Khoá học Data Science miễn phí mới nhất 2025

Dưới đây mình sẽ tổng hợp và chia sẻ link đăng ký (download) các Khoá học Data Science miễn phí mới nhất 20204 từ nhiều nguồn khác nhau.

Xem thêm:

1. Đánh giá và chia sẻ cách đăng ký tài khoản DataCamp premium giá rẻ
2. Tài khoản DataQuest miễn phí

Data Science là gì?

Data Science là một lĩnh vực liên ngành kết hợp giữa toán học, thống kê, khoa học máy tính và kiến thức lĩnh vực cụ thể để khai thác, phân tích và diễn giải dữ liệu. Data Science sử dụng các phương pháp và thuật toán để trích xuất thông tin, đưa ra dự đoán và quyết định từ dữ liệu lớn.

Tầm quan trọng

Data Science đóng vai trò quan trọng trong nhiều lĩnh vực, từ kinh doanh, y tế, tài chính đến giáo dục và giải trí. Việc phân tích dữ liệu giúp các tổ chức hiểu rõ hơn về xu hướng, dự đoán tương lai và tối ưu hóa các quy trình kinh doanh. Nó không chỉ giúp cải thiện hiệu quả hoạt động mà còn mở ra cơ hội mới và mang lại lợi thế cạnh tranh.

Ứng dụng trong thực tế

• Kinh doanh: Tối ưu hóa chiến lược tiếp thị, dự đoán nhu cầu khách hàng, quản lý chuỗi cung ứng.
• Y tế: Chẩn đoán bệnh, phát hiện sớm các vấn đề sức khỏe, cá nhân hóa điều trị.
• Tài chính: Phát hiện gian lận, quản lý rủi ro, phân tích thị trường.
• Giáo dục: Phân tích hiệu quả học tập, cải tiến phương pháp giảng dạy, cá nhân hóa quá trình học.
• Giải trí: Đề xuất nội dung, tối ưu hóa trải nghiệm người dùng, phân tích xu hướng tiêu thụ.

Nhu cầu học tập Data Science ngày càng tăng cao

Với sự bùng nổ của dữ liệu, nhu cầu về các chuyên gia Data Science đang tăng cao. Các doanh nghiệp và tổ chức không ngừng tìm kiếm những cá nhân có kỹ năng trong phân tích dữ liệu để giúp họ khai thác giá trị từ dữ liệu. Thị trường lao động đang thiếu hụt những chuyên gia Data Science, tạo ra nhiều cơ hội việc làm hấp dẫn với mức lương cạnh tranh.

Lợi ích của việc tham gia các khóa học Data Science miễn phí

1. Tiết kiệm chi phí: Các khóa học miễn phí giúp người học tiết kiệm được một khoản chi phí đáng kể so với các khóa học trả phí.
2. Tiếp cận kiến thức chất lượng: Nhiều khóa học miễn phí được cung cấp bởi các trường đại học hàng đầu và các chuyên gia trong ngành, đảm bảo chất lượng kiến thức.
3. Linh hoạt về thời gian: Người học có thể học bất kỳ lúc nào, bất kỳ nơi đâu, phù hợp với lịch trình cá nhân.
4. Cơ hội thử nghiệm: Các khóa học miễn phí là cơ hội để người học thử nghiệm và xác định xem họ có thực sự quan tâm và phù hợp với lĩnh vực này không trước khi đầu tư thời gian và tiền bạc vào các khóa học chuyên sâu.
5. Phát triển kỹ năng thực tiễn: Nhiều khóa học miễn phí cung cấp các bài tập thực hành, dự án thực tế giúp người học áp dụng lý thuyết vào thực tiễn.

Việc học Data Science không chỉ mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp mà còn giúp cá nhân phát triển tư duy phân tích, kỹ năng giải quyết vấn đề và khả năng làm việc với dữ liệu – những kỹ năng rất quan trọng trong thế giới ngày nay.

Trước đây, dữ liệu thường nhỏ và hạn chế, và thường có cấu trúc rõ ràng. Nhưng ngày nay, dữ liệu trở nên rất lớn, thậm chí có thể nói là khổng lồ, bao gồm cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Có một câu nói “Người nắm giữ nhiều dữ liệu nhất, người đó có quyền năng vô hạn” (Mình không nhớ chính xác câu nói này từ đâu, và liệu nó có đúng không, chỉ nhớ ý nghĩa chung như vậy). Bạn có thể không tin, nhưng hãy nhìn vào việc ChatGPT gần đây đang trở nên phổ biến. Vậy dữ liệu có ý nghĩa gì mà nó lại mạnh mẽ đến vậy? Hãy cùng điểm qua một chút:

• Dữ liệu mô tả trạng thái hiện tại của chúng ta.
• Dữ liệu có thể giúp phát hiện những điều bất thường.
• Dữ liệu có thể chẩn đoán nguyên nhân của các sự kiện hoặc hành vi được quan sát.
• Dữ liệu có thể dự đoán các sự kiện trong tương lai.

Vì nhận ra ý nghĩa này, việc thu thập dữ liệu ngày càng tăng lên. Các công ty lớn như Google đã nhận ra điều này từ lâu và luôn tiên phong. Từ đó, ngành nghề làm việc với Data đã phát triển.

Khoa học dữ liệu là lĩnh vực nghiên cứu dữ liệu để khám phá thông tin sâu sắc và có ý nghĩa. Nó kết hợp nguyên tắc và phương pháp từ các lĩnh vực toán học, thống kê, trí tuệ nhân tạo và kỹ thuật máy tính để phân tích dữ liệu lớn. Kết quả phân tích giúp trả lời các câu hỏi về các sự kiện đã xảy ra, tại sao chúng xảy ra, những sự kiện sẽ xảy ra và cách sử dụng kết quả đạt được.

