Trong thời đại công nghệ thông tin bùng nổ như hiện nay, nhiều ngành nghề đã được sinh ra và trong đó một ngành được gọi là khoa học dữ liệu. Show
Chính xác thì nhà khoa học dữ liệu là gì?Nói một cách tối giản, nhà khoa học dữ liệu là một chuyên gia có thể làm việc với một lượng lớn dữ liệu và trích xuất những hiểu biết từ phân tích dữ liệu. Họ trình bày kết quả của họ tới các bên liên quan (như là lãnh đạo cấp cao, quản lý và khách hàng). Do đó, các công ty có thể hưởng lợi từ việc đưa ra các quyết định sáng suốt nhất để thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và lợi nhuận của họ (phụ thuộc vào bối cảnh của các ngành công nghiệp). Tại sao lại khó trở thành một nhà khoa học dữ liệu? Bản chất của khoa học dữ liệu là sự kết hợp của nhiều ngành. Nó bao gồm các lĩnh vực khác nhau như toán học (ví dụ: thống kê, tính toán, v.v.), quản lý cơ sở dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu, lập trình / kỹ thuật phần mềm, kiến thức tên miền, v.v … Theo tôi, đây có thể là lý do chính khiến những mới vào ngành khoa học dữ liệu thường cảm thấy hoàn toàn mất phương hướng. Hầu hết mọi người không biết bắt đầu từ đâu vì bị hoàn toàn thiếu kiến thức ở một lĩnh vực nào đó hoặc nhiều lĩnh vực tuỳ theo học vấn và kinh nghiệm việc làm. Tuy nhiên, tin tốt là không cần phải lo lắng quá nhiều về vấn đề này. Hiện nay chúng ta phải đối mặt với một vấn đề hoàn toàn trái ngược khác. Đơn giản là có quá nhiều nguồn để chọn. Vì vậy, bạn không nhất thiết phải biết ai có thể làm việc tốt nhất cho bạn. Trong bài viết này, tôi sẽ tập trung vào cách trở thành một nhà khoa học dữ liệu từ ba quan điểm. Phần 1: Học khoa học dữ liệu ở đâu?Hình 1. Giáo dục khoa học dữ liệu và tỷ lệ vị trí công việc Hãy để bắt đầu từ nơi học khoa học dữ liệu. Có ba con đường chính để có được giáo dục khoa học dữ liệu: các khóa học trực tuyến mở rộng (MOOC), bằng đại học / chứng chỉ và đào tạo qua boot camp. Dưới đây là một ví dụ về thời gian học ước tính và tỷ lệ có việc làm thành công cho mỗi lựa chọn giáo dục khoa học dữ liệu. Có thể thấy rằng boot camp giúp bạn có một công việc khoa học dữ liệu nhanh hơn hai lực chọn còn lại. Dưới đây là bảng tóm tắt cung cấp thông tin chi tiết hơn về từng lựa chọn giáo dục. Về cơ bản, mỗi lựa chọn đều có ưu và nhược điểm liên quan đến chi phí, tính linh hoạt và thời lượng chương trình. Tuy nhiên, mẹo tốt nhất để đưa ra quyết định đúng đắn là hãy tự hỏi điều gì thực sự quan trọng nhất với bạn. Ví dụ, bạn có thoải mái thời gian và muốn giảm thiểu chi phí đầu tư. Hoặc bạn có thể là một người muốn tìm việc càng sớm càng tốt ngay cả khi chi phí đầu tư ban đầu cao. Bảng 1. Phân tích phân tích so sánh lựa chọn giáo dục khoa học dữ liệu Phần 2: Học gì về khoa học dữ liệu?Chắc chắn có rất nhiều điều phải học để trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Hãy cùng nhìn vào 5 bước chính của lộ trình học khoa học dữ liệu. Hình 2. Lộ trình học khoa học dữ liệu Bước 1: Khởi đầu với ôn lại kiến thức toán học cơ bản liên quan đến thống kê, tính toán và đại số tuyến tính. Đây là điều một nhà khoa học dữ liệu cần có để hiểu được cơ chế đằng sau các thuật toán khác nhau. Nó xây dựng trực giác về cách điều chỉnh hoặc sửa đổi các thuật toán để giải quyết các vấn đề kinh doanh. Ngoài ra, việc biết các số liệu thống kê giúp bạn chuyển đổi các kết quả từ các thử nghiệm (thử nghiệm A / B) thành các số liệu kinh doanh quan trọng. Bước 2: các nhà khoa học dữ liệu phải làm quen với bộ công cụ để làm việc với dữ liệu trong các môi trường khác nhau. Một bộ công cụ chứa sự kết hợp của SQL, dòng lệnh, mã hóa và công cụ cloud. Dưới đây là một bản tóm tắt về cách mỗi công cụ được sử dụng. Để trích xuất và thao tác dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, SQL là ngôn ngữ cơ bản được sử dụng ở hầu hết mọi nơi. Đối với các mục đích lập trình chung (nghĩa là, các hàm, cho các vòng lặp loop, iteration, v.v.), Python là một lựa chọn tốt vì nó đã được đóng gói với nhiều thư viện (như trực quan hóa, machine learning, v.v…). Hiểu các dòng lệnh mang lại nhiều lợi ích, đặc biệt là để dùng trong môi trường cloud. Bước 3: đây là thời điểm tốt nhất để chọn một số ngôn ngữ để xây dựng nền tảng khoa học dữ liệu. Đối với phần mềm thương mại, bạn có lựa chọn giữa SAS hoặc SPSS. Từ các nền tảng nguồn mở, nhiều người chọn R hoặc Python. Từ đây, bạn có thể lấy các khái niệm về munging / wrangling dữ liệu (nghĩa là, nhập dữ liệu, tổng hợp, xoay vòng dữ liệu và xử lý giá trị bị thiếu). Phần thú vị nhất sau đó là học dữ liệu bằng cách trực quan hóa dữ liệu (bằng biểu đồ cột, biểu đồ hình tròn, bản đồ nhiệt và trực quan hóa bản đồ). Bước 4: lựa chọn giữa con đường ứng dụng machine learning hoặc con đường hệ sinh thái dữ liệu lớn. Lưu ý rằng bạn luôn có thể quay lại một con đường còn lại sau khi lựa chọn. Trong trường hợp của tôi, tôi chọn tìm hiểu về ứng dụng machine learning trước tiên. Về cơ bản, nó bao gồm khía cạnh xây dựng mô hình machine learnign từ đầu đến cuối (nghĩa là khám phá dữ liệu đến triển khai mô hình). Về dữ liệu lớn, tôi sẽ đề cập nhiều hơn về các sách và khoá học liên quan. Bước 5: đây là bước quan trọng nhất để thể hiện tiềm năng của bạn với tư cách là ứng cử viên khoa học dữ liệu. Một khi đã làm quen với làm khoa học dữ liệu, cần phải có một danh mục dự án. Một danh mục dự án là cơ hội tốt nhất của bạn để thể hiện những gì bạn đã làm từ giáo dục và kinh nghiệm làm việc. Bắt đầu từ việc thu thập dữ liệu (ví dụ, nơi tự chọn hoặc tự scape dữ liệu), đưa ra giả thuyết của bạn, thực hiện phân tích khám phá (nghĩa là trích xuất một số hiểu biết), xây dựng mô hình machine learning và cuối cùng là chia sẻ kết quả của bạn qua bài viết hoặc thuyết trình. Trong trường hợp của tôi, tôi đã thực hiện cả bài viết và video podcast bằng cách làm việc trong dự án capstone với một cố vấn được chỉ định. Tôi không bao giờ có thể nhấn mạnh hết tầm quan trọng của việc có một người cố vấn trực tiếp làm việc với bạn 1- 1. Người cố vấn của bạn là người bạn tốt nhất để hướng dẫn bạn và yêu cầu giúp đỡ khi bạn gặp khó khăn về ý tưởng, điều chỉnh mô hình, truyền đạt kết quả, v.v… Trên thực tế, một số nghiên cứu đã đề cập rằng có cố vấn có thể thúc đẩy sự nghiệp của bạn gấp năm lần so với không có cố vấn. Phần 3: Làm thế nào để học khoa học dữ liệu?Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu làm thế nào để chọn các nguồn tốt nhất để học và trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Tôi muốn đưa ra khuyến nghị dựa trên kinh nghiệm học tập của tôi. Hình 3. Nguồn được đề xuất về giáo dục khoa học dữ liệu Đối với giáo dục SQL, khóa học DAT201x do Microsoft cung cấp từ Edx là một trong những lựa chọn tốt nhất. Khóa học bao gồm các cạnh sau của SQL từ các loại dữ liệu, lọc, tham gia, tổng hợp (theo nhóm), các hàm cửa sổ và các khái niệm nâng cao (nghĩa là, các thủ tục được lưu trữ). Khóa học đảm bảo bạn thực hành rất nhiều bằng cách sử dụng kho dữ liệu mẫu tốt nhất (AdventureWorks). Ngoài ra, bạn có thể sử dụng nền tảng Mode Analytics để thực hành và nâng cao các kỹ năng SQL của mình. Điều tốt nhất về Mode Analytics là bạn không cần cài đặt máy chủ SQL và kho dữ liệu mẫu trong máy của mình. Tất cả bạn cần là có một tài khoản miễn phí và kết nối Internet để tận hưởng việc học tập của bạn. Đối với học về machine learning, có hai lựa chọn mà tôi muốn giới thiệu. Khóa học đầu tiên nổi tiếng với bất kỳ nhà thực hành khoa học dữ liệu nào trong lĩnh vực này: Khóa học machine learning của Andrew Ng từ Coursera. Tôi đã sử dụng khóa học này để hiểu các khái niệm và mẹo cơ bản về cách điều chỉnh các mô hình machine learning của mình. Về phương diện kinh nghiệm mã hóa, tôi rất muốn giới thiệu cuốn sách tên là Python Machine Learning phiên bản 2 của Sebastian Raschka. Tôi thực sự nghĩ rằng đây là cuốn sách về machine learning tốt nhất. Cuốn sách này giúp bạn hiểu từ các cơ chế cơ bản của từng thuật toán, rất nhiều ví dụ mã hóa và tài liệu tham khảo bổ sung (như là các bài báo nghiên cứu). Điều tốt nhất về cuốn sách này là ông hướng dẫn cách thực hiện từng dòng thuật toán học máy với các giải thích kỹ lưỡng. Như được đề cập bởi nhiều nhà khoa học dữ liệu điều này là cực kỳ quan trọng bởi người ta có thể viết mã từ đầu và biết cách thực hiện nó. Ngày nay, có nhiều vấn đề phức tạp mà bạn không thể giải quyết trực tiếp bằng cách sử dụng các thư viện hiện có từ Python. Dưới đây là danh sách đầy đủ các nguồn tài liệu bạn có thể tham khảo để tìm hiểu từng lĩnh vực tạo nên giáo dục khoa học dữ liệu.
