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.
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
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.
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.
• 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.
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 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.
Xác định các kỹ năng cần thiết để đạt được mục tiêu đã đề ra.
Tìm hiểu cách học tập và lập kế hoạch để phát triển các kỹ năng bạn cần.
Đánh giá khóa học một tuần sau khi mở
🙋♂️ 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
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.
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.
Tất cả
31 bài giảng ∙ (2giờ 25phút)
14. Bài tập
05:41
Tất cả
40 đánh giá
4.4
40 đánh giá
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Tôi đã nghỉ một ngày cuối tuần và hoàn thành nó. Tôi đã có thể tiết kiệm thời gian tìm kiếm chỗ này chỗ kia bằng cách sắp xếp thông tin về các ngành nghề khoa học dữ liệu một cách gọn gàng và đơn giản. Điều ấn tượng nhất là chuyên ngành hoặc công việc bạn đã làm cho đến nay không phải là bất lợi để trở thành nhà khoa học dữ liệu. Tôi nghĩ điều quan trọng là tìm ra điểm bán hàng độc đáo của riêng bạn và cách tích hợp nó vào lĩnh vực khoa học dữ liệu. Cảm ơn bạn vì bài giảng tuyệt vời :)
bạn nói đúng! Bạn đã hiểu đúng nội dung của chương đầu tiên :) Tôi cũng đã có được công việc đầu tiên nhờ tận dụng được kiến thức nền tảng của mình. Tôi hy vọng johnnyljh sử dụng tốt các điểm bán hàng độc đáo của mình và đạt được kết quả tốt. Cảm ơn bạn đã đánh giá tích cực :)
Đánh giá 6
∙
Đánh giá trung bình 4.5
5
Tôi rất thích bài giảng. Người hướng dẫn sắp xếp mọi thứ gọn gàng, rõ ràng nên tôi có thể sắp xếp trong đầu và tiếp thu. Tôi nghe nói rằng công việc của nhà khoa học dữ liệu đang gia tăng và có nhu cầu cao, nhưng tôi không chắc mình cần xây dựng bộ kỹ năng cụ thể nào. Sau khi nghe giảng viên giải thích thì mình đã vẽ được lộ trình rồi haha. Tuy nhiên, nếu phải chọn điều gì đó hơi thất vọng trong bài giảng, tôi nghĩ nó sẽ cần giải thích cụ thể hơn một chút... Ví dụ, để hiểu về nghề khoa học dữ liệu, bạn cần đặt mục tiêu nghề nghiệp khoa học dữ liệu và học tập hiệu quả để đạt được mục tiêu. Anh ấy nói là có, nhưng nhìn chung, tôi cảm thấy bài giảng thiếu một số ví dụ hoặc giải thích cụ thể. Ngoài ra, thật tuyệt khi nó được tổ chức rõ ràng như vậy! Cảm ơn!!!
Xin chào Yankee! Tôi tự hào vì lộ trình đã được vạch ra và mục đích của bài giảng đã đạt được :) Nếu có phần nào khó hiểu do chưa giải thích chi tiết, vui lòng để lại bình luận ở phần Hỏi Đáp nhé! Hãy để tôi bổ sung lời giải thích. Cảm ơn bạn đã đánh giá tích cực :)
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Với tư cách là một sinh viên không chuyên ngành, tôi muốn gặp một người thành công trong một môi trường tương tự, và nhờ điều này, mọi điều tôi tò mò và muốn biết đều được giải đáp. Nội dung được tổ chức tốt và dễ hiểu, đồng thời các bài tập thực hành đặc biệt hữu ích. Là một người không chuyên ngành, tôi cảm thấy bối rối, nhưng đây là khóa học hoàn hảo đối với tôi! Tôi sẽ chuẩn bị chăm chỉ theo những gì đã học và thành công như người hướng dẫn! Cảm ơn bạn đã tạo ra một khóa học tuyệt vời.
Tôi nghĩ một trong những khó khăn khi chuẩn bị học không chuyên là khó tìm được người thành công trong môi trường tương tự. Tôi rất tự hào vì những câu hỏi mà bạn tò mò đã được giải quyết! Tôi hy vọng bạn chuẩn bị chăm chỉ như bạn đã học và đạt được kết quả tốt :)
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Tôi nghĩ đây là bài giảng cần thiết để tiết kiệm thời gian, dù bạn là sinh viên chuyên ngành hay không chuyên ngành. Bởi vì đây là bài giảng thực sự phù hợp với lý do ra đời nó. (Mục đích của bài giảng: Rút ngắn thời gian chuẩn bị và cung cấp một quy trình chuẩn bị hiệu quả cho sinh viên để có được công việc khoa học dữ liệu bằng cách cung cấp thông tin có tổ chức về những phần mà người hướng dẫn còn bối rối khi chuẩn bị cho khoa học dữ liệu.) Cá nhân, nguyện vọng nghề nghiệp của mỗi sinh viên là khác nhau liên quan đến bước cuối cùng là đăng ký sách và bản tin/blog chuyên ngành, nhưng tôi nghĩ sẽ tốt hơn nếu người hướng dẫn chia sẻ một liên kết đến những người đã đăng ký!! Cảm ơn vì bài giảng tuyệt vời.. Hôm nay tôi đã làm hết bài và vẫn chưa thể trả lời hết các câu hỏi thực hành, nhưng tôi không nghĩ mình sẽ lo lắng học vì có lộ trình rõ ràng. Cảm ơn bạn một lần nữa. vì đã mang đến một bài giảng tuyệt vời!! Haha, nếu tôi có thắc mắc gì khi chèo thuyền... tôi sẽ hỏi... haha cảm ơn!!
Xin chào Areum, tôi tự hào nhất về phản hồi của bạn rằng bài giảng rất hữu ích! :D Danh sách bạn đề cập sẽ khác nhau tùy thuộc vào mục tiêu cà ri của mỗi cá nhân, vì vậy tôi không đưa ra đề xuất nhưng tôi nghĩ việc chia sẻ liên kết có thể hữu ích. Tôi sẽ cố gắng chọn ra một số liên kết có thể hữu ích từ góc độ chung :) Cảm ơn bạn đã đánh giá và nhận xét tích cực về khóa học :)
Xin chào Areum, tôi đã đăng danh sách các câu hỏi mà bạn tò mò làm câu trả lời trong phần Hỏi đáp (https://inf.run/wkJk). Tôi hy vọng điều này sẽ giúp ích. Cảm ơn :)
925.842 ₫
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
![Hướng dẫn toàn diện về việc làm cho lập trình viên dành cho người không chuyên ngành [Phiên bản học tập]Course Thumbnail](https://cdn.inflearn.com/public/courses/326468/cover/51ae6304-e043-41ad-a43c-8102cb01e401?f=avif&w=420)
