ngoperfect
New member
[TIẾNG VIỆT]:
** Khoa học dữ liệu Cần thiết: Làm chủ các kỹ năng CNTT cho dữ liệu lớn **
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng đang thay đổi cách hoạt động của các doanh nghiệp.Bằng cách sử dụng khoa học dữ liệu, các doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về hoạt động của họ mà họ sẽ không thể có được.Điều này có thể dẫn đến việc cải thiện việc ra quyết định và tăng lợi nhuận.
Tuy nhiên, khoa học dữ liệu không phải là một lĩnh vực đơn giản để làm chủ.Nó đòi hỏi một sự hiểu biết mạnh mẽ về toán học, thống kê và lập trình.Ngoài ra, các nhà khoa học dữ liệu cần có khả năng làm việc với các bộ dữ liệu lớn và sử dụng nhiều công cụ trực quan hóa dữ liệu.
Nếu bạn quan tâm đến việc theo đuổi sự nghiệp trong khoa học dữ liệu, có một số điều bạn có thể làm để chuẩn bị cho mình.Đầu tiên, bạn nên phát triển một nền tảng mạnh mẽ về toán học và thống kê.Điều này có thể được thực hiện bằng cách tham gia các khóa học trong các môn học này tại một trường cao đẳng hoặc đại học.Bạn cũng nên học cách lập trình bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau, chẳng hạn như Python, R và Java.
Ngoài các kỹ năng kỹ thuật, các nhà khoa học dữ liệu cũng cần phải có kỹ năng giao tiếp và giải quyết vấn đề mạnh mẽ.Họ cần có khả năng truyền đạt những phát hiện của mình cho các bên liên quan phi kỹ thuật và đưa ra các giải pháp sáng tạo cho các vấn đề dữ liệu.
Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về khoa học dữ liệu, có một số tài nguyên có sẵn trực tuyến.Bạn có thể tìm thấy các hướng dẫn, khóa học và bài viết về các chủ đề khoa học dữ liệu.Bạn cũng có thể tìm thấy các cộng đồng trực tuyến nơi bạn có thể kết nối với các nhà khoa học dữ liệu khác và học hỏi từ họ.
Dưới đây là một số kỹ năng CNTT cần thiết mà các nhà khoa học dữ liệu cần thành thạo:
*** Kỹ năng lập trình: ** Các nhà khoa học dữ liệu cần có khả năng lập trình bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau, chẳng hạn như Python, R và Java.Các ngôn ngữ này được sử dụng để tạo các mô hình dữ liệu và để phân tích dữ liệu.
*** Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu: ** Các nhà khoa học dữ liệu cần có khả năng trực quan hóa dữ liệu theo cách dễ hiểu.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng nhiều công cụ khác nhau, chẳng hạn như Tableau, Power BI và D3.js.
*** Kỹ năng học máy: ** Các nhà khoa học dữ liệu cần có khả năng sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán.Các thuật toán học máy được sử dụng để xác định các mẫu trong dữ liệu và để tạo các mô hình có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán.
*** Kỹ năng dữ liệu lớn: ** Các nhà khoa học dữ liệu cần có khả năng làm việc với các bộ dữ liệu lớn.Điều này đòi hỏi phải sử dụng các công cụ và kỹ thuật chuyên dụng.
Nếu bạn quan tâm đến việc theo đuổi sự nghiệp trong khoa học dữ liệu, có một số tài nguyên có sẵn để giúp bạn bắt đầu.Bạn có thể tìm thấy các khóa học, hướng dẫn và bài viết về các chủ đề khoa học dữ liệu trực tuyến.Bạn cũng có thể tìm thấy các cộng đồng trực tuyến nơi bạn có thể kết nối với các nhà khoa học dữ liệu khác và học hỏi từ họ.
Dưới đây là một số tài nguyên bổ sung mà bạn có thể thấy hữu ích:
* [Khoa học dữ liệu cho người mới bắt đầu] (Data Science at Scale)
* [Chuyên ngành Khoa học Dữ liệu] (https://www.edx.org/professional-certify/uc-berkeleyx-data-science)
* [Khoa học dữ liệu Bootcamp] (https://www.udacity.com/course/data-science-UD359)
* [Cộng đồng khoa học dữ liệu] (https://www.datascience.community/)
**Người giới thiệu:**
* [Kỹ năng khoa học dữ liệu cho dữ liệu lớn] (https://www.kdnuggets.com/2019/06/data-science-skills-big-data.html)
* [Kỹ năng CNTT cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu] (https://www.datacamp.com/community/blog/essential-it-skills-data-scientists)
* [Làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu] (https://www.indeed.com/career-advice/finding-a-job/how-to-become-a-data-scientist)
[ENGLISH]:
**Data Science Essentials: Mastering IT Skills for Big Data**
Data science is a rapidly growing field that is changing the way businesses operate. By using data science, businesses can gain insights into their operations that they would not be able to otherwise. This can lead to improved decision-making and increased profits.