o Edx: DAT201x — Querying with Transact SQL (*) o Mode Analytics: SQL Tutorial (Intro to Advanced) o WiseOwl: SQL Tutorial (Intro to Advanced) (*))
o Sách: Data Science at Command Line
o Udemy: Complete Python Bootcamp o Sách: Learn Python the Hard Way (3rd Edition) o Sách: Automate Boring Stuff with Python
o Book: Hadoop The Definitive Guide o Udacity: Intro to Hadoop and MapReduce o IBM: Hadoop Fundamentals Learning Badge
o Edx: UC Berkeley Spark Courses (CS105, CS120) o Datacamp: Intro to PySpark, Building Recommendation Engine in PySpark o Sách: Learning PySpark, Advanced Analytics with Spark Phần thêm: Yêu cầu trợ giúp và networkingTôi muốn kết thúc bài viết này bằng cách cung cấp thêm một vài lời khuyên. Ban đầu, là người mới đam mê khoa học dữ liệu người mới, bạn không nhất thiết phải có người cố vấn hướng dẫn kinh nghiệm học tập của bạn. Vì vậy, bạn cần một nơi để hỏi ý kiến và phản hồi từ cộng đồng khoa học dữ liệu và cộng đồng IT. Vâng, tin tốt là có một vài diễn đàn bạn có thể yêu cầu giúp đỡ với các vấn đề của mình. Một vài trang web như StackOverflow, Quora, v.v … cho phép bạn đăng câu hỏi của mình và nhận được câu trả lời cho bài đăng của mình. Một mẹo khác có liên quan đến networking. Điều này thực sự áp dụng cho bất cứ ai thực sự tìm kiếm cơ hội mới và xây dựng kết nối con người. Ở Toronto, có nhiều cuộc gặp gỡ địa phương và các hội nghị lớn liên quan đến khoa học dữ liệu. Cố gắng tham dự các sự kiện nhiều nhất có thể và giới thiệu bản thân (như là động lực, mục tiêu, đam mê của bản thân). Ngoài ra, hãy kết nối với các diễn giả và nhà tổ chức sự kiện, nếu bạn có cơ hội,. Tôi nghĩ rằng một trong những chiến thuật hữu ích mà tôi học được từ kinh nghiệm bản thân đó là tìm kiếm cơ hội để trình bày danh mục dự án của mình trên bất kỳ phương tiện nào sẵn có. Những gì tôi muốn nói là cơ hội để trình bày tại các cuộc họp mặt địa phương hoặc thậm chí video webcast thông qua giờ văn phòng khoa học dữ liệu từ xa. Từ kinh nghiệm này, tôi đã có thể học hỏi từ những sai lầm ngớ ngẩn của mình và cải thiện từ bài thuyết trình này sang bài thuyết trình khác. Điều này mang lại rất nhiều giá trị cho một ứng cử viên khoa học dữ liệu để có thể đưa ra một bài thuyết trình hiệu quả và có thể truyền đạt rõ ràng những hiểu biết phân tích. Cảm ơn đã đọc bài viết này. Tôi hy vọng sẽ mang lại nhiều thông tin thú vị và nhiều ý nghĩa hơn khi tôi tích luỹ được thêm nhiều kinh nghiệm hơn trong hành trình trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Bởi: Nhóm chuyển đổi Cập nhật lần cuối: 30 tháng 9 năm 2021 Trong những năm gần đây, các nhà khoa học dữ liệu xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu để xác định những hiểu biết có giá trị đã trở thành một phần ngày càng cần thiết của các nhóm kinh doanh. Điều này giải thích tại sao Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ dự án tăng 22% nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu được đào tạo trong thập kỷ tới. Hoàn thành một bootcamp khoa học dữ liệu có thể giúp các cá nhân đột nhập vào lĩnh vực theo yêu cầu này và giúp thu nhập của họ tăng cường trong quá trình này. Kể từ khi chúng tôi bắt đầu xếp hạng Khoa học dữ liệu Bootcamp vào năm 2014, Switchup đã trở thành một nguồn đáng tin cậy cho những người muốn xác định các tùy chọn bootcamp tốt nhất của họ. Chỉ những bootcamp khoa học dữ liệu này kiếm được tối thiểu 4 trên 5 sao sau khi được xem xét bởi ít nhất 10 sinh viên tốt nghiệp đã đưa nó vào danh sách được xếp hạng mới nhất của chúng tôi, bên dưới. Nhấn vào đây để xem phương pháp xếp hạng đầy đủ của chúng tôi hoặc tiếp tục đọc để biết thêm thông tin về giáo dục khoa học dữ liệu và triển vọng công việc.
1. WeclouddataWeCloudData
5.0/5 (dựa trên 5 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 5 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 5 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Online,Toronto Online, Toronto Các khóa học: Khoa học dữ liệu ứng dụng và Chương trình Văn bằng Dữ liệu lớn, Giấy chứng nhận thông minh kinh doanh ứng dụng, Kỹ thuật dữ liệu ứng dụng trực tuyến, +1 thêm Applied Data Science and Big Data Diploma Program, Applied Business Intelligence Certificate, Applied Data Engineering Online Live, +1 More Đối tượng: Thuật toán, AWS, Dữ liệu lớn, Doanh nghiệp, Phân tích dữ liệu +10 Thêm Algorithms, AWS, Big Data, Business, Data Analytics +10 More Weclouddata cung cấp một số tùy chọn cho những người tìm kiếm hướng dẫn trong khoa học dữ liệu, bao gồm chương trình bằng tốt nghiệp và con đường học tập bao gồm các khóa học tuần tự trong nhiều lĩnh vực của ngành học. Chương trình Văn bằng là một khóa học toàn thời gian, sáu tháng bao gồm tất cả các công cụ và công nghệ trong khoa học dữ liệu, bao gồm Python, SQL, học máy và dữ liệu lớn. Các khóa học trong Đường dẫn học tập bao gồm chuyên ngành ... Đọc thêm... Read More "Chương trình tuyệt vời với hướng dẫn nghề nghiệp rất hữu ích" Tôi đã tham dự chương trình BI Ứng dụng Weclouddata vào năm 2022 tháng 1 và kết thúc vào đầu tháng Tư. Sau khóa học, tôi được chỉ định một người cố vấn giúp đỡ trong hồ sơ và các cuộc phỏng vấn của tôi, từ tháng 6 đến cho đến khi tôi đạt được vị trí DA vào tháng Chín. Đó là một chương trình rất toàn diện, bao gồm các ngành công nghiệp kinh doanh khác nhau ... Đọc tất cả các đánh giá
2. Học tậpSIT Learning
5.0/5 (dựa trên 13 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 13 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 13 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Online,Munich,Zurich Online, Munich, Zurich Các khóa học: Khoa học dữ liệu Bootcamp Toàn thời gian, Khoa học dữ liệu Bootcamp bán thời gian Data Science Bootcamp full-time, Data Science Bootcamp part-time Đối tượng: Phát triển web back-end, blockchain, mật mã, CSS, Khoa học dữ liệu +15 Thêm Back-End Web Development, Blockchain, Cryptography, CSS, Data Science +15 More Học viện Propuls cung cấp cho sinh viên cơ hội để tìm hiểu về các công nghệ, công cụ và kỹ thuật cần thiết để thành thạo tất cả các lĩnh vực khoa học dữ liệu. Khóa học kéo dài 12 tuần và sinh viên tham dự các lớp học cả ngày từ thứ Hai đến thứ Sáu. Chương trình giảng dạy toàn thời gian, bootcamp nhập vai trong khoa học dữ liệu bao gồm hướng dẫn về thống kê, học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, học sâu, ... Đọc thêm... Read More "Khoa học dữ liệu tuyệt vời Bootcamp" Tôi đã tham dự Khoa học Data Bootcamp vào năm 2022. Các giáo viên xuất sắc và chương trình giảng dạy đầy thách thức bao gồm nhiều lĩnh vực về học máy và AI. Tôi đã học được rất nhiều và tận hưởng thời gian của tôi ở đó. Cuối cùng nhưng không kém phần quan trọng, bootcamp chắc chắn đã giúp tôi tìm được một công việc trên sân. Chắc chắn sẽ đề nghị nó! Khuyết danh - 8/13/2022 Đọc tất cả các đánh giá 3. CodingNomadsCodingNomads
5.0/5 (dựa trên 3 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 3 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 3 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Online Online Các khóa học: Khoa học dữ liệu + Theo dõi nghề nghiệp học máy, Khoa học dữ liệu + Khóa học máy móc Data Science + Machine Learning Career Track, Data Science + Machine Learning Course Các đối tượng: Agile, Thuật toán, APACHE, API, phát triển ứng dụng +61 More Agile, Algorithms, Apache, API, App Development +61 More CodingNomads cung cấp một bootcamp về khoa học dữ liệu và học máy cho sinh viên có kinh nghiệm trong Python và mã hóa. Khóa học bán thời gian được hoàn thành không đồng bộ trong 12 tuần, hoàn toàn trực tuyến. Học sinh làm việc từ năm đến 15 giờ một tuần, tùy thuộc vào kinh nghiệm trước đây của họ. Chương trình giảng dạy bao gồm các khóa học về đánh giá và xác nhận mô hình, ngăn xếp công nghệ khoa học dữ liệu và dự án capstone ... Đọc thêm... Read More "Vật liệu tuyệt vời, đội ngũ nhân viên tuyệt vời, cố vấn đáng kinh ngạc." Từ một số chương trình được cung cấp bởi mã hóa Nomads, tôi đã tham gia theo dõi nghề nghiệp khoa học dữ liệu, được thiết kế xung quanh ba chủ đề chính, lập trình, cơ sở dữ liệu và các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu. Các tài liệu được bao gồm từ các nguyên tắc cơ bản cho đến các chủ đề nâng cao trong lập trình, vì vậy rất tốt cho những người mới bắt đầu muốn theo đuổi ... Albert P. Sosa - 22/10/2022 Đọc tất cả các đánh giá
4. Thực hành: Mã hóa BootcampPracticum: Coding bootcamps