Ngày nay, mọi hoạt động của chúng ta đều được lưu trữ. Thông tin từ việc nhấp chuột, xem video trên TikTok, và thậm chí cuộc trò chuyện với bạn bè. Đôi khi chỉ cần nhắc về trời mưa, rồi các quảng cáo bán áo mưa xuất hiện trên Facebook.

Thật kỳ lạ, cảm giác như nó đang theo dõi cuộc trò chuyện và suy nghĩ của chúng ta. Tuy nhiên, điều này không phải là vi phạm quyền riêng tư, vì khi cài đặt ứng dụng như Facebook hay Instagram, chúng ta đã đồng ý cho phép việc theo dõi và thu thập dữ liệu. Thường thì chúng ta đồng ý mà không đọc nội dung cam kết, trong đó có nội dung tương tự như “Tôi sẽ theo dõi hoạt động của bạn để cung cấp trải nghiệm tốt nhất cho bạn.

Xem thêm: Khóa học Data Analysis miễn phí – Download Full Courses

Những sai lầm khi học Data Science

Khóa học này sẽ giúp bạn phá bỏ những quan niệm sai lầm về khoa học dữ liệu.

Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu đang phát triển nhanh chóng, có rất nhiều hiểu lầm dẫn đến các chiến lược sai lầm và kỳ vọng không thực tế. Khóa học này, do chuyên gia Ben Sullins giảng dạy, sẽ giúp làm sáng tỏ những sự thật đằng sau các quan niệm sai lầm về Data Science, mang đến cho bạn cái nhìn rõ ràng và thực tế hơn về khoa học dữ liệu.

Bạn sẽ khám phá 12 quan niệm/nhận định sai lầm phổ biến và tìm hiểu sự thật đằng sau những “ngộ nhận” này, từ đó đưa ra quyết định sáng suốt hơn khi ứng dụng khoa học dữ liệu. Dù bạn là một chuyên gia dữ liệu giàu kinh nghiệm, người mới bắt đầu, hay đơn giản là tò mò về khoa học dữ liệu, khóa học này sẽ giúp bạn nâng cao kỹ năng ra quyết định và loại bỏ những ảo tưởng.

Một số quan niệm sai lầm phổ biến sẽ được đề cập:

• Trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ giải quyết tất cả các vấn đề một cách dễ dàng.
• Khoa học dữ liệu luôn mang lại lợi nhuận ngay lập tức.
• AI và tự động hóa sẽ thay thế hoàn toàn quyết định của con người.
• Chất lượng dữ liệu không quan trọng bằng số lượng.
• Mô hình học máy luôn khách quan và không thiên vị.
• Khoa học dữ liệu chỉ là một ngành kỹ thuật.
• Học sâu là giải pháp cho mọi vấn đề.
• AI và học máy sẽ dẫn đến thất nghiệp hàng loạt.
• Bất kỳ ai cũng có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu với một khóa học trực tuyến ngắn.
• Khoa học dữ liệu chỉ liên quan đến các tập đoàn lớn.
• Triển khai AI là một dự án một lần, không phải là một quá trình liên tục.
• Dữ liệu càng nhiều thì kết quả càng tốt.

Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có hiểu biết toàn diện về những quan niệm sai lầm phổ biến trong khoa học dữ liệu, tránh được những sai lầm và đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

Đối tượng của khóa học: Các nhà quản lý muốn hiểu về Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo.

Link đ.ký miễn phí truy cập vĩnh viễn chỉ dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (Free for the first 120 enrollments today):

Khoá học Data Science miễn phí

Khoá học Data Science là một khóa học đào tạo về lĩnh vực khoa học dữ liệu, giúp học viên trang bị các kiến thức và kỹ năng cần thiết để trở thành một Data Scientist. Khóa học thường bao gồm các nội dung chính sau:

• Kiến thức nền tảng về khoa học dữ liệu: Các khái niệm, thuật ngữ, phương pháp và quy trình khoa học dữ liệu.
• Kỹ năng xử lý dữ liệu: Thu thập, làm sạch, chuẩn hóa, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
• Kỹ thuật học máy: Xây dựng và đánh giá các mô hình học máy.
• Ứng dụng khoa học dữ liệu: Giải quyết các bài toán thực tế bằng khoa học dữ liệu.

Khóa học Data Science có thể được đào tạo theo hình thức trực tuyến hoặc trực tiếp. Các khóa học trực tuyến thường có chi phí thấp hơn và có thể được học mọi lúc, mọi nơi. Các khóa học trực tiếp thường có chi phí cao hơn nhưng cung cấp nhiều cơ hội tương tác với giảng viên và học viên khác.

Các Nền Tảng Cung Cấp Khóa Học Data Science Miễn Phí Uy Tín

1. Coursera

• Giới thiệu: Coursera là một nền tảng học trực tuyến nổi tiếng, cung cấp nhiều khóa học từ các trường đại học và tổ chức hàng đầu thế giới.
• Khóa học tiêu biểu:

• • “Data Science Specialization” của Johns Hopkins University

• • • Nội dung: Gồm 10 khóa học nhỏ bao gồm các chủ đề từ R programming, exploratory data analysis đến machine learning.
    • Đối tượng: Người mới bắt đầu và có chút kiến thức nền tảng về lập trình.
    • Ưu điểm: Chương trình chi tiết, chất lượng cao, có chứng chỉ.
    • Nhược điểm: Yêu cầu trả phí để nhận chứng chỉ.

2. edX (xem thêm: Đánh giá edX: học trực tuyến miễn phí khóa học Harvard, MIT,..)
   

