học bổng data science
Tối 19.10, Trường ĐH Gia Định tổ chức lễ ra mắt quỹ học bổng "GDU Family" dành cho tân sinh viên mùa tuyển sinh mới năm học 2023-2024 có hoàn cảnh khó khăn, với tổng số tiền 4 tỉ đồng.. Thạc sĩ Trịnh Hữu Chung, Phó Hiệu trưởng Trường ĐH Gia Định, cho biết: "Có rất nhiều em đậu ĐH nhưng chỉ vì không đủ
Data Science (Khoa học dữ liệu)"Data Science Certificate". Chương trình được thiết kế bao gồm 8 khóa học cung cấp cho học viên (HV) các kiến thức và kỹ năng để sẵn sàng cho công việc mới bao gồm nhiều chủ đề Data Science như: Fundamentals of Python; Python for Machine Learning, Data Science and Data Visualization; Mathemetics and
Giới thiệu khóa học. Khóa học AI Specialist phân ngành Data Scientist cung cấp cho người học những kỹ năng toàn diện nhất của một Data Scientist bằng cách ứng dụng những kiến thức về Thị giác máy tính, Học sâu cùng các kỹ năng Khai thác dữ liệu, Ra quyết định, Phân tích
Vay Tiền Trả Góp Theo Tháng Chỉ Cần Cmnd Hỗ Trợ Nợ Xấu. Mặc dù không có gì thực sự thay đổi nhưng những ngày đầu năm mới luôn mang đến cho chúng ta nhiều hy vọng với nhiều thứ mới mẻ hơn. Nếu bạn thêm một kế hoạch, một số mục tiêu rõ ràng và lộ trình học tập, bạn sẽ có một công thức tuyệt vời cho một năm đầy năng lượng. Bài viết này nhằm cung cấp cho bạn thông tin, tài nguyên và ý tưởng để giúp bạn xây dựng một lộ trình học tập hoặc cải thiện kỹ năng chuyên môn của bạn trong khoa học dữ liệu data science. Lưu ý Lộ trình học về data science này dựa trên kinh nghiệm cá nhân của Harshit Tyagi, hiện đang Web và Data Science Consultant, về khoa học dữ liệu. Đây không phải là kế hoạch học tập tất cả và cuối cùng. Bạn có thể điều chỉnh lộ trình này để phù hợp hơn với bất kỳ lĩnh vực hoặc lĩnh vực nghiên cứu cụ thể nào mà bạn quan tâm. Ngoài ra, tác giả đề cập nhiều đến Python vì cá nhân anh thích nó hơn các ngôn ngữ lập trình khác. Lộ trình học tập là một bản đồ kỹ năng với nhiều cấp độ, nhiều chi tiết về những kỹ năng bạn muốn trau dồi, cách bạn đo lường kết quả ở mỗi cấp độ và các kỹ thuật để thành thạo hơn nữa từng kỹ năng. Trong lộ trình học về data science này bạn sẽ thấy trọng số cho từng cấp độ dựa trên mức độ phức tạp và tính phổ biến của ứng dụng trong thế giới thực. Bạn cũng tìm thấy thời gian ước tính cho người mới bắt đầu để hoàn thành mỗi cấp độ với các bài tập và dự án. Dưới đây là kim tự tháp mô tả các kỹ năng cấp cao theo thứ tự phức tạp và ứng dụng của chúng trong ngành data science. Lộ trình học data science theo thứ tự từ đơn giản đến phức tạp. Mô hình trên là một cơ sở khuôn khổ mà chúng ta sẽ dựa vào đó để thiết lập lộ trình học tập data science cho mình. Chúng ta sẽ đi sâu vào từng tầng với các chi tiết cụ thể hơn, có thể đo lường được. Trong đó có đề cập cụ thể đến việc kiểm tra các kiến thức quan trọng và các nguồn lực cần thiết để nắm vững các chủ đề đó. Bạn có thể đo lường kiến thức thu được bằng cách áp dụng các chủ đề đã học vào một số dự án trong thế giới thực. Bạn có thể tìm thấy một số ý tưởng dự án, cổng thông tin và nền tảng có thể sử dụng để đo lường mức độ thành thạo của mình. 1. Học về lập trình hoặc kỹ thuật lập trình Ước tính thời gian cần 2 – 3 tháng Đầu tiên, hãy đảm bảo rằng bạn có kỹ năng lập trình. Mọi công việc liên quan đến data science đều yêu cầu