học bổng data science
Highly passionate students have a great way to manage their finances by applying for the JoinYourAIFuture Data Science International Scholarships at Coventry University in the United Kingdom. MIỄN PHÍ TƯ VẤN ĐỊNH HƯỚNG SĂN HỌC BỔNG DU HỌC PHÙ HỢP; Săn học bổng cùng chuyên gia. Tầng 10, 21 Nguyễn Trung Ngạn
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.
Thông tin về chương trình học bổng như sau: Chuyên ngành: MSc Applied Artificial Intelligence (Trí tuệ nhân tạo) MSc Applied Data Science (Khoa học dữ liệu) Kì nhập học: tháng 9 năm 2021 ; Giá trị học bổng: £10,000 ; Số lượng học bổng: 15 suất ; Deadline nộp hồ sơ : 09.08.2021
Data Science là thu thập, khai thác và phân tích các giá trị từ khối dữ liệu data khổng lồ theo cấu trúc. Data Science = Advanced Mathematics (Statistics, Linear Algebra, Calculus) + Programming (Python, Database, Data Structure and Algorithm) + Kiến thức về lĩnh vực kinh tế xã hội cụ thể. Chương
This repository allows users to embed Office documents from OneDrive into a course and have the live version viewable using Office web apps. Start as a user connected to Microsoft 365 and who has access to modify a course. Turn on editing for the course and choose "Add an activity or resource" for the section of the course you want to add the document.
Gute Fragen An Jungs Zum Kennenlernen. 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
Data science is a subject of study that utilizes scientific methods, processes, algorithms, and systems to uproot knowledge and insights from data in various forms, both structured and unstructured. Data science is related to data mining and big data. The scope of data science is extensive and touches upon many other fields, such as mathematics, statistics, computer science, information science, and more. In addition, data science is used in many industries, such as healthcare, finance, manufacturing, retail, and more. Data Science Scholarships OverviewMany data science scholarships are available for students interested in pursuing a career in data science. In addition, many organizations offer data science master's scholarships, such as corporations, foundations, and government agencies. This blog will give you detailed knowledge about various data science scholarship opportunities. You will extensively explore the domain and discuss data science scholarships for international students, data science scholarships, data science scholarships for African students, and much more. In addition, many aspiring students take the smarter approach by pursuing Online Data Science Courses in India. These certificate courses will help you understand the scope of the subject, tackle complex problems, and become ready for any challenges that your future job presents. So, without wasting any more time, let's scout some of the best scholarships for masters in data science. Top Data Science Scholarships Across the Globe - 2023Data science master's scholarships are becoming more and more common as the data science industry continues to grow. These scholarships help students finance their master's and programs in data science to get the best education and resources possible. As a result, the concept of data science is shaping the industry in a very positive way, as it is helping to create new jobs and career opportunities for people with the right skills. For intense training, many students opt for Online Data Science Boot Camps, as they provide excellent data science and technology sessions. In addition, the best universities can guide students toward upgrading their skills and learning new expertise. These courses will help you develop your talent and be ready to face the competitive Science Scholarships UK Several UK data science scholarships are available for undergraduate and postgraduate students. These scholarships are typically awarded to students who have demonstrated excellent academic achievement and show a vital interest in pursuing a career in data science. As the demand for data scientists continues to grow, these scholarships provide an excellent opportunity for students to acquire the skills and education needed to enter this exciting and fast-growing field. 1. Data Science Scholarship Scheme, run by the British Computer Society Key points The Data Science Scholarship Scheme is an initiative by the British Computer Society to encourage and support young people interested in data science. Deadline The deadline for applications is 31st August annually. Host/Eligibility Nationality and Level/Field of Study The scheme is open to UK nationals aged 18-30 who are currently studying or have recently graduated from data science, computer science, or a related degree. Scholarship Worth The scholarship is worth £5,000 and will be used to cover the costs of tuition, books, travel and other expenses associated with studying data science. Application Link Contact info The contact information for the scholarship is as follows British Computer Society, Data Science Scholarship Scheme, PO Box 29, Colchester, Essex CO2 8QY, United Kingdom; email datascischool Award Price The award price is £5,000. 