• Giới thiệu: edX cung cấp các khóa học từ nhiều trường đại học và tổ chức danh tiếng.
• Khóa học tiêu biểu:

• • “Data Science MicroMasters” của University of California, San Diego

• • • Nội dung: Gồm 4 khóa học nhỏ, bao gồm các chủ đề như statistics, data analysis, machine learning.
    • Đối tượng: Người có nền tảng toán học và lập trình cơ bản.
    • Ưu điểm: Nội dung chuyên sâu, có thể nhận chứng chỉ và tín chỉ đại học.
    • Nhược điểm: Một số khóa học có thể yêu cầu trả phí để truy cập đầy đủ nội dung.

3. Udemy (xem thêm: Chia sẻ khóa học Udemy miễn phí tốt nhất (cập nhật liên tục))

• Giới thiệu: Udemy là một nền tảng học trực tuyến lớn với nhiều khóa học từ cơ bản đến nâng cao.
• Khóa học tiêu biểu:

• • “Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp” của Jose Portilla

• • • Nội dung: Học Python từ cơ bản đến nâng cao, tập trung vào các ứng dụng trong Data Science và Machine Learning.
    • Đối tượng: Người mới bắt đầu và có chút kiến thức nền tảng về lập trình.
    • Ưu điểm: Thực hành nhiều, giá cả phải chăng.
    • Nhược điểm: Chất lượng khóa học phụ thuộc vào giảng viên, không có chứng chỉ từ các tổ chức uy tín.

4. Khan Academy

• Giới thiệu: Khan Academy cung cấp các khóa học miễn phí ở nhiều lĩnh vực, bao gồm Data Science.
• Khóa học tiêu biểu:

• • “Statistics and Probability”

• • • Nội dung: Cơ bản về thống kê và xác suất, nền tảng quan trọng cho Data Science.
    • Đối tượng: Người mới bắt đầu và học sinh trung học.
    • Ưu điểm: Hoàn toàn miễn phí, dễ hiểu.
    • Nhược điểm: Nội dung không sâu về Data Science mà chỉ là nền tảng toán học.

Lựa chọn khóa học

Người Mới Bắt Đầu:

1. “Data Science Specialization” của Johns Hopkins University trên Coursera: Cung cấp kiến thức từ cơ bản đến nâng cao.
2. “Python for Data Science and Machine Learning Bootcamp” của Jose Portilla trên Udemy: Học Python từ cơ bản và ứng dụng vào Data Science.

Người Có Chuyên Môn:

1. “Data Science MicroMasters” của University of California, San Diego trên edX: Chuyên sâu vào các lĩnh vực chính của Data Science.
2. “Advanced Machine Learning” của National Research University Higher School of Economics trên Coursera: Chuyên sâu vào Machine Learning với các kỹ thuật tiên tiến.

Các nền tảng như Coursera, edX, Udemy, và Khan Academy đều cung cấp các khóa học Data Science miễn phí hoặc giá rẻ với chất lượng cao. Người mới bắt đầu có thể bắt đầu từ các khóa học cơ bản trên Coursera và Udemy, trong khi những người có chuyên môn có thể tìm hiểu thêm về các khóa học chuyên sâu trên edX và Coursera.

Có nên học khóa học Data Science?

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng với nhu cầu nhân lực cao. Các Data Scientist có thể làm việc trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm tài chính, kinh doanh, y tế, giáo dục, v.v. Với mức lương trung bình cao và cơ hội nghề nghiệp rộng mở, học khóa học Data Science là một lựa chọn đáng cân nhắc cho những ai muốn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực này.

Lựa chọn khóa học Data Science

Trước khi lựa chọn khóa học Data Science, bạn cần cân nhắc các yếu tố sau:

• Mục tiêu học tập: Bạn muốn học Data Science để làm gì? Bạn muốn trở thành một Data Scientist chuyên nghiệp hay chỉ muốn học để nâng cao kiến thức?
• Kiến thức và kỹ năng hiện tại: Bạn đã có nền tảng về khoa học máy tính, thống kê và toán học chưa?
• Chi phí: Bạn có thể chi trả bao nhiêu cho khóa học?

Dưới đây là một số gợi ý về các khóa học Data Science uy tín tại Việt Nam:

• Khóa học Data Science của FUNiX
• Khóa học Data Science của CoderSchool
• Khóa học Data Science của APTECH
• Khóa học Data Science của Udemy

Lời khuyên cho học viên

Để học Data Science hiệu quả, bạn cần:

• Có nền tảng kiến thức vững chắc: Trước khi bắt đầu học Data Science, bạn nên có nền tảng kiến thức về khoa học máy tính, thống kê và toán học.
• Thực hành thường xuyên: Để thành thạo các kỹ năng Data Science, bạn cần thực hành thường xuyên. Bạn có thể tham gia các dự án Data Science hoặc thử thách Data Science để rèn luyện kỹ năng của mình.
• Tham gia cộng đồng Data Science: Tham gia cộng đồng Data Science là cách tốt để học hỏi từ những người có kinh nghiệm. Bạn có thể tham gia các diễn đàn, nhóm thảo luận hoặc các hội nghị Data Science.

