Sự cần thiết của các khóa học về khoa học dữ liệu

Sự cần thiết của các khóa học về khoa học dữ liệu
– Cập nhật kiến thức mới nhất năm 2023

Dữ liệu lớn, như một thuật ngữ, được đặt ra vào năm 2005. Sau thời đại mà internet được giới thiệu với chúng ta, công chúng nói chung phải dành một chút thời gian để hiểu được tầm quan trọng của internet. Trong khi họ bị tấn công bởi một loạt thông tin, chính phủ đang tự hỏi làm thế nào để theo dõi và lưu trữ chúng. Và khi họ vật lộn với một vấn đề hiện có, công chúng cuối cùng bắt đầu bổ sung vào đống thông tin hiện có. Cuối cùng, Google và yahoo đã đưa ra những đổi mới giúp lưu trữ những thứ này với MapReduce và Hadoop tương ứng. Bây giờ vấn đề lưu trữ tất cả thông tin này đã được đặt ra, giờ là lúc để phân loại.

Với ngày càng nhiều thông tin xuất hiện trên internet hàng ngày, việc xem qua hoặc tìm loại dữ liệu chính xác mà một cá nhân yêu cầu trở nên khó khăn hơn. Người ta có thể tìm thấy rất nhiều dữ liệu rác – như nó được gọi là – trực tuyến. Điều này dẫn đến sự ra đời của khoa học dữ liệu.

Khoa học dữ liệu là ứng dụng của các thuật toán, học máy và nhiều phương pháp cũng như tùy chọn khác nhau để đưa ra các mẫu bằng cách xem qua nhiều dữ liệu. Nếu bạn đang thắc mắc một loạt các số có thể có những kiểu mẫu nào, thì đó chính là kiểu giúp mọi thứ trở nên dễ dàng hơn. Ví dụ: giả sử một người muốn dự đoán kiểu thời tiết cho ngày mai hoặc có thể dạy máy tính cách chơi cờ vua, người ta có thể cung cấp tất cả dữ liệu này và tìm ra xác suất của thời tiết tương tự hoặc huấn luyện máy tính phản ứng bằng cách tạo ra một di chuyển truy cập nhất định hoặc di chuyển. Nó cung cấp cho một người khả năng dự đoán với độ chính xác rất cao hoặc học hỏi và thích nghi từ một trường hợp mới được tìm thấy. Công cụ xử lý số, như cách gọi của nó đôi khi, đang trở thành một nhu cầu cần thiết trong thời đại mà mọi thứ đều được hỗ trợ bởi dữ liệu chắc chắn và các con số bổ sung tính xác thực.

Các nhà khoa học dữ liệu là những nhà phân tích cần thiết khi nghiên cứu, quản lý và trích xuất nội dung để làm cho tất cả trình đọc dữ liệu này trở nên xứng đáng và trực quan. Chúng trở thành xương sống cung cấp thông tin có giá trị trong bãi rác dữ liệu mà chúng ta phải lọc qua hàng ngày. Khi biểu diễn dữ liệu trở thành xu hướng mới và nhu cầu mới, nó có thể trở thành động lực trong nhiều nền tảng. Từ báo chí đến máy học, nó đã có ở khắp mọi nơi. Tất cả những gì cần thiết để trở thành một là điều tra và chuẩn bị tinh thần để sẵn sàng làm việc cho nó. Xét về bằng cấp và giáo dục chính quy, việc có bằng tiến sĩ là điều tốt nhưng không phải là một yêu cầu tuyệt đối. Vì vậy, hãy bắt đầu khóa đào tạo về khoa học dữ liệu của bạn ngay hôm nay và hưởng lợi từ các khả năng nghiên cứu mới phát hiện của bạn khi nó trở thành nhiệm vụ phụ sau gáy.

Nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu đang tăng lên từng ngày. Khoa học dữ liệu là một công nghệ mới và mặc dù không có đủ tài liệu trên internet để nghiên cứu về nó. Các viện có uy tín đang giảng dạy khoa học dữ liệu cho sinh viên của họ. Nhưng sinh viên từ các viện khác cũng có thể học khóa khoa học dữ liệu.

Kết thúc

Ngoài các bài viết tin tức, bài báo hàng ngày của SEMTEK, nguồn nội dung cũng bao gồm các bài viết từ các cộng tác viên chuyên gia đầu ngành về chuỗi kiến thức Kinh doanh, chiến lược tiếp thị, kiến thức quản trị doanh nghiệp và kiến thức quản lý, phát triển tổ chức doanh nghiệp,.. được chia sẽ chủ yếu từ nhiều khía cạnh liên quan chuỗi kiến thức này.

Bạn có thể dành thời gian để xem thêm các chuyên mục nội dung chính với các bài viết tư vấn, chia sẻ mới nhất, các tin tức gần đây từ chuyên gia và đối tác của Chúng tôi. Cuối cùng, với các kiến thức chia sẻ của bài viết, hy vọng góp phần nào kiến thức hỗ trợ cho độc giả tốt hơn trong hoạt động nghề nghiệp cá nhân!

* Ý kiến được trình bày trong bài viết này là của tác giả khách mời và không nhất thiết phải là SEMTEK. Nhân viên tác giả, cộng tác viên biên tập sẽ được liệt kê bên cuối bài viết.

Trân trọng,

Các chuyên mục nội dung liên quan