Dễ dàng dành cho người mới bắt đầu Thu thập thông tin nâng cao Python [Scrapy, Selenium, Headless Chrome]

Xin chào. Đây là Dave Lee của Janjaemi Coding.

Bạn thế nào rồi? Không có gì khác biệt, nhưng may mắn thay, đôi khi có những người gửi email cho tôi nói rằng họ đã tìm được việc làm. Nghĩ đi nghĩ lại tôi nghĩ nếu mình chia sẻ những trường hợp này thì người nghe giảng sẽ có động lực và thông tin hơn một chút. Tất nhiên, chúng tôi không thể chia sẻ nội dung của từng email mà chúng tôi sẽ chỉ chia sẻ ngắn gọn nội dung chính.

Nếu bạn học CNTT, bạn có thể tiếp cận nhiều vị trí khác nhau. Một vị trí đáng để cân nhắc ít nhất một lần là nhà phân tích dữ liệu. Gần đây, số lượng người được tuyển dụng vào vị trí này ngày càng tăng. Các công ty khởi nghiệp từ lâu đã nỗ lực đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Nó dường như đang trở nên phổ biến bây giờ. Do đó, cần có nhiều phân tích dữ liệu khác nhau và vị trí thực hiện việc này là nhà phân tích dữ liệu.

Các nhà phân tích dữ liệu phải làm quen với các công nghệ CNTT xử lý dữ liệu. SQL, liên quan đến cơ sở dữ liệu, là chìa khóa. Ngoài ra, công nghệ phân tích dữ liệu dựa trên Python và thêm sự hiểu biết cốt lõi về học máy/học sâu là đủ từ góc độ kỹ thuật.

Sau khi gặp 50.000 sinh viên, tôi nhận thấy rằng một số người thích các kĩ năng liên quan đến dữ liệu hơn là lập trình và đang học tốt chúng. Tôi nghĩ đây là năng khiếu của tôi. Mặc dù tất cả chúng đều có vẻ giống như kỹ năng CNTT, nhưng việc lập trình và dữ liệu lại đòi hỏi một cách suy nghĩ hơi khác. Ngoài ra, thay vì đắm chìm trong công nghệ CNTT, nhà phân tích dữ liệu phải có hiểu biết tốt về công nghệ CNTT và kinh doanh sau khi làm việc, vì vậy đây là một vị trí rất tốt cho những ai muốn biết cả kinh doanh và công nghệ CNTT.

Trên thực tế, các công nghệ liên quan không nhất thiết phải đắm chìm trong công nghệ CNTT nên bạn có thể học chúng mà không nhất thiết phải tham gia khóa học toàn thời gian 6 tháng. Lộ trình khoa học dữ liệu tiếp theo là một chuỗi bài giảng được tạo ra để giúp sinh viên học mọi thứ từ kiến ​​thức cơ bản về CNTT đến học sâu, giả định rằng họ không theo chuyên ngành và không có kiến ​​thức về CNTT.

• https://www.inflearn.com/roadmaps/66

Tất nhiên, ngoài việc học lý thuyết thống kê xác suất thì sẽ rất tốt, nhưng nếu bạn nghĩ về công việc thực tế, tôi không nghĩ nó thực sự cần thiết. (Trên thực tế, tôi sử dụng SQL nhiều nhất. Trong tương lai, tôi dự định thêm một bài kiểm tra mã hóa SQL (tên tác phẩm) để cho phép bạn thực hành SQL theo nhiều cách khác nhau.)

Dù sao, thông qua quá trình này, đôi khi tôi nhận được email từ những người hoàn toàn không chuyên ngành nhưng bắt đầu làm việc trong lĩnh vực CNTT, làm quen với các nhà phân tích dữ liệu, thực hiện ước mơ của họ, kiếm được việc làm hoặc thay đổi công việc. Ngay cả khi bạn không nhất thiết phải là nhà phân tích dữ liệu, nếu bạn có thể xử lý dữ liệu bằng CNTT, bạn có thể có lợi thế cạnh tranh rất lớn cho dù bạn làm công việc gì, ngay cả khi bạn điều hành một doanh nghiệp. Tôi nghĩ giá trị của các nhà phân tích dữ liệu có thể sẽ lớn hơn nhiều trong 2-3 năm tới so với hiện tại.

Cuối cùng, gần đây tôi đang chuẩn bị cho một khóa học Flutter. Mã này ngắn gọn và là công nghệ cho phép bạn tạo các chương trình không chỉ cho Android/iOS mà còn cho cả web/MAC/WINDOW chỉ bằng một mã và cuối cùng nó đã trở nên hot gần đây. Những ai đã nghe bài giảng của tôi hai năm trước có thể sẽ biết rằng tôi đã đề cập đến Flutter trên trang chi tiết kể từ đó. (Đúng như dự đoán, cuối cùng nó cũng trở nên hot haha) Tôi sẽ mở rộng chia sẻ vào khoảng cuối tháng 4.

Tôi hy vọng email này sẽ hữu ích.

Cảm ơn