Cơ - Tin học. Đồng thời, được tham khảo thiết kế theo chương trình khoa học dữ liệu - khoa Thống kê của Đại học Stanford Mỹ. Thông tin chung Tên ngành học Ngành Khoa học dữ liệu Mã ngành khoa học dữ liệu QHT93 Khối tuyển sinh A00, A01, D08, D07 Năm thành lập ngành khoa học dữ liệu 2018 Website Học phí 3 triệu VNĐ/ tháng Thời gian học 4 - 6 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại VNU - HUS Xét tuyển thẳng Được xét theo quy định của Bộ GD&ĐT và trường Đại học Quốc Gia Hà Nội. Xét kết quả thi tốt nghiệp THPT Xét tuyển theo tiêu chí lấy điểm từ cao xuống thấp. Đại học khoa học tự nhiên - ĐHQG Hà Nội chuyên ngành khoa học dữ liệu được nhiều sinh viên theo học Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội chuyên ngành khoa học dữ liệu có chương trình giảng dạy tiên tiến 100% bằng tiếng Anh. Chính vì vậy, ngoài việc được trang bị nhiều mảng kiến thức như trực quan hóa, khai thác dữ liệu, ngôn ngữ lập trình… các sinh viên còn có thêm kiến thức chuyên ngành về tiếng Anh, điều này tạo điều kiện thuận lợi cho con đường phát triển tương lai của bản thân sau khi ra trường. Thông tin chung Tên ngành học Ngành Khoa học dữ liệu Mã ngành khoa học dữ liệu 7480109 Khối tuyển sinh A00, A01 Website Học phí 46,6 triệu VNĐ/ năm Thời gian học 4 - 6 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại USTH Tốt nghiệp trung học phổ thông với điểm trung bình môn >= Đỗ bài kiểm tra tư duy do trường đưa ra. Đỗ kỳ thi phỏng vấn do trường Đại học khoa học và công nghệ tổ chức. Xét kết quả thi tốt nghiệp THPT Xét tuyển theo tiêu chí lấy điểm từ cao xuống thấp. Chuyên ngành khoa học dữ liệu tại trường được giảng dạy hoàn toàn bằng tiếng Anh Đại học Công nghệ thông tin Thành phố Hồ Chí Minh Ngành khoa học dữ liệu tại trường Đại học công nghệ thông tin TP. HCM sẽ giúp sinh viên theo học có cơ hội được trải nghiệm ngành học mang tính ứng dụng cao dựa trên 3 nguồn tri thức chính toán học, máy học, tri thức nhằm phục vụ cho công việc tương lai sau khi ra trường. Đây là ngành học được trọng dụng cao, đặc biệt trong giai đoạn cách mạng thông tin Thông tin chung Tên ngành học Ngành Khoa học dữ liệu Mã ngành khoa học dữ liệu 7480109 Khối tuyển sinh A00, A01, D01, D07 Website Học phí 29 triệu VND/ năm Thời gian học 4 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại UIT Xét kết quả thi tốt nghiệp THPT Xét tuyển theo tiêu chí từ điểm từ cao xuống thấp, điểm sàn là 22 điểm. Xét tuyển thẳng Sinh viên tham gia và đạt giải kỳ thi dự Olympic Quốc tế, đội tuyển quốc gia. Giải nhất, nhì, ba khi tham gia các cuộc thi chọn học sinh giỏi quốc gia. Vượt qua kỳ thi đánh giá năng lực tại trường Đại học Quốc gia TP. HCM và Đại học Quốc gia Hà Nội, đạt điểm tối thiểu là 600 điểm. Ngành khoa học dữ liệu tại trường Đại học công nghệ thông tin Thành phố Hồ Chí Minh Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh Đại học kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh là một trong TOP các trường trọng điểm quốc gia chuyên đào tạo về chuyên ngành khoa học dữ liệu. Chương trình sẽ cung cấp cho ta những kiến thức và kỹ năng cần thiết để có thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu giỏi, biết cách lập kế hoạch, thu thập dữ liệu, biết ứng dụng các mô hình toán thống kê, mô hình quản trị dữ liệu để có thể giải quyết các vấn đề liên quan đến kinh doanh, quản lý… Thông tin chung Tên ngành học Ngành Khoa học dữ liệu Mã ngành khoa học dữ liệu 7480109 Khối tuyển sinh A00, A01, D01, D07 Năm thành lập ngành khoa học dữ liệu 2019 Website Học phí 72 triệu VND/ năm Thời gian học 4 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại UEH Xét kết quả thi tốt nghiệp THPT Xét tuyển theo tiêu chí lấy điểm từ cao xuống thấp. Xét tuyển thẳng Sinh viên tham gia và đạt giải kỳ thi dự Olympic Quốc tế, đội tuyển quốc gia. Giải nhất, nhì, ba khi tham gia các cuộc thi chọn học sinh giỏi quốc gia. Vượt qua kỳ thi đánh giá năng lực tại trường Đại học Quốc gia TP. HCM và Đại học Quốc gia Hà Nội. Xét học bạ Điểm trung bình 3 học kỳ 2 học kỳ lớp 11 và học kỳ 1 lớp 12 >= 18 điểm. Điểm trung bình khối ngành môn thi >= Xét