2. Data Science Institute Scholarship Scheme at Imperial College LondonKey points The Data Science Institute Scholarship Scheme at Imperial College London offers scholarships to students from around the world interested in pursuing a career in data science. Deadline The deadline for the scholarship is March 31 annually. Host/Eligibility Nationality and Level/Field of Study The scholarship is open to all nationalities, and the level/field of study for the scholarship is data science. Scholarship Worth The scholarship is worth up to £10,000 per year for three years of study. Application Link Contact info , Telephone +44 020 7594 7258 Award Price The award price for the scholarship is up to £10,000 per year for three years of study. 3. Data Science MSc Scholarship at the University of WarwickKey points The Data Science MSc Scholarship at the University of Warwick is a competitive scholarship awarded to students who show excellence in their field of study. Deadline The annual deadline for this scholarship is March 1st. Host/Eligibility Nationality This scholarship is open to students of any nationality. Level/Field of Study The level of study for this scholarship is a master's. Scholarship Worth The scholarship is worth £5,000. Application Link Contact info The contact information for this scholarship is as follows Scholarship inquiries E scholarship T +44 024 7652 4554 Award Price The award price for this scholarship is £5,000. Data Science Scholarships CanadaThere are many scholarships for students who want to pursue data science in Canada. Data science scholarships in Canada are available from the federal government and provincial and private organizations. These scholarships in data science provide financial support to help cover the costs of tuition, books, and living expenses. They are a great way to help make data science education more affordable and accessible. 1. Federal government scholarships with Canada Graduate Scholarships-Master's programKey points Scholarships are awarded to high-performing students to help them complete their Master's degrees. Scholarships are awarded based on academic excellence, research potential, and leadership. Deadline The application deadline is December 1st. Host/Eligibility Nationality Scholarships are available to Canadian and international students who are enrolled in full-time Master's programs at Canadian universities. Level/Field of Study Scholarships are available for students enrolled in full-time Master's programs in all fields of study. Scholarship Worth Scholarships are worth $17,500 per year for up to two years of study. Application Link Contact info For more information, please contact the Canada Graduate Scholarships program at 1-877-835-2620 or cgs-bourses Award Price Scholarships are worth $17,500 per year for up to two years of Data science scholarships with Ontario Graduate Scholarship program Key points The data science scholarships with the Ontario Graduate Scholarship program are available to students enrolled in full-time studies at the graduate level. Deadline The deadline to apply for the data science scholarships is March 1st. Host/Eligibility Nationality Scholarships are available to students of any nationality. Level/Field of Study Scholarships are available to students studying data science at the graduate level. Scholarship Worth The scholarships are worth $5,000 CAD. Application Link Contact info Government of Ontario PO Box 8500, Station A, Toronto ON, M5W 1W7. 416-325-6600 Award Price The award price for the data science scholarship is $5,000 Data Science Scholarship by Toronto Data Science AcademyKey points The Toronto Data Science Academy offers a Data Science Scholarship to help support those who want to pursue a career in data science. Deadline The deadline to apply for the Toronto Data Science Academy Data Science Scholarship is March 31st annually. Host/Eligibility Nationality The scholarship is open to students of all backgrounds and levels of study. Level/Field of Study The scholarship is open to students of all backgrounds and levels of study. Scholarship Worth The scholarship is worth $10,000. Application Link Contact info For more information, please contact info Award Price The scholarship is worth $10, Science Scholarships for African StudentsData science scholarships for African students are becoming more popular as the continent increasingly embraces data-driven decision-making. As data becomes a part of our lives, young Africans must have the opportunity to develop the skills needed to thrive in a data-driven world. These scholarships provide African students with the opportunity to study data science at some of the world's leading universities. They also offer the chance to work on real-world problems and positively impact the continent. 