Hướng dẫn Toàn diện về Cách Tìm hiểu Khoa học Dữ liệu

Cách học Khoa học Dữ liệu:

Một vài tháng trước, tôi đã duyệt qua Internet, tìm kiếm . Tôi muốn học Khoa học dữ liệu và tôi nhận ra rằng có rất nhiều nội dung trên internet nhưng tôi không biết cách học Khoa học dữ liệu như thế nào, bắt đầu từ đâu, công cụ nào tôi phải thành thạo, v.v. Tôi có một triệu câu hỏi trong đầu và vì vậy tôi quyết định viết về nó.

Sự tò mò của tôi đối với Khoa học dữ liệu bắt đầu khi tôi tình cờ đọc được một bài báo kể lại câu chuyện về cách các Nhà khoa học dữ liệu tại Target nghiên cứu mô hình mua sắm của khách hàng nữ để dự đoán xem họ có thai hay không. Điều này khiến tôi bị cuốn hút bởi vì tôi không biết rằng Khoa học Dữ liệu có khả năng dự đoán một điều như vậy. Tôi cảm thấy bối rối và tôi biết mình phải học nhiều hơn nữa. Vì vậy, bắt đầu cuộc hành trình của tôi.

Kỹ năng của nhà khoa học dữ liệu - Cách học khoa học dữ liệu - Edureka

Trước khi tôi đi xa hơn và khiến bạn hiểu về lý thuyết, đây là danh sách những sự thật thú vị về Khoa học dữ liệu:

• Vào năm 2015, khoảng 65% Nhà khoa học dữ liệu hài lòng với công việc của họ, con số này đã tăng lên 88% vào cuối năm 2018.
• Tạp chí Harvard Business Review gọi Khoa học Dữ liệu là công việc nóng nhất của thế kỷ 21. Người ta không thể nghe thấy gì ngoài những lời khen ngợi về cách Khoa học Dữ liệu thu hút những hiểu biết hữu ích để phát triển doanh nghiệp.
• Người ta ước tính rằng số lượng công việc Khoa học Dữ liệu sẽ tăng lên 364.000 vào năm 2020.
• Vào cuối năm 2018, sẽ thiếu 190.000 Nhà khoa học dữ liệu có tay nghề cao.
• Các doanh nghiệp thực hành Khoa học dữ liệu sẽ nhận được 430 tỷ đô la lợi ích về năng suất khi so sánh với các doanh nghiệp không triển khai Phân tích dữ liệu.

Đủ với những sự thật thú vị, hãy cùng thảo luận về các kỹ năng cần thiết để trở thành Nhà khoa học dữ liệu. Khi tôi ngồi xuống để nghiên cứu về bộ kỹ năng của một Nhà khoa học dữ liệu, tôi đã xem qua một số Mô tả công việc trên các nền tảng như Glassdoor và Indeed để kiểm tra xem chính xác những công ty hàng đầu đang tìm kiếm điều gì ở một Nhà khoa học dữ liệu.

Hãy cùng xem Mô tả công việc của Nhà khoa học dữ liệu tại Dell:

Mô tả công việc - Cách học Khoa học dữ liệu - Edureka

Mô tả công việc ở trên cung cấp hiểu biết sâu sắc về những gì các công ty mong đợi chính xác từ một Nhà khoa học dữ liệu. Để giúp bạn dễ dàng hơn, tôi đã liệt kê những điểm cần rút ra từ Mô tả công việc trong phần bên dưới.

Nhà khoa học dữ liệu - Yêu cầu kỹ năng

Đối với tôi, Một Nhà Khoa Học Dữ Liệu rất giống Sherlock Holmes. Cũng giống như cách Sherlock Holmes giải quyết các bí ẩn giết người, một Nhà khoa học dữ liệu giải quyết các bí ẩn về Dữ liệu, chẳng hạn như phát hiện thông tin chi tiết hữu ích, trích xuất dữ liệu quan trọng, v.v. để phát triển doanh nghiệp.