tuyển học sinh giỏi 5 kỳ lớp 10, lớp 11 và HKI lớp 12 và đạt hạnh kiểm tốt, khá. UEH là một trong TOP các trường trọng điểm quốc gia chuyên đào tạo về chuyên ngành khoa học dữ liệu. Đại học Quốc tế - Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh Đại học Quốc tế Thành phố Hồ Chí Minh là một trong những trường đầu tiên mở ra chuyên ngành khoa học dữ liệu, nhằm đáp ứng nhu cầu cấp thiết về nhân lực trong thời kỳ cách mạng hiện nay. Khi tham gia học tại đây, sinh viên sẽ được cung cấp nền tảng kiến thức cơ bản về quản lý, phân tích dữ liệu, các kỹ năng mềm cần thiết… giúp ích cho công việc sau khi ra trường. Thông tin chung Tên ngành học Ngành Khoa học dữ liệu Mã ngành khoa học dữ liệu 7480109 Khối tuyển sinh A00, A01 Website Học phí 50 triệu VND/ năm Thời gian học 4 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại HCMIU Xét tuyển thẳng Theo quy định của Bộ GD và ĐT. Vượt qua kỳ thi đánh giá năng lực tại trường Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh. Xét học bạ Học sinh giỏi 3 năm trung học phổ thông và có hạnh kiểm tốt. Xét kết quả thi tốt nghiệp THPT Xét tuyển theo tiêu chí lấy điểm từ cao xuống thấp. HCMIU là một trong những trường đầu tiên mở ra chuyên ngành khoa học dữ liệu Đại học Khoa học tự nhiên - Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh HCMUS HCMUS là cơ sở đào tạo uy tín, chất lượng hàng đầu tại Việt Nam trong nhiều năm liên tiếp. Ngành khoa học dữ liệu của trường là sự kết hợp 2 khoa thế mạnh của trường Khoa Toán Tin và khoa Công nghệ thông tin. Thông tin chung Tên ngành học Ngành Khoa học dữ liệu Mã ngành khoa học dữ liệu 7480109 Khối tuyển sinh A00, A01, B08, D07 Năm thành lập ngành khoa học dữ liệu 2020 Website Học phí 43,5 triệu VND/ năm Thời gian học 4 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại HCMUS Xét tuyển thẳng Theo quy định của Bộ GD và ĐT. Vượt qua kỳ thi đánh giá năng lực tại trường Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh. Xét kết quả thi tốt nghiệp THPT Xét tuyển theo tiêu chí lấy điểm từ cao xuống thấp. HCMUS là cơ sở đào tạo uy tín, chất lượng hàng đầu tại Việt Nam trong nhiều năm liên tiếp Đại học Kỹ thuật - Công nghệ Cần Thơ Sinh viên theo học chuyên ngành khoa học dữ liệu tại Đại học Kỹ thuật - Công nghệ Cần Thơ sẽ được tiếp cận cách thức thực hiện và khai thác dữ liệu, phân tích dữ liệu từ thực tế. Từ đó sẽ giúp ích được cho hoạt động kinh doanh và sản xuất của con người trong tương lai. Thông tin chung Tên ngành học Ngành Khoa học dữ liệu Mã ngành khoa học dữ liệu 7480109 Khối tuyển sinh A00, A01, C01, D01 Năm thành lập ngành khoa học dữ liệu 2020 Website Học phí VNĐ/ học kỳ Thời gian học 4 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại CTUT Xét tuyển thẳng Theo quy định của Bộ GD và ĐT. Vượt qua kỳ thi đánh giá năng lực tại trường Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, với điểm sàn là 600. Xét học bạ Điểm trung bình 3 môn theo tổ hợp của cả 3 năm trung học phổ thông >= 18 điểm. Xét kết quả thi tốt nghiệp THPT Xét tuyển theo tiêu chí lấy điểm từ cao xuống thấp. Đại học kỹ thuật - công nghệ Cần Thơ chuyên đào tạo chuyên ngành khoa học dữ liệu Đại học Kinh tế Tài chính Thành phố Hồ Chí Minh Đại học kinh tế tài chính Thành phố Hồ Chí Minh chuyên ngành khoa học dữ liệu với môi trường học tập đa dạng, cùng với tính thực tiễn cao giúp các bạn sinh viên dễ dàng nắm bắt được xu hướng phát triển nghề nghiệp của mình sau này. Thông tin chung Tên ngành học Ngành Khoa học dữ liệu Mã ngành khoa học dữ liệu 7480109 Khối tuyển sinh A00, A01, D01, C01 Website Học phí 32 - 36 triệu VND/ năm Thời gian học 4 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại UEF Xét tuyển thẳng Theo quy định của Bộ GD và ĐT. Vượt qua kỳ thi đánh giá năng lực tại trường Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh. Xét học bạ Dựa trên điểm trung bình 3 học kỳ gần nhất HK1 lớp 11, HK2 lớp 11 và HK1 lớp 12 >= 18. Xét kết quả thi tốt nghiệp THPT Xét tuyển theo tiêu chí lấy điểm từ cao xuống thấp. UEF mang lại môi trường học tập đa dạng cho các bạn sinh viên ngành khoa học dữ liệu Trên đây là TOP 10 