kiến thức về lập trình trong ít nhất một ngôn ngữ. Các chủ đề lập trình cụ thể cần biết Cấu trúc dữ liệu phổ biến data types, lists, dictionaries, sets, tuples, viết hàm, logic, luồng điều khiển, thuật toán tìm kiếm và sắp xếp, lập trình hướng đối tượng và làm việc với thư viện bên ngoài. Tập lệnh SQL Truy vấn cơ sở dữ liệu bằng cách sử dụng các phép nối, tổng hợp và truy vấn con joins, aggregations, and sub-queries Sử dụng tốt Terminal, công cụ kiểm soát phiên bản trong Git và sử dụng GitHub Các nguồn tài liệu và khóa học về Python miễn phí – Tài nguyên miễn phí để học Python và các ngôn ngữ khác cho người mới bắt đầu. Nó bao gồm tất cả các chủ đề lập trình cơ bản từ đầu. Bạn có thể thực hành các chủ đề ngay trên đó. Kaggle miễn phí – hướng dẫn tương tác học python. Đây là một hướng dẫn ngắn bao gồm tất cả các chủ đề quan trọng của data science. Python certifications on freeCodeCamp miễn phí – freeCodeCamp cung cấp một số chứng chỉ dựa trên Python, chẳng hạn như tính toán khoa học, phân tích dữ liệu và học máy. Python Course by freecodecamp on YouTube miễn phí – Khóa học kéo dài 5 giờ mà bạn có thể theo học để thực hành các khái niệm cơ bản. Intermediate python miễn phí – một khóa học miễn phí liên quan đến data science khác của Patrick trên Coursera Python for Everybody Specialization có trả phí – Khóa học này bao gồm các khái niệm cấp độ mới bắt đầu, cấu trúc dữ liệu python, thu thập dữ liệu từ web và sử dụng cơ sở dữ liệu với python. Bắt đầu học Python với Hướng dẫn Python Get into Python. Công cụ này dành cho tất cả những ai muốn học ngôn ngữ lập trình Python, cho dù bạn là người mới bắt đầu hay đã là chuyên nghiệp. Tài liệu học về Git và GitHub Hướng dẫn Git và GitHub miễn phí hoàn thành các hướng dẫn và labs để phát triển khả năng kiểm soát phiên bản một cách vững chắc. Nó sẽ có ích cho bạn trong việc đóng góp cho các dự án nguồn mở. Khóa học Git and GitHub crash course trên freeCodeCamp YouTube channel. Tài liệu học SQL Intro to SQL và Advanced SQL trên Kaggle. Datacamp cũng có nhiều khóa học về SQL. Khóa học course on SQL and Databases trên freeCodeCamp YouTube channel Kiểm tra kiến thức Bạn có thể kiểm tra kiến thức chuyên môn của mình bằng cách giải quyết nhiều vấn đề và xây dựng ít nhất 2 dự án Có rất nhiều vấn đề cho bạn giải quyết ở đây HackerRank cho người mới bắt đầu và LeetCode có các vấn đề từ dễ tới khó Trích xuất dữ liệu từ trang web / API endpoints- cố gắng viết tập lệnh Python trích xuất dữ liệu từ các trang web cho phép trích xuất như Lưu trữ dữ liệu được trích xuất vào tệp CSV hoặc cơ sở dữ liệu SQL. Viết các trò chơi như oẳn tù tì, kéo sợi, treo cổ, mô phỏng lăn xúc xắc, tic-tac-toe, Viết các ứng dụng web đơn giản như trình tải xuống video YouTube, trình chặn trang web, trình phát nhạc, trình kiểm tra đạo văn, Triển khai các dự án này trên các trang GitHub hoặc chỉ cần lưu trữ mã trên GitHub để bạn học cách sử dụng Git. 2. Học về thu thập và sắp xếp dữ liệu Data Collection & Wrangling Ước tính thời gian cần 2 tháng Một phần quan trọng của công việc data science là tập trung vào việc tìm kiếm dữ liệu phù hợp có thể giúp bạn giải quyết vấn đề của mình. Bạn có thể thu thập dữ liệu từ các nguồn hợp pháp khác nhau – cóp nhặt nếu trang web cho phép, API, Cơ sở dữ liệu và các kho