Lợi ích của khóa học Data Science miễn phí

Tham gia các khóa học Data Science miễn phí mang lại nhiều lợi ích, bao gồm:

1. Tiết kiệm chi phí học tập: Các khóa học miễn phí giúp bạn học mà không phải bỏ ra một khoản tiền lớn, phù hợp với những ai có ngân sách hạn chế hoặc đang tìm kiếm cơ hội học tập mà không muốn đầu tư nhiều chi phí ban đầu.
2. Tiếp cận nguồn tài liệu phong phú, đa dạng: Các khóa học này thường cung cấp tài liệu học tập từ nhiều nguồn khác nhau, giúp bạn có cái nhìn toàn diện và sâu sắc về Data Science. Bạn có thể tiếp cận các bài giảng, bài viết, video, và các tài nguyên học tập khác mà không phải trả phí.
3. Linh hoạt về thời gian và địa điểm học tập: Hầu hết các khóa học miễn phí được tổ chức dưới dạng trực tuyến, cho phép bạn học vào bất kỳ thời điểm nào phù hợp với lịch trình của mình. Bạn có thể học tại nhà, tại nơi làm việc, hoặc bất kỳ đâu có kết nối internet, giúp tiết kiệm thời gian và công sức di chuyển.
4. Cập nhật kiến thức mới một cách nhanh chóng: Data Science là một lĩnh vực luôn đổi mới và phát triển. Các khóa học miễn phí thường được cập nhật thường xuyên để phản ánh những xu hướng và công nghệ mới nhất, giúp bạn luôn nắm bắt được những kiến thức tiên tiến.
5. Mở rộng cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Data Science: Việc hoàn thành các khóa học Data Science, dù là miễn phí, cũng giúp bạn có thêm kỹ năng và kiến thức cần thiết để tiến bước trong sự nghiệp. Các nhà tuyển dụng đánh giá cao những cá nhân chủ động học hỏi và nâng cao trình độ chuyên môn, từ đó tăng cơ hội thăng tiến và tìm được công việc mơ ước.

Những lợi ích này không chỉ giúp bạn phát triển cá nhân mà còn mở ra nhiều cơ hội nghề nghiệp trong một lĩnh vực đầy tiềm năng như Data Science.

Lưu ý khi đăng ký các khóa học Data Science miễn phí

Khi tham gia các khóa học Data Science miễn phí, có một số lưu ý quan trọng sau:

Tự đánh giá khả năng và mục tiêu học tập để lựa chọn khóa học phù hợp:

• Xác định mức độ hiểu biết hiện tại về Data Science và các kiến thức nền tảng như toán học, thống kê, và lập trình.
• Xác định mục tiêu học tập, ví dụ như muốn nắm vững lý thuyết hay phát triển kỹ năng thực hành để áp dụng vào công việc cụ thể.

Lên kế hoạch học tập khoa học, kỷ luật:

• Xây dựng lịch học tập cụ thể, dành ra thời gian hàng ngày hoặc hàng tuần để theo dõi và hoàn thành bài giảng.
• Thiết lập các mục tiêu ngắn hạn và dài hạn để giữ động lực và theo dõi tiến trình học tập.

Tìm kiếm cộng đồng học tập để hỗ trợ và giải đáp thắc mắc:

• Tham gia vào các diễn đàn, nhóm trên mạng xã hội hoặc cộng đồng học tập trực tuyến liên quan đến Data Science.
• Chủ động đặt câu hỏi và tham gia thảo luận để giải quyết các vấn đề gặp phải trong quá trình học.

Tự giác rèn luyện kỹ năng thực hành sau khi hoàn thành khóa học:

• Áp dụng kiến thức đã học vào các dự án thực tế, tham gia các cuộc thi Data Science trực tuyến hoặc làm các bài tập thực hành.
• Tiếp tục học hỏi và cập nhật các kỹ năng mới, bởi Data Science là lĩnh vực phát triển nhanh chóng với nhiều công nghệ và phương pháp mới liên tục ra đời.

Việc tuân thủ các lưu ý trên sẽ giúp bạn tối ưu hóa quá trình học tập và đạt được kết quả tốt nhất khi tham gia các khóa học Data Science miễn phí.

Chia sẻ Khóa học Data Science miễn phí 100%

→ Xem thêm:  Khóa học Data Analysis, Data Analytics 2023 miễn phí (Full)

Danh sách các khóa học Data Science online miễn phí sẽ được cập nhật, ngay khi mình tìm thấy link chia sẻ miễn phí.

Danh sách Khóa học Data Science Free

Data Science Hands On (PowerBI, SQL, Tableau, Spark, Python)

Delve Into Hands-On Data Science: Build 5 Unique Projects Using Python, SQL, Spark, PowerBI, & Tableau. Source: Udemy.com

• “Master PowerBI & Tableau to build interactive dashboards that effectively communicate data-driven insights.
• Develop a solid understanding of SQL, the bedrock of data manipulation and querying, enabling you to analyze complex datasets with ease.
• Dive into Apache Spark’s distributed computing system to process and analyze large-scale data, and construct efficient data pipelines.
• Get hands-on with Python, learning to load, clean, analyze, & visualize data using Jupyter Notebooks, a tool cherished by data science professionals worldwide.
• Apply your skills to real-world projects, reinforcing your understanding and preparing you to tackle data science challenges in your career or future studies.

Unlock your potential with the power of data. Welcome to Data Science Hands On, your one-stop-shop to master the world of Data Science. Dive deep into the core concepts and tools that will empower you to interpret, analyze, and leverage data in a meaningful way.

Our expert-led, comprehensive online course caters to both beginners and experienced professionals, covering the most sought-after skills in the data industry – SQL, Spark, Tableau, PowerBI, and Python.

1. PowerBI: Learn how to create interactive and visually appealing dashboards using PowerBI. You will explore data visualization techniques, build compelling reports, and leverage advanced features to effectively communicate data-driven insights.
2. Tableau: Dive into the world of Tableau and master the art of data visualization. Discover how to transform raw data into compelling visual representations, build interactive dashboards, and utilize Tableau’s extensive set of tools to analyze and present data in an intuitive manner.
3. SQL: Develop a strong foundation in SQL (Structured Query Language), the standard language for managing and querying relational databases. Learn how to retrieve, manipulate, and analyze data efficiently using SQL commands, and gain valuable skills for data extraction and data manipulation tasks.
4. Python: Explore the versatile programming language, Python, which is widely used in data science. From data manipulation and cleaning to statistical analysis and machine learning, you will learn how to leverage Python’s extensive libraries and frameworks to work with data effectively.
5. Spark: Discover Apache Spark, a powerful open-source distributed computing system designed for big data processing. You will understand the fundamental concepts of Spark, explore its ecosystem, and learn how to leverage its capabilities to process large-scale data, perform advanced analytics, and build scalable data pipelines.