trường đại học đứng đầu cả nước về đào tạo chuyên ngành khoa học dữ liệu, mong rằng bạn sẽ lựa chọn cho mình được ngôi trường hoàn hảo và phù hợp với bản thân nhất nhé! 2. TOP 5 Trường đào tạo ngành khoa học dữ liệu trên thế giới Nếu bạn đang mong muốn tìm các trường uy tín đào tạo chuyên ngành khoa học dữ liệu để du học thì thông tin về TOP 20 trường trên thế giới dưới đây là dành cho bạn. Cùng theo dõi ngay nhé! Đại học California - Berkeley Trường Đại học California - Berkeley là trường đại học được US NEWS Báo cáo truyền thông Hoa Kỳ và Thế giới xếp hạng đầu tiên trong danh sách các trường đào tạo ngành khoa học dữ liệu tốt nhất thế giới vào năm 2022. Ngành khoa học dữ liệu của trường được thành lập vào tháng 7/2019, là ngành được hàng ngàn sinh viên Quốc tế đăng ký theo học. Cụ thể, trong năm vừa rồi có đến 1500 du học sinh tham gia học, tăng gấp 16 lần so với 4 năm trước. Điều kiện vào trường Điểm ACT American College Test đạt khoảng 28 đến 32 điểm. Điểm SAT Scholastic Aptitude Test đạt khoảng 1300 đến 1530 điểm. Đã tốt nghiệp cấp 3. Đạt chứng chỉ ngoại ngữ như IELTS >= TOEFL iBT >= 80 hoặc TOEFL PBT >= 55… Thư giới thiệu bạn có thể xin từ giáo viên cấp 3 bạn vừa theo học. Bài tiểu luận giới thiệu bản thân. Trường Đại học California - Berkeley được xếp hạng đầu tiên về chất lượng đào tạo ngành khoa học dữ liệu Viện Công nghệ Massachusetts Viện Công nghệ Massachusetts MIT là một trong những trường đại học uy tín hàng đầu về khoa học dữ liệu trên thế giới, nổi tiếng về các nghiên cứu khoa học chuyên ngành. MIT là cơ sở nghiên cứu dữ liệu lớn, do đó, sau khi hoàn thành chương trình học bạn sẽ có kiến thức đa dạng về kinh tế, khoa học, dữ liệu, máy tính… giúp bạn dễ dàng kiếm được việc ở bất kỳ đâu trong toàn cầu. Điều kiện vào trường Học bạ trường cấp 3. Điểm tốt nghiệp GPA >= Điểm SAT đạt >= 1535 điểm Điểm ACT đạt >= 35 điểm Chứng chỉ ngoại ngữ IELTS tối thiểu TOEFL tối thiểu 90 Bài tiểu luận giới thiệu bản thân Thư giới thiệu từ giáo viên không yêu cầu nhưng nên có MIT là một trong những trường đại học uy tín hàng đầu về khoa học dữ liệu trên thế giới Đại học Stanford - Mỹ Đại học Stanford là trường nằm trong TOP 5 trường đào tạo hàng đầu thế giới về khoa học dữ liệu được US News xếp hạng. Khi tham gia học ngành khoa học dữ liệu tại Stanford, các bạn sinh viên sẽ được hướng dẫn các phương pháp, quy trình, thuật toán, hệ thống khoa học có thể có cấu trúc hoặc phi cấu trúc. Nếu bạn muốn xem xét đăng ký theo học tại Stanford, bạn cần biết rằng học phí của trường khá đắt so với các trường khác. Điều kiện vào trường Điểm GPA đạt >= tương đương đến điểm tại Việt Nam. Điểm SAT đạt >= 1950 điểm Chứng chỉ ngoại ngữ TOEFL tối thiểu 90 IELTS tối thiểu Bài tiểu luận giới thiệu bản thân. Đại học Stanford là trường nằm trong TOP 5 trường đào tạo hàng đầu thế giới về khoa học dữ liệu Đại học Oxford - Vương quốc Anh Đại học Oxford của Anh là một trong những trường học vĩ đại nhất về lĩnh vực khoa học dữ liệu trên toàn cầu. Oxford được xếp hạng đầu tiên trong Bảng xếp hạng các trường đại học trên thế giới của Forbes, xếp hạng thứ 5 trong Times Higher Education, xếp hạng thứ 6 theo SCImago Institutions Rankings… Chính vì vậy, Oxford được mệnh danh là ngôi trường danh giá nhất thế giới, hàng năm thu hút hàng nghìn sinh viên trong nước và quốc tế theo học. Điều kiện vào trường Sinh viên phải có điểm A-level ở mức gần như tuyệt đối AAA Chứng chỉ ngoại ngữ IELTS tối thiểu trong đó điểm thành phần tối thiểu là 7 Bài tiểu luận giới thiệu bản thân. Đại học Oxford của Anh là một trong những trường học vĩ đại nhất về lĩnh vực khoa học dữ liệu trên toàn cầu Đại học Cambridge Đại học Cambridge là ngôi trường mơ ước được du học của hàng triệu sinh viên trên toàn thế giới, đặc biệt là các sinh viên yêu thích kỹ thuật, khoa học và máy tính. Ở đây không chỉ nổi tiếng về chất lượng giáo dục hàng đầu tại Anh mà còn có cơ sở vật chất hiện đại và cơ hội tìm kiếm việc làm dễ dàng sau khi ra trường. Điều kiện vào trường Sinh viên phải có điểm A-level ở mức gần như tuyệt đối AAA Chứng chỉ ngoại ngữ IELTS tối thiểu Bài tiểu