lưu trữ có sẵn công khai. Sau khi bạn có dữ liệu trong tay, nhà phân tích thường sẽ tự tìm cách làm sạch các tập dữ liệu dataframes, làm việc với các mảng đa chiều, sử dụng tính toán mô tả / khoa học và thao tác với dataframes để tổng hợp dữ liệu. Dữ liệu hiếm khi sạch và được định dạng để sử dụng trong “thế giới thực”. Pandas và NumPy là hai thư viện cho phép bạn chuyển từ dữ liệu bẩn sang dữ liệu sẵn sàng phân tích. Khi bạn bắt đầu cảm thấy thoải mái khi viết các chương trình Python, hãy bắt đầu tham gia các bài học về cách sử dụng các thư viện như panda và numpy. Các tài liệu và khóa học về tập hợp và làm sạch dữ liệu Data Manipulation sử dụng pandas miễn phí – một khóa học tương tác từ datacamp có thể giúp bạn nhanh chóng bắt đầu thao tác dữ liệu bằng Pandas. Tìm hiểu cách thêm chuyển đổi, tổng hợp, tập hợp con và lập chỉ mục tập dữ liệu. Kaggle pandas tutorial miễn phí - hướng dẫn thực hành ngắn gọn và súc tích sẽ chỉ cho bạn các kỹ năng thao tác dữ liệu thường được sử dụng. Khóa học Data Cleaning do Kaggle. Các khóa học trên freeCodeCamp về Numpy, Pandas, matplotlib, và seaborn miễn phí. Coursera course on Introduction to Data Science in Python miễn phí – Đây là khóa học đầu tiên trên Applied Data Science với Python Specialization. Ý tưởng về dự án thu thập dữ liệu Thu thập dữ liệu từ một trang web / API mở cho sử dụng công khai mà bạn chọn và chuyển đổi dữ liệu để lưu trữ từ các nguồn khác nhau thành một tệp hoặc bảng tổng hợp DB. Các API mẫu bao gồm TMDB, quandl, Twitter API, Chọn bất kỳ tập dữ liệu nào có sẵn công khai và xác định một bộ câu hỏi mà bạn muốn theo đuổi sau khi xem tập dữ liệu và domain. Thu thập dữ liệu để tìm ra câu trả lời cho những câu hỏi đó bằng cách sử dụng Pandas và NumPy. 3. Học về Exploratory Data Analysis, Business Acumen, Storytelling Ước tính thời gian cần 2-3 tháng Một số thuật ngữ Exploratory Data Analysis Phân tích dữ liệu thăm dò, là phương pháp phân tích dữ liệu chủ yếu sử dụng các kỹ thuật về biểu đồ, hình vẽ, cho phép bạn phát triển ý chính về dữ liệu của bạn trông như thế nào và những loại câu hỏi nào có thể được chúng trả lời Business Acumen Nhạy bén kinh doanh Data Storytelling Kể chuyện bằng dữ liệu Giai đoạn tiếp theo cần nắm vững là phân tích dữ liệu và kể chuyện. Rút ra thông tin chi tiết từ dữ liệu và sau đó truyền đạt thông tin tương tự bằng các thuật ngữ và hình ảnh hóa đơn giản là trách nhiệm cốt lõi của Nhà phân tích dữ liệu. Phần kể chuyện đòi hỏi bạn phải thành thạo với việc trực quan hóa dữ liệu cùng với kỹ năng giao tiếp tốt. Các chủ đề về phân tích dữ liệu thăm dò và dữ liệu kể chuyện Phân tích dữ liệu thăm dò Exploratory data analysis xác định câu hỏi, xử lý các giá trị bị thiếu, giá trị ngoại lai, định dạng, lọc, phân tích đơn biến và đa biến. Trực quan hóa dữ liệu Data visualization vẽ dữ liệu bằng các thư viện như matplotlib, seaborn và plotly. Biết cách chọn biểu đồ phù hợp để truyền đạt kết quả từ dữ liệu. Phát triển bảng điều khiển dashboards phần lớn các nhà phân tích chỉ sử dụng Excel hoặc một công cụ chuyên dụng như Power BI và Tableau để xây dựng dashboard tóm tắt và tổng hợp dữ liệu nhằm giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định. Nhạy bén kinh doanh Business acumen đưa ra những câu hỏi phù hợp, những câu hỏi