This course goes beyond the theoretical, focusing on practical, hands-on exercises and real-world applications of these tools. By the end of this course, you will have a comprehensive understanding of the entire data science process, and you’ll be ready to apply your new skills to start solving real-world problems.

Whether you’re looking to advance your career, kickstart a new one, or simply eager to unravel the mysteries hidden within data, Data Science Hands On will guide you every step of the way. We provide lifetime access to all course materials, regular updates as technologies evolve, and a supportive online community to foster your learning journey.

Join the “Data Science Hands On” online course today, and start your journey towards becoming a Data Science expert. The world of data is at your fingertips!

Who this course is for:

• Beginners Interested in Data Science
• Business Analysts and Managers
• Professionals Looking to Upskill
• Academics and Researchers
• Data Enthusiasts
• Entrepreneurs & Business Owners
• Students in STEM Fields
• Those who are considering a career change into data science
• Individuals from non-technical fields who deal with data regularly and want to learn how to analyze and interpret it more effectively.”

Source: #udemy

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today): https://www.udemy.com/course/data-science-hands-on/?couponCode=C793CE58CBEB67E98208

Xem thêm: Cách tạo tài khoản Udemy có hàng nghìn khóa học miễn phí

Data Science: 5-in-1 Projects Data Interview

Master Data Science: 5-in-1 Projects Data Interview ShowOff. Unleash the Power of Data: EDA, Sentiment Analysis, Predictive Modeling, Time Series Analysis & Big Data Analytics. Source: Udemy.com

“Embark on a transformative journey in data science with our comprehensive 5-in-1 project course. This course is meticulously designed to arm you with the skills needed to turn raw data into powerful insights and predictions.

1. Exploratory Data Analysis: Dive deep into the world of data exploration and visualization. Learn how to clean, preprocess, and draw meaningful insights from your datasets.
2. Sentiment Analysis: Uncover the underlying sentiments in text data. Master natural language processing techniques to classify text as positive, negative, or neutral.
3. Predictive Modeling: Predict the future today! Learn how to train machine learning models, evaluate their performance, and use them for future predictions.
4. Time Series Analysis: Step into the realm of time series data analysis. Learn how to preprocess and visualize time series data and build robust forecasting models.
5. Big Data Analytics: Scale up your data science skills with big data analytics. Learn how to process large datasets using Apache Spark in a distributed computing environment.”

Source: udemy.com

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today):

https://www.udemy.com/course/data-science-projects-machine-learning-business-analysis-interview/?couponCode=E0FB696FDE41815F3572

Most Effective Tips to get your Dream Data Science Job

Get your dream role as a Data Scientist by following this go-to guide that covers all essential end to end topics. Source: Udemy.com

“What you’ll learn

• Essential Steps to become a Data Scientist from Scratch
• Best Tips to Learn Data Science – From Courses, University Degree, Bootcamps etc
• The essential Data Science Skillset as per current Job Market
• How to build your Portfolio to be market ready
• How to make an Impressive Resume – Dos and Don’ts in Headlines, Experience, Education, Skills etc
• Speeding up your Data Science Job Search
• Preparing for the interview
• Getting ready for the big day – Pro tips to ace the Data Scientist interview
• Accepting the Offer, Facing the rejection
• Complete End to End Data Science Career path

Top Reasons why you should become a Data Scientist :

• Why data science? It is simple. Making sense of data will reduce the horrors of uncertainty for organizations. As organizations trying to meddle with petabytes of data, a data scientist’s role is to help them utilize this opportunity to find insights from this data pool.
• Data scientists are in constant demand because it is a data-heavy world!
• Be a part of the world’s digital transformation.
• The demand for Data Science professionals is on the rise. This is one of the most sought-after profession currently.
• There are multiple opportunities across the Globe for everyone with this skill.
• Great career trajectory with data science – you will have rewarding career growth in this field.
• As a Data scientist, you can expect to take away a great salary package. Usual data scientists are paid great salaries, sometimes much above the normal market standards due to the critical roles and responsibilities.
• Competition is less, but demand is not.

Top Reasons why you should choose this Course :

• This course is designed keeping in mind the students from all backgrounds – hence we cover everything from basics, and gradually progress towards more important topics around Job Search, Resume writing, Interview preparation etc.
• This course can be completed over a Weekend.
• This course covers end to end road map to become a Data Scientist.
• Useful resources, and website links are shared to prepare for your Data Science journey.
• All Doubts will be answered.”

Source: udemy.com

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today):  https://www.udemy.com/course/most-effective-tips-to-get-your-dream-data-science-job/?couponCode=OCTOBER001

Practical Machine Learning for Data Scientists

• 13.5 hours on-demand video
• 1 article
• Access on mobile and TV
• Full lifetime access
• Certificate of completion

Bạn sẽ học được gì

• Xây dựng nền tảng kiến thức vững chắc cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu về AI, Học máy và Học sâu.
• Hiểu các kiến thức cơ bản và động lực cơ bản của các mô hình học có giám sát: LinearRegression, LogisiticRegression, SVM, DNN, DecisionTrees và RandomForests.
• Được giới thiệu về các phương pháp học không giám sát để giảm kích thước và phân cụ.
• Xây dựng các mô hình và quy trình Học máy thực tế bằng Python, scikit-learn, pandas, keras và tensorflow
• Giải quyết các vấn đề thực tế như phân loại hình ảnh, phân loại văn bản, dự đoán giá cả.

