Đây là bài giảng về lộ trình sự nghiệp khoa học dữ liệu, chia sẻ những điều đúc kết được từ những trải nghiệm thực tế và sai lầm của một người không chuyên. Bạn có thể tối ưu hóa thời gian và quá trình chuẩn bị sự nghiệp mà không lãng phí thời gian hay công sức vô ích.
Đánh giá từ những học viên đầu tiên
5.0
johnnyljh
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 :)
5.0
양키
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!!!
5.0
Sean Yeon
Cảm ơn
Điểm bán hàng độc nhất (USP) của riêng tôi với tư cách là một người trái ngành
Hiểu biết chính xác về khoa học dữ liệu và sự nghiệp trong lĩnh vực này
Bộ kỹ năng để đạt được mục tiêu nghề nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu
Phương pháp học tập để hoàn thiện bộ kỹ năng
Bạn không phải là người trong ngành hoặc không có kiến thức nền tảng về khoa học dữ liệu, nhưng bạn muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực này? Tôi chuẩn bị nội dung này dành riêng cho những người như bạn. Đây là bài giảng về lộ trình khoa học dữ liệu, đưa ra phương pháp học tập và định hướng cụ thể để một người không chuyên có thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu.
Tôi là một người học khối ngành xã hội, không thuộc chuyên ngành kỹ thuật, nhưng đã chuyển hướng 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 tiếp tục phát triển sự nghiệp của mình thông qua việc vận hành kênh YouTube và các dự án khoa học dữ liệu. Tôi sẽ chia sẻ cho các bạn những phương pháp thực tế để có thể bắt đầu sự nghiệp khoa học dữ liệu một cách hiệu quả, thay vì chỉ là những định hướng mơ hồ.
Khóa học của tôi là một khoản đầu tư giúp bạn loại bỏ việc lãng phí thời gian và công sức vô ích. Nếu theo sát lộ trình bài giảng, bạn có thể học hỏi được những điều tôi đã đúc kết qua quá trình thử sai, từ đó bước chân vào lĩnh vực khoa học dữ liệu một cách hiệu quả và nhanh chóng hơn.
Vì tôi từng là người không chuyên, nên tôi hiểu rõ hơn ai hết những cảm giác bế tắc, khó khăn, lo lắng hay những trăn trở khi chuẩn bị cho sự nghiệp trong ngành khoa học dữ liệu. Dựa trên những nội dung mà tôi đã thực sự trải nghiệm và đúc kết được qua những lần thử sai, tôi sẽ hướng dẫn bạn những phương pháp thực tiễn để có thể rút ngắn thời gian chuẩn bị và tối ưu hóa quá trình xây dựng sự nghiệp của mình.
Có phải bạn đang lo lắng liệu mình là người trái ngành thì có thể làm được không? Bất kể bạn đã học chuyên ngành nào hay xuất phát điểm từ đâu, bất kỳ ai cũng đều có thể hoàn thành lộ trình sự nghiệp khoa học dữ liệu phù hợp với bản thân mình.
Cuối mỗi chương, chúng tôi cung cấp các bài tập thực hành để bạn có thể áp dụng nội dung bài học vào tình huống của chính mình. Thông qua việc giải quyết các bài tập này, bạn sẽ có cơ hội tự suy nghĩ về những gì đã học và tìm ra câu trả lời phù hợp nhất cho bản thân. Đặc biệt, trong các bài tập thực hành, tôi cũng cung cấp những ví dụ cụ thể được xây dựng dựa trên kinh nghiệm thực tế của mình để bạn có thể áp dụng những nội dung đã học một cách hiệu quả.
• Bạn có thể biến nền tảng không chuyên ngành của mình thành "Điểm bán hàng độc đáo (Unique Selling Point)" nổi bật so với các đối thủ cạnh tranh khác.
• Bạn có thể hiểu chính xác khoa học dữ liệu là gì và thiết lập mục tiêu sự nghiệp khoa học dữ liệu của riêng mình, có cân nhắc đến tình huống và sở thích cá nhân.
• Tìm hiểu về bộ kỹ năng cần thiết để đạt được mục tiêu nghề nghiệp và học chi tiết về phương pháp học tập để hoàn thiện bộ kỹ năng đó.
• Chúng tôi giúp bạn giảm thiểu sai sót và tối ưu hóa thời gian cũng như quá trình chuẩn bị.
Bạn sẽ được học tại sao chuyên ngành của mình lại là một lợi thế cho sự nghiệp khoa học dữ liệu, từ đó xây dựng điểm bán hàng độc nhất (Unique Selling Point) của riêng mình dựa trên chuyên ngành đó để tạo lợi thế trong quá trình tìm việc.
Hiểu chính xác về khoa học dữ liệu và sự nghiệp, đồng thời xem xét bối cảnh cũng như tình huống của bản thân để thiết lập mục tiêu sự nghiệp khoa học dữ liệu phù hợp với chính mình.
Xác định các kỹ năng cần thiết để đạt được mục tiêu đã đề ra.
Học phương pháp học tập để hoàn thiện bộ kỹ năng cần thiết cho bản thân và lập kế hoạch.
Đánh giá khóa học sau 1 tuần mở bán
🙋♂️ Người không chuyên có thể học được không?