However, data science is not a simple field to master. It requires a strong understanding of mathematics, statistics, and programming. In addition, data scientists need to be able to work with large datasets and to use a variety of data visualization tools.
If you are interested in pursuing a career in data science, there are a number of things you can do to prepare yourself. First, you should develop a strong foundation in mathematics and statistics. This can be done by taking courses in these subjects at a college or university. You should also learn how to program in a variety of languages, such as Python, R, and Java.
In addition to technical skills, data scientists also need to have strong communication and problem-solving skills. They need to be able to communicate their findings to non-technical stakeholders and to come up with creative solutions to data problems.
If you are interested in learning more about data science, there are a number of resources available online. You can find tutorials, courses, and articles on data science topics. You can also find online communities where you can connect with other data scientists and learn from them.
Here are some of the essential IT skills that data scientists need to master:
* **Programming skills:** Data scientists need to be able to program in a variety of languages, such as Python, R, and Java. These languages are used to create data models and to analyze data.
* **Data visualization skills:** Data scientists need to be able to visualize data in a way that is easy to understand. This can be done using a variety of tools, such as Tableau, Power BI, and D3.js.
* **Machine learning skills:** Data scientists need to be able to use machine learning algorithms to analyze data and to make predictions. Machine learning algorithms are used to identify patterns in data and to create models that can be used to make predictions.
* **Big data skills:** Data scientists need to be able to work with large datasets. This requires the use of specialized tools and techniques.
If you are interested in pursuing a career in data science, there are a number of resources available to help you get started. You can find courses, tutorials, and articles on data science topics online. You can also find online communities where you can connect with other data scientists and learn from them.
Here are some additional resources that you may find helpful:
* [Data Science for Beginners](https://www.coursera.org/specializations/data-science)
* [Data Science Specialization](https://www.edx.org/professional-certificate/uc-berkeleyx-data-science)
* [Data Science Bootcamp](https://www.udacity.com/course/data-science--ud359)
* [Data Science Community](https://www.datascience.community/)
**References:**
* [Data Science Skills for Big Data](https://www.kdnuggets.com/2019/06/data-science-skills-big-data.html)
* [Essential IT Skills for Data Scientists](https://www.datacamp.com/community/blog/essential-it-skills-data-scientists)
* [How to Become a Data Scientist](https://www.indeed.com/career-advice/finding-a-job/how-to-become-a-data-scientist)
** Khoa học dữ liệu Cần thiết: Làm chủ các kỹ năng CNTT cho dữ liệu lớn **
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực phát triển nhanh chóng đang thay đổi cách hoạt động của các doanh nghiệp.Bằng cách sử dụng khoa học dữ liệu, các doanh nghiệp có thể hiểu rõ hơn về hoạt động của họ mà họ sẽ không thể có được.Điều này có thể dẫn đến việc cải thiện việc ra quyết định và tăng lợi nhuận.
Tuy nhiên, khoa học dữ liệu không phải là một lĩnh vực đơn giản để làm chủ.Nó đòi hỏi một sự hiểu biết mạnh mẽ về toán học, thống kê và lập trình.Ngoài ra, các nhà khoa học dữ liệu cần có khả năng làm việc với các bộ dữ liệu lớn và sử dụng nhiều công cụ trực quan hóa dữ liệu.
Nếu bạn quan tâm đến việc theo đuổi sự nghiệp trong khoa học dữ liệu, có một số điều bạn có thể làm để chuẩn bị cho mình.Đầu tiên, bạn nên phát triển một nền tảng mạnh mẽ về toán học và thống kê.Điều này có thể được thực hiện bằng cách tham gia các khóa học trong các môn học này tại một trường cao đẳng hoặc đại học.Bạn cũng nên học cách lập trình bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau, chẳng hạn như Python, R và Java.
Ngoài các kỹ năng kỹ thuật, các nhà khoa học dữ liệu cũng cần phải có kỹ năng giao tiếp và giải quyết vấn đề mạnh mẽ.Họ cần có khả năng truyền đạt những phát hiện của mình cho các bên liên quan phi kỹ thuật và đưa ra các giải pháp sáng tạo cho các vấn đề dữ liệu.
Nếu bạn quan tâm đến việc tìm hiểu thêm về khoa học dữ liệu, có một số tài nguyên có sẵn trực tuyến.Bạn có thể tìm thấy các hướng dẫn, khóa học và bài viết về các chủ đề khoa học dữ liệu.Bạn cũng có thể tìm thấy các cộng đồng trực tuyến nơi bạn có thể kết nối với các nhà khoa học dữ liệu khác và học hỏi từ họ.
Dưới đây là một số kỹ năng CNTT cần thiết mà các nhà khoa học dữ liệu cần thành thạo:
*** Kỹ năng lập trình: ** Các nhà khoa học dữ liệu cần có khả năng lập trình bằng nhiều ngôn ngữ khác nhau, chẳng hạn như Python, R và Java.Các ngôn ngữ này được sử dụng để tạo các mô hình dữ liệu và để phân tích dữ liệu.
*** Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu: ** Các nhà khoa học dữ liệu cần có khả năng trực quan hóa dữ liệu theo cách dễ hiểu.Điều này có thể được thực hiện bằng cách sử dụng nhiều công cụ khác nhau, chẳng hạn như Tableau, Power BI và D3.js.
*** Kỹ năng học máy: ** Các nhà khoa học dữ liệu cần có khả năng sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán.Các thuật toán học máy được sử dụng để xác định các mẫu trong dữ liệu và để tạo các mô hình có thể được sử dụng để đưa ra dự đoán.
*** Kỹ năng dữ liệu lớn: ** Các nhà khoa học dữ liệu cần có khả năng làm việc với các bộ dữ liệu lớn.Điều này đòi hỏi phải sử dụng các công cụ và kỹ thuật chuyên dụng.
Nếu bạn quan tâm đến việc theo đuổi sự nghiệp trong khoa học dữ liệu, có một số tài nguyên có sẵn để giúp bạn bắt đầu.Bạn có thể tìm thấy các khóa học, hướng dẫn và bài viết về các chủ đề khoa học dữ liệu trực tuyến.Bạn cũng có thể tìm thấy các cộng đồng trực tuyến nơi bạn có thể kết nối với các nhà khoa học dữ liệu khác và học hỏi từ họ.
Dưới đây là một số tài nguyên bổ sung mà bạn có thể thấy hữu ích:
* [Khoa học dữ liệu cho người mới bắt đầu] (Data Science at Scale)
* [Chuyên ngành Khoa học Dữ liệu] (https://www.edx.org/professional-certify/uc-berkeleyx-data-science)
* [Khoa học dữ liệu Bootcamp] (https://www.udacity.com/course/data-science-UD359)
* [Cộng đồng khoa học dữ liệu] (https://www.datascience.community/)
**Người giới thiệu:**
* [Kỹ năng khoa học dữ liệu cho dữ liệu lớn] (https://www.kdnuggets.com/2019/06/data-science-skills-big-data.html)
* [Kỹ năng CNTT cần thiết cho các nhà khoa học dữ liệu] (https://www.datacamp.com/community/blog/essential-it-skills-data-scientists)
* [Làm thế nào để trở thành một nhà khoa học dữ liệu] (https://www.indeed.com/career-advice/finding-a-job/how-to-become-a-data-scientist)
[ENGLISH]:
**Data Science Essentials: Mastering IT Skills for Big Data**
Data science is a rapidly growing field that is changing the way businesses operate. By using data science, businesses can gain insights into their operations that they would not be able to otherwise. This can lead to improved decision-making and increased profits.
However, data science is not a simple field to master. It requires a strong understanding of mathematics, statistics, and programming. In addition, data scientists need to be able to work with large datasets and to use a variety of data visualization tools.
If you are interested in pursuing a career in data science, there are a number of things you can do to prepare yourself. First, you should develop a strong foundation in mathematics and statistics. This can be done by taking courses in these subjects at a college or university. You should also learn how to program in a variety of languages, such as Python, R, and Java.
In addition to technical skills, data scientists also need to have strong communication and problem-solving skills. They need to be able to communicate their findings to non-technical stakeholders and to come up with creative solutions to data problems.
If you are interested in learning more about data science, there are a number of resources available online. You can find tutorials, courses, and articles on data science topics. You can also find online communities where you can connect with other data scientists and learn from them.
Here are some of the essential IT skills that data scientists need to master:
* **Programming skills:** Data scientists need to be able to program in a variety of languages, such as Python, R, and Java. These languages are used to create data models and to analyze data.
* **Data visualization skills:** Data scientists need to be able to visualize data in a way that is easy to understand. This can be done using a variety of tools, such as Tableau, Power BI, and D3.js.
* **Machine learning skills:** Data scientists need to be able to use machine learning algorithms to analyze data and to make predictions. Machine learning algorithms are used to identify patterns in data and to create models that can be used to make predictions.
* **Big data skills:** Data scientists need to be able to work with large datasets. This requires the use of specialized tools and techniques.
If you are interested in pursuing a career in data science, there are a number of resources available to help you get started. You can find courses, tutorials, and articles on data science topics online. You can also find online communities where you can connect with other data scientists and learn from them.
Here are some additional resources that you may find helpful:
* [Data Science for Beginners](https://www.coursera.org/specializations/data-science)
* [Data Science Specialization](https://www.edx.org/professional-certificate/uc-berkeleyx-data-science)
* [Data Science Bootcamp](https://www.udacity.com/course/data-science--ud359)
* [Data Science Community](https://www.datascience.community/)
**References:**
* [Data Science Skills for Big Data](https://www.kdnuggets.com/2019/06/data-science-skills-big-data.html)
* [Essential IT Skills for Data Scientists](https://www.datacamp.com/community/blog/essential-it-skills-data-scientists)
* [How to Become a Data Scientist](https://www.indeed.com/career-advice/finding-a-job/how-to-become-a-data-scientist)