luận giới thiệu bản thân. Vượt qua được vòng phỏng vấn của nhà trường. Đại học Cambridge là ngôi trường mơ ước được du học của hàng triệu sinh viên trên toàn thế giới Nếu bạn đang ấp ủ ước mơ du học ngành kinh doanh quốc tế hay bất kỳ ngành học nào, hãy liên hệ với IDP Education để nhận được những tư vấn bổ ích, phù hợp với nhu cầu, trình độ và khả năng của bản thân. IDP hiện có mạng lưới gồm 80 văn phòng tuyển sinh quốc tế tại 30 quốc gia khác nhau, là đại diện tuyển sinh chính thức của trên 600 trường uy tín tại Úc, Mỹ, Anh, Canada, New Zealand và Ireland. Bên cạnh đó, IDP cũng là đơn vị đồng sáng lập và tổ chức kỳ thi IELTS trên toàn thế giới, sẽ hỗ trợ bạn tốt nhất để có trải nghiệm du học tuyệt vời! IDP Education được công nhận là địa chỉ đáng tin cậy trong việc tư vấn du học cho học sinh/sinh viên. IDP Education được công nhận là địa chỉ đáng tin cậy trong việc tư vấn du học cho học sinh/sinh viên. Mong rằng bài viết Ngành khoa học dữ liệu học trường nào đã mang đến cho bạn cái nhìn sơ lược về TOP 15 trường đại học uy tín, chất lượng tốt nhất cả trong và ngoài nước. Từ đó, bạn có thể lựa chọn ngôi trường phù hợp với bản thân và chuẩn bị đủ hơn hành trang về kiến thức, tinh thần trước khi bắt đầu một hành trình khám phá vùng đất mới. Tư vấn miễn phíXem thêm727 khóa học phân tích dữ liệu quốc tế
Helu mấy em, hôm nay có lẽ tất cả các bạn đã thi đại học xong xuôi rồi ha. Tuy nhiên, giờ lại tới một cửa ải cam go khác nữa – chọn ngành! Vậy ngồi xuống đây đọc một bài viết hay về nghề Data Science nhé. Đây là ngành nghề được dự đoán sẽ có nhu cầu cao nhất trong tương lai đó. Bài viết này sẽ đưa ra các bước và nguồn cho các bạn muốn học Data Science đó, đọc xem và share cho các bạn còn loay hoay nha! ___________________________________ I. Học lập trình Một Data Scientist DStist không thể không biết lập trình, dù không cần thiết phải giỏi như một lập trình viên nhưng phải đủ khả năng viết được những chương trình cơ bản. Từ khi nhập học tới giờ, từ một đứa mà kiến thức lập trình là con số 0 tròn trình, mình đã học qua R, Java, Python, SQL kì tới sẽ có cả NoSQL nữa. Học tới đâu là sử dụng luôn tới đấy nên thường mình phải tự học thêm rất nhiều để có thể hiểu được logic và cú pháp của ngôn ngữ lập trình đó. Ngôn ngữ quan trọng nhất, phổ biến nhất dành cho DStist là Python với thư viện khổng lồ. Xếp sau Python là R, rất mạnh về phân tích thống kê. Năm ngoái mình được Khoa Toán thuê viết một App ShinyApp tương tác dành cho một dự án nghiên cứu của Bang sử dụng ngôn ngữ này. Vậy học lập trình ở đâu? Trang này thì gi gỉ gì gi cái gì cũng có, thích học gì có ngay cái đó. Còn nhớ năm ngoái mình cực kỳ đuối khi các thầy bắt học thêm Java, với lý do rằng DStist thường hay phải làm việc trực tiếp với lập trình viên, vậy thì phải học để có thể trò chuyện với nhau được. Mình đã phải đọc thêm sách, đi học thêm phụ đạo, rồi lại đọc mòn mỏi trên trang này để theo kịp các bạn trên lớp. Kết quả là cuối kì, mình tự viết được cả trò chơi và thậm chí còn lập trình được công thức toán thống kê cho thư viện Java đấy. 2. Đây là nơi mình luyện viết code, từ những ứng dụng đơn giản nhất chỉ vài ba dòng. Trình độ của mình đã lên rất nhanh sau khi hoàn thành phân nửa số bài tập trên này. 3. Mình chưa sử dụng trang này bao giờ, nhưng được quảng cáo khá nhiều. Trên này có các khóa học miễn phí R và Python thiết kế riêng cho DS. Thích hợp cho những ai mới bắt đầu. 4. 5. Đây là hai trang do bạn bè mình giới thiệu. Có mấy bạn không đi học phụ đạo Java được đã trả tiền theo học trên này. Vì thường xuyên có giảm giá sâu nên khóa học không quá đắt đỏ. Và điểm lợi thế là sẽ có chứng nhận cuối khóa, có thể củng cố thêm cho hồ sơ xin học hoặc xin việc của bạn. II. Học thống kê Đã làm việc với dữ liệu là phải hiểu lý thuyết thống kê, chí ít cũng phải biết tới những khái niệm cơ bản như lấy mẫu sampling, trung bình mean, trung vị median, độ lệch chuẩn standard deviation, hồi quy tuyến tính linear regression,… Nếu muốn trở thành DStist thì còn phải biết tới kiến thức thống kê nâng cao, liên quan tới machine learning. Một điều tuyệt vời là