![[Book included] UX employment guide from a 11-year veteran UX designer at a major corporationCourse Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/329206/cover/d874cd01-11e9-45fd-89f4-f2293a89ca44/329206-eng.png?f=avif&w=420)
[Book included] UX employment guide from a 11-year veteran UX designer at a major corporation
100jisu2406
A 'UX Career Guide' from a 11-year UX designer who has worked at startups, large companies, and graduate schools!
Beginner
job-analysis
Hoàn thành lộ trình nghề nghiệp khoa học dữ liệu cho những người không chuyên ngành
Đây là bài giảng về lộ trình nghề nghiệp khoa học dữ liệu dạy cho bạn những điều bạn đã học được qua quá trình thử và sai khi còn là một sinh viên không chuyên ngành. Bạn có thể tối ưu hóa thời gian và quy trình chuẩn bị nghề nghiệp của mình mà không lãng phí thời gian hay lãng phí công sức.
Đánh giá từ những học viên đầu tiên
Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.
Điểm bán hàng độc nhất của tôi với tư cách là một người không chuyên
Hiểu biết chính xác về khoa học dữ liệu và nghề nghiệp
Bộ kỹ năng để đạt được mục tiêu nghề nghiệp khoa học dữ liệu của bạn
Phương pháp nghiên cứu để hoàn thiện kỹ năng của bạn
Lộ trình Khoa học Dữ liệu từ một người không chuyên ngành 🚗
Bạn không chuyên ngành hoặc không có nền tảng về khoa học dữ liệu nhưng vẫn muốn theo đuổi sự nghiệp khoa học dữ liệu? Khóa học này là dành cho bạn. Khóa học này là lộ trình khoa học dữ liệu, cung cấp phương pháp học tập và định hướng cho những người không chuyên ngành trở thành nhà khoa học dữ liệu.
Là một sinh viên không chuyên ngành nhưng có nền tảng giáo dục khai phóng, tôi đã chuyển đổi thành công sang sự nghiệp khoa học dữ liệu và hiện đang làm việc với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu tại Anh. Gần đây, tôi đang xây dựng sự nghiệp khoa học dữ liệu của mình bằng cách điều hành một kênh YouTube và thực hiện các dự án khoa học dữ liệu. Mặc dù khoa học dữ liệu có thể là một lĩnh vực khó khăn, tôi sẽ chia sẻ những mẹo thực tế về cách bắt đầu sự nghiệp khoa học dữ liệu một cách hiệu quả.
Các bài giảng của tôi là một khoản đầu tư giúp loại bỏ thời gian và công sức lãng phí. Bằng cách theo dõi sát sao các bài giảng, bạn sẽ học được những gì tôi đã đúc kết qua quá trình thử nghiệm và sai sót, cho phép bạn bước vào khoa học dữ liệu hiệu quả và nhanh chóng hơn.
Tính năng bài giảng 🚩
Là một người không chuyên về khoa học dữ liệu, tôi hiểu rõ hơn ai hết những khó khăn, bực bội, lo lắng và trăn trở khi chuẩn bị cho sự nghiệp khoa học dữ liệu. Dựa trên kinh nghiệm và bài học rút ra từ quá trình thử nghiệm và sai sót, tôi sẽ chia sẻ những phương pháp thực tế giúp bạn rút ngắn thời gian chuẩn bị nghề nghiệp và tối ưu hóa quy trình.
Bạn có đang tự hỏi liệu mình có thể làm được điều đó ngay cả khi không phải là chuyên gia khoa học dữ liệu hay không? Bất kể chuyên ngành hay nền tảng của bạn là gì, bất kỳ ai cũng có thể tạo ra lộ trình cho sự nghiệp khoa học dữ liệu phù hợp với mình.
Cuối mỗi chương, chúng tôi cung cấp các bài tập thực hành giúp bạn áp dụng nội dung bài giảng vào tình huống cụ thể của mình. Việc giải quyết các bài tập này sẽ cho bạn cơ hội suy ngẫm về những gì đã học và tìm ra câu trả lời phù hợp. Các bài tập thực hành này cũng cung cấp các ví dụ cụ thể dựa trên kinh nghiệm của tôi, cho phép bạn áp dụng những gì đã học.
Nếu tôi tham gia khóa học này thì sao?
• Tôi có thể biến nền tảng không chuyên của mình thành “Điểm bán hàng độc đáo” giúp tôi nổi bật hơn so với các đối thủ cạnh tranh khác.
• Bạn có thể hiểu chính xác khoa học dữ liệu là gì và đặt ra mục tiêu nghề nghiệp khoa học dữ liệu của riêng mình dựa trên hoàn cảnh và sở thích của bạn.
• Xác định các kỹ năng bạn cần để đạt được mục tiêu nghề nghiệp và tìm hiểu chi tiết cách học để hoàn thiện các kỹ năng đó.
• Chúng tôi giúp bạn giảm thiểu thời gian thử nghiệm và sai sót, đồng thời tối ưu hóa thời gian và quy trình chuẩn bị.