5.0/5 (dựa trên 11 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 11 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 11 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Online Online Các khóa học: Nhà khoa học dữ liệu Data Scientist Đối tượng: CSS, Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Phát triển web Front-end, HTML +2 More CSS, Data Analytics, Data Science, Front-End Web Development, HTML +2 More Thực hành là một bootcamp mã hóa trực tuyến nhằm mục đích làm sáng tỏ sự thay đổi nghề nghiệp. Thực hành đứng về chất lượng của các chương trình; Nếu bạn không đảm bảo một vị trí trong vòng sáu tháng sau khi tốt nghiệp, chúng tôi sẽ hoàn lại tiền của bạn - được đảm bảo. Sinh viên tốt nghiệp của chúng tôi đã đạt được công việc mơ ước tại những nơi như Tesla, Accdv "Học DS và Python làm cho dễ dàng." Tính linh hoạt mà thực tế tương đương là không thể tin được. Tôi sống ở Botswana nên múi giờ của tôi rất khó để phù hợp với nhiều bootcamp khác yêu cầu bạn tham dự các phiên trực tiếp vào những lúc chỉ thuận tiện cho các múi giờ của Hoa Kỳ. Các gia sư và đặc biệt là các nhà quản lý cộng đồng rất tốt trong việc kiểm tra ... Josh Vazquez - 22/11/2022 Đọc tất cả các đánh giá 5. Khoa học dữ liệu DojoData Science Dojo
5.0/5 (dựa trên 6 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 6 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 6 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Địa điểm: Trực tuyến, Albuquerque, Austin, Barcelona, NYC, Seattle +2 More Online, Albuquerque, Austin, Barcelona, NYC, Seattle +2 More Các khóa học: Khoa học dữ liệu 5 ngày Bootcamp, Khoa học dữ liệu cho các nhà quản lý và lãnh đạo doanh nghiệp, Python for Data Science, +1 hơn nữa 5-Day Data Science Bootcamp, Data Science for Managers and Business Leaders, Python for Data Science, +1 More Đối tượng: Thuật toán, Khoa học dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu, Hadoop, Học máy +2 Thêm Algorithms, Data Science, Data Visualization, Hadoop, Machine Learning +2 More Bootcamp trực tuyến, trực tiếp và doanh nghiệp có sẵn thông qua Data Science Dojo. Chuyên về công nghệ khoa học dữ liệu, Data Science Dojo cung cấp chứng chỉ khoa học dữ liệu trực tuyến và bootcamp khoa học dữ liệu 5 ngày. Đào tạo trực tiếp được tổ chức tại các thành phố như Atlanta, Austin và Bangalore, trên cơ sở du lịch-mặc dù hiện tại chỉ xảy ra các lớp trực tuyến do các hạn chế của Covid-19 .... Đọc thêm... Read More "Empowering" Lớp học này sẽ kéo dài tâm trí của bạn theo những cách bạn không bao giờ nghĩ là có thể. Mặc dù thực sự, sau khi tham gia lớp học này, có thể nói rõ các cách và sau đó tạo ra một mô hình dự đoán cho nó! Các ví dụ trong thế giới thực giúp áp dụng đáng kể các kỹ thuật khoa học dữ liệu. Các lớp học rất hấp dẫn và có ... Anonymous - 27/2/2020 Đọc tất cả các đánh giá Bắt đầu sự nghiệp của bạn với một bootcamp được xếp hạng hàng đầu 6. JedhaJedha
4.96/5 (dựa trên 28 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 28 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 28 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Địa điểm: Trực tuyến, Bordeaux, Lille, London, Lyon, Marseille +2 More Online, Bordeaux, Lille, London, Lyon, Marseille +2 More Các khóa học: Dữ liệu cần thiết, dữ liệu FullStack, Dữ liệu dẫn đầu Data Essentials, Data Fullstack, Data Lead Đối tượng: Kiểm tra A/B, Thuật toán, Apache, Trí tuệ nhân tạo (AI), AWS +17 A/B Testing, Algorithms, Apache, Artificial Intelligence (AI), AWS +17 More Trở thành một chuyên gia dữ liệu có tay nghề cao với các chương trình đào tạo thực hành và theo dõi sự nghiệp hoàn chỉnh. Tùy thuộc vào cấp độ kỹ năng ban đầu và mục tiêu nghề nghiệp của bạn, bạn có thể chọn từ 3 chương trình khác nhau. Bạn sẽ tìm hiểu các công nghệ tiên tiến trong trí tuệ nhân tạo, làm chủ toàn bộ đường ống dữ liệu. "Sự hình thành xuất sắc" Sự hình thành mãnh liệt, siêu intéressant et de grande prightité. Trên est formé sur des outils hyper intéressant et orienté métier. Docker, Kubernetes, MLFlow, Les Pipelines, L'Utialatisation .... Bravo et Merci Pour la Platureé des Cours! Je khuyến nghị Vivement! Yannick - 23/9/2022 Đọc tất cả các đánh giá
7. Đền mã hóaCoding Temple
5.0/5 (dựa trên 23 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 23 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 23 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Online Online Các khóa học: Phát triển web nhập vai đầy đủ, Kỹ thuật phần mềm Stack Full, Python toàn thời gian + Khoa học dữ liệu Full Stack Immersive Web Development, Full Stack Software Engineering, Full Time Python + Data Science Đối tượng: Kiểm tra A/B, Agile, Thuật toán, AngularJS, Bootstrap +30 More A/B Testing, Agile, Algorithms, AngularJS, Bootstrap +30 More Coding Temple từ Python + Data Science Bootcamp là một khóa học phát triển đầy đủ 10 tuần có sẵn trực tuyến, với trụ sở tại Chicago và Dallas. Các tính năng của bootcamp bao gồm học tập một chọi một cá nhân, các cuộc họp và câu đố hàng tuần, một dự án capstone và chuẩn bị nghề nghiệp. Học sinh có thể tham gia vào một thỏa thuận chia sẻ thu nhập với ngôi đền mã hóa, theo đó họ không trả gì cho đến khi họ ... đọc thêm... Read More "Quyết định tốt nhất tôi có thể đã đưa ra!" Trước khi chọn một bootcamp mã hóa, tôi đã dành nhiều tháng để nghiên cứu tất cả các lựa chọn của mình. Tôi đã tạo bảng tính ưu và nhược điểm và có nhiều cuộc gọi điện thoại với các nhà tuyển dụng. Tôi ở đây để nói với bạn, đừng tìm đâu xa! Đền mã là quyết định tốt nhất tôi có thể đưa ra! Tôi đã hoàn thành chương trình tự nhịp độ trong ... Marlisa Rebaum - 10/12/2022 Đọc tất cả các đánh giá 7. Đền mã hóaThe Dev Masters
5.0/5 (dựa trên 23 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 1 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 23 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Các khóa học: Phát triển web nhập vai đầy đủ, Kỹ thuật phần mềm Stack Full, Python toàn thời gian + Khoa học dữ liệu Irvine, Lacey, Los Angeles, San Diego, Santa Monica +1 More Đối tượng: Kiểm tra A/B, Agile, Thuật toán, AngularJS, Bootstrap +30 More Data Science for Professionals, Mastering Applied Data Science, Mastering Applied Data Science with Deep Learning Coding Temple từ Python + Data Science Bootcamp là một khóa học phát triển đầy đủ 10 tuần có sẵn trực tuyến, với trụ sở tại Chicago và Dallas. Các tính năng của bootcamp bao gồm học tập một chọi một cá nhân, các cuộc họp và câu đố hàng tuần, một dự án capstone và chuẩn bị nghề nghiệp. Học sinh có thể tham gia vào một thỏa thuận chia sẻ thu nhập với ngôi đền mã hóa, theo đó họ không trả gì cho đến khi họ ... đọc thêm Artificial Intelligence (AI), Big Data, Data Science, Machine Learning, Matplotlib +2 More "Quyết định tốt nhất tôi có thể đã đưa ra!"... Read More Trước khi chọn một bootcamp mã hóa, tôi đã dành nhiều tháng để nghiên cứu tất cả các lựa chọn của mình. Tôi đã tạo bảng tính ưu và nhược điểm và có nhiều cuộc gọi điện thoại với các nhà tuyển dụng. Tôi ở đây để nói với bạn, đừng tìm đâu xa! Đền mã là quyết định tốt nhất tôi có thể đưa ra! Tôi đã hoàn thành chương trình tự nhịp độ trong ... Marlisa Rebaum - 10/12/2022 8. The Dev Masters Đọc tất cả các đánh giá 7. Đền mã hóaMetis
5.0/5 (dựa trên 23 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 8 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 23 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Online Online Các khóa học: Phát triển web nhập vai đầy đủ, Kỹ thuật phần mềm Stack Full, Python toàn thời gian + Khoa học dữ liệu Beginner Python and Math for Data Science, Data Analytics Online Flex Bootcamp, Data Science & Engineering Online Flex Bootcamp, +4 More Đối tượng: Kiểm tra A/B, Agile, Thuật toán, AngularJS, Bootstrap +30 More Data Analytics, Data Science, Data Visualization, Git, Github +6 More Coding Temple từ Python + Data Science Bootcamp là một khóa học phát triển đầy đủ 10 tuần có sẵn trực tuyến, với trụ sở tại Chicago và Dallas. Các tính năng của bootcamp bao gồm học tập một chọi một cá nhân, các cuộc họp và câu đố hàng tuần, một dự án capstone và chuẩn bị nghề nghiệp. Học sinh có thể tham gia vào một thỏa thuận chia sẻ thu nhập với ngôi đền mã hóa, theo đó họ không trả gì cho đến khi họ ... đọc thêm... Read More "Quyết định tốt nhất tôi có thể đã đưa ra!" Trước khi chọn một bootcamp mã hóa, tôi đã dành nhiều tháng để nghiên cứu tất cả các lựa chọn của mình. Tôi đã tạo bảng tính ưu và nhược điểm và có nhiều cuộc gọi điện thoại với các nhà tuyển dụng. Tôi ở đây để nói với bạn, đừng tìm đâu xa! Đền mã là quyết định tốt nhất tôi có thể đưa ra! Tôi đã hoàn thành chương trình tự nhịp độ trong ... Marlisa Rebaum - 10/12/2022 Đọc tất cả các đánh giá