A-1. Vâng. Khóa học của tôi dành cho những người không có kiến thức nền tảng về khoa học dữ liệu nhưng muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực này. Ngay cả khi bạn đã có kiến thức sơ bộ về khoa học dữ liệu, nếu bạn đang cảm thấy bế tắc không biết nên bắt đầu chuẩn bị cho sự nghiệp như thế nào, bạn vẫn có thể tham gia khóa học của tôi để chuẩn bị cho lộ trình nghề nghiệp một cách hiệu quả nhất.
🙋♂️ Tôi cần chuẩn bị gì trước khi nghe giảng không?
A-2. Không cần chuẩn bị gì trước, nhưng để tận dụng bài giảng một cách hiệu quả, bạn cần có thái độ chủ động. Thay vì chỉ nghe giảng một cách thụ động, hãy thử giải các bài tập thực hành mà tôi cung cấp ở mỗi chương để tự mình suy ngẫm về những nội dung đã học. Bằng cách áp dụng các bài tập vào tình huống của bản thân và tìm ra câu trả lời phù hợp, bạn có thể hoàn thiện lộ trình dành riêng cho chính mình.
🙋♂️ Tôi sẽ nhận được gì khi tham gia khóa học này?
A-3. Dựa trên những gì tôi đã nhận ra sau một thời gian dài và những kinh nghiệm thực tế của một người không chuyên, người học có thể tối ưu hóa thời gian và quá trình chuẩn bị cho sự nghiệp của mình.
Lưu ý tham khảo
Tôi hiện đang làm việc với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist) tại Anh, và trước khi sang Anh, tôi đã theo học chương trình cử nhân và thạc sĩ tại Đại học Korea. Về mặt cá nhân, tôi đang điều hành dự án khoa học dữ liệu mang tên “VisualisingKorea (https://visualisingkorea.com)”. Vào năm 2020, dưới tên gọi VisualisingKorea, tôi đã giành giải nhất trong cuộc thi 'AI Visualization Dữ liệu Corona' của DACON - nơi được mệnh danh là Kaggle của Hàn Quốc, và vào năm 2019, một bài báo do VisualisingKorea xuất bản đã được chọn vào vòng chung kết cho giải thưởng Hình ảnh hóa dữ liệu của năm tại Data Journalism Awards.
Mặc dù hiện tại tôi đang hoạt động tích cực với tư cách là một chuyên gia trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và vận hành cả kênh YouTube về khoa học dữ liệu (https://www.youtube.com/c/visualisingkorea), nhưng 5 năm trước, tôi cũng từng là một người học trái ngành từ khối ngành nhân văn đang chuẩn bị cho sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Vì bản thân tôi cũng từng là một người trái ngành, nên tôi hiểu rất rõ những điểm nào khiến các bạn cảm thấy bế tắc và lo lắng khi chuẩn bị cho sự nghiệp của mình. Để các bạn không lãng phí thời gian như tôi mà có thể tận dụng thời gian chuẩn bị một cách hiệu quả và tối ưu hóa quá trình đó, tôi muốn truyền đạt lại tất cả những điều mình đã nhận ra khi trải qua những sai lầm lúc mới bắt đầu, những điều tôi hối tiếc rằng giá như mình biết sớm hơn khi đã là một người có kinh nghiệm trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, và trên hết là những điều nếu biết trước khi chuẩn bị thì đã có thể rút ngắn được thời gian, dành cho những ai đang đứng trước cùng một ngã rẽ như tôi năm xưa.
Hy vọng rằng ngay cả những người mới bắt đầu hoặc những người không thuộc chuyên ngành chưa biết gì về khoa học dữ liệu cũng có thể theo sát bài giảng của tôi và học được cách chuẩn bị cho sự nghiệp khoa học dữ liệu một cách hiệu quả, không lãng phí thời gian hay công sức vô ích, khác với việc tôi đã từng bỏ lỡ nhiều cơ hội do lãng phí thời gian trước đây.
Khóa học này dành cho ai?
Người mới bắt đầu tiếp cận với khoa học dữ liệu
Người không chuyên chưa từng học qua khoa học dữ liệu hay các lĩnh vực liên quan
Người học từ khối ngành xã hội vốn e ngại ngôn ngữ lập trình hay toán học
Những người biết khoa học dữ liệu là gì nhưng cảm thấy mông lung không biết phải chuẩn bị như thế nào
Cần biết trước khi bắt đầu?
Không cần kiến thức tiên quyết, nhưng bạn cần có thái độ chủ động để áp dụng nội dung bài giảng vào tình huống của bản thân.
Tất cả
31 bài giảng ∙ (2giờ 25phút)
14. Bài tập
05:41
Tất cả
40 đánh giá
4.4
40 đánh giá
Đánh giá 7
∙
Đánh giá trung bình 4.6
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
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 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 :)
Đánh giá 3
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!
Ưu đãi có thời hạn
655.242 ₫
29%
923.296 ₫
![[Bao gồm sách] Hướng dẫn tìm việc ngành UX từ nhà thiết kế UX đương nhiệm với 11 năm kinh nghiệm tại tập đoàn lớnHình thu nhỏ khóa học](https://cdn.inflearn.com/public/courses/329206/cover/d874cd01-11e9-45fd-89f4-f2293a89ca44/329206-eng.png?w=420)