những cuốn sách thống kê hay ho nhất, tổng hợp nhất lại miễn phí, nhằm đáp ứng nhu cầu học tập về dữ liệu ngày càng cao. Hai cuốn sách mà tất cả các giáo sư Khoa Toán của mình đều sử dụng là The Elements of Statistical Learning Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome H. Friedman, 2001 Cuốn này hơn 700 trang, chia làm 18 chương, sử dụng R trong phân tích thống kê. Bản thân mình thấy sách quá hay, minh họa đầy đủ, giải thích kĩ càng, đọc tới đâu có thể copy code đến đấy để tự thử nghiệm. Dĩ nhiên bạn không cần phải đọc hết sách. Đụng tới khái niệm thống kê nào thì tra cứu tương ứng trong sách cũng được. 2. An Introduction to Statistical Learning With Applications in R Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Daniela Witten, Gareth James, 2013 Cuốn này cũng hay, hơn 400 trang, chia làm 10 chương, cũng dùng R. Ai ngại đọc cuốn trên thì có thể bắt đầu với cuốn này. III. Học Data Science – Nâng cao Sau khi có chút kiến thức cơ bản về lập trình và thống kê rồi thì bạn có thể sử dụng các trang sau để tìm hiểu thêm về các mảng chính của DS như artificial intelligence, computer vision, machine learning, Big Data Analytics, Business Intelligence… Đây là trang tổng hợp cực kì nhiều bài viết chất lượng từ các giáo sư và chuyên gia trong ngành. Có rất nhiều bài hướng dẫn chi tiết từng bước cho trình độ beginner. Mình thường đọc trên trang này về machine learning và artificial intelligence AI. Không chỉ có những phân tích rất cặn kẽ về mặt lý thuyết, nhiều bài viết còn cung cấp ví dụ minh họa và đính kèm cả code để bạn đọc tự thử nghiệm. Ví dụ bài viết sau về Deep Learning là của một giáo sư ở Barcelona, toàn bộ Code có trong Notebook trên Google Colab. Vì chạy trên Cloud nên bạn không cần cài đặt gì mà có thể lập tức chạy chương trình ngay được, cực kì phù hợp cho những ai muốn xem qua trước và không muốn mất công cài đặt này nọ. 2. Một bạn người Na Uy trên Tandem giới thiệu cho mình về trang này, bảo rằng đang tự học machine learning ở đây. Thế là mình cũng đăng ký nhận Newsletter từ mấy hôm trước. Mỗi tuần, mình nhận được một email tổng hợp các bài viết nổi bật trong ngành. Như vậy để mình luôn nắm bắt được những xu hướng mới nhất và cập nhật những tiến bộ công nghệ mới. 3. Một đồng nghiệp người Ấn Độ chỉ cho mình trang này quá hay luôn. Đây là nơi bạn học hỏi bằng cách thực hành qua các dự án, các cuộc thi và thử thách quốc tế. Các công ty, tổ chức treo giải thưởng có khi lên tới cả 100,000$ cho đội nào chiến thắng. Chẳng hạn hiện giờ có 20 cuộc thi đấu song song, và đã có hàng ngàn đội đăng kí tham gia. Trên này cũng có các micro-courses hoàn toàn miễn phí từ Python cho tới Deep Learning dành cho beginner. 4. Và cuối cùng, dĩ nhiên là trên coursera cũng có khóa học miễn phí dành cho DS. Khi nào có thời gian, bạn thử đăng ký xem sao. Trên đây là những hướng dẫn chung dành cho những ai muốn tìm hiểu về Data Science và học những kĩ năng cơ bản trước. Hi vọng giúp được các bạn đang quan tâm. Mình sẽ tiếp tục cập nhật thêm nhé. Blog Mai Knows Link tham khảo về lương của DStist Like và share nếu các em thấy thông tin có ích nhé
Xem nhiều tuần qua [Du học Úc]Tổng hợp học bổng tại Úc 2019 Các lý do bạn nên đi du học Đài Loan Chi tiết về trợ cấp 10 man yen cho người dân ở Nhật Kinh nghiệm, và Hướng Dẫn tự làm thẻ cư trú tại Đài Loan mới nhất hiện nay Làm thêm tại Đài Loan cho du học sinh Một số học bổng ngành Data Science. Ngành Khoa học Dữ liệu là một trong số những ngành hot hiện nay, không chỉ vì ngành học thực tế, dễ áp dụng được trong nhiều lĩnh vực aka dễ xin việc làm mà còn vì nhiều trường có học bổng dành cho ngành này. Bài viết dưới đây tổng hợp một số học bổng đang mở, các bạn hãy lưu lại để tiện theo dõi và apply nhé. 1. Chalmers University of Technology IPOET Scholarships Thụy Điển Chalmers University of Technology IPOET Scholarships – Bậc học thạc sĩ – Học bổng 75% học phí – Deadline 2. Dean’s Award for Academic Excellence Scholarships at University of Bath Anh Quốc – Bậc học thạc sĩ – Học bổng £5,000 cho năm đầu tiên – Deadline hoặc hoặc 3. George Swinburne STEM Postgraduate Scholarship Úc – Bậc học thạc sĩ – Học bổng 30% học phí. Ngoài ra bạn nào có GPA cao sẽ được xét thêm cả học bổng Swinburne International Excellence Postgraduate Scholarship. 4. IUBH University Of Applied Sciences Đức IUBH University Of Applied Sciences – Bậc học cử nhân, thạc sĩ – Học bổng lên đến 85% học phí dành cho các bạn học online