10. rmotrRMOTR
5.0/5 (dựa trên 9 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 9 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 9 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Online Online Các khóa học: Khoa học dữ liệu với Python Data Science with Python Đối tượng: Kiểm tra A/B, Android, Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu +16 Thêm A/B Testing, Android, Data Analytics, Data Science, Data Visualization +16 More RMOTR là một chương trình khoa học dữ liệu dựa trên Python trực tuyến, phục vụ các khóa học khoa học dữ liệu như giới thiệu cơ sở dữ liệu với Python, giới thiệu để tính toán khoa học với Numpy và giới thiệu về Pandas để phân tích dữ liệu. Đây là những khóa học tự định hướng, trực tuyến chưa bị ảnh hưởng bởi đại dịch CoVID-19. Học sinh trả chi phí đăng ký mỗi tháng hoặc mỗi năm để có quyền truy cập vào thư viện các khóa học và có thể ... đọc thêm... Read More "Nhịp độ nhanh, nhưng môi trường học tập thực sự tuyệt vời!" Tôi thích rằng đó là các lớp học trực tiếp, trộn lẫn với nhiều dự án mã hóa thực sự. Các video bổ sung cũng siêu hữu ích. Cho đến nay, khóa học trực tuyến nhập vai và có giá trị nhất mà tôi từng tham gia, và tôi đã tham gia rất nhiều! Blake Peeling - 2/7/2019 Đọc tất cả các đánh giá
11. DatascientestDataScientest
4.93/5 (dựa trên 109 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 109 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 109 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Online,Paris Online, Paris Các khóa học: Kỹ sư dữ liệu - 11 tuần / 9 tháng, quản lý dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu - 11 tuần / 9 tháng Data Engineer - 11 weeks / 9 months, Data Management, Data Scientist - 11 weeks / 9 months Đối tượng: Trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn, phân tích dữ liệu, khai thác dữ liệu, Khoa học dữ liệu +4 Thêm Artificial Intelligence (AI), Big Data, Data Analytics, Data Mining, Data Science +4 More Có trụ sở tại Paris, DatasCientest cung cấp ba chương trình cho ba nghề nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu: nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư dữ liệu. Chương trình nhà khoa học dữ liệu được cung cấp dưới dạng bootcamp 11 tuần hoặc khóa học giáo dục thường xuyên chín tháng. Là một điều kiện tiên quyết, nó đòi hỏi BAC + 3 trong toán học hoặc BAC + 5 trong khoa học. Khóa học cũng bao gồm hỗ trợ sau đào tạo được cá nhân hóa để tìm việc làm .... Đọc thêm... Read More Không Ma Formation de Data-nhà khoa học Chez Datascientest a Été très mặt dây chuyền mạnh mẽ 9mois. Dans les khoảnh khắc difficiles, les formateers nous sont l'Écoute, et disponibles pour répondre à nos problématiques liées à la formation. Il y a une chắc chắn exigence Chez datascientest, QU Nous Poussent à Fournir Beaucoup dơiUnesss Pour Bien Avancer .... Wilfried Amany - 21/11/2022 Đọc tất cả các đánh giá
12. Trường Khoa học dữ liệu GreyatomGreyAtom School of Data Science
4.93/5 (dựa trên 267 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 267 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 267 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Online Online Các khóa học: Khoa học dữ liệu với Trí tuệ nhân tạo theo dõi nghề nghiệp Data Science with Artificial Intelligence Career Track Đối tượng: Trí tuệ nhân tạo (AI), Dữ liệu lớn, CSS, Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu +9 Thêm Artificial Intelligence (AI), Big Data, CSS, Data Analytics, Data Science +9 More Hội thảo chuyên sâu năm ngày của Greyatom bao gồm bảy giờ rưỡi đào tạo, một dự án GitHub, chứng chỉ hoàn thành và truy cập ưu tiên vào các hội thảo và hội thảo khác của Greyatom. Đối với những người tìm kiếm một cái gì đó rộng lớn hơn, Greyatom cung cấp một chương trình chuyển đổi khoa học dữ liệu, với 87 giờ đào tạo cố vấn và bốn hackathon có hướng dẫn. Chương trình chuyển đổi khoa học dữ liệu được nhắm mục tiêu ... Đọc thêm... Read More "good" Tốt nghiệp từ Greyatom đã cho tôi một khởi đầu trong khoa học dữ liệu. Tôi là một chuyên ngành toán học và trẻ vị thành niên về kinh tế. Đó là một lựa chọn nghề nghiệp cho tôi nhưng một khi tôi gia nhập trường, tôi đã nhận được sự rõ ràng và định hướng nghề nghiệp. Nền tảng học tập tại Greyatom đã ném ánh sáng vào ... Alliya Khan - 1/30/2020 Đọc tất cả các đánh giá
13. Học viện Khoa học Dữ liệu NYCNYC Data Science Academy
4,82/5 (dựa trên 22 đánh giá của các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 22 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 22 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Online,NYC Online, NYC Các khóa học: Bootcamp khoa học dữ liệu 12 tuần, dữ liệu lớn với Hadoop và Spark, Khoa học dữ liệu với Python: Phân tích dữ liệu và trực quan hóa, +6 Thêm nữa 12-Week Data Science Bootcamp, Big Data with Hadoop and Spark, Data Science with Python: Data Analysis and Visualization, +6 More Đối tượng: Khoa học dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu, GIT, Hadoop, Linux +4 More Data Science, Data Visualization, Git, Hadoop, Linux +4 More Học viện Khoa học Dữ liệu NYC quảng bá ba con đường khóa học chính: một bootcamp trực tuyến, một bootcamp trực tiếp từ xa và một khóa học phát triển chuyên nghiệp. Bootcamp trực tuyến là một khóa học toàn thời gian, 16 tuần hoặc bán thời gian, 25 tuần với các video được ghi lại và các khóa học được chỉ định. Remote Live Bootcamp là một khóa học toàn thời gian, 12 tuần với hướng dẫn thời gian thực. Các khóa học phát triển chuyên nghiệp là bốn đến sáu ... Đọc thêm... Read More "Một kinh nghiệm đầy thách thức và bổ ích được thiết kế để thiết lập cho bạn thành công." Tôi đã lấy Bootcamp khoa học dữ liệu trực tuyến trong đoàn hệ mùa thu năm 2020. Bạn bắt đầu với khóa học thực hành tốt nhất R và Python, sau đó chuyển sang học máy ở R và Python. Bạn sẽ thực hiện ba dự án khác nhau, bao gồm một capstone cung cấp cơ hội để làm việc với các đối tác trong ngành của Học viện .... Evan Kiolbassa - 25/11/2022 Đọc tất cả các đánh giá
14. Khoa học dữ liệu rút luiData Science Retreat
4.9/5 (dựa trên 10 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 10 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 10 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Berlin Berlin Các khóa học: Khoa học dữ liệu nhập vai Data Science Immersive Các môn học: Dữ liệu lớn, Khoa học dữ liệu, Học máy, Python, Tensorflow Big Data, Data Science, Machine Learning, Python, Tensorflow Một khóa tu khoa học dữ liệu trực tiếp, toàn thời gian, toàn thời gian, nhập vai ở Berlin, khóa tu khoa học dữ liệu cung cấp ba chương trình hướng dẫn: Python, Đại số tuyến tính & Xác suất và Học máy. Sau khi hoàn thành khóa học, sinh viên tốt nghiệp sẽ có các dự án mà họ có thể trình bày cho các nhà tuyển dụng tiềm năng. Dịch vụ huấn luyện nghề nghiệp bao gồm hỗ trợ sơ yếu lý lịch, phỏng vấn thực hành và cập nhật LinkedIn. Cái này ... đọc thêm... Read More "Khóa học khoa học dữ liệu toàn diện" Nhìn chung đối với tôi, nó là giá trị nó. Chương trình giảng dạy - Bootcamp bắt đầu bằng các bài giảng với các thực tiễn tốt nhất cho Python, Numpy, Pandas, Statistics, v.v. Các bài giảng thực tế xung quanh việc gỡ lỗi và triển khai .... ISSI - 12/1/2020 Đọc tất cả các đánh giá
15. Cambridge Spark LtdCambridge Spark Ltd
4,75/5 (dựa trên 12 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 12 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 12 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Cambridge,London Cambridge, London Các khóa học: Khoa học dữ liệu ứng dụng Applied Data Science Các môn học: Khoa học dữ liệu, Hadoop, Học máy, Python Data Science, Hadoop, Machine Learning, Python Cambridge Spark Ltd cung cấp một chương trình học tập kết hợp 14 tháng trong khoa học dữ liệu và AI. Nhắm mục tiêu tại các văn phòng và các chuyên gia hiện đang làm việc, chương trình mô phỏng các dự án trong thế giới thực với Cambridge Spark tựa K.AT.E. (Công cụ giảng dạy kiến thức) Nền tảng. Hướng dẫn từ xa xảy ra thông qua một nền tảng trực tuyến, trực tuyến. Ngoài các khóa học, Cambridge Spark Ltd còn cung cấp một số học nghề ... Đọc thêm... Read More "Tài liệu khóa học tuyệt vời, giảng viên và bạn cùng lớp; chính xác là những gì tôi đã hy vọng" Với nhiều lựa chọn ngày càng tăng, tôi thấy cố gắng quyết định cách tôi muốn tiếp tục các kỹ năng khoa học dữ liệu của mình đầy thách thức. Tôi đã hoàn thành một số MOOC trực tuyến (chẳng hạn như khóa học Coursera máy học nổi tiếng của Andrew Ng), tuy nhiên biết rằng tôi muốn một số học phí trực tiếp, trang trọng hơn. Tôi đã/AM ... Alan Clark - 5/2/2020 Đọc tất cả các đánh giá 16. Khoa học cho khoa học dữ liệuScience to Data Science
