Datacamp Premium

DataCamp là gì ?

DataCamp là một nguồn tài nguyên tuyệt vời cho những ai muốn tìm hiểu thêm về khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu, nhưng những người tham gia các lớp này sẽ cần phải được định hướng và tự thúc đẩy bản thân.

Tính năng chính của sản phẩm:

FE – DataCamp Premium Annual – $396/Y

• Dự án (80+)
• Áp dụng các kỹ năng của bạn vào các tình huống trong thế giới thực và xây dựng danh mục dự án của bạn.
• Nội dung Tableau, Power BI và Oracle
• ưu tiên hỗ trợ

DataCamp cung cấp những gì?

• DataCamp cung cấp 354 khóa học, 51 lộ trình kỹ năng và 12 lộ trình nghề nghiệp — tất cả đều thuộc lĩnh vực khoa học dữ liệu. Thông qua DataCamp, các nhà khoa học máy tính có thể học Python, R, SQL, v.v., đồng thời xây dựng danh mục khoa học dữ liệu của họ thông qua các dự án trong thế giới thực.
• Trong DataCamp, học sinh có thể học theo bốn cách:
• Các khóa học: Các khóa học khoa học dữ liệu riêng lẻ như Giới thiệu về Python, Giới thiệu về SQL và Giới thiệu về R giới thiệu cho sinh viên từng khái niệm một.
• Lộ trình kỹ năng: Các lộ trình kỹ năng học tập như Lập trình R, Nhập & làm sạch dữ liệu và Trực quan hóa bao gồm nhiều lớp học chuyên sâu để cung cấp cho sinh viên nhiều kiến ​​thức hơn.
• Lộ trình nghề nghiệp: Lộ trình nghề nghiệp như Nhà phân tích dữ liệu, Nhà khoa học dữ liệu và Lập trình viên Python bao gồm các bộ khóa học toàn diện nhằm cung cấp cho sinh viên mọi thứ họ cần biết về một nghề nghiệp cụ thể.
• Chứng chỉ: Các chứng chỉ như Nhà khoa học dữ liệu hoặc Nhà phân tích dữ liệu chứng minh kiến ​​thức hiện có của một cá nhân về các lĩnh vực cụ thể.
• Các lộ trình nghề nghiệp và kỹ năng đều được xây dựng bên ngoài các khóa học — nhưng bạn cũng có thể tham gia các khóa học này một cách riêng lẻ. Dù bằng cách nào, sinh viên có thể học hỏi từ các khóa học này, theo dõi kỹ năng và theo dõi sự nghiệp miễn là họ trả phí đăng ký hàng tháng của DataCamp.

Bạn có thể học gì tại DataCamp?

• DataCamp cung cấp các khóa học về khoa học dữ liệu, kỹ thuật dữ liệu, phân tích dữ liệu và các công cụ để hỗ trợ các lĩnh vực này. Tại DataCamp, bạn có thể tìm hiểu về Python, SQL, R, học máy, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, v.v.
• DataCamp được thiết kế chắc chắn cho các lĩnh vực khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu. Vì vậy, ngay cả trong các lớp “Giới thiệu về Python”, Python chủ yếu được dạy cho khoa học dữ liệu, mặc dù nó là ngôn ngữ lập trình đa năng. Do đó, trước tiên bạn nên chắc chắn rằng mình quan tâm đến lĩnh vực khoa học dữ liệu.
• Do các phương pháp học tập thực hành của DataCamp, sinh viên sẽ bắt đầu học cách lập trình, phân tích dữ liệu và thiết kế cơ sở dữ liệu ngay lập tức. Học sinh có thể phát triển danh mục đầu tư của mình và chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn mã hóa.
• Nhưng hãy lưu ý rằng hầu hết các lớp học đều yêu cầu bạn phải tự học. Nếu bạn đang tìm kiếm nhiều hướng dẫn, thì đây không phải là nền tảng dành cho bạn.

Bản nhạc kỹ năng DataCamp: Bản nhạc kỹ năng phổ biến nhất

• Các nguyên tắc cơ bản về Python đào sâu hơn các khóa học Giới thiệu về Python, giới thiệu cho bạn các tính năng và trường hợp sử dụng Python nâng cao hơn. Sau khóa học Cơ bản về Python, bạn sẽ có một danh mục các dự án Python.

• Giống như khóa học Cơ bản về Python, Khóa học cơ bản về SQL sẽ xây dựng dựa trên phần Giới thiệu cơ bản về SQL và hướng dẫn bạn thêm về cách sử dụng SQL trong thế giới thực. Tìm hiểu cách xây dựng cơ sở dữ liệu lâu dài.

• Tìm hiểu cách kết hợp khoa học dữ liệu vào phân tích kinh doanh của bạn. Nhiều người trong số những người tiếp giáp với các lĩnh vực khoa học máy tính vẫn cần hiểu cách thức hoạt động của dữ liệu kinh doanh. Kỹ năng dữ liệu cho doanh nghiệp là kỹ năng hoàn hảo.
• Các bài kỹ năng đào sâu hơn các khóa học bằng cách thể hiện tất cả các khóa học bạn cần để trở thành một chuyên gia về chủ đề.

Nghề nghiệp DataCamp: Các con đường nghề nghiệp phổ biến nhất

• Các lộ trình nghề nghiệp của Nhà khoa học dữ liệu và Nhà phân tích dữ liệu trên DataCamp có thể là lộ trình nghề nghiệp phổ biến nhất của họ, vì chúng trực tiếp chuyển thành chứng chỉ. Bạn có thể hoàn thành lộ trình nghề nghiệp Nhà khoa học dữ liệu và Nhà phân tích dữ liệu, sau đó lấy chứng chỉ để chứng minh kỹ năng của mình.

• Con đường Nhà khoa học dữ liệu là một lộ trình kéo dài 88 giờ bao gồm 22 khóa học. Học sinh sẽ học ngôn ngữ R, thu thập dữ liệu, thao tác dữ liệu, nhập dữ liệu, phân tích dữ liệu, phân tích cụm, v.v. Cuối cùng, họ sẽ có kiến ​​thức mà một ứng viên nhà khoa học dữ liệu mới bắt đầu cần phải có.

• Thu thập và phân tích dữ liệu theo nội dung trái tim của bạn. Con đường Phân tích dữ liệu là con đường sự nghiệp kéo dài 32 giờ với 8 khóa học. Học sinh sẽ học cách thực hiện phân tích dữ liệu, cách trực quan hóa dữ liệu và cách xây dựng sự nghiệp của họ với R.

• Lộ trình sự nghiệp kéo dài 59 giờ, 15 khóa học, lập trình viên Python đưa bạn từ người mới bắt đầu đến nâng cao về khoa học dữ liệu Python. Khóa học dành cho Lập trình viên Python này đặc biệt hướng tới thao tác dữ liệu và thử nghiệm đơn vị và không yêu cầu kiến ​​thức viết mã trước đó.
• Các con đường sự nghiệp khác bao gồm Nhà khoa học máy học, Nhà phân tích định lượng và Kỹ sư dữ liệu. Những con đường sự nghiệp này giả định rằng bạn chưa từng làm việc trong lĩnh vực này trước đây; họ đưa bạn từ A đến Z.