thực sự nhắm mục tiêu đến các chỉ số kinh doanh. Thực hành viết báo cáo, blog và trình bày rõ ràng và ngắn gọn. Tài liệu và khóa học về phân tích dữ liệu Career track on Data Analysis - cung cấp bởi datacamp. Một danh sách các khóa học tương tác mà bạn có thể tham khảo cùng với các nghiên cứu điển hình trong thế giới thực mà họ sử dụng trong khi giảng dạy. Nhưng hãy làm việc với các dự án của riêng bạn sau khi học xong chuyên môn. Data Analysis with Python – khóa học của IBM trên Coursera. Khóa học bao gồm sắp xếp dữ liệu wrangling, phân tích thăm dò exploratory analysis và mô hình phát triển đơn giản sử dụng python. Học phân tích dữ liệu sử dụng python Python- khóa học miễn phí trên freeCodeCamp YouTube channel. Data Visualization – của Kaggle. Một khóa học tương tác khác cho phép bạn thực hành tất cả các kỹ thuật thường được sử dụng. Data Visualization với Spreadsheets, Excel, Tableau, Power BI - bạn có thể chọn khóa nào bạn cần. Xây dựng giác quan sản phẩm và sự nhạy bén trong kinh doanh với những cuốn sách sau Measure what matters, Decode and conquer, Cracking the PM interview. Ý tưởng dự án phân tích dữ liệu Phân tích khám phá trên tập dữ liệu điện ảnh để tìm công thức tạo phim có lợi nhuận sử dụng nó làm nguồn cảm hứng, sử dụng tập dữ liệu từ y tế, tài chính, WHO, điều tra dân số trước đây, Thương mại điện tử, Tạo bảng điều khiển jupyter notebooks, excel, tableau bằng cách sử dụng các tài nguyên được cung cấp ở trên. 4. Tìm hiểu về Kỹ thuật Dữ liệu Ước tính thời gian cần 4-5 tháng Kỹ thuật dữ liệu data engineering hỗ trợ các nhóm R&D bằng cách cung cấp dữ liệu sạch cho các kỹ sư nghiên cứu và nhà khoa học tại các công ty dựa trên dữ liệu lớn. Bản thân nó là một lĩnh vực và bạn có thể quyết định bỏ qua phần này nếu bạn muốn chỉ tập trung vào khía cạnh thuật toán thống kê của các vấn đề. Các trách nhiệm của một kỹ sư dữ liệu bao gồm xây dựng một kiến trúc dữ liệu hiệu quả, hợp lý hóa việc xử lý dữ liệu và duy trì các hệ thống dữ liệu quy mô lớn. Các kỹ sư sử dụng Shell CLI, SQL và Python / Scala để tạo ETL pipelines, tự động hóa các tác vụ hệ thống tệp và tối ưu hóa các hoạt động cơ sở dữ liệu để làm cho chúng có hiệu suất cao. Một kỹ năng quan trọng khác là triển khai các kiến trúc dữ liệu này đòi hỏi sự thành thạo về các nhà cung cấp dịch vụ đám mây như AWS, Google Cloud Platform, Microsoft Azure, Tài liệu để học Kỹ thuật dữ liệu Data Engineering Nanodegree trên Udacity - khóa học về kỹ thuật dữ liệu bao gồm tất cả các khái niệm cần học. Introduction to Data Engineering - trên datacamp. Một khóa học rất hữu ích về xây dựng ETL Extract, Transform and Load pipelines với một loạt các công cụ. Data Engineering, Big Data, and Machine Learning on GCP Specialization – Bạn có thể học các chuyên đề này do Google cung cấp trên Coursera. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn qua tất cả các API và dịch vụ chính do GCP Google Cloud Platform cung cấp để xây dựng một giải pháp dữ liệu hoàn chỉnh. Ý tưởng dự án và chứng chỉ AWS Certified Machine Learning – Một chứng chỉ do AWS cấp sẽ tăng thêm sức nặng cho hồ sơ của bạn,. Yêu cầu là bạn phải hiểu rõ về các dịch vụ AWS và ML. Professional Data Engineer – Chứng nhận do GCP Goole Cloud Platform cung cấp. Đây cũng là một kỳ thi được giám sát và đánh giá khả năng của bạn trong việc thiết kế hệ thống xử lý dữ liệu, triển khai mô hình học máy trong môi trường sản xuất, đồng thời đảm bảo chất lượng giải pháp và tự động hóa. 5. Học về thống kê ứng dụng và toán học Ước tính thời gian cần 4-5 thángPhương pháp thống kê là một phần trung tâm của data science. Hầu hết tất cả các cuộc phỏng vấn khoa học dữ liệu chủ yếu tập trung vào thống kê mô tả và suy luận. Đa phần mọi người thường bắt đầu viết code về các giải thuật machine learning mà không hiểu rõ về các phương pháp thống kê và toán học cơ bản giải thích hoạt động của các thuật toán đó. Tất nhiên, đây không phải là điều nên khuyến khích. Các chủ đề chính về Thống kê ứng dụng Applied Statistics và toán học Thống kê mô tả Descriptive Statistics – Tìm hiểu về các ước tính của vị trí trung bình, trung vị, chế độ, thống kê có trọng số, thống kê được cắt bớt và khả năng thay đổi để mô tả dữ liệu. Thống kê tham chiếu Inferential statistics – thiết kế kiểm tra giả thuyết, kiểm tra A / B, xác định số liệu kinh doanh, phân tích dữ liệu thu thập và kết quả thử nghiệm bằng cách sử dụng khoảng tin cậy, giá trị p và giá trị alpha. Đại số tuyến tính, phép tính đơn và đa biến Linear Algebra, Single and multi-variate calculus để hiểu các hàm mất mát, gradient và các trình tối ưu hóa trong học máy. Tài liệu và khóa học về thống kê và toán [Sách] Practical statistics for data science Nên đọc – Hướng dẫn kỹ lưỡng về tất cả các phương pháp thống kê quan trọng cùng với các ứng dụng / ví dụ rõ ràng và ngắn gọn. [Sách] Naked Statistics – một hướng dẫn phi kỹ thuật nhưng chi tiết để hiểu tác động của số liệu thống kê đối với các sự kiện thường ngày, thể thao, hệ thống khuyến nghị và nhiều trường hợp khác. Học về thống kê với khóa học kéo dài 8 giờ trên freeCodeCamp YouTube channel Statistical thinking in Python – một khóa học nền tảng để giúp bạn bắt đầu tư duy thống kê. Intro to Descriptive Statistics – do Udacity cung cấp. Bao gồm các bài giảng video giải thích các thước đo vị trí và độ biến thiên được sử dụng rộng rãi độ lệch chuẩn, phương sai, độ lệch tuyệt đối trung vị. Inferential Statistics, Udacity – khóa học bao gồm các bài giảng video hướng dẫn bạn rút ra kết luận từ dữ liệu có thể không rõ ràng ngay lập tức. Nó tập trung vào việc phát triển các giả thuyết và sử dụng các bài kiểm tra phổ biến như t-tests, ANOVA và hồi quy. Và hướng dẫn về thống kê cho khoa học dữ liệu để giúp bạn bắt đầu đi đúng hướng. Ý tưởng dự án về thống kê Giải các bài tập được cung cấp trong các khóa học ở trên và sau đó thử xem qua một số bộ dữ liệu công khai nơi bạn có thể áp dụng các khái niệm thống kê này. Đặt những câu hỏi như “Có đủ bằng chứng để kết luận rằng tuổi trung bình của các bà mẹ sinh con ở Boston là trên 25 tuổi với mức ý nghĩa 0,05” không? Cố gắng thiết kế và chạy các thử nghiệm nhỏ với các đồng nghiệp / nhóm / lớp của bạn bằng cách yêu cầu họ tương tác với một ứng dụng hoặc trả lời một câu hỏi. Chạy các phương pháp thống kê trên dữ liệu đã thu thập khi bạn có một lượng dữ liệu tốt sau một khoảng thời gian. Điều này có thể rất khó để thực hiện nhưng sẽ rất thú vị. Phân tích giá cổ phiếu, tiền điện tử và thiết kế giả thuyết xung quanh lợi nhuận trung bình hoặc bất kỳ số liệu nào khác. Xác định xem bạn có thể bác bỏ giả thuyết vô hiệu hay không bằng cách sử dụng các giá trị quan trọng. 