5.0/5 (dựa trên 1 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 1 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 1 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Online Online Các khóa học: S2DS ảo S2DS Virtual Đối tượng: Khoa học dữ liệu Data Science Các khóa học dựa trên dự án Khoa học để Khoa học về Dữ liệu bao gồm khóa học London chuyên sâu năm tuần và một khóa học ảo, từ xa. Do đại dịch CoVID-19, khóa học tại chỗ đã chuyển sang học tập ảo. Chương trình khoa học dữ liệu này được nhắm mục tiêu vào các tiến sĩ và MSC hiện có, những người muốn phân nhánh vào khoa học dữ liệu một cách nhanh chóng. Trong chương trình năm tuần, sinh viên sẽ được huấn luyện thông qua nhiều loại chuyên sâu ... Đọc thêm... Read More "Kinh nghiệm bổ ích với các dự án trong thế giới thực" Có nhiều khóa học và tài liệu học tập có sẵn, nhưng một dự án trong thế giới thực cho một công ty khách hàng không dễ dàng tìm thấy, đặc biệt là đối với những người từ các nền tảng không liên quan đến CNTT. Có thể tổ chức một nhóm cho một dự án ML, nhưng không dễ để tìm những người đồng đội có thể hoạt động ... Wenlin X. - 26/9/2022 Đọc tất cả các đánh giá 15. Cambridge Spark LtdDataquest
4,75/5 (dựa trên 12 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 4 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 12 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Online Online Các khóa học: Khoa học dữ liệu ứng dụng Python for Data Analysis, R for Data Analysis Các môn học: Khoa học dữ liệu, Hadoop, Học máy, Python Data Analytics, Data Science, Data Visualization, Database Design, Jupyter Notebook +4 More Cambridge Spark Ltd cung cấp một chương trình học tập kết hợp 14 tháng trong khoa học dữ liệu và AI. Nhắm mục tiêu tại các văn phòng và các chuyên gia hiện đang làm việc, chương trình mô phỏng các dự án trong thế giới thực với Cambridge Spark tựa K.AT.E. (Công cụ giảng dạy kiến thức) Nền tảng. Hướng dẫn từ xa xảy ra thông qua một nền tảng trực tuyến, trực tuyến. Ngoài các khóa học, Cambridge Spark Ltd còn cung cấp một số học nghề ... Đọc thêm... Read More "Tài liệu khóa học tuyệt vời, giảng viên và bạn cùng lớp; chính xác là những gì tôi đã hy vọng" Với nhiều lựa chọn ngày càng tăng, tôi thấy cố gắng quyết định cách tôi muốn tiếp tục các kỹ năng khoa học dữ liệu của mình đầy thách thức. Tôi đã hoàn thành một số MOOC trực tuyến (chẳng hạn như khóa học Coursera máy học nổi tiếng của Andrew Ng), tuy nhiên biết rằng tôi muốn một số học phí trực tiếp, trang trọng hơn. Tôi đã/AM ... Alan Clark - 5/2/2020 Đọc tất cả các đánh giá
15. Cambridge Spark LtdBrainStation
4,75/5 (dựa trên 12 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 20 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 12 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Các khóa học: Khoa học dữ liệu ứng dụng Online, Boston, Chicago, London, Miami, NYC +2 More Các môn học: Khoa học dữ liệu, Hadoop, Học máy, Python Data Analytics Certificate Course, Data Science Certificate Course, Machine Learning Certificate Course, +2 More Đối tượng: Kiểm tra A/B, Agile, Thuật toán, API, Business +46 More A/B Testing, Agile, Algorithms, API, Business +46 More Brainstation thường cung cấp các khóa học khoa học dữ liệu toàn thời gian, trong khuôn viên trường ở New York, Toronto và Vancouver, cũng như chứng chỉ bán thời gian về khoa học dữ liệu hoặc phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, trong đại dịch COVID-19, tất cả các khóa học đang được tổ chức trực tuyến. Sau khi hoàn thành các khóa học, sinh viên kiếm được chứng chỉ động não, có thể được thêm vào danh mục đầu tư LinkedIn và sơ yếu lý lịch. Học sinh sẽ được dạy các công nghệ ... Đọc thêm... Read More "Kinh nghiệm tuyệt vời, khóa học tuyệt vời và thực sự hữu ích" Rất nhiều ví dụ từ các tình huống thực tế. Rất nhiều ví dụ thú vị và phòng thí nghiệm. Giáo viên tuyệt vời với nhiều kinh nghiệm trong phân tích dữ liệu. Tài nguyên và ví dụ siêu hữu ích. Bắt đầu với việc học những điều cơ bản trong Excel và SQL và Tableau. Dự án cuối cùng là một thực hành tuyệt vời. Tony Massoud - 4/5/2021 Đọc tất cả các đánh giá
19. Học viện HackwagonHackwagon Academy
4.65/5 (dựa trên 630 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 630 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 630 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Singapore Singapore Các khóa học: Khoa học dữ liệu Data Science Đối tượng: CSS, Bảo mật mạng, Khoa học dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu, HTML +3 More CSS, Cyber Security, Data Science, Data Visualization, HTML +3 More Ba bootcamp khoa học dữ liệu chuyên sâu có sẵn thông qua Hackwagon Academy: Data Science 101, Data Science 102 và Data Science 103. Trong Khoa học dữ liệu 101, sinh viên tìm hiểu những điều cơ bản về các khái niệm lập trình. Trong Khoa học dữ liệu 102, sinh viên tìm hiểu thêm về học máy và mã hóa Python. Trong Khoa học dữ liệu 103, mọi thứ được kết hợp với nhau để phân tích từ đầu đến cuối trong một lớp học chính .. Một số sinh viên ... Đọc thêm... Read More "Great!" Giáo viên hướng dẫn đã chu đáo và hữu ích. Dữ liệu được sử dụng trong khóa học là từ các ví dụ thực tế và khá phù hợp. Trong giai đoạn Covid-19, các bài học được thực hiện trực tuyến (thông qua Zoom), đó là một bước đi tốt. Nhìn chung, một khóa học tuyệt vời. Nếu người hướng dẫn có thể trả lời nhanh hơn qua Telegram, nó thực sự sẽ làm cho điều này ... Khuyết danh - 6/1/2021 Đọc tất cả các đánh giá
20. DatacampDataCamp
3.5/5 (dựa trên 6 đánh giá của các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 6 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 6 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Online Online Các khóa học: Giới thiệu về Python cho Khoa học dữ liệu, Giới thiệu về R Intro to Python for Data Science, Introduction to R Các môn học: Khoa học dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu, Học máy, Python, Lập trình R Data Science, Data Visualization, Machine Learning, Python, R Programming DataCamp cung cấp 337 khóa học khoa học dữ liệu trực tuyến, từ khoa học dữ liệu giới thiệu cho mọi người đến các khóa học giới thiệu ở Python, R và SQL. Các tính năng của bootcamp này bao gồm các đánh giá kỹ năng, các dự án trong thế giới thực và các hệ thống học tập tương tác. Học sinh bắt đầu Datacamp bằng cách phân tích cấp độ kỹ năng dữ liệu của họ và sau đó được hướng đến các khóa học phù hợp nhất với họ. Các khóa học ... Đọc thêm... Read More "Cách tốt nhất để dễ dàng phân tích dữ liệu." DataCamp cực kỳ hữu ích cho việc học R, Python và bất cứ điều gì khác bạn đang muốn sử dụng trong phân tích dữ liệu. Tôi là một sinh viên tốt nghiệp sử dụng phân tích dữ liệu trong nghiên cứu và thực tập của riêng tôi; Datacamp đã cho tôi một lợi thế cạnh tranh trên cả sơ yếu lý lịch và sự nghiệp học tập của tôi. Sarah Sirota - 8/8/2019 Đọc tất cả các đánh giá
20. DatacampUdacity
3.5/5 (dựa trên 6 đánh giá của các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 7 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 6 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Online Online Các khóa học: Giới thiệu về Python cho Khoa học dữ liệu, Giới thiệu về R Data Engineer, Data Structures and Algorithms Các môn học: Khoa học dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu, Học máy, Python, Lập trình R Algorithms, Artificial Intelligence (AI), Blockchain, Blockchain and Crypto, Business +19 More DataCamp cung cấp 337 khóa học khoa học dữ liệu trực tuyến, từ khoa học dữ liệu giới thiệu cho mọi người đến các khóa học giới thiệu ở Python, R và SQL. Các tính năng của bootcamp này bao gồm các đánh giá kỹ năng, các dự án trong thế giới thực và các hệ thống học tập tương tác. Học sinh bắt đầu Datacamp bằng cách phân tích cấp độ kỹ năng dữ liệu của họ và sau đó được hướng đến các khóa học phù hợp nhất với họ. Các khóa học ... Đọc thêm... Read More "Cách tốt nhất để dễ dàng phân tích dữ liệu." DataCamp cực kỳ hữu ích cho việc học R, Python và bất cứ điều gì khác bạn đang muốn sử dụng trong phân tích dữ liệu. Tôi là một sinh viên tốt nghiệp sử dụng phân tích dữ liệu trong nghiên cứu và thực tập của riêng tôi; Datacamp đã cho tôi một lợi thế cạnh tranh trên cả sơ yếu lý lịch và sự nghiệp học tập của tôi. Sarah Sirota - 8/8/2019 Đọc tất cả các đánh giá