Khóa học này là một khóa giới thiệu toàn diện về AI và Học máy, dành cho các Nhà khoa học dữ liệu và Kỹ sư học máy. Khóa học bắt đầu bằng việc đặt ra ranh giới của Trí tuệ nhân tạo, Học máy, Học sâu và mối quan hệ của chúng với Khoa học dữ liệu. Những gì được mong đợi ở tư cách là một thành viên trong nhóm AI và cách nói cùng một ngôn ngữ. Điều gì có thể và điều gì không, và điều gì xác định một dự án AI tốt.

Các kiến thức cơ bản về học có giám sát được đề cập, bao gồm các thành phần chính của bài toán Học máy và các thiết lập giải pháp khác nhau. Chúng tôi đề cập đến cả các mô hình tuyến tính (Linear Regression, Logistic Regression, Support Vector Machines (SVM)) và các mô hình phi tuyến tính (Polynomial Regression, Kernel SVM, Deep Neural Networks (DNN)). Một phương pháp tiếp cận chung được đưa ra để giải quyết bất kỳ bài toán ML nào một cách có hệ thống, bao gồm việc chuẩn bị dữ liệu, Phân tích dữ liệu khám phá (EDA), Chọn mô hình, Đánh giá mô hình, Thiết kế mô hình, Điều chỉnh tinh và Điều chỉnh.

Một đầu cuối được cung cấp để minh họa quá trình này với mã trong Google Colab Notebooks. Chúng tôi cũng đề cập đến các siêu thuật toán Học máy và phương pháp Ensemble: Voting, BAGGing, Boosting Decision Trees và Random Forests.

Cuối khoá học sẽ giới thiệu về học không giám sát, bao gồm các thuật toán giảm kích thước, như Manifold Learning như Locally Linear Embedding (LLE) và các phương pháp Projection như Principal Component Analysis (PCA) và Clustering, như K-Means. Trong suốt khóa học, ngôn ngữ Python được sử dụng. Các thư viện Học máy phổ biến được sử dụng, như scikit-learn, ngoài pandas và keras.

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today):  https://www.udemy.com/course/practical-machine-learning-for-data-scientists/?couponCode=A0EE0F1CC70ADFD727FB

Complete Data Science BootCamp

Learn about Data Science, Machine Learning and Deep Learning and build 5 different projects. Source: Udemy.com

• 7.5 hours on-demand video
• 61 downloadable resources
• Access on mobile and TV
• Full lifetime access
• Certificate of completion. Source: Udemy.com

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực mới nổi giúp chúng ta sử dụng dữ liệu để giải quyết các vấn đề thực tế. Khoa học dữ liệu sử dụng nhiều kỹ thuật khác nhau, trong đó hai kỹ thuật phổ biến nhất là học máy (ML) và học sâu (DL).

ML là một kỹ thuật sử dụng máy tính để học hỏi từ dữ liệu và đưa ra dự đoán. Ví dụ, ML có thể được sử dụng để xây dựng một mô hình dự đoán giá nhà dựa trên dữ liệu về giá nhà trong quá khứ.

DL là một kỹ thuật ML sử dụng các mạng lưới thần kinh nhân tạo để học hỏi từ dữ liệu. Mạng lưới thần kinh nhân tạo là một hệ thống các thuật toán được lấy cảm hứng từ cấu trúc và chức năng của bộ não con người. DL có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề phức tạp hơn ML, chẳng hạn như nhận dạng hình ảnh và giọng nói.

Khóa học này sẽ dạy bạn các kỹ thuật khoa học dữ liệu cơ bản, bao gồm Python, Pandas, Numpy, Matplotlib, Seaborn, học máy và học sâu. Bạn cũng sẽ được thực hành các kỹ năng này thông qua các dự án thực tế, chẳng hạn như dự đoán bệnh tiểu đường và dự đoán giá cổ phiếu.

Nếu bạn quan tâm đến việc học khoa học dữ liệu, khóa học này là một lựa chọn tốt cho bạn. Khóa học được thiết kế cho những người mới bắt đầu, nhưng cũng bao gồm các nội dung nâng cao hơn cho những người đã có kinh nghiệm.

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), 23/10/2023: https://www.udemy.com/course/complete-data-science-bootcamp/?couponCode=528680D5C19D95D53CDB

Master the Data Science Universe

Master the Data Science Universe: A Comprehensive Hands-On Course Covering the A-Z of Data Science Workflow in Python. Source: Udemy.com

Bạn sẽ học được gì

• Kiến thức nền tảng về khoa học dữ liệu: Bạn sẽ hiểu được các khái niệm và nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu, chẳng hạn như vai trò, tầm quan trọng và ứng dụng của khoa học dữ liệu trong các ngành nghề khác nhau.
• Kỹ năng làm sạch dữ liệu: Bạn sẽ học cách làm sạch dữ liệu thô, bao gồm các kỹ thuật xử lý các giá trị bị thiếu, giải quyết các loại dữ liệu khác nhau và quản lý các giá trị ngoại lệ.
• Kỹ năng thao tác dữ liệu: Bạn sẽ học cách thao tác dữ liệu bằng cách sử dụng các kỹ thuật thiết yếu như sắp xếp, lọc, hợp nhất, ghép nối và các kỹ thuật khác bằng thư viện pandas của Python.
• Kỹ năng phân tích dữ liệu khám phá: Bạn sẽ học cách phân tích dữ liệu để tìm hiểu thêm về dữ liệu, chẳng hạn như tần suất, tỷ lệ phần trăm, hoạt động theo nhóm, bảng tổng hợp, bảng chéo và các mối quan hệ biến đổi.
• Kỹ năng tiền xử lý dữ liệu: Bạn sẽ học cách chuẩn bị dữ liệu cho mô hình học máy, bao gồm các kỹ thuật tính năng, lựa chọn và chia tỷ lệ.
• Kỹ năng xây dựng mô hình học máy: Bạn sẽ học cách xây dựng và đánh giá các mô hình hồi quy, phân loại và học tập không giám sát.
• Kỹ năng sử dụng thư viện Python cho khoa học dữ liệu: Bạn sẽ học cách sử dụng các thư viện Python thiết yếu cho khoa học dữ liệu, chẳng hạn như pandas, numpy, seaborn, matplotlib, scikit-learn và scipy.
• Kỹ năng giải quyết vấn đề: Bạn sẽ học cách áp dụng các kỹ năng và kiến thức của mình để giải quyết các vấn đề thực tế trong khoa học dữ liệu.
• Kỹ năng truyền đạt thông tin: Bạn sẽ học cách truyền đạt kết quả của bạn một cách hiệu quả cho các bên liên quan.