Giới thiệu theo từng phần 📖
- Người không chuyên ngành có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu không?
Tìm hiểu lý do tại sao chuyên ngành của bạn có lợi thế cho sự nghiệp khoa học dữ liệu và sử dụng nó để tạo ra điểm bán hàng độc đáo có thể mang lại lợi thế cho bạn trong quá trình tìm kiếm việc làm.
- Hiểu về nghề nghiệp khoa học dữ liệu
Hiểu về khoa học dữ liệu và con đường sự nghiệp của nó, đồng thời đặt ra mục tiêu cho sự nghiệp khoa học dữ liệu phù hợp với hoàn cảnh và nền tảng của bạn.
- Bắt đầu chuẩn bị cho sự nghiệp khoa học dữ liệu
Xác định các kỹ năng cần thiết để đạt được mục tiêu đã đề ra.
- Cách học để hoàn thiện bộ kỹ năng nghề nghiệp khoa học dữ liệu của bạn
Tìm hiểu cách học tập và lập kế hoạch để phát triển các kỹ năng bạn cần.
Đánh giá bài giảng 🌹
Đánh giá khóa học một tuần sau khi mở
Câu hỏi dự kiến Hỏi & Đáp 👨🏫
🙋♂️ Sinh viên không chuyên ngành cũng có thể tham gia khóa học này không?
A-1. Có. Bài giảng của tôi dành cho những ai muốn theo đuổi sự nghiệp khoa học dữ liệu mà chưa có nền tảng khoa học dữ liệu trước đó. Ngay cả những người đã có kiến thức khoa học dữ liệu nhưng chưa biết bắt đầu chuẩn bị cho sự nghiệp khoa học dữ liệu như thế nào cũng có thể tham gia bài giảng của tôi và chuẩn bị hiệu quả cho sự nghiệp của mình.
🙋♂️ Tôi có cần chuẩn bị gì trước khi tham dự buổi thuyết trình không?
A-2. Mặc dù không cần chuẩn bị trước, nhưng một phương pháp chủ động là rất cần thiết để sử dụng bài giảng hiệu quả. Bằng cách giải các bài tập thực hành tôi cung cấp cho mỗi chương, bạn sẽ không chỉ thụ động lắng nghe bài giảng mà còn suy ngẫm về những gì đã học. Áp dụng các bài tập thực hành vào tình huống của riêng bạn, tìm ra câu trả lời đúng và bạn sẽ xây dựng được lộ trình phù hợp với nhu cầu của mình.
🙋♂️ Lợi ích của việc tham gia khóa học này là gì?
A-3. Dựa trên kinh nghiệm của bản thân với tư cách là người không chuyên ngành, tôi nhận ra rằng những người tham gia khóa học này có thể tối ưu hóa thời gian và quá trình chuẩn bị cho sự nghiệp của mình.
Ghi chú
- Nếu bạn để lại câu hỏi, chúng tôi sẽ trả lời hàng loạt vào mỗi cuối tuần.
- Nghiêm cấm việc phân phối hoặc đăng tải công khai nội dung và tài liệu lớp học trái phép.
Tôi hiện đang làm việc với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu tại Anh. Trước khi đến đây, tôi đã hoàn thành chương trình đại học và thạc sĩ tại Đại học Hàn Quốc. Cá nhân tôi điều hành dự án khoa học dữ liệu "Visualizing Korea (https://visualisingkorea.com)". Năm 2020, Visualizing Korea đã giành giải nhất trong "Cuộc thi AI Trực quan hóa Dữ liệu COVID-19" của Deacon, thường được gọi là Kaggle Hàn Quốc. Năm 2019, một bài báo do Visualizing Korea xuất bản cũng lọt vào vòng chung kết cho giải thưởng Trực quan hóa Dữ liệu của Năm của Giải thưởng Báo chí Dữ liệu.
Mặc dù hiện tại tôi đang tích cực làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và thậm chí còn điều hành một kênh YouTube về khoa học dữ liệu (https://www.youtube.com/c/visualisingkorea), nhưng năm năm trước, tôi không phải là sinh viên chuyên ngành khoa học dữ liệu mà chỉ có bằng cử nhân nghệ thuật tự do và đang chuẩn bị theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Bản thân cũng là một người không chuyên ngành, tôi hiểu những khó khăn và lo lắng khi chuẩn bị cho sự nghiệp khi còn là sinh viên. Để giúp bạn tránh lãng phí thời gian như tôi và tối đa hóa thời gian chuẩn bị, tôi đã chia sẻ những hiểu biết của mình từ kinh nghiệm thử nghiệm và sai sót khi còn là sinh viên không chuyên ngành, những điều tôi ước mình đã biết sớm hơn trong sự nghiệp khoa học dữ liệu, và quan trọng nhất là những điều tôi ước mình đã biết khi chuẩn bị. Tôi sẽ chia sẻ tất cả những hiểu biết này với những ai đang đứng trước ngã ba đường.