20. DatacampThinkful
3.5/5 (dựa trên 6 đánh giá của các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 7 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 6 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Online Online Các khóa học: Giới thiệu về Python cho Khoa học dữ liệu, Giới thiệu về R Data Analytics Flex, Data Analytics Immersion, Data Science Flex Các môn học: Khoa học dữ liệu, Trực quan hóa dữ liệu, Học máy, Python, Lập trình R CSS, Data Analytics, Data Science, Data Visualization, Digital Marketing +8 More DataCamp cung cấp 337 khóa học khoa học dữ liệu trực tuyến, từ khoa học dữ liệu giới thiệu cho mọi người đến các khóa học giới thiệu ở Python, R và SQL. Các tính năng của bootcamp này bao gồm các đánh giá kỹ năng, các dự án trong thế giới thực và các hệ thống học tập tương tác. Học sinh bắt đầu Datacamp bằng cách phân tích cấp độ kỹ năng dữ liệu của họ và sau đó được hướng đến các khóa học phù hợp nhất với họ. Các khóa học ... Đọc thêm... Read More "Thiết kế UX tại Bloc" Bắt đầu chi tiết thời gian của tôi với khối và tất cả các giá trị mà chương trình/nhóm này đã mang lại cho tôi - chính nó đã là một bài đăng trên blog khác. Vì tôi là một người bỏ học đại học cộng đồng, di chuyển xung quanh các tiểu bang, không có định hướng hay niềm đam mê thực sự nào ngoài nghệ thuật và du lịch- Tôi muốn đánh giá này ... Joseph - 7/4/2019 Đọc tất cả các đánh giá
23. bàn đạpSpringboard
4.46/5 (dựa trên 103 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 103 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 103 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Online Online Các khóa học: Theo dõi nghề nghiệp khoa học dữ liệu, chuẩn bị theo dõi nghề nghiệp khoa học dữ liệu, Giới thiệu về phân tích dữ liệu Data Science Career Track, Data Science Career Track Prep, Introduction to Data Analytics Đối tượng: Kiểm tra A/B, AJAX, CSS, Bảo mật mạng, Phân tích dữ liệu +27 Thêm A/B Testing, AJAX, CSS, Cyber Security, Data Analytics +27 More Springboard là một tổ chức giáo dục trực tuyến chuyên giảng dạy công nghệ sinh viên. Theo dõi nghề nghiệp khoa học dữ liệu của nó là một chương trình sáu tháng mà sinh viên làm việc trung bình từ 15 đến 20 giờ một tuần để hoàn thành. Đây là một khóa học nâng cao đòi hỏi sáu tháng kinh nghiệm mã hóa tích cực và kiến thức về xác suất cơ bản và thống kê mô tả. Có 18 đơn vị cho khóa học này bao gồm ... Đọc thêm... Read More "Một trải nghiệm thay đổi cuộc sống" Trước khi theo dõi sự nghiệp khoa học dữ liệu của Springboard, tôi đã mất khoảng 15 MOOC trực tuyến để cố gắng tìm hiểu về khoa học dữ liệu và học máy. Mặc dù chúng cực kỳ hữu ích, tôi luôn cảm thấy bối rối về cách áp dụng những gì tôi chỉ học trong khóa học sau đó. Tại Springboard, tôi đã có thể tham gia ... Pablo Ruiz Lopez - 17/11/2022 Đọc tất cả các đánh giá 23. bàn đạpUbiqum Code Academy
4.46/5 (dựa trên 103 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 7 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 103 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Locations:Online,Barcelona Online, Barcelona Các khóa học: Theo dõi nghề nghiệp khoa học dữ liệu, chuẩn bị theo dõi nghề nghiệp khoa học dữ liệu, Giới thiệu về phân tích dữ liệu Data Analytics & Machine Learning Đối tượng: Kiểm tra A/B, AJAX, CSS, Bảo mật mạng, Phân tích dữ liệu +27 Thêm AJAX, Algorithms, AngularJS, AWS, Big Data +22 More Springboard là một tổ chức giáo dục trực tuyến chuyên giảng dạy công nghệ sinh viên. Theo dõi nghề nghiệp khoa học dữ liệu của nó là một chương trình sáu tháng mà sinh viên làm việc trung bình từ 15 đến 20 giờ một tuần để hoàn thành. Đây là một khóa học nâng cao đòi hỏi sáu tháng kinh nghiệm mã hóa tích cực và kiến thức về xác suất cơ bản và thống kê mô tả. Có 18 đơn vị cho khóa học này bao gồm ... Đọc thêm... Read More "Một trải nghiệm thay đổi cuộc sống" Trước khi theo dõi sự nghiệp khoa học dữ liệu của Springboard, tôi đã mất khoảng 15 MOOC trực tuyến để cố gắng tìm hiểu về khoa học dữ liệu và học máy. Mặc dù chúng cực kỳ hữu ích, tôi luôn cảm thấy bối rối về cách áp dụng những gì tôi chỉ học trong khóa học sau đó. Tại Springboard, tôi đã có thể tham gia ... Pablo Ruiz Lopez - 17/11/2022 Đọc tất cả các đánh giá
23. bàn đạpXccelerate
4.46/5 (dựa trên 103 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) (based on 3 reviews of Data Science Programs) (Dựa trên 103 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Các khóa học: Theo dõi nghề nghiệp khoa học dữ liệu, chuẩn bị theo dõi nghề nghiệp khoa học dữ liệu, Giới thiệu về phân tích dữ liệu Online, Hong Kong Đối tượng: Kiểm tra A/B, AJAX, CSS, Bảo mật mạng, Phân tích dữ liệu +27 Thêm Data Science & Machine Learning Immersive Bootcamp (Full-time), Data Science and Machine Learning (Part-time) Springboard là một tổ chức giáo dục trực tuyến chuyên giảng dạy công nghệ sinh viên. Theo dõi nghề nghiệp khoa học dữ liệu của nó là một chương trình sáu tháng mà sinh viên làm việc trung bình từ 15 đến 20 giờ một tuần để hoàn thành. Đây là một khóa học nâng cao đòi hỏi sáu tháng kinh nghiệm mã hóa tích cực và kiến thức về xác suất cơ bản và thống kê mô tả. Có 18 đơn vị cho khóa học này bao gồm ... Đọc thêm AJAX, Artificial Intelligence (AI), Blockchain, Blockchain and Crypto, CSS +19 More "Một trải nghiệm thay đổi cuộc sống"... Read More Trước khi theo dõi sự nghiệp khoa học dữ liệu của Springboard, tôi đã mất khoảng 15 MOOC trực tuyến để cố gắng tìm hiểu về khoa học dữ liệu và học máy. Mặc dù chúng cực kỳ hữu ích, tôi luôn cảm thấy bối rối về cách áp dụng những gì tôi chỉ học trong khóa học sau đó. Tại Springboard, tôi đã có thể tham gia ... Pablo Ruiz Lopez - 17/11/2022 24. Học viện mã Ubiqum Đọc tất cả các đánh giá 1,57/5 (dựa trên 7 đánh giá về các chương trình khoa học dữ liệu) Khoa học dữ liệu bootcamp là gì?Một bootcamp khoa học dữ liệu là một chương trình đào tạo chuyên sâu, ngắn hạn được thiết kế để giúp sinh viên trở thành các nhà khoa học dữ liệu bằng cách dạy họ các kỹ năng dữ liệu theo yêu cầu thông qua học tập dựa trên dự án. Một chương trình thường kéo dài từ 3-6 tháng cho sinh viên toàn thời gian, những người có thể dành tới 10 giờ mỗi ngày, năm ngày mỗi tuần, hoàn thành các dự án và thực hành các kỹ năng mới. Hầu hết các chương trình-dù được cung cấp trực tuyến hay trực tiếp-đều mở cho tất cả các cấp độ kinh nghiệm giáo dục và kỹ thuật, từ những người chỉ tham gia vào thị trường việc làm từ trường trung học đến những người có bằng bốn năm tìm kiếm sự nghiệp mới. Điều quan trọng, một số bootcamp khoa học dữ liệu tiến bộ hơn và yêu cầu kiến thức phân tích dữ liệu trước đó hoặc thậm chí bằng cử nhân về STEM. Bất kể, khuyến nghị học sinh nên tìm kiếm các kỹ năng thống kê và kỹ năng toán học của họ trước khi đăng ký vào một bootcamp khoa học dữ liệu.a short-term, intensive training program designed to help students become data scientists by teaching them in-demand data skills through project-based learning. A program usually lasts from 3-6 months for full-time students, who may spend up to 10 hours a day, five days per week, completing projects and practicing new skills. Most programs — whether offered online or in-person — are open to all levels of educational and technical experience, from those just entering the job market out of high school to those with a four-year degree looking for a new career. Importantly, some data science bootcamps are more advanced and require prior data analytics knowledge or even a bachelor's degree in STEM. Regardless, it's recommended that students brush up on their statistics and math skills before enrolling in a data science bootcamp. Mặc dù một số người coi công việc thú vị và thỏa mãn, nó có thể là thách thức đối với những người khác, tùy thuộc vào một sinh viên tự nhiên và bộ kỹ năng tự nhiên. Các nhà khoa học dữ liệu thường có tư duy phân tích, một nền tảng mạnh mẽ về thống kê và toán học và tài năng để xác định thông tin thích hợp trong các bộ dữ liệu lớn, vì vậy lĩnh vực này rất phù hợp cho những người làm việc tốt với các số và hiểu các mẫu dữ liệu. Các kỹ năng kỹ thuật cụ thể có thể có lợi cho sinh