NộI Dung
- Chương trình MicroMasters Khoa học Thống kê và Dữ liệu từ MIT
- Chứng chỉ khoa học dữ liệu từ Harvard
- Chương trình Microsoft Professional về Khoa học dữ liệu
- Bạn sẽ học được gì:
- Phần kết luận
Nguồn: Bplanet / iStockphoto
Lấy đi:
Cho dù bạn muốn bắt đầu một sự nghiệp mới trong khoa học dữ liệu, hoặc chỉ nâng cao kỹ năng hiện tại của bạn, các khóa học này có thể giúp bạn có được kinh nghiệm bạn cần.
Ưu điểm chính của việc tham dự một chương trình chứng nhận khoa học dữ liệu thương hiệu có uy tín là danh tiếng của tổ chức quý giá mà nó mang theo. Ngoài việc cung cấp cho sinh viên công nghệ và các tân binh cơ hội tốt hơn để tìm một công việc cấp đầu vào tại công ty đó (chẳng hạn như Microsoft), nó còn là một huy hiệu tuyệt vời cho các chuyên gia giàu kinh nghiệm hơn.
Tuy nhiên, có một số khóa học cấp cao có sẵn, chẳng hạn như các khóa học thông qua edX tại IBM, Microsoft, MIT, UC San Diego và Harvard. Mỗi người là khác nhau, và được điều chỉnh để phù hợp với nhu cầu của nhiều chuyên gia khác nhau ở nhiều cấp độ. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét các chương trình khác nhau này, tóm tắt các đặc điểm quan trọng nhất của chúng, các kỹ năng bạn sẽ có được (cũng như những kỹ năng bạn cần trước khi tham gia khóa học) và tại sao bạn nên chọn một trong số chúng khác.
- Chương trình MicroMasters Khoa học Thống kê và Dữ liệu từ MIT
- Chương trình MicroMasters Khoa học dữ liệu từ UC San Diego
- Chứng chỉ khoa học dữ liệu từ Harvard
- Chứng chỉ chuyên nghiệp về khoa học dữ liệu Python từ IBM
- Chương trình Microsoft Professional về Khoa học dữ liệu
Chương trình MicroMasters Khoa học Thống kê và Dữ liệu từ MIT
Chương trình này bao gồm tổng cộng năm khóa học cấp bậc bậc thầy để tìm hiểu nền tảng của học máy, khoa học dữ liệu và thống kê. Học sinh sẽ học cách sử dụng mô hình xác suất và suy luận thống kê để phân tích dữ liệu lớn và đưa ra dự đoán dựa trên dữ liệu. Vì nó được xây dựng để dạy các kỹ năng thực tế, học sinh sẽ hiểu cách trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu có thể được sử dụng trong quá trình ra quyết định - một trong những kỹ năng được tìm kiếm nhiều nhất mà nhiều tổ chức đang tìm kiếm. (Để tìm hiểu thêm về dữ liệu lớn, hãy xem 5 Khóa học dữ liệu lớn hữu ích bạn có thể tham gia trực tuyến.)
Trên hết, một sự hiểu biết vững chắc về các thuật toán học máy, mạng lưới thần kinh sâu và các phương pháp được giám sát khác sẽ cho phép nhà khoa học dữ liệu mới làm quen với dữ liệu dường như không có cấu trúc. Không có dữ liệu sẽ quá lớn để được phân tích nữa. Thành thạo Python là điều kiện tiên quyết vì khóa học sẽ dạy cách sử dụng nó cùng với R để hiểu được ngay cả bộ dữ liệu phức tạp nhất.
Chương trình này của MIT là giảng viên hướng dẫn, có nghĩa là các khóa học được giảng dạy bởi các giảng viên vào những thời điểm cụ thể trong năm, trái ngược với việc liên tục có sẵn. Chương trình bao gồm 4 khóa học từ 13-16 tuần (mỗi tuần bạn cần dành 10-14 giờ cho khóa học), cộng với một kỳ thi capstone trong hai tuần.
- Python cho khoa học dữ liệu
- Xác suất và thống kê trong khoa học dữ liệu bằng Python
- Nguyên tắc cơ bản của máy học
- Phân tích dữ liệu lớn bằng Spark
Chứng chỉ khoa học dữ liệu từ Harvard
Đối với những người không sở hữu nền tảng lập trình, chương trình Harvard là cơ hội hoàn hảo để học khoa học dữ liệu. Thay vì Python, khóa học sẽ dạy sinh viên cách xây dựng nền tảng bằng ngôn ngữ lập trình R để sắp xếp, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, sử dụng các nghiên cứu trường hợp thực tế. Tất cả các cơ sở sẽ được đề cập, từ việc học các khái niệm thống kê cơ bản như xác suất, suy luận và mô hình hóa, cho đến cách sử dụng tidyverse, ggplot2 để trực quan hóa dữ liệu và dplyr. Thông qua khóa học, sinh viên sẽ làm quen với các công cụ thiết yếu được sử dụng bởi các nhà khoa học dữ liệu thực hành như Unix / Linux, Git và GitHub và RStudio, cũng như với nhiều thuật toán học máy. (Nếu bạn muốn tìm hiểu về khoa học máy tính, hãy xem 10 khóa học Khoa học máy tính thiết yếu bạn có thể tham gia trực tuyến.)
Chương trình Harvard bao gồm 9 khóa học bao gồm cả kỳ thi capstone, nhưng nó có nhịp độ nhanh hơn nhiều so với các khóa trước. Trên thực tế, tất cả các khóa học chỉ cần 1-2 giờ mỗi tuần trong 8 tuần, nhưng vì nó tự nhịp độ (không cần người hướng dẫn), bạn có thể đi nhanh như bạn muốn. Bài kiểm tra capstone ở cuối là cơ hội để áp dụng kiến thức và kỹ năng phân tích dữ liệu R mà bạn đã đạt được trong toàn bộ chuỗi và cần khoảng 15-20 giờ mỗi tuần trong 2 tuần.
- Khái niệm cơ bản về Python cho khoa học dữ liệu
- Phân tích dữ liệu với Python
- Trực quan hóa dữ liệu với Python
- Học máy với Python: Giới thiệu thực tế
Đăng ký tại đây
Chương trình Microsoft Professional về Khoa học dữ liệu
Chương trình Microsoft là một chương trình chuyên nghiệp vững chắc, phù hợp với mọi nhu cầu do tính linh hoạt tuyệt vời của nó. Bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng một loạt các sản phẩm của Microsoft như Transact-SQL, Excel và Azure để khám phá các chủ đề như truy vấn dữ liệu, phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và cách thống kê thông báo cho thực tiễn khoa học dữ liệu. Sự nhấn mạnh lớn của nó vào cả lý thuyết và thực tiễn làm cho nó trở thành khóa học lý tưởng cho các chuyên gia công nghệ muốn tìm hiểu sâu hơn về một lĩnh vực cụ thể của khoa học dữ liệu, cũng như các tân binh muốn xây dựng một nền tảng vững chắc về phương pháp nghiên cứu khoa học dữ liệu và học máy.
Chương trình chuyên nghiệp này của Microsoft rất linh hoạt và có tính mô-đun, vì vậy bạn có thể chọn tham gia chương trình đầy đủ hoặc bất kỳ một trong 10 khóa học cá nhân, tự thực hiện chỉ trong 16-32 giờ mỗi khóa học. Bạn cũng có thể chọn nếu bạn muốn, ví dụ, để hoàn thành một khóa học bằng R hoặc Python, tùy thuộc vào mức độ quen thuộc của bạn với từng ngôn ngữ lập trình. Chương trình bao gồm một bài kiểm tra capstone, và nó chia thành 3 phần: Nguyên tắc cơ bản, Khoa học dữ liệu cốt lõi và Khoa học dữ liệu ứng dụng.
Bạn sẽ học được gì:
- Nguyên tắc cơ bản - Tìm hiểu cơ bản về khoa học dữ liệu.
- Khoa học dữ liệu cốt lõi - Học các ngôn ngữ lập trình thiết yếu để thao tác dữ liệu và khám phá các nguyên tắc cơ bản của học máy.
- Khoa học dữ liệu ứng dụng - Tìm hiểu sâu hơn về ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu và bắt đầu tận dụng dữ liệu để phát triển các giải pháp thông minh.
Đăng ký tại đây
Phần kết luận
Tất cả các khóa học edX cực kỳ đơn giản để làm theo vì các bài giảng ngắn, dễ hiểu và đặc biệt đến mức. Bạn sẽ nhận được tất cả thông tin bạn cần để trau dồi kỹ năng hoặc học các kỹ thuật mới, cũng như có được tất cả kinh nghiệm cần thiết để có thể thoải mái với vai trò mới của mình.
Bài đăng bao gồm các liên kết liên kết