Ngay cả khi bạn là người mới bắt đầu hoặc không chuyên về khoa học dữ liệu, tôi hy vọng bạn sẽ theo dõi bài giảng của tôi một cách cẩn thận và học cách chuẩn bị hiệu quả cho sự nghiệp khoa học dữ liệu mà không tốn thời gian hay công sức, không giống như tôi đã lãng phí thời gian và bỏ lỡ nhiều cơ hội.
Khuyến nghị cho
những người này
Khóa học này dành cho ai?
Người mới bắt đầu làm quen với khoa học dữ liệu
Những người không chuyên ngành chưa từng học về khoa học dữ liệu hoặc các nghiên cứu liên quan
Tốt nghiệp chuyên ngành nghệ thuật tự do nhưng sợ ngôn ngữ lập trình hoặc toán
Những người biết khoa học dữ liệu là gì nhưng không chắc chắn về cách chuẩn bị
Cần biết trước khi bắt đầu?
Không cần phải có kiến thức sơ bộ nhưng cần có thái độ tích cực để áp dụng nội dung bài giảng vào tình huống của mình.
Chương trình giảng dạy
Tất cả
31 bài giảng ∙ (2giờ 25phút)
14. Bài tập
05:41
Ngày đăng:
Cập nhật lần cuối:
Đánh giá
Tất cả
40 đánh giá
4.4
40 đánh giá
ahamakerĐánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham giaI took a weekend and finished it all. It was so concise and organized information about data science careers that I was able to save time searching here and there. The most impressive thing was that the major or job I have been doing is not necessarily disadvantageous to becoming a data scientist. I think the key is to find your own unique selling point and how to integrate it into the field of data science. Thank you for the great lecture :)
- insights1543Giảng viên
That's right! You understood the content of the first chapter exactly :) I was also able to get my first job by using my background. I hope you will make good use of johnnyljh's unique selling points and get good results. Thank you for your positive review :)
- andrewmslee39161
Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 4.5
5
97% đã tham giaI listened to the lecture well. The instructor organized it neatly and clearly, so it was organized in my head and absorbed well. They say that the job of data scientist is popular and in high demand, but I didn't know what specific skill sets I should build. After listening to the instructor's explanation, a roadmap was drawn up. ㅎㅎ However, if I had to choose something that was a bit disappointing in the lecture, I think it would have needed a little more specific explanation... For example, in order to understand a data science career, you said that you need to set a data science career goal and study efficiently to achieve the goal, but I felt like there were some specific examples or explanations missing throughout the lecture. Other than that, it was really well organized and good! Thank you!!!
- insights1543Giảng viên
Hello Yankee! I am glad that you have achieved the purpose of the lecture since you have drawn a roadmap :) If there was a part that was difficult to understand due to a lack of specific explanation, please leave a comment in the Q&A section! I will try to supplement the explanation. Thank you for your positive review :)
- aicpasean1946
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 5.0
- shampoo100ml2924
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham giaAs a non-major, I wanted to see someone who had succeeded in a similar environment, and thanks to this, all the things I was curious about and wanted to know were resolved. The content was organized easily, so it was easy to understand, and the practice problems were especially helpful. As a non-major, I was at a loss, but this lecture was perfect for me! I will prepare diligently as I have learned and succeed like the instructor! Thank you for creating a great lecture.
- insights1543Giảng viên
I think one of the difficulties of preparing as a non-major is that it is difficult to find people who have succeeded in similar environments. I am very proud that the parts you were curious about have been resolved! I hope you will prepare diligently as you have learned and have good results :)
- leeareum5660629
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
100% đã tham giaWhether you are a major or not, I think this is a must-have lecture to save your time. Because it fits the reason why the lecture was created. (Purpose of the lecture: To shorten the preparation time and provide an efficient preparation process for students to obtain a job in data science by providing organized information on the parts that the instructor was confused about while preparing for data science.) Personally, in the last stage, I think it would be better if the instructor shared the links that he recommends or is already subscribed to, although each student has a different desired career in relation to specialized books and newsletters/blogs. Thank you for the great lecture.. I listened to it all at once today and haven't been able to answer all the practice problems yet, but I don't think I will study anxiously without a clear roadmap. Thank you again for providing a great lecture!! ㅎㅎ If I have questions while sailing.. I will ask..ㅎㅎ Thank you!!
- insights1543Giảng viên
Hello, Arumnim, I am so happy to hear that the lecture was helpful! :D The list you mentioned is different for each individual depending on their curriculum goals, so I did not recommend it, but I think sharing links can be helpful. I will try to find links that can be helpful from a general perspective :) Thank you for your positive lecture review and comments :)
- insights1543Giảng viên
Hello, Arum, I have posted the list of questions you were curious about in the Q&A section (https://inf.run/wkJk). I hope it helps. Thank you :)
925.842 ₫
Khóa học tương tự
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