viên, chẳng hạn như quen thuộc với Python hoặc ngôn ngữ lập trình tương tự. Hơn nữa, vì các nhà khoa học dữ liệu ảnh hưởng đến tất cả mọi thứ, từ phát triển sản phẩm đến các chiến dịch tiếp thị, những người trong vai trò này phải truyền đạt hiệu quả tầm quan trọng của xu hướng dữ liệu cho các nhóm khác nhau. Do đó, kỹ năng giao tiếp bằng miệng và bằng văn bản mạnh mẽ là rất cần thiết. Một bootcamp khoa học dữ liệu là một chương trình đào tạo chuyên sâu, ngắn hạn được thiết kế để giúp sinh viên trở thành các nhà khoa học dữ liệu bằng cách dạy họ các kỹ năng dữ liệu theo yêu cầu thông qua học tập dựa trên dự án. Khoa học dữ liệu Bootcamp thường có giá một phần của bằng cấp bốn năm và bạn có thể đủ điều kiện nhận học bổng, khoản vay, trì hoãn thanh toán và các loại hỗ trợ tài chính khác. Bạn cũng có thể thấy rằng một bootcamp khoa học dữ liệu có giá trị thực tế hơn vì chương trình giảng dạy của nó nhắm mục tiêu các kỹ năng cụ thể hơn là giáo dục lý thuyết rộng hơn, được cung cấp bởi một chương trình cấp bằng truyền thống.cost a fraction of a four-year degree, and you may be eligible for scholarships, loans, payment deferment, and other types of financial aid. You may also find that a data science bootcamp holds more practical value because its curriculum targets specific skills rather than the broader, theoretical education offered by a traditional degree program. Bạn học gì trong một bootcamp khoa học dữ liệu?Data Science Bootcamp được thiết kế để cung cấp cho bạn các kỹ năng thực hành cần thiết để tham gia thị trường việc làm trực tiếp sau khi tốt nghiệp. Ngoài việc học Python, bạn sẽ nghiên cứu các ngôn ngữ lập trình khác, chẳng hạn như Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL), JavaScript, Ngôn ngữ đánh dấu siêu văn bản (HTML) và bảng kiểu xếp tầng (CSS). Một số chương trình cũng bao gồm các cuộc thảo luận về dữ liệu lớn và học máy trong chương trình giảng dạy của họ. Khi bạn hoàn thành bootcamp, bạn sẽ trau dồi các kỹ năng của mình trong tư duy phê phán, phân tích, thống kê và tính toán. Mỗi dự án trong chương trình được cấu trúc xung quanh việc chứng minh một giả thuyết. Bạn thường bắt đầu bằng cách làm sạch dữ liệu, trong đó đề cập đến việc tìm kiếm và loại bỏ các bản ghi xấu, và sau đó bạn có thể đưa ra giả thuyết kết quả. Sau đó, bạn sẽ sử dụng các khái niệm bạn đang học và thu thập dữ liệu để chứng minh liệu giả thuyết của bạn về dữ liệu có chính xác hay không. Sau nhiều dự án, bạn đã xây dựng một danh mục đầu tư toàn diện thể hiện các kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn để trình bày cho các nhà tuyển dụng tiềm năng. Khoa học dữ liệu có đáng giá không?Data Science Bootcamp mang đến cơ hội cho những người sẵn sàng thay đổi nghề nghiệp và tham gia một lĩnh vực phát triển nhanh chóng. Khoa học dữ liệu là theo yêu cầu và lĩnh vực này dự kiến sẽ tăng 8% đến năm 2030, nhanh hơn mức trung bình. Nói cách khác, số lượng công việc vượt xa số lượng công nhân lành nghề. Do nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu, nhiều nhà tuyển dụng - bao gồm cả các công ty công nghệ lớn - chấp nhận những người lao động lành nghề với nền tảng giáo dục đa dạng, chẳng hạn như những người đã hoàn thành bootcamp. Mặc dù một số nhà tuyển dụng có bootcamp kỳ thị, nhưng họ ngày càng đánh giá cao trình độ kỹ năng của sinh viên tốt nghiệp. Do đó, bằng cách hoàn thành một bootcamp, bạn sẽ có được một bộ kỹ năng có khả năng tiếp thị cao áp dụng trên các ngành công nghiệp cũng như tăng lương tiềm năng. Trên thực tế, cuộc khảo sát năm 2018 của chúng tôi cho thấy sinh viên tốt nghiệp Bootcamp đã tăng 46% tiền lương của họ sau khi hoàn thành các chương trình khoa học dữ liệu.rapidly growing field. Data science is in-demand, and the field is expected to grow 8% through 2030, which is faster than average. In other words, the number of jobs is outpacing the number of skilled workers. Due to the need for data scientists, many employers — including big tech companies — accept skilled workers with diverse educational backgrounds, such as those who have completed a bootcamp. Although some employers have stigmatized bootcamps, they increasingly appreciate graduates’ skill levels. As a result, by completing a bootcamp you'll gain a highly marketable skill set that is applicable across industries as well as a potential salary boost. In fact, our 2018 survey found that bootcamp graduates increased their salaries by 46% after completing data science programs. Vì bootcamp khoa học dữ liệu rất chuyên sâu và tập trung, chúng ngắn hơn và giá cả phải chăng hơn so với các chương trình cấp bằng truyền thống. Mặt trái là một bootcamp đòi hỏi rất nhiều công việc mệt mỏi trong một thời gian ngắn, vì vậy trong khi chương trình tổng thể đi nhanh hơn là kiếm được bằng cấp, các yêu cầu hàng ngày của nó thường đòi hỏi nhiều hơn. Vì lý do này, một bootcamp có thể là một thách thức để quản lý cùng với các nghĩa vụ khác. Hơn nữa, mặc dù các bootcamp này tập trung cao độ, nhưng chúng có thể không cung cấp kiến thức rộng, lý thuyết mà bằng cử nhân cung cấp. Thay vào đó, bootcamp cung cấp các cơ hội cố vấn và dạy kèm cũng như đào tạo thực hành bằng cách giải quyết các thách thức trong thế giới thực. Bằng cách hoàn thành một bootcamp, bạn sẽ có được một bộ kỹ năng có khả năng tiếp thị cao áp dụng trên các ngành công nghiệp cũng như tăng lương tiềm năng. Trong khi đó, tài trợ cho một bootcamp khoa học dữ liệu có thể đưa ra một trở ngại khác. Nếu bạn phải trả học phí trả trước, chi phí có thể làm giảm ngân sách của bạn. Trước khi đăng ký, hãy kiểm tra xem trường học của bạn có cung cấp các tùy chọn thanh toán hoạt động theo phương tiện của bạn không. Một yếu tố làm cho khoa học dữ liệu Bootcamp hấp dẫn là dịch vụ nghề nghiệp của họ, thường cung cấp các cơ hội kết nối mạng, chuẩn bị phỏng vấn xin việc, các buổi tuyển dụng và huấn luyện nghề nghiệp sau khi tốt nghiệp. Giống như bằng cấp trực tiếp, các chuyên gia trong ngành thường dạy bootcamp trực tuyến, cho phép bạn có được kiến thức cập nhật và hiểu biết sâu sắc về lĩnh vực này.career services, which usually provide networking opportunities, job interview preparation, hiring sessions, and post-graduation career coaching. Like in-person degrees, industry professionals often teach online bootcamps, allowing you to gain up-to-date knowledge and insights into the field. Lựa chọn và áp dụng cho một bootcamp khoa học dữ liệuBên cạnh việc xem xét chi phí và vị trí, nó rất hữu ích khi đặt câu hỏi về chương trình của bạn dành riêng cho sở thích, nhu cầu và mục tiêu của bạn. Khi quyết định tham dự Bootcamp dữ liệu nào, hãy xem xét các câu hỏi sau: Tìm hiểu xem bootcamp bạn đang xem xét cung cấp hỗ trợ vị trí công việc sau khi hoàn thành chương trình. Đôi khi một trường mã hóa liệt kê những người họ làm việc cùng, và đây có thể là những người sử dụng lao động tiềm năng. Bạn cũng có thể xem xét liệu các công ty bạn quan tâm đến việc làm việc cho các sinh viên tốt nghiệp Bootcamp, cụ thể. Nếu bạn đang nhìn vào một bootcamp trực tuyến, hãy tìm hiểu loại hỗ trợ giáo dục và kỹ thuật nào mà chương trình cung cấp và liệu điều này có đến từ một người sống hay không. Bạn cũng có thể xem xét hỏi khi có sẵn trợ giúp và mất bao lâu để trả lời. Những câu hỏi này đặc biệt quan trọng nếu bạn tham dự một bootcamp trực tuyến trong một múi giờ khác. Trong khi một số bootcamp chấp nhận sinh viên ở bất kỳ cấp độ kinh nghiệm nào, những người khác hy vọng người học sẽ có các kỹ năng nâng cao. Trước khi đăng ký, hãy hỏi những kỹ năng cần thiết để thành công trong chương trình. Khi quản lý lịch trình của bạn, nó giúp xác định thời gian bạn sẽ học được bao nhiêu thời gian mỗi tuần. Tham dự BootCamp bán thời gian có thể là một lựa chọn phù hợp, nhưng chương trình sẽ mất nhiều thời gian hơn để hoàn thành. Có thể dễ dàng hơn để phù hợp với một bootcamp trực tuyến vào lịch trình bận rộn của bạn, đặc biệt là cung cấp sự linh hoạt thông qua các bài học không đồng bộ. Bootcamp trực tuyến không chỉ cạnh tranh với chất lượng của các chương trình trực tiếp mà còn có thể thuận tiện hơn cho những người muốn hoàn thành chương trình tại nhà. Nếu bạn chưa quen với lĩnh vực này, bạn có thể phải nâng cấp hệ thống máy tính hiện tại của mình hoặc đầu tư vào một kế hoạch băng thông rộng tốt hơn để đáp ứng các yêu cầu của Bootcamp. Do đó, bạn có thể phải đưa ra điều này vào ngân sách của mình, vì nó đòi hỏi chi tiêu nhiều tiền hơn cho giáo dục của bạn.