Dưới đây là một số ví dụ cụ thể về những gì bạn sẽ học được:

• Bạn sẽ học cách sử dụng các công cụ và kỹ thuật để thu thập dữ liệu từ các nguồn khác nhau, chẳng hạn như bảng tính, cơ sở dữ liệu và các trang web.
• Bạn sẽ học cách sử dụng các kỹ thuật thống kê để mô tả dữ liệu và tìm kiếm các mẫu.
• Bạn sẽ học cách xây dựng các mô hình học máy để dự đoán các kết quả trong tương lai.
• Bạn sẽ học cách sử dụng các kỹ năng phân tích dữ liệu để giải quyết các vấn đề trong thế giới thực, chẳng hạn như cải thiện hiệu quả kinh doanh hoặc ngăn chặn tội phạm.

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), 24/10/2023: https://www.udemy.com/course/data-science-full-course-all-in-one/?couponCode=58A77592E334FB3D824B

Statistics and Hypothesis Testing for Data science

“Mastering Data Analysis and Making Informed Decisions with Statistical Hypothesis Testing in Data Science”.

Một khóa học hay về chủ đề Data science.

“Kiểm tra thống kê và giả thuyết cho khoa học dữ liệu” trên Udemy, nơi bạn sẽ được trang bị kiến thức và kỹ năng cần thiết để thành công trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Trong khóa học này, tôi sẽ chia sẻ với bạn những điều sau:

• Tìm hiểu về vai trò quan trọng của thống kê trong việc hiểu biết dữ liệu.
• Phát triển kỹ năng Python để thao tác và trực quan hóa dữ liệu một cách hiệu quả.
• Phân loại dữ liệu và thiết lập giai đoạn phân tích có ý nghĩa.
• Tóm tắt dữ liệu bằng các thước đo như giá trị trung bình, trung vị và mốt.
• Hiểu sự thay đổi trong dữ liệu qua các khái niệm như phạm vi, phương sai và độ lệch chuẩn.
• Phân tích mối quan hệ giữa các biến thông qua tương quan và hiệp phương sai.
• Phân tích hình dạng và phân bổ dữ liệu bằng tứ phân vị và phân vị.
• Chuẩn hóa dữ liệu và tính điểm z để so sánh hiệu suất.
• Hiểu về lý thuyết xác suất và ứng dụng thực tế của nó.
• Xây dựng nền tảng cho việc tính toán xác suất với lý thuyết tập hợp.
• Khám phá xác suất của sự kiện trong điều kiện nhất định.
• Sử dụng xác suất Bayes trong các tình huống thực tế.
• Giải quyết các vấn đề đếm phức tạp một cách dễ dàng.
• Hiểu về biến ngẫu nhiên và vai trò của chúng trong xác suất.
• Khám phá các phân phối xác suất khác nhau và cách áp dụng chúng.

Khóa học này sẽ làm cho bạn thành thạo trong việc phân tích dữ liệu, đưa ra quyết định thông minh và áp dụng thống kê trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Dù bạn là người mới bắt đầu hay muốn nâng cao kỹ năng thống kê của mình, đây là cơ hội để bạn hiểu rõ về số liệu thống kê trong khoa học dữ liệu. Hãy đăng ký ngay và bắt đầu hành trình của bạn!

Khóa học này phù hợp cho:

• Sinh viên và chuyên gia ở nhiều lĩnh vực khác nhau, từ kinh doanh đến khoa học và chăm sóc sức khỏe, muốn nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu.
• Nhà phân tích dữ liệu, nhà nghiên cứu và nhà khoa học muốn củng cố nền tảng thống kê và kỹ năng lập trình Python của họ.
• Những người quan tâm đến việc hiểu sâu về các khái niệm thống kê và cách áp dụng chúng trong thực tế.
• Người mới bắt đầu không có kiến thức thống kê trước đó nhưng có mong muốn học và áp dụng phương pháp thống kê.
• Chuyên gia muốn tiến xa trong sự nghiệp với kỹ năng phân tích dữ liệu và thống kê giá trị.
• Các cá nhân chuẩn bị cho các bài kiểm tra hoặc kỳ thi tiêu chuẩn bao gồm phân tích dữ liệu và thống kê.