6. Học về Machine Learning và AI Ước tính thời gian cần 4-5 tháng Sau khi tự tìm hiểu và xem qua tất cả các khái niệm chính nói trên, bây giờ bạn nên sẵn sàng để bắt đầu với các thuật toán Machine Learning ưa thích. Có ba kiểu học chính Học có giám sát Supervised Learning – bao gồm các bài toán hồi quy và phân loại. Nghiên cứu hồi quy tuyến tính đơn giản, hồi quy bội, hồi quy đa thức, thuật toán Naive Bayes , hồi quy logistic, KNNs, mô hình cây, mô hình tổng hợp. Tìm hiểu về các chỉ số đánh giá. Học không giám sát Unsupervised Learning – Phân cụm Clustering và giảm chiều dữ liệu dimensionality reduction là hai ứng dụng được sử dụng rộng rãi của học không giám sát. Đi sâu vào PCA Principal component Analysis, phân cụm K-mean, tạo cây phân cấp hierarchical clustering và mô hình gaussian hỗn hợp gaussian mixtures. Học tập tăng cường Reinforcement learning – giúp bạn xây dựng hệ thống tự thưởng. Tìm hiểu cách tối ưu hóa phần thưởng, sử dụng thư viện TF-Agents, mô hình Deep Q-networks, Tuy nhiên bạn có thể bỏ qua phần này. Tài liệu học về Machine Learning [sách] Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow, 2nd Edition – một trong những cuốn sách yêu rất hay về máy học. Không chỉ bao gồm các dẫn xuất toán học lý thuyết mà còn giới thiệu việc triển khai các thuật toán thông qua các ví dụ. Bạn nên giải các bài tập được đưa ra ở cuối mỗi chương. Machine Learning Course by Andrew Ng – khóa học cần thiết cho bất kỳ ai đang học về machine learning. Introduction to Machine Learning – Khóa học tương tác của Kaggle. Khóa học miễn phí Machine learning in Python with ScikitLearn trên freeCodeCamp YouTube channel. Intro to Game AI and Reinforcement Learning – khóa học tương tác trên Kaggle về học tập tăng cường reinforcement learning. Supervised learning with Python – datacamp cung cấp vô số khóa học về máy học mà bạn có thể theo học. Tất cả đều dài 4 giờ và có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về ứng dụng của ML. Deep Learning Specialization by Đối với những ai muốn tìm hiểu sâu hơn nữa, có thể bắt đầu bằng cách hoàn thành khóa học này được cung cấp bởi Khóa học này chỉ quan trọng khi bạn đang có kế hoạch giải quyết vấn đề computer vision hoặc NLP Natural Language Processing. [sách – cập nhật 4/2021] Algorithms for Optimization giới thiệu nhiều phương pháp tối ưu trong các bài toán khác nhau. Cuốn sách đầy đủ có sẵn dưới dạng PDF. Bạn cũng có thể tải xuống các chương riêng lẻ. PDF được chia sẻ theo giấy phép Creative Commons CC-BY-NC-ND. Bạn cũng có thể mua. [sách – cập nhật 4/2021] Algorithms for Decision Making cuốn sách tập trung về các bài toán lập kế hoạch và học tăng cường để giải quyết các bài toán ra quyết định trong một thế giới không chắc chắn. Tương tự cuốn sách trên, sách đầy đủ có sẵn dưới dạng PDF. Bạn cũng có thể tải xuống các chương riêng lẻ. PDF được chia sẻ theo giấy phép Creative Commons CC-BY-NC-ND. Sách được tiếp tục cải tiến dựa trên phản hồi của cộng đồng. Sách sẽ được phát hành dưới dạng bản in vào đầu năm 2022, nhưng phiên bản điện tử này sẽ vẫn được sử dụng. Để được thông báo khi có phiên bản in, bạn có thể cung cấp địa chỉ email của mình tại đây. Theo dõi tiến độ học tập Bạn có thể sử dụng công