Thiết kế Website

Lợi ích của việc học Khoa học dữ liệu

Đã đăng trên bởi semtek

Lợi ích của việc học Khoa học dữ liệu
– Cập nhật kiến thức mới nhất năm 2023

Tiềm năng đằng sau Khoa học dữ liệu

Khoa học dữ liệu là nghiên cứu về dữ liệu và cách dữ liệu có thể được khai thác và thao tác để giải quyết các vấn đề kinh doanh, nâng cao trải nghiệm người dùng và làm cho máy móc hoạt động chính xác hơn. Thế giới số gần đây đã nhận ra nhu cầu to lớn của các Nhà khoa học dữ liệu để giải quyết các vấn đề bằng cách sử dụng Dữ liệu và kể từ đó, nghề này đang phát triển với những bước nhảy vọt.

Tại sao bạn nên theo đuổi Khoa học dữ liệu?

Khi nghĩ về Dữ liệu, chúng ta thực sự có xu hướng nghĩ đến số 0 và số 1 và hầu hết các ngành Công nghệ thông tin như mạng xã hội, thương mại điện tử, chuỗi khối, công nghệ tiền điện tử, v.v. Nhưng khoa học dữ liệu còn nhiều hơn thế. Dữ liệu đang được tạo ra với số lượng lớn trong mọi lĩnh vực, có thể là khoa học y tế để lưu trữ tình trạng của bệnh nhân, có thể là tin sinh học để phân tích trình tự bộ gen, có thể là quy hoạch đô thị để giải quyết các vấn đề về đám đông và giao thông, có thể là vật lý thiên văn để lưu trữ dữ liệu thiên văn, và ngay cả trong thể thao để thu thập dữ liệu về chuyển động và phong cách chơi của người chơi.

Các nhà khoa học dữ liệu đang có nhu cầu lớn ở khắp mọi nơi. Các công ty đang trả lương cao và đặc quyền để thu hút các chuyên gia lành nghề làm việc với họ. Hầu hết mọi tổ chức khảo sát giáo dục và trường đại học đều liệt kê Khoa học dữ liệu là nghề tốt nhất không chỉ của thời đại hiện tại mà của cả thế kỷ 21. Và lý do là rõ ràng – càng nhiều dữ liệu được tạo ra thì càng cần có các chuyên gia vận hành chúng.

Công việc và thách thức của nhà khoa học dữ liệu

  • Nhà khoa học dữ liệu bắt đầu công việc của mình bằng cách đặt những câu hỏi hay và hiểu vấn đề.

  • Anh ấy / cô ấy thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và giải thích nó. Hadoop là một khung hiệu quả để thu thập một lượng lớn dữ liệu từ phần mềm nguồn mở có các máy tính nối mạng.

  • Anh ấy / cô ấy sửa đổi dữ liệu và biến nó thành các mô hình thống kê. Các ngôn ngữ lập trình phổ biến và hiệu quả nhất được sử dụng cho Machine Learning là Python và SQL. Excel và R được sử dụng để phân tích thống kê.

  • Mô hình đã chọn được biểu diễn trên biểu đồ bằng Tableau, đây là một công cụ rất hiệu quả. Mô hình sau đó được thử nghiệm và sau đó được áp dụng để giải quyết vấn đề.

Khóa học Khoa học dữ liệu bao gồm những gì và bạn có thể nhận được gì từ nó?

Nhà khoa học dữ liệu phải là chuyên gia về toán học, thống kê, ngôn ngữ lập trình và giải quyết vấn đề. Khai thác và khai thác dữ liệu thực sự có nghĩa là cả ba khía cạnh của Khoa học dữ liệu. Khóa đào tạo tập trung vào nghiên cứu sâu về các ngôn ngữ lập trình như Python và SQL cho Máy học, đồng thời nghiên cứu về Excel, R và các công cụ khác như Tableau, XL Miner, Spark và SAS giúp công việc trở nên dễ dàng và hiệu quả.

Khóa học bao gồm quyền truy cập trọn đời hơn 160 giờ đào tạo bởi những giảng viên giỏi nhất từ ​​các trường đại học nổi tiếng và có kinh nghiệm trong ngành Dữ liệu hơn mười lăm năm. Ngoài ra, hơn 100 giờ bài tập nghiêm ngặt và hơn 50 giờ video học trực tuyến của Hadoop và SAS cũng được cung cấp. Học sinh được tham dự nhiều hội thảo trên web và có cơ hội làm việc trên ít nhất hai dự án trực tiếp. Hỗ trợ sắp xếp cũng có sẵn để giúp sinh viên đạt được công việc mơ ước của họ trong các công ty hàng đầu.

Sau khi kết thúc khóa học, sinh viên có nhiều lựa chọn cho công việc như Kỹ sư phân tích dữ liệu, Máy học và Học sâu, v.v. Các công việc rất thú vị và có cơ hội phát triển nghề nghiệp nhanh chóng.

Kết thúc

Ngoài các bài viết tin tức, bài báo hàng ngày của SEMTEK, nguồn nội dung cũng bao gồm các bài viết từ các cộng tác viên chuyên gia đầu ngành về chuỗi kiến thức Kinh doanh, chiến lược tiếp thị, kiến thức quản trị doanh nghiệp và kiến thức quản lý, phát triển tổ chức doanh nghiệp,.. được chia sẽ chủ yếu từ nhiều khía cạnh liên quan chuỗi kiến thức này.

Bạn có thể dành thời gian để xem thêm các chuyên mục nội dung chính với các bài viết tư vấn, chia sẻ mới nhất, các tin tức gần đây từ chuyên gia và đối tác của Chúng tôi. Cuối cùng, với các kiến thức chia sẻ của bài viết, hy vọng góp phần nào kiến thức hỗ trợ cho độc giả tốt hơn trong hoạt động nghề nghiệp cá nhân!

* Ý kiến được trình bày trong bài viết này là của tác giả khách mời và không nhất thiết phải là SEMTEK. Nhân viên tác giả, cộng tác viên biên tập sẽ được liệt kê bên cuối bài viết.

Trân trọng,

Các chuyên mục nội dung liên quan