Khi bạn đã chọn bootcamp khoa học dữ liệu của mình, quy trình ứng dụng khá đơn giản. Mặc dù đăng ký tại mỗi trường có thể thay đổi một chút - đặc biệt là nếu một trường cung cấp các lựa chọn tài chính - các trường thường chỉ yêu cầu thông tin cá nhân của bạn và số thẻ tín dụng. Thông thường, các trường không yêu cầu bảng điểm hoặc điểm kiểm tra. Tài trợ cho một bootcamp khoa học dữ liệuMặc dù bootcamp thường không được hỗ trợ bởi hỗ trợ tài chính liên bang, nhiều người cung cấp các lựa chọn tài chính thay thế, bao gồm học phí hoãn lại, ISAS và học bổng. Với học phí trì hoãn, các trường trì hoãn thanh toán cho đến khi sinh viên tốt nghiệp của họ được thuê. Trong khi đó, những người khác đảm bảo thành công của chương trình của họ bằng cách đề nghị hoàn trả chi phí nếu một sinh viên tốt nghiệp không thể tìm được việc làm trong vòng sáu tháng sau khi hoàn thành chương trình. Do đó, khi bạn cân nhắc việc đăng ký vào một chương trình, hãy yêu cầu nói chuyện với ai đó trong bộ phận tài chính của trường và họ sẽ thảo luận về các lựa chọn có sẵn.alternative financing options, including deferred tuition, ISAs, and scholarships. With deferred tuition, schools defer payment until their graduates are hired. Meanwhile, others guarantee their program’s success by offering to refund the cost if a graduate cannot find a job within six months of completing the program. Therefore, as you consider enrolling in a program, ask to speak to someone in the school's finance department, and they will discuss available options. Nếu bạn chọn nhận khoản vay tư nhân từ người cho vay, hãy thận trọng. Đầu tiên, hãy kiểm tra xem bootcamp đã hợp tác với người cho vay cung cấp lãi suất đặc biệt và các tùy chọn trả nợ linh hoạt. Tùy chọn học bổng, chẳng hạn như những lựa chọn được liệt kê dưới đây, được ưu tiên vì sinh viên không phải trả chi phí:Scholarship options, such as the ones listed below, are preferred because students don’t have to repay the cost: Tiếp tục tiến lên không có học bổng tiểu luận Những học bổng này là $ 500 mỗi. Mặc dù sinh viên theo đuổi bất kỳ lĩnh vực nghiên cứu nào có thể nhận được một giải thưởng, nhưng họ dành riêng cho những người trải qua thay đổi nghề nghiệp.$500 each. Although students pursuing any field of study can receive an award, they are specifically intended for those undergoing a career change. Học bổng Calvin Rosser Calvin Rosser cung cấp một số học bổng, bắt đầu từ $ 500, cho bất kỳ học sinh nào theo đuổi giáo dục hoặc tiến bộ nghề nghiệp. Một số giải thưởng là giới tính và tập trung vào ngành, chẳng hạn như những người hướng đến phụ nữ trong các chương trình STEM.$500, to any student pursuing education or career advancement. Some of the awards are gender and industry-focused, such as those geared toward women in STEM programs. Quỹ học bổng quân đội Trẻ em của các thành viên quân đội hiện tại/trong quá khứ và vợ hoặc chồng của các thành viên quân đội hiện tại có thể nộp đơn xin học bổng dao động từ $ 500 đến $ 2.000. Bạn cần phải tham dự một bootcamp tại một tổ chức được công nhận để đủ điều kiện.$500 to $2,000. You’ll need to attend a bootcamp at an accredited institution to qualify. Nếu bạn là thành viên quân sự trong nhiệm vụ tích cực hoặc cựu chiến binh, bạn có thể đủ điều kiện để tài trợ thông qua Dự luật GI. Dự luật này hỗ trợ sinh viên tham dự các chương trình đào tạo nghề và kỹ thuật. Những người đang làm nhiệm vụ tích cực cũng có thể chuyển các lợi ích hóa đơn GI không sử dụng của họ, bao gồm học phí, cho vợ / chồng và con cái phụ thuộc. Mặc dù không có nhiều bootcamp khoa học dữ liệu miễn phí, đầy đủ có sẵn, một số khóa học khoa học dữ liệu trực tuyến miễn phí có sẵn từ Flatiron School, Learn, Galvanize và các khóa khác. Những tài nguyên này rất hữu ích cho những người mới bắt đầu vẫn quyết định có nên đầu tư vào một chương trình dài đầy đủ hay không.free online data science courses are available from Flatiron School, Learn, Galvanize, and others. These resources are helpful for beginners who are still deciding whether to invest in a full-length program. Nghề nghiệp trong khoa học dữ liệuData Science Bootcamp có thể giúp bạn bắt đầu trong lĩnh vực này, điều này có thể dẫn đến một sự nghiệp sinh lợi, hoàn thành. Các công việc trong khoa học dữ liệu liên quan đến lập trình, học máy, trực quan hóa dữ liệu, thống kê và phân tích dữ liệu. Bởi vì khoa học dữ liệu là chìa khóa để ra quyết định, những người trong vai trò này có thể kết thúc làm việc với các nhà lãnh đạo trong quản lý kinh doanh, kinh doanh thông minh, hệ thống máy tính hoặc nghiên cứu thị trường. Dưới đây là một số nghề nghiệp trong khoa học dữ liệu có tăng trưởng công việc cao: Các nhà khoa học dữ liệu Các nhà khoa học dữ liệu trích xuất và giải thích dữ liệu. Cụ thể, họ xử lý một lượng lớn thông tin trong khi tìm kiếm các mẫu dữ liệu và xu hướng. Do đó, họ có thể giúp giải quyết các vấn đề phức tạp mà cuối cùng có thể hỗ trợ một công ty trong việc đạt được mục tiêu của mình. Theo Cục Thống kê Lao động Hoa Kỳ (BLS), mức lương trung bình của nhà khoa học dữ liệu là 98.230 đô la vào năm 2020, với tốc độ tăng trưởng công việc trung bình là 8%. extract and interpret data. Specifically, they handle large amounts of information while looking for data patterns and trends. As a result, they can help solve complex problems that may ultimately aid a company in achieving its goals. According to the U.S. Bureau of Labor Statistics (BLS), a data scientist’s median salary was $98,230 in 2020, with an average job growth rate of 8%. Quản trị viên cơ sở dữ liệu và kiến trúc sư Quản trị viên cơ sở dữ liệu và kiến trúc sư tổ chức và lưu trữ dữ liệu để đảm bảo rằng cơ sở dữ liệu hoạt động hiệu quả, an toàn và không có lỗi. BLS liệt kê các quản trị viên cơ sở dữ liệu và kiến trúc sư với mức lương trung bình là $ 98,860 và tốc độ tăng trưởng công việc trung bình là 8% organize and store data to ensure that databases operate efficiently, securely, and error-free. The BLS lists database administrators and architects with a median salary of $98,860 and an average job growth rate of 8% Quỹ học bổng quân đội Trẻ em của các thành viên quân đội hiện tại/trong quá khứ và vợ hoặc chồng của các thành viên quân đội hiện tại có thể nộp đơn xin học bổng dao động từ $ 500 đến $ 2.000. Bạn cần phải tham dự một bootcamp tại một tổ chức được công nhận để đủ điều kiện.$500 to $2,000. You’ll need to attend a bootcamp at an accredited institution to qualify. Nếu bạn là thành viên quân sự trong nhiệm vụ tích cực hoặc cựu chiến binh, bạn có thể đủ điều kiện để tài trợ thông qua Dự luật GI. Dự luật này hỗ trợ sinh viên tham dự các chương trình đào tạo nghề và kỹ thuật. Những người đang làm nhiệm vụ tích cực cũng có thể chuyển các lợi ích hóa đơn GI không sử dụng của họ, bao gồm học phí, cho vợ / chồng và con cái phụ thuộc.Mặc dù không có nhiều bootcamp khoa học dữ liệu miễn phí, đầy đủ có sẵn, một số khóa học khoa học dữ liệu trực tuyến miễn phí có sẵn từ Flatiron School, Learn, Galvanize và các khóa khác. Những tài nguyên này rất hữu ích cho những người mới bắt đầu vẫn quyết định có nên đầu tư vào một chương trình dài đầy đủ hay không.data wrangling. A data scientist wrangles data by collecting it through algorithms, statistical models, and other means of analysis to allow for the extraction of usable, meaningful data. A data scientist may also use linear regression — a statistical method that studies and summarizes the input and output of numerical variables — for machine learning or predictive modeling. As a result, data patterns emerge, which can influence business leaders' decisions. Nghề nghiệp trong khoa học dữ liệuinterpreting data that has been collected by using a variety of tools and techniques. These skills can be acquired through a data analytics bootcamp. There are four types of data analytics: (1) Descriptive analytics involves examining past data. (2) Diagnostic analytics seeks to understand why something happened. (3) Predictive analytics relies on past data to make assumptions about the future. (4) Prescriptive analytics identifies the actions needed to meet one’s goals. Bảng xếp hạng của Switchup dựa trên hơn 20.000 đánh giá từ các sinh viên và cựu sinh viên đã được xác minh, trên hơn 500 bootcamp đang hoạt động. Bởi vì phản hồi và xếp hạng của sinh viên và cựu sinh viên là dấu hiệu của chất lượng bootcamp, bảng xếp hạng được đặt hàng theo điểm đánh giá. Nếu bootcamp có cùng điểm đánh giá, bootcamp với nhiều đánh giá được xếp hạng cao hơn để phá vỡ cà vạt. Thứ tự xếp hạng dựa trên dữ liệu tại thời điểm xuất bản, nhưng số lượng xếp hạng và đánh giá sẽ thay đổi khi nhiều đánh giá được đưa vào. Để được xem xét cho bảng xếp hạng năm 2021, bootcamp phải giúp sinh viên tìm được công việc trong công nghệ thông qua hỗ trợ giảng viên xuất sắc, chương trình giảng dạy và tài nguyên nghề nghiệp; Mỗi đánh giá để lại trên Switchup đánh giá bootcamp trên tất cả các khía cạnh này. Tất cả các bootcamp được liệt kê trong bảng xếp hạng khoa học dữ liệu tốt nhất được yêu cầu để đáp ứng các tiêu chí sau tại thời điểm xuất bản: Bootcamp nào tốt nhất cho khoa học dữ liệu?Dưới đây là danh sách 10 bootcamp khoa học dữ liệu hàng đầu:.. Chương trình phân tích dữ liệu Careerfoundry .. Trường học trực tuyến Flatiron Bootcamp trực tuyến .. Khoa học dữ liệu chung của Hội đồng trực tuyến .. Khoa học dữ liệu suy nghĩ linh hoạt .. Động não Khoa học dữ liệu trực tuyến Bootcamp .. Trình theo dõi nghề nghiệp khoa học dữ liệu bàn đạp .. Khoa học dữ liệu có đáng giá không?Là một bootcamp khoa học dữ liệu có đáng không?Nếu bạn quan tâm đến sự nghiệp khoa học dữ liệu, việc hoàn thành bootcamp có thể rất xứng đáng.Khoa học dữ liệu bootcamp thường có giá thấp hơn và mất ít thời gian hơn để hoàn thành so với bằng đại học truyền thống.Bootcamp có thể cung cấp nhiều kinh nghiệm học tập thực hành hơn.If you're interested in a data science career, completing a bootcamp can be well worth it. Data science bootcamps typically cost less and take less time to complete than traditional college degrees. Bootcamps may offer more hands-on learning experiences as well.
Bootcamp mã hóa được xếp hạng cao nhất là gì?Bootcamp tốt nhất để mã hóa.. Trường học Flatiron.Có trụ sở tại New York, Trường Flatiron tự hào có chín địa điểm trên khắp Hoa Kỳ, cùng với một khuôn viên ảo..... Học viện Fullstack..... Lò phản ứng hack..... Trường Lambda..... Học viện ứng dụng..... Suy nghĩ..... Bàn đạp..... Đại hội đồng .. Bạn có thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu với bootcamp không?Một nền giáo dục đại học chỉ là khả thi đối với những người có ngân sách hoặc những người muốn xoay quanh sự nghiệp.Sinh viên tốt nghiệp Boot Camp thành công có khả năng trở thành các nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư dữ liệu hoặc nhà phân tích dữ liệu cho bất kỳ ngành nào mà họ quan tâm.Successful boot camp graduates have the potential to become data scientists, data engineers or data analysts for any industry that interests them. |