Mục tiêu Data scienceData science là gì?Lịch sử của data sciencePhương pháp học data scienceỨng dụng Data scienceBI và Data scienceVòng đời data scienceTại sao nên sử dụng Python?Python hoặc Bạn nên sử dụng cái nào?Hướng dẫn về Data science – Thư viện PythonKết luận Mục tiêu Data science Hướng dẫn Data science này nhằm mục đích hướng dẫn bạn đến thế giới Data science và giúp bạn bắt đầu với những kiến thức cơ bản như Data science là gì, Lịch sử Data science và Phương pháp luận Data science. Ở đây, chúng tôi sẽ đề cập đến các Ứng dụng Data science, một sự khác biệt giữa Trí tuệ Kinh doanh và Data science. Cùng với điều này, chúng ta sẽ thảo luận về Vòng đời của Data science và Thư viện Python. Vì vậy, hãy bắt đầu Hướng dẫn về Data science. Data science là gì? Trước khi bắt đầu Hướng dẫn về Data science, chúng ta nên tìm hiểu Data science thực sự là gì. Các bài viết liên quan Data science là một cách để thử và khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu thô. Để đạt được mục tiêu này, nó sử dụng một số thuật toán, nguyên tắc Machine learning ML và các phương pháp khoa học. Thông tin chi tiết mà nó lấy từ dữ liệu nằm ở các biểu mẫu có cấu trúc và không có cấu trúc. Vì vậy, theo một cách nào đó, điều này giống như khai thác dữ liệu . Data science bao gồm tất cả phân tích dữ liệu, thống kê và Machine learning. Với nhiều thực hành hơn được dán nhãn vào Data science, thuật ngữ này tự nó trở nên loãng ra ngoài mức hữu dụng. Điều này dẫn đến sự thay đổi trong chương trình giảng dạy cho các khóa học nhập môn về Data science trên toàn thế giới. Lịch sử của data science Thông qua sự cường điệu gần đây mà Data science đã thu thập được, chúng tôi nhận thấy rằng nó đã tồn tại hơn ba mươi năm. Những gì chúng ta có thể sử dụng như một từ đồng nghĩa với các thực tiễn như phân tích kinh doanh, kinh doanh thông minh hoặc mô hình dự đoán, giờ đây đề cập đến một ý nghĩa rộng rãi về việc xử lý dữ liệu để tìm ra mối quan hệ bên trong nó. Để trích dẫn một dòng thời gian, nó sẽ diễn ra như sau Trong những năm 90 1960- Peter Naur sử dụng thuật ngữ này để thay thế cho khoa Machine learning tính. 1974- Peter Naur xuất bản Khảo sát ngắn gọn về các phương pháp máy tính, sử dụng một thuật ngữ trong khảo sát về các phương pháp xử lý dữ liệu đương đại. 1996- Hội nghị hai năm một lần tại Kobe; các thành viên của IFCS Liên đoàn Quốc tế về các Hiệp hội Phân loại bao gồm thuật ngữ này trong tiêu đề hội nghị. 1997- Tháng 11- Giáo sư CF Jeff Wu có bài giảng đầu tiên về chủ đề “Thống kê = Data science?”. Năm 2000 2001- William S. Cleveland giới thiệu Data science như một chuyên ngành độc lập trong bài báo Data science Kế hoạch hành động để mở rộng các lĩnh vực kỹ thuật của lĩnh vực thống kê. 2002- Tháng 4- ICSU Hội đồng Khoa học Quốc tế Ủy ban Dữ liệu Khoa học và Công nghệ CODATA bắt đầu Tạp chí Data science- ấn phẩm này tập trung vào các vấn đề liên quan đến hệ thống dữ liệu- mô tả, xuất bản, ứng dụng và cả các vấn đề pháp lý . 2003- Tháng Giêng- Đại học Columbia xuất bản tạp chí Tạp chí Data science- một nền tảng cho phép nhân viên dữ liệu trao đổi ý tưởng. 2005- Ủy ban Khoa học Quốc gia xuất bản Bộ sưu tập Dữ liệu Kỹ thuật số Trường tồn Hỗ trợ Nghiên cứu và Giáo dục trong Thế kỷ 21- điều này cung cấp một định nghĩa mới cho thuật ngữ “các nhà Data science”. 2007- Jim Gray, người nhận giải thưởng Turing, hình dung khoa học theo hướng dữ liệu là mô hình thứ tư của khoa học. 2012- Bài báo của Tạp chí Kinh doanh Harvard đã quy về tiền đúc của thuật ngữ này cho DJ Patil và Jeff Hammerbacher vào năm 2008. 