1. African data science fellowship from the MIT Media LabKey points The fellowship is for African data science students interested in pursuing a career in data science. Deadline The deadline for the fellowship is February 28, annually. Host/Eligibility Nationality The host of the fellowship is the MIT Media Lab. The eligibility nationality for the fellowship is African. Level/Field of Study The level/field of study for the fellowship is data science. Scholarship Worth The scholarship worth for the fellowship is $10,000. Application Link Contact info The contact info for the fellowship is africandatascience Award Price The award price for the fellowship is $10,000 2. Data science for the social good fellowship from the University of California, BerkeleyKey points The Berkeley Data Science for Social Good fellowship is a 12-week summer program that trains data science students to work on projects with government and non-profit organizations. Deadline The application deadline is February 1st. Host/Eligibility Nationality The program is hosted by the University of California, Berkeley and is open to students of any nationality. Level/Field of Study The program is open to graduate students in data science, computer science, statistics, and related fields. Scholarship Worth Fellows will receive a stipend of $30,000 per year, as well as health insurance and other benefits. Application Link Contact info info Award Price Fellows receive a stipend of $7,500 as well as housing and travel allowances. 3. Data science for social impact scholarship from MicrosoftKey points The Data science for social impact scholarship from Microsoft is a scholarship that is awarded to students who are interested in data science and its potential to make a positive impact on society. Deadline The deadline for this scholarship is March 1st. Host/Eligibility Nationality This scholarship is hosted by Microsoft and is open to students of any nationality. Level/Field of Study This scholarship is open to students at the undergraduate or graduate level who are interested in data science. Scholarship Worth The scholarship is worth $10,000. Application Link Contact info For more information about this scholarship, please contact Microsoft at research Award Price The award price for this scholarship is $10,000. Masters in Data Science Scholarships for International Students in the USAInternational students have many options of scholarships to choose from if they wish to study data science in the United States. Naturally, universities are the dominating providers of these master of data science entry scholarships for international students. But some private organizations lend a hand too. 1. Data science scholarships for international students in the USA by the University of Southern CaliforniaKey points The University of Southern California offers data science scholarships for international students who are enrolled in the USC Viterbi School of Engineering’s Data Science Master’s Program. Deadline The deadline to apply for the scholarship is September 15th. Host/Eligibility Nationality The scholarship host is the University of Southern California. The eligibility nationality for the scholarship is open to all nationalities. Level/Field of Study The level/field of study for the scholarship is for international students enrolled in the USC Viterbi School of Engineering’s Data Science Master’s Program. Scholarship Worth The scholarship is worth $5,000. Application Link The application link for the scholarship can be found here Contact info The contact info for the scholarship is as follows USC Viterbi School of Engineering, University of Southern California, Los Angeles, CA 90089. Award Price The award price for the scholarship is $5,000. 2. Northeastern University Data Science Global ScholarshipKey points The Northeastern University Data Science Global Scholarship is a $25,000 scholarship open to students of any nationality who are enrolled in a data science program at Northeastern University. Deadline The deadline for this scholarship is March 31. Host/Eligibility Nationality This scholarship is open to students of any nationality enrolled in a data science program at Northeastern University. Level/Field of Study This scholarship is open to students enrolled in a data science program at Northeastern University. Scholarship Worth This scholarship is worth $25,000. Application Link Contact info For more information, please contact the Office of Admissions at admissions Award Price $25,000 3. Google India Scholarships for Data ScienceKey points The Google India Scholarships for Data Science are open to Indian citizens who are currently enrolled in a full-time degree program in data science or a related field at a university in the USA. The scholarship will be awarded based on academic merit, financial need, and the student's potential to contribute to the field of data science. Deadline The deadline to apply is May 31. Host/Eligibility Nationality The scholarship is open to international students currently enrolled in a full-time undergraduate or postgraduate program in the USA who are interested in a career in data science. Level/Field of Study The scholarships are open to students enrolled in a full-time degree program in data science or a related field at a university in India. Scholarship Worth The scholarships are worth INR 1,00,000 each and will be used to cover tuition and other educational expenses. Application Link To apply, please visit the Google India Scholarships for Data Science website Contact info For more information, please visit the Google India Scholarships for Data Science website at or contact Google India at scholarships-india Award Price The Google India Scholarships for Data Science will award 50 students with INR 1,00,000 each. These are just some of the wide number of data scientist scholarships available for international students seeking to study data science in the United States. With a plethora of options available, there is sure to be a scholarship that meets your needs. Data Science Scholarships India Data science scholarships in India are becoming increasingly demanding as the country looks to build its capabilities in this area. As a result, some organizations offer scholarships to study data science at the undergraduate and graduate levels. 1. Tata Consultancy Services TCS Data Science ScholarshipKey points The Tata Consultancy Services TCS Data Science Scholarship is a merit-based scholarship for Indian students who are enrolled in a data science program at an accredited institution. Deadline The deadline is June 30. Host/Eligibility Nationality The scholarship is hosted by Tata Consultancy Services and is open to Indian students who are enrolled in a data science program at an accredited institution. Level/Field of Study The Scholarship is open to students who are enrolled in a data science program at an accredited institution. Scholarship Worth It is worth up to INR 1,00,000. Application Link Contact info For more information, contact Tata Consultancy Services at Price The Tata Consultancy Services TCS Data Science Scholarship is worth up to INR 1,00,000. 2. IBM Data science scholarshipKey points The IBM Data Science Scholarship is a competitive scholarship for students who are passionate about data science and want to pursue a career in the field. Deadline The deadline for the IBM Data Science Scholarship is March 31. Host/Eligibility Nationality The scholarship is open to students of any nationality who are enrolled in an accredited college or university. Level/Field of Study The scholarship is open to students pursuing a degree in data science or a related field. Scholarship Worth The scholarship is worth $10,000. Application Link The IBM Data Science Scholarship application link can be found here. Contact info The contact info for the IBM Data Science Scholarship is scholarship Award Price The award price for the IBM Data Science Scholarship is $10,00 3. Amazon Data science scholarshipKey points The Amazon Data Science Scholarship is a competitive scholarship that is awarded to students who are pursuing a data science degree at an accredited university. Deadline The deadline to apply for the scholarship is March 31. Host/Eligibility Nationality The scholarship is open to students of any nationality who are enrolled in a data science program at an accredited university. Level/Field of Study The scholarship is open to students pursuing a data science degree at an accredited university. Scholarship Worth The scholarship is worth $10,000 and is to be used for tuition and other related expenses. Application Link The application for the scholarship can be found on amazon. Contact info The contact information for the scholarship is Amazon Data Science Scholarship, Box 81226, Seattle, WA 98108-1226 Award Price The award amount for the scholarship is $10,000. MSc data science scholarships are becoming an important part of the ecosystem in India, as they provide scope for talented students to pursue their studies without incurring significant financial burdens. In addition, these scholarships also help to build the country's capabilities in this critical area. Data Science Scholarships OnlineMany data science scholarships online can help you pay for your education. Some of these are offered by universities, while private organizations provide online master data science scholarships. Here are some examples of data science scholarships online 1. The Data Science Scholarship provided by the University of MichiganKey points The Data Science Scholarship is provided by the University of Michigan. Deadline The deadline for the scholarship is March 31. Host/Eligibility Nationality The host/eligibility nationality for the scholarship is US citizens or permanent residents. Level/Field of Study The level/field of study for the scholarship is data science. Scholarship Worth The scholarship is worth up to $10,000. Application Link The application link for the scholarship is here. Contact info The contact info for the scholarship is umichdatascience Award Price The award price for the scholarship is $10,000. 2. The Data Science Scholarship provided by the University of WashingtonKey points The Data Science Scholarship is provided by the University of Michigan. Deadline The deadline for the scholarship is December 31. Host/Eligibility Nationality The host/eligible nationality for the scholarship is US citizens or permanent residents. Level/Field of Study The level/field of study for the scholarship is data science. Scholarship Worth The scholarship worth is $10,000. Application Link Contact info The contact info for the scholarship is dscholarship Award Price The award price for the scholarship is $10,000. 