Các Khóa Học Trực Tuyến Miễn Phí Hàng Đầu Năm 2023 Về Khoa Học Dữ Liệu

Các mục tiêu trong năm mới của bạn có thể  sẽ khó khăn. Thậm chí còn khó hơn khi bạn quyết định chuyển nghề và học một kỹ năng mới,  khi tiếp thu một cái gì đó mà bạn không có kiến ​​thức trước đó.

Bài viết này cung cấp sẵn các nguồn lực phù hợp sẽ giúp bạn vượt qua nỗi sợ hãi đó và cho phép bạn bám sát các mục tiêu của năm mới.

Nếu bạn đang muốn bước vào thế giới khoa học dữ liệu, nhưng không chắc chắn nên tiếp tục với khóa học, sách hoặc chương trình đào tạo nào. Tiếp tục đọc bài viết này và bạn sẽ tìm thấy danh sách các khóa học khoa học dữ liệu trực tuyến MIỄN PHÍ để giúp bạn xây dựng kỹ năng mới đó. 

Các khóa học miễn phí về Excel trong năm 2023

Tất cả các khóa học này đều miễn phí và đã được hàng trăm học viên tin tưởng và xếp hạng cao. 

Python cho Khoa học dữ liệu, từ freeCodeCamp

Đối với nhiều người mới, Python là ngôn ngữ phù hợp. Nếu bạn đã chọn Python làm ngôn ngữ lập trình của mình, khóa học Python dành cho Khoa học dữ liệu miễn phí này của freeCodeCamp là một khởi đầu tuyệt vời cho sự nghiệp khoa học dữ liệu của bạn. 

Nó bao gồm các chủ đề sau: kiến ​​thức cơ bản về lập trình, tại sao lại là python, cách cài đặt anaconda và python, cách khởi chạy sổ ghi chép jupyter, cách viết mã trong iPython Shell, các biến và toán tử trong python, booleans và phép so sánh trong python, v.v. . 

Link: Python cho Khoa học dữ liệu

Giới thiệu về Lập trình với Python, từ Đại học Harvard

Đại học Harvard cung cấp khóa học lập trình cơ bản sử dụng Python. Mặc dù là với một trường đại học, nhưng đây là một khóa học tự học, bạn sẽ mất khoảng 10 tuần để hoàn thành. Khóa học này được thiết kế cho những sinh viên chưa có kiến ​​thức về lập trình và muốn xây dựng các kỹ năng Khoa học dữ liệu bằng Python.

Nó bao gồm các chủ đề sau: hàm, biến, điều kiện, vòng lặp, ngoại lệ, thư viện, kiểm tra đơn vị, tệp I/O, biểu thức chính quy, lập trình hướng đối tượng, v.v.

Link: Nhập Môn Lập Trình Với Python

Khoa học dữ liệu: Khái niệm cơ bản về R, từ Đại học Harvard

Nếu bạn đã chọn R làm ngôn ngữ lập trình của mình, bạn nên bắt đầu với những điều cơ bản. Đại học Harvard cung cấp khóa học Khoa học dữ liệu: Kiến thức cơ bản về R giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc bằng cách học và sử dụng ngôn ngữ lập trình R để sắp xếp, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

Khóa học miễn phí; tuy nhiên, bạn có thể thanh toán cho một chứng chỉ đã được xác minh với giá $149.

Link: Khoa học dữ liệu: Khái niệm cơ bản về R

Học thống kê, từ edX

Thống kê là một yếu tố quan trọng của khoa học dữ liệu và bạn phải tập trung vào nó. Khóa học Thống kê học này của edX sẽ cung cấp cho bạn các công cụ chính được sử dụng trong mô hình thống kê và khoa học dữ liệu. 

Nó bao gồm các chủ đề sau: tổng quan về học thống kê, hồi quy tuyến tính, phân loại, phương pháp lấy mẫu lại, lựa chọn và chuẩn hóa mô hình tuyến tính, vượt ra ngoài tuyến tính, phương pháp dựa trên cây, máy vectơ hỗ trợ, học sâu, mô hình sinh tồn, học không giám sát và nhiều thử nghiệm.

Link: Học Thống Kê

Nguyên tắc cơ bản về thống kê, từ Josh Starmer 

Nếu bạn thích xem video, tôi thực sự muốn giới thiệu trang YouTube của Josh Starmer để giúp bạn nắm bắt tốt hơn các nguyên tắc cơ bản về thống kê và xác suất. Bạn sẽ đề cập đến các chủ đề khác nhau có liên quan đến khoa học dữ liệu với các ví dụ và giải thích rõ ràng.