Dưới đây là định nghĩa về Khoa học dữ liệu:

Khoa học dữ liệu - Cách học Khoa học dữ liệu - Edureka

Nếu bạn muốn tìm hiểu thêm về Khoa học dữ liệu, bạn có thể xem qua các bài đăng trên blog sau:

1. Khoa học dữ liệu là gì? Hướng dẫn cho người mới bắt đầu về khoa học dữ liệu
2. Hướng dẫn về Khoa học Dữ liệu - Tìm hiểu Khoa học Dữ liệu từ Scratch!

Hãy tiếp tục và thảo luận về bộ kỹ năng của một Nhà khoa học dữ liệu. Dưới đây là danh sách các kỹ năng mà hầu hết các ngành tìm kiếm ở Nhà khoa học dữ liệu:

• Số liệu thống kê
• Ít nhất một ngôn ngữ lập trình - R / Python
• Trích xuất, chuyển đổi và tải dữ liệu
• Tìm hiểu dữ liệu và khám phá dữ liệu
• Thuật toán học máy
• Học máy nâng cao (Học sâu)
• Khung xử lý dữ liệu lớn
• Trực quan hóa dữ liệu

Nếu bạn muốn đọc thêm về các kỹ năng của Nhà khoa học dữ liệu, hãy tham khảo Blog.

Edureka cũng có một vài blog trên các , hãy đảm bảo rằng bạn đã đọc cho họ:

Bây giờ, chúng ta hãy tập trung vào chủ đề thảo luận của chúng ta, làm thế nào để tìm hiểu Khoa học dữ liệu?

Làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu?

Khi bắt đầu nghiên cứu về Khoa học Dữ liệu, tôi thấy rằng hầu hết nội dung miễn phí mà tôi đọc chỉ tập trung vào các khía cạnh lý thuyết của Khoa học Dữ liệu. Để hiểu đúng về Khoa học dữ liệu, người ta phải có hiểu biết thực tế về cách Khoa học dữ liệu sử dụng các thuật toán Học máy để rút ra thông tin chi tiết từ dữ liệu.

Do đó, bạn phải luôn chọn một Khóa học Khoa học Dữ liệu có cấu trúc tốt để cung cấp hiểu biết sâu sắc về các khái niệm, cùng với các dự án, tập dữ liệu và bài tập dựa trên các vấn đề trong thế giới thực.

Các được thiết kế tại Edureka theo cách tiếp cận thực tế trong suốt thời gian của khóa học bằng cách cung cấp một loạt các bài tập và dự án ở cuối mỗi học phần để kiểm tra kỹ năng của bạn.

Hãy hiểu cách tại Edureka có thể đưa bạn đến con đường trở thành Nhà khoa học dữ liệu thành công.

Chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu tại Edureka

Chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu tại Edureka được thiết kế theo cách bao gồm tất cả các công cụ và kỹ năng được yêu cầu bởi các công ty CNTT hàng đầu trên thế giới. Edureka là công ty dẫn đầu thị trường về Đào tạo Khoa học Dữ liệu trực tuyến. Edureka đã đào tạo tốt hơn 30.000 sinh viên trên toàn cầu trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu.

Hầu hết các khóa học Khoa học Dữ liệu mà tôi tìm thấy trên mạng không dành cho người mới bắt đầu. Mỗi khóa học đòi hỏi chuyên môn trong lĩnh vực này hay lĩnh vực khác. Điều này gây khó khăn cho người mới bắt đầu vì họ không biết bắt đầu từ đâu. Tại Edureka, chúng tôi đã thiết kế bao gồm tất cả các điều kiện tiên quyết, công cụ, khái niệm, thuật toán, ngôn ngữ, v.v., cần thiết để trở thành Nhà khoa học dữ liệu.

Cách học Khoa học Dữ liệu - Edureka

Để đảm bảo chất lượng giáo dục tốt nhất, Edureka cung cấp các buổi hướng dẫn trực tiếp do các chuyên gia cấp ngành có hơn 10 năm kinh nghiệm làm việc trong ngành hướng dẫn. Bất kể bạn là một chuyên gia có kinh nghiệm làm việc trong ngành CNTT hay là một người khao khát có kế hoạch tham gia vào thế giới Khoa học Dữ liệu, Chương trình Thạc sĩ được thiết kế và phát triển để phù hợp với nhiều nền tảng chuyên môn khác nhau.

Để hiểu rõ hơn về chương trình do chúng tôi cung cấp, hãy xem Chương trình học:

Chương trình đào tạo Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu - Edureka

Tại Edureka, khóa học Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu được thiết kế sau quá trình nghiên cứu sâu rộng về hơn 5000 Mô tả Công việc trên toàn cầu. Ngăn xếp bao gồm 12 mô-đun sẽ mất khoảng 30 tuần để hoàn thành. Đối với mỗi mô-đun, sẽ có một dự án và ở phần cuối.

Khi bạn đã hoàn thành tất cả các mô-đun, bài tập và dự án, bạn sẽ được cấp một Dự án Capstone. Dự án capstone sẽ cung cấp cho bạn một trường hợp kinh doanh. Bạn sẽ cần phải giải quyết vấn đề này bằng cách áp dụng tất cả các kỹ năng bạn đã học được trong suốt thời gian của chương trình thạc sĩ. Dự án này sẽ là một bổ sung tuyệt vời cho hồ sơ của bạn!

Hãy tập trung vào những gì khóa học mang lại!

Chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu sẽ bao gồm 5 khóa học trực tiếp và 7 khóa học theo nhịp độ riêng để đáp ứng các điều kiện tiên quyết. Các khóa học theo nhịp độ tự bao gồm những điều sau:

1. Thống kê Python
2. R Thống kê
3. Chứng chỉ & Đào tạo về SQL Essentials
4. Đào tạo Chứng chỉ Lập trình R
5. Đào tạo chứng chỉ lập trình Python
6. Thang điểm cần thiết
7. Đào tạo & chứng nhận MongoDB

Khóa học Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu Các môn tự chọn miễn phí

• Các khóa học trực tiếp bao gồm hai khóa học riêng biệt, một khóa học với R và khóa học còn lại với Python. Các khóa học này sẽ bao gồm các kỹ năng như Khai thác dữ liệu, Wrangling, Khám phá, Học máy, v.v.
• Khóa học trực tiếp tiếp theo sẽ bao gồm các khái niệm về Phân tích dữ liệu lớn bằng cách sử dụng Apache Spark & ​​Scala, được sử dụng để xử lý Dữ liệu lớn trong thời gian gần thực.
• Đăng bài này, bạn sẽ được giới thiệu về AI & Học sâu với Tensorflow. Mô-đun này sẽ giúp bạn hiểu các khái niệm về Mạng thần kinh sâu. Tại đây, bạn sẽ xây dựng các dự án thực hành để tạo các mô hình Học sâu bằng Tensorflow.
• Mô-đun cuối cùng sẽ giúp bạn có được các kỹ năng như Trực quan hóa dữ liệu, Bảng điều khiển và Khám phá dữ liệu bằng cách sử dụng Tableau.

Khi kết thúc khóa học, bạn sẽ được cấp chứng chỉ hoàn thành khóa học mà bạn có thể tải lên hồ sơ LinkedIn của mình chỉ bằng một cú nhấp chuột.

Chứng chỉ Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu - Cách Học Khoa học Dữ liệu - Edureka

cách lấy độ dài của một mảng trong javascript

Trở thành Nhà khoa học dữ liệu không hề dễ dàng, nó đòi hỏi sự nỗ lực và cống hiến không ngừng. Các giảng viên của chúng tôi tại Edureka luôn cam kết giúp bạn hiểu và học hỏi. Khóa học này cung cấp hơn 250 giờ học tập tương tác và 12 khóa học sẽ đưa bạn đến con đường trở thành Nhà khoa học dữ liệu thành công. Hơn nữa, chúng tôi cung cấp các phiên trực tiếp do người hướng dẫn, ghi âm lớp học, quyền truy cập trọn đời vào toàn bộ khóa học, đội ngũ hỗ trợ 24/7 sẵn sàng trợ giúp bạn về bất kỳ vấn đề kỹ thuật nào, bạn sẽ được tiếp xúc với các dự án cấp ngành và bạn sẽ nhận được chứng chỉ xác minh từ Edureka.

Nếu bạn muốn ghi danh cho , vui lòng để lại Email-ID của bạn trong phần bình luận và chúng tôi sẽ liên hệ lại với bạn với các chi tiết liên quan về khóa học.