3. Online data science scholarship at Standford UniversityKey points The Standford University Online Data Science Scholarship is a prestigious scholarship that is awarded to students who are enrolled in an online data science program at the university. The scholarship is worth $5,000 and is renewable for up to four years. Deadline March 1st Host/Eligibility Nationality Standford University, United States Level/Field of Study Online data science program Scholarship Worth $5,000 Application Link Contact info datascience Award Price $5,000 Top Three Data Science ScholarshipsThere is no one definition of data science, but it can be generally described as the process of pulling out knowledge and insights from data. This may involve using various statistics, machine learning, and artificial intelligence techniques to analyze data sets and find patterns or in data science could help you secure a position as a data scientist or a related role in industry or academia. And, if you're interested in pursuing a career in research, a data science could be the perfect data science scholarships are available to help offset tuition and other associated expenses. Here are three of the best data science scholarships 1. The Data Science Scholarship from the University of Illinois at Urbana-ChampaignKey points The Data Science Scholarship from the University of Illinois at Urbana-Champaign is a fully-funded scholarship for students who are interested in pursuing a career in data science. Deadline The deadline for the scholarship is December 1. Host/Eligibility Nationality The scholarship is open to students of any nationality. Level/Field of Study The scholarship is for students who are enrolled in a program in data science at the University of Illinois at Urbana-Champaign. Scholarship Worth The scholarship is worth $20,000 per year. Application Link The application link for the scholarship can be found here Contact info The contact info for the scholarship is as follows Office of Fellowships and Scholarships 217-333-6280 oks Award Price The award price for the scholarship is $20,000 per year. 2. The Data Science Scholarship from the University of California, BerkeleyKey points This scholarship is for students who want to pursue a in Data Science at UC Berkeley. Deadline The deadline for this scholarship is December 15. Host/Eligibility Nationality This scholarship is open to students of any nationality. Level/Field of Study The level/field of study for this scholarship is Data Science. Scholarship Worth The scholarship is worth $40,000 per year for four years. Application Link The application link for this scholarship is Contact info datascience Award Price The award price for this scholarship is $40,000 per year for four years. 3. The Data Science Scholarship from the University of Southern CaliforniaKey points The Data Science Scholarship from the University of Southern California is a competitive scholarship for students enrolled in the Data Science program at USC. Deadline The deadline to apply for the scholarship is March 1st. Host/Eligibility Nationality The scholarship is open to students of any nationality who are enrolled in the Data Science program at USC. Level/Field of Study The level/field of study for the scholarship is in Data Science. Scholarship Worth The scholarship is worth $10,000 and is renewable for up to four years. Application Link The application link can be found here Contact info The contact info for the scholarship is data-science Award Price The award price is $10,000. Data Science Scholarship Why Should You Get One? There are many reasons why students should get a master's data science scholarship. First, data science is a budding new field, and there is a lot of room for growth and development. Additionally, data science is highly interdisciplinary, so students with a wide range of interests and backgrounds can find a place in the science is also a field with a lot of potential for social good. Data scientists have the expertise and interest to collect and analyze data that can be used to improve policies and decision-making. As such, scholarship for data science courses can help to ensure that the field is accessible to a diverse group of people who can use their skills for the public good. The Domains Where Data Science Creates Its ImpressionFrom retail to healthcare and from media to manufacturing, Data Science has created its impression in several domains. It has helped optimize the processes and improve the organizations' decision-making abilities. Data Science has been used for predictive maintenance, identifying potential customers, detecting frauds, and improving the customer experience. It has also been used for optimizing the supply chain and reducing wastage. The industry opens up several windows of opportunity upon gaining expertise in data science. An individual with a master's degree or a in Data Science assisted by a master in data science scholarship for international students in the USA can choose from the following careers data analyst database administrator data architect data engineer analytics consultant quantitative analyst ConclusionCertainly, data science is a rapidly growing field with immense potential. Students interested in data science can pursue a data science master's degree scholarship to help them achieve their goals. They can quickly learn Machine Learning With Python Training in top universities and online. Moreover, scholarships for masters in data science can provide financial assistance and access to otherwise unavailable resources. There are other aids available, too, such as scholarships for women in data science, data science bootcamp scholarships, and health data science scholarships. Additionally, scholarships can help students stand out from the crowd and be competitive for jobs.
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