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), 15/12/2023: https://www.udemy.com/course/statistics-and-hypothesis-testing-for-data-science/?couponCode=STATISTICS_DEC23

Khóa học Data Science miễn phí 2024

A Complete Roadmap to become a Successful Data Scientist

One of the best online data science course to learn the responsibilities, qualifications, knowledge and tools required. source: udemy.com

“My exposure to Data Science started 40 years back in 1979-81 at Indian Institute of Management Bangalore when I learnt about various methodologies and tools like Multivariate and Conjoint Analysis to make better management decisions. Data Science was not yet born as it has developed and matured now with developments in Machine Learning and other Algorithms that have made it possible to use those methodologies and tools

While I continued to use the Data Analytics during next about 30 years while working in Unilever, Johnson and Johnson and Danone, I came to know about the fully developed Data Science in 2016 when I started working at IIM Udaipur teaching and coaching MBA students

During past 8 years, I have researched and learnt a lot more about the capabilities of Data Science to help all of us make better decisions

I bring in this course my learnings from this journey and share with you how can you also become an Successful Data Scientist and join this attractive and growing field.” source: udemy.com

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), 29/1/2024: https://www.udemy.com/course/a-complete-roadmap-to-become-a-successful-data-scientist/?couponCode=5771F83CD977745A0D1F

Data Science Mastery 10-in-1 Data Interview Projects showoff

Comprehensive Machine Learning and Data Science Projects to Boost Your Career. source: udemy.com

Who this course is for:

• Aspiring Data Scientists: Individuals who are looking to break into the field of data science and want to gain practical experience by working on real-world projects.
• Professionals Shifting Careers: Professionals from other fields who are planning to transition into data science and need a comprehensive understanding of machine learning concepts and techniques.
• Current Data Science Students: Students who are currently studying data science and want to enhance their learning with hands-on projects that cover a wide range of machine learning applications.
• Machine Learning Enthusiasts: Individuals who have a keen interest in machine learning and want to apply their knowledge to practical, real-world problems.
• Job Seekers in Data Science: Those who are preparing for data science interviews and want to showcase a portfolio of projects that demonstrate their skills and understanding of machine learning.

source: udemy.com

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), trong ngày 21/2/2024: https://www.udemy.com/course/data-science-machine-learning-interview-projects/?couponCode=A67749ED411669E4DB53

Data Science Skillpath SQL, ML, Looker Studio & Alteryx

• 31 hours on-demand video
• 54 coding exercises
• 13 articles
• 11 downloadable resources

“In this course, you will:

• Develop expertise in SQL, the most important language for working with relational databases
• Master data visualization using Looker Studio, a powerful platform for creating beautiful and interactive dashboards
• Learn how to build machine learning models using Python, a versatile and widely-used programming language
• Explore the world of ETL (Extract, Transform, Load) and data integration using Alteryx, a popular tool for automating data workflows”

source: Udemy.com

Link đăng ký miễn phí truy cập vĩnh viễn chỉ dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free only for 120 enrolls today) ngày 24.5.2024:  https://www.udemy.com/course/data-science-skillpath/?couponCode=FREELEARNING26

Data Science BootCamp Udemy course

Learn about Data Science, Machine Learning and Deep Learning and build 5 different projects. source: Udemy.com

“What you’ll learn

• Learn about Libraries like Pandas and Numpy which are heavily used in Data Science.
• Build Impactful visualizations and charts using Matplotlib and Seaborn.
• Learn about Machine Learning LifeCycle and different ML algorithms and their implementation in sklearn.
• Learn about Deep Learning and Neural Networks with TensorFlow and Keras
• Build 5 complete projects based on the concepts covered in the course.” source: Udemy.

Link đăng ký miễn phí truy cập vĩnh viễn chỉ dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free only for 120 enrolls today) ngày 27.5.2024:

https://www.udemy.com/course/complete-data-science-bootcamp/?couponCode=1F287A0B8216BE05C6DF

Hướng dẫn lập trình cơ sở dữ liệu với Python

Python programming with MySQL database for Data Science

Learn Python programming, HTML web pages and MySQL database Concept and techniques in ONE course. source: Udemy.com

Nội dung khóa học

• Create your own stunning, html layouts for awesome websites
• Start your own online business as developer
• Create web applications and websites
• Learn Python coding for Data Science coding
• Master front-end development using HTML, Python coding and back-end development using MySQL database
• Apply HTML, Python and MySQL Beginner to start code on real-world tasks
• Learn to apply fully function dynamic web applications using Python coding with MySQL
• Identify and create analytical reporting system with MySQL RDBMS
• Learn What is Generative AI / Gen AI

source: Udemy.com

Link đăng ký miễn phí truy cập vĩnh viễn chỉ dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free only for 120 enrolls today) ngày 23.7.2024:

Khoá Học Python For Data Science miễn phí

Python For Data Science A-Z EDA With Real Exercises

Work With Pandas, Python For Data Science, ML & Data Analysis, Data Prep With EDA &100+ Exercises & Real Life Projects. source: Udemy.com

• 15,5 giờ video theo yêu cầu
• 1 bài viết
• 5 tài nguyên có thể tải xuống
• Truy cập trên thiết bị di động và TV
• Quyền truy cập đầy đủ suốt đời
• Giấy chứng nhận hoàn thành

Nội dung Khoá Học Python For Data Science miễn phí

• “Build a Solid Foundation in Data Analysis with Python
• You will be able to work with the Pandas Data Structures: Series, DataFrame and Index Objects
• Learn hundreds of methods and attributes across numerous pandas objects
• You will be able to analyze a large and messy data files
• You can prepare real world messy data files for AI and ML
• Manipulate data quickly and efficiently
• You will learn almost all the Pandas basics necessary to become a ‘Data Analyst’

Khóa học Khoá Học Python For Data Science phù hợp với:

• Beginner Python developers – Curious to learn about Data Science Or Data Analysis
• Data Analysis Beginners
• Aspiring data scientists who want to add Python to their tool arsenal
• Students and Other Professionals
• AI and ML aspirants to upgrade their knowledge in Data Preprocessing before applying the machine learning algorithms to their projects
• Data Analyst job seekers who wants to update their Resume with Python’s data analysis toolkit”

source: Udemy.com

Link đ.ký miễn phí truy cập vĩnh viễn chỉ dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (Free for the first 120 enrollments today), cập nhật 7.8.2024:

✅ Xem thêm: 

• Cách đăng ký tài khoản DataCamp giá rẻ
• Dataquest là gì? Đăng ký Dataquest premium lifetime
• [Free] Tổng hợp 20+ Khóa học JavaScript miễn phí