2013- IEEE ra mắt nhóm đặc nhiệm về Data science và Phân tích nâng cao; Hội nghị Châu Âu đầu tiên về Phân tích Dữ liệu ECDA được tổ chức tại Luxembourg, Hiệp hội Data science Châu Âu EuADS ra đời. 2014- IEEE ra mắt hội nghị quốc tế đầu tiên Hội nghị quốc tế về Data science và Phân tích nâng cao; General Assembly ra mắt Bootcamp trả phí cho sinh viên, Vườn ươm Dữ liệu triển khai học bổng Data science miễn phí. 2015- Springer ra mắt Tạp chí Quốc tế về Data science và Phân tích. Phương pháp học data science Trong Hướng dẫn về Data science này, chúng tôi sẽ đề cập đến các Phương pháp luận sau trong Data science kiến thức cơ bản cần nắm của Data science Data science cần nắm kiến thức sau Statistics & Probability Biết cách thực hiện phân tích dữ liệu, biết các phân phối chuẩn, hypothesis testing. Programming Biết sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R. Data Wrangling & Cleaning Biết cách xử lý và làm sạch dữ liệu, biết các thư viện dữ liệu. Data Visualization Biết cách tạo biểu đồ, biết cách sử dụng các thư viện đồ họa. Machine Learning Biết các thuật toán học máy, cách xây dựng và đánh giá mô hình. Databases & SQL Biết cách truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, biết cách sử dụng SQL. Communication & Presentation Biết cách trình bày kết quả và giải thích kết quả cho khách hàng hoặc đồng nghiệp. Ứng dụng Data science Hãy xem một số ứng dụng trong Hướng dẫn Data science này Nhận dạng hình ảnh Sử dụng thuật toán nhận dạng khuôn mặt của Data science, chúng ta có thể làm được nhiều việc. Facebook có bao giờ đề xuất mọi người gắn thẻ trong ảnh của bạn không? Bạn đã thử tính năng tìm kiếm theo hình ảnh của Google chưa? Bạn có nhớ quét mã vạch để đăng nhập vào WhatsApp Web bằng điện thoại thông minh của mình không? Nhận dạng giọng nói Siri, Alexa, Cortana, Google Voice đều sử dụng tính năng nhận dạng giọng nói để hiểu các lệnh của bạn. Ghi nhận các vấn đề như các trọng âm khác nhau và tiếng ồn xung quanh, điều này không phải lúc nào cũng hoàn toàn chính xác, mặc dù hầu hết thời gian đều có thể hiểu được. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho những hoạt động sang trọng như đọc nội dung văn bản cần gửi, sử dụng trợ lý ảo của bạn để đặt báo thức hoặc thậm chí sử dụng nó để phát nhạc, hỏi về thời tiết hoặc thực hiện cuộc gọi. Tìm kiếm Internet Các công cụ tìm kiếm như Google, Duckduckgo, Yahoo và Bing tận dụng tốt Data science để thực hiện tìm kiếm nhanh chóng, theo thời gian thực. Quảng cáo kỹ thuật số Các thuật toán Data science cho phép chúng tôi hiểu hành vi của khách hàng. Sử dụng thông tin này, chúng tôi có thể đưa ra các quảng cáo có liên quan được sắp xếp cho từng người dùng. Điều này cũng áp dụng cho các quảng cáo dưới dạng biểu ngữ trên các trang web và bảng quảng cáo kỹ thuật số tại các sân bay. Hệ thống đề xuất Những cái tên như Amazon và Youtube sẽ đưa các đề xuất về các sản phẩm tương tự sang một bên hoặc bên dưới khi bạn duyệt qua một sản phẩm hoặc video. Điều này làm phong phú thêm trải nghiệm người dùng UX và giúp giữ chân khách hàng và người dùng. Điều này cũng sẽ tính đến lịch sử tìm kiếm và danh sách mong muốn của người dùng. Hãy cùng khám phá Tương lai của Data science – Triển vọng nghề nghiệp Data science Các trang web so sánh giá Các trang web như Junglee và PriceDekho cho phép chúng tôi so sánh giá của các sản phẩm giống nhau trên các nền tảng khác nhau. Cơ sở này cho phép bạn đảm bảo rằng bạn có được thỏa thuận tốt nhất. Các trang web này hoạt động trong các lĩnh vực công nghệ, may mặc và chính sách cùng với nhiều lĩnh vực khác, đồng thời sử dụng các API và nguồn cấp dữ liệu RSS để tìm nạp dữ liệu. Chơi game Khi người chơi lên cấp, thuật toán máy học có thể cải thiện hoặc nâng cấp chính nó. Đối thủ cũng có thể phân tích các bước di chuyển của người chơi và thêm một yếu tố khó vào trò chơi. Các công ty như Sony và Nintendo tận dụng điều này. Giao nhận hậu cần Các công ty vận tải khổng lồ như UPS, FedEx và DHL sử dụng các phương pháp Data science để khám phá các tuyến đường, thời gian giao hàng và phương thức vận tải tối ưu cùng nhiều phương thức vận tải khác. Một điểm cộng với dịch vụ hậu cần là dữ liệu thu được từ các thiết bị GPS được cài đặt. Phát hiện gian lận và rủi ro Các thực tiễn như lập hồ sơ khách hàng