Dưới đây mình sẽ tổng hợp và chia sẻ link đăng ký (download) các Khoá học Data Science năm 2024 miễn phí từ nhiều nguồn khác nhau.
Xem thêm:
Data Science là gì?
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
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.
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.
Hy vọng những thông tin trên sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về khóa học Data Science. Chúc bạn thành công!
→ 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.
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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Sentiment Analysis: Uncover the underlying sentiments in text data. Master natural language processing techniques to classify text as positive, negative, or neutral.
- Predictive Modeling: Predict the future today! Learn how to train machine learning models, evaluate their performance, and use them for future predictions.
- 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.
- 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):
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