cụ theo dõi học tập trên Notion được tạo sẵn ở đây . Bạn có thể tùy chỉnh nó theo nhu cầu của mình và sử dụng nó để theo dõi tiến trình học về data science của mình, dễ dàng truy cập vào tất cả các tài nguyên và dự án của đây chỉ là tổng quan về lộ trình học về data science. Bạn có thể đi sâu vào từng chủ đề này và tạo kế hoạch cho riêng mình dựa trên khái niệm trong từng danh mục. Và nếu bạn có lộ trình học data science của riêng mình cùng những khóa học, tài liệu cụ thể, hãy chia sẻ trong phần bình luận bên dưới. Bài viết dựa trên bài viết của Harshit Tyagi có bổ sung thêm một số thông tin và nguồn tài liệu phù hợp Bạn có biết?tham gia cộng đồng ITguru trên Linkedin, Facebook và các kênh mạng xã hội khác có thể giúp bạn nhanh chóng tìm được những chủ đề phát triển nghề nghiệp và cập nhật thông tin về việc làm IT mới nhất Linkedin Page Facebook Group cơ hội việc làm IT
Data Science và AI là hai ngành có mức thu nhập khá và nhu cầu nhân sự rất lớn, không chỉ ở Việt Nam mà còn ở cả Anh Quốc. Nếu bạn đang tìm kiếm cơ hội phát triển sự nghiệp trong ngành này, nâng cao kiến thức và kĩ năng với tấm bằng Thạc sỹ tại Vương quốc Anh là một bước đi không thể đúng đắn hơn. Đại học Teesside – Vương quốc Anh, dành 15 suất học bổng trị giá £10,000, tương đương 77% học phí, cho những ứng viên xuât sắc nhất. Thông tin về chương trình học bổng như sau Chuyên ngành MSc Applied Artificial Intelligence Trí tuệ nhân tạo MSc Applied Data Science Khoa học dữ liệu Kì nhập học tháng 9 năm 2021 Giá trị học bổng £10,000 Số lượng học bổng 15 suất Deadline nộp hồ sơ Chi tiết về học bổng, xem tại Đây Đại học Teesside là trường đại học như thế nào ? Cùng Đồng Thịnh tìm hiểu qua clip dưới đây nha! Liên hệ ngay với Đồng Thịnh hoặc để lại thông tin ở Đây để được hỗ trợ tư vấn thông tin du học tại Teesside University và các trường đại học lớn khác tại Vương quốc Anh hoàn toàn miễn phí nha! Chúc các bạn luôn vui và học tốt! CÓ THỂ BẠN QUAN TÂM TRÍ TUỆ NHÂN TẠO AI – NGÀNH HỌC NẮM GIỮ CHÌA KHÓA MỞ CỬA TƯƠNG LAI ASTON UNIVERSITY – NƠI SINH VIÊN CÓ MỨC THU NHẬP SAU TỐT NGHIỆP CAO NHẤT NƯỚC ANH CƠ CHẾ TÍNH ĐIỂM ĐỊNH CƯ ANH QUỐC 2021 SẼ ĐƯỢC ÁP DỤNG NHƯ THẾ NÀO ? DU HỌC ANH 2021 – NHỮNG THAY ĐỔI TRONG CHÍNH SÁCH VISA MỚI CÓ LỢI THẾ NÀO ĐỐI VỚI DU HỌC SINH ? Post navigation
Ngành khoa học dữ liệu học trường nào? TOP 15 trường HOT nhất Khoa học dữ liệu được bình chọn là có lương cao, triển vọng, tương lai tươi sáng sau khi ra tốt nghiệp. Vậy ngành khoa học dữ liệu học trường nào? Cùng IDP tham khảo TOP 15 trường đại học đào tạo uy tín, chất lượng hàng đầu trong nước và trên thế giới ngay nhé! Khoa học dữ liệu là ngành được bình chọn là có lương cao, triển vọng, tương lai tươi sáng 1. 10 Trường đào tạo ngành khoa học dữ liệu tại Việt Nam Ngành khoa học dữ liệu Data Science là ngành học áp dụng những hiểu biết về khoa học, quy trình, thuật toán có cấu trúc hoặc phi cấu trúc để áp dụng vào lĩnh vực thực tế. Dưới đây, chúng tôi sẽ cung cấp tới bạn đầy đủ thông tin từ TOP các trường đại học đào tạo ngành khoa học dữ liệu hàng đầu tại Việt Nam. Tên trường Mã ngành Điểm chuẩn Khối ngành xét tuyển Đại học Bách khoa Hà Nội IT - E10X 28,04 A00, A01 Đại học Kinh tế quốc dân EP03 26,95 A00, A01, D01, D07 Đại học Khoa học tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội QHT93 25,2 A00, A01, D07, D08 Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội 7480109 A00, A01 Đại học Công nghệ thông tin TP. HCM 7480109 A00, A01, D01, D07 Đại học kinh tế TP. HCM 7480109 A00, A01, D01, D07 Đại học Quốc tế - Đại học Quốc gia TP. HCM 7480109 A00, A01 Đại học khoa học tự nhiên - Đại học Quốc gia TP. HCM 7480109 26,85 A00, A01, B08, D07 Đại học Kỹ thuật - Công nghệ Cần Thơ 7480109 A00, A01, C01, D01 Đại học kinh tế tài chính TP. HCM 7480109 A00, A01, D01, C01 Xem thêm Đọc ngay 8+ thông tin về ngành khoa học dữ liệu năm 2023 Đại học Bách khoa Hà Nội Bách Khoa Hà Nội là trường nằm trong TOP đầu các trường đại học tại Việt Nam về chuyên ngành khoa học dữ liệu. Khi tham gia học tại đây, bạn sẽ được theo học chương trình giảng dạy tiên tiến bởi các giáo sư, đồng thời có cơ hội được thực tập và làm việc tại các tập đoàn lớn như Facebook, Google, Microsoft… Thông tin chung Tên ngành học Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo Mã ngành khoa học dữ liệu IT - E10X Khối tuyển sinh A00, A01 Năm thành lập ngành khoa học dữ liệu 2019 - 2020 Website Học phí 50 - 60 triệu VND Thời gian học 4 - 6 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại HUST Đã tốt nghiệp trung học phổ thông. Có điểm trung bình môn của 3 năm lớp 10, 11, 12 tối thiểu Các thí sinh có bằng TOEIC, TOEFL, IELTS hoặc các chứng chỉ tiếng anh tương đương được quy đổi sang điểm tiếng anh của các tổ hợp A01, D01, D07. Bách Khoa Hà Nội là trường nằm trong TOP đầu các trường đại học tại Việt Nam về chuyên ngành khoa học dữ liệu Đại học Kinh tế quốc dân NEU NEU là trường đại học đầu tiên tại Việt Nam đào tạo về chuyên ngành khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh. Chương trình đào tạo hoàn toàn bằng tiếng anh, dựa trên thiết kế của các trường hàng đầu quốc tế tại Mỹ và Singapore. Kết hợp cùng với đội ngũ giảng viên chất lượng sẽ giúp bạn sinh viên có được sự đào tạo tốt nhất khi theo học tại trường. Thông tin chung Tên ngành học Ngành Khoa học dữ liệu trong Kinh tế & Kinh doanh DSEB Mã ngành khoa học dữ liệu EP03 Khối tuyển sinh A00, A01, D01, D07 Website Học phí 45 - 65 triệu VND Thời gian học 4 - 6 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại NEU Xét tuyển thẳng Sinh viên tham gia kỳ thi dự Olympic Quốc tế, đội tuyển quốc gia về các cuộc thi khoa học, kỹ thuật Quốc tế. Giải nhất, nhì, ba khi tham gia các cuộc thi chọn học sinh giỏi quốc gia. Xét kết quả thi tốt nghiệp THPT Xét tuyển theo tiêu chí lấy điểm từ cao xuống thấp. NEU - trường đại học đầu tiên tại Việt Nam đào tạo về chuyên ngành khoa học dữ liệu trong kinh tế và kinh doanh tìm hiểu thêm Đại học Khoa học tự nhiên - Đại học Quốc gia HN Chương trình đào tạo chuyên ngành khoa học dữ liệu của trường được xây dựng trên cơ sở thế mạnh của 3 môn Toán - Cơ - Tin học. Đồng thời, được tham khảo thiết kế theo chương trình khoa học dữ liệu - khoa Thống kê của Đại học Stanford Mỹ. Thông tin chung Tên ngành học Ngành Khoa học dữ liệu Mã ngành khoa học dữ liệu QHT93 Khối tuyển sinh A00, A01, D08, D07 Năm thành lập ngành khoa học dữ liệu 2018 Website Học phí 3 triệu VNĐ/ tháng Thời gian học 4 - 6 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại VNU - HUS Xét tuyển thẳng Được xét theo quy định của Bộ GD&