và chi tiêu trước đây cho phép chúng tôi phân tích xem liệu có thất bại hay không. Điều này cho phép các ngân hàng tránh được các khoản nợ và thua lỗ. BI và Data science Ở đây, trong phần này của Hướng dẫn về Data science, chúng ta thảo luận về Data science Vs BI. Kinh doanh trí tuệ và Data science không hoàn toàn giống nhau. BI hoạt động trên dữ liệu có cấu trúc; Data science hoạt động trên cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Trong đó BI tập trung vào quá khứ và hiện tại, Data science xem xét hiện tại và tương lai. Cách tiếp cận BI là thống kê và trực quan hóa; đối với Data science là thống kê, Machine learning, phân tích đồ thị và NLP. Một số công cụ cho BI là Pentaho, Microsoft BI và R ; những công cụ dành cho Data science là RapidMiner, BigML và R. Vòng đời data science Hành trình với Data science trải qua sáu giai đoạn- Khám phá Trước bất cứ điều gì khác, bạn nên hiểu những gì dự án yêu cầu. Cũng nên xem xét các thông số kỹ thuật, ngân sách cần thiết và các ưu tiên. Đây là giai đoạn mà bạn định hình vấn đề kinh doanh và hình thành các giả thuyết ban đầu. Chuẩn bị dữ liệu Trong giai đoạn chuẩn bị, bạn sẽ cần thực hiện phân tích trong hộp cát phân tích. Điều này là cho toàn bộ dự án. Bạn cũng sẽ trích xuất, chuyển đổi, tải và chuyển đổi dữ liệu vào hộp cát. Lập kế hoạch mô hình Trong giai đoạn thứ ba, bạn chọn các phương pháp bạn muốn làm việc để tìm ra cách các biến liên quan với nhau. Điều này bao gồm việc thực hiện Phân tích dữ liệu khám phá EDA bằng cách sử dụng các công thức thống kê và công cụ trực quan hóa. Xây dựng mô hình Giai đoạn này bao gồm phát triển bộ dữ liệu để đào tạo và thử nghiệm. Điều đó cũng có nghĩa là bạn sẽ phải phân tích các kỹ thuật như phân loại và phân cụm và xác định xem liệu cơ sở hạ tầng hiện tại có hoạt động hay không. Truyền đạt kết quả Đây là giai đoạn cuối cùng thứ hai trong chu kỳ. Bạn phải xác định xem các mục tiêu của bạn đã được đáp ứng chưa. Ghi lại những phát hiện của bạn, thông báo cho các bên liên quan, đánh dấu dự án là thành công hay thất bại. Vận hành Trong giai đoạn cuối, bạn phải tạo báo cáo cuối cùng, tài liệu kỹ thuật và các cuộc họp giao ban Hướng dẫn Data science này dành riêng cho Python. Vì vậy, hãy bắt đầu Data science cho Python. Tại sao nên sử dụng Python? Vì vậy, bây giờ bạn đã biết Data science là gì. Nhưng tại sao Python lại là sự lựa chọn tốt nhất cho nó? Đây là một vài lý do- Mã nguồn mở và miễn phí. Dễ học; trực giác. Ít dòng mã hơn. Tính di động. Năng suất tốt hơn. Nhu cầu và mức độ phổ biến. Sự hiện diện / cộng đồng trực tuyến xuất sắc. Hỗ trợ nhiều gói có thể sử dụng được với các dự án phân tích; cũng có thể sử dụng các gói có thể sử dụng mã từ các ngôn ngữ khác. Nó nhanh hơn các công cụ tương tự như R và MATLAB. Khả năng quản lý bộ nhớ đáng kinh ngạc. Python hoặc Bạn nên sử dụng cái nào? Trong số rất nhiều yếu tố khác, hỗ trợ cho Python 2 kết thúc chính thức vào ngày 01 tháng 1 st , 2020, vì vậy tương lai thuộc về Python 3. Ngoài ra, 95% các thư viện Data science được thực hiện đang được di chuyển từ Python 2 đến Python 3. Ngoài ra, Python 3 còn sạch hơn và nhanh hơn. Vậy còn Python 2 thì sao? Nó có những đặc quyền riêng – nó phong phú với một cộng đồng trực tuyến lớn và nhiều thư viện của bên thứ ba, và một số tính năng tương thích ngược và hoạt động với cả hai phiên bản. Với các đặc quyền của từng phiên bản được liệt kê, hãy đưa ra lựa chọn của bạn. Hướng dẫn về Data science – Thư viện Python Để thực hiện phân tích dữ liệu và tính toán khoa học khác, bạn sẽ cần bất kỳ thư viện nào sau đây Xem thêm python cho data science Kết luận Do đó, chúng tôi hoàn thành Hướng dẫn về Data science này, trong đó chúng tôi đã viết về Data science là gì, Lịch sử Data science và Phương pháp luận Data science. Ngoài ra, chúng tôi đã đề cập đến Ứng dụng Data science, Data science BI Vs. Cuối cùng, chúng ta đã thảo luận về Vòng đời của Data science và Thư viện Python. Điều này sẽ giúp bạn bắt đầu với Python. Bạn có điều gì khác để thêm vào Hướng dẫn Data science này? Thả nó trong các bình luận bên dưới.
học bổng data science