Link: Nguyên tắc cơ bản về thống kê

Chuyên ngành học máy, từ Coursera

Khóa học này được kết hợp bởi Andrew Ng, Người sáng lập & Giám đốc điều hành của Landing AI, Người sáng lập deeplearning.ai, Đồng Chủ tịch và Đồng sáng lập Coursera. Anh ấy đã xây dựng một chuyên ngành học máy bao gồm 3 khóa học: 

1. Học máy có giám sát: Hồi quy và phân loại 

2. Thuật toán học nâng cao 

3. Unsupervised Learning, Recommender, Reinforcement Learning

Các khóa học này là miễn phí. Tuy nhiên, bạn phải trả phí nếu muốn được chứng nhận.

Link: Chuyên ngành Machine Learning

Học máy ứng dụng, từ Andreas Mueller

Khi bạn hiểu các nguyên tắc cơ bản của học máy, bước tiếp theo của bạn sẽ là học cách áp dụng nó. Andreas Mueller có một kênh YouTube với 22 video về việc áp dụng máy học.

Bạn sẽ đề cập đến các chủ đề như trực quan hóa và matplotlib, mô hình tuyến tính cho hồi quy, tăng cường độ dốc, kiểm tra mô hình, lựa chọn tính năng, v.v. 

Link: Học máy ứng dụng

Kỹ thuật tính năng, từ Kaggle

Khi bạn biết cách xây dựng một mô hình, bạn sẽ muốn học cách cải thiện mô hình của mình bằng kỹ thuật tính năng. Khóa học kỹ thuật tính năng này do Kaggle cung cấp giúp bạn tìm hiểu cách tận dụng tối đa dữ liệu của mình bằng cách sử dụng tính năng này để cải thiện mô hình của bạn.

Nó bao gồm: Kỹ thuật tính năng là gì, Thông tin chung, Tạo tính năng, Phân cụm với phương tiện k, Phân tích thành phần chính và Mã hóa mục tiêu. 

Link: Kỹ thuật tính năng

Khóa học Deep Learning Crash - freeCodeCamp

Giả sử bạn muốn đi xa hơn và đi sâu vào lĩnh vực học sâu. Tôi khuyên bạn nên tham gia khóa học cấp tốc về deep learning này dành cho người mới bắt đầu do freeCodeCamp cung cấp. Nó sẽ cung cấp cho bạn một cái nhìn tổng quan về học sâu và các yếu tố cơ bản của nó. 

Bạn sẽ đề cập đến các chủ đề như giới thiệu về mạng nơ-ron, hàm kích hoạt, hàm mất mát, chính quy hóa, mạng nơ-ron tích chập, v.v. 

Link: Khóa học Deep Learning Crash 

Quản lý dữ liệu với Khoa học dữ liệu, từ Đại học Wisconsin-Madison

Nếu bạn đặc biệt quan tâm đến Quản lý dữ liệu, khóa học này của Đại học Wisconsin-Madison là khóa học dành cho bạn. 

Nó được chia thành 6 phần: Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu, Cơ sở dữ liệu Quan hệ và Đại số Quan hệ, Mô hình MapReduce và Không có Hệ thống SQL, Phân tích Dự đoán, Khai thác Thông tin và Tích hợp Dữ liệu và Giao tiếp Thông tin chi tiết.

Link: Quản lý dữ liệu với Khoa học dữ liệu

Phần kết luận

Có rất nhiều tài nguyên sẵn có để giúp bạn tìm hiểu về khoa học dữ liệu. Luôn luôn tốt nếu bạn bắt đầu với các tài nguyên miễn phí và có được nền tảng tốt, trước khi chuyển sang các khóa học trả phí hoặc được chứng nhận để giúp bạn tìm được việc làm. Tuy nhiên, nhiều người đã tìm được một công việc mà không phải trả tiền cho các khóa học.

Nếu bạn cần thêm hướng dẫn về con đường khoa học dữ liệu của mình, hãy đọc phần này: Lộ trình nghiên cứu khoa học dữ liệu hoàn chỉnh.

Copyright Disclaimer:

This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:

Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Tham khảo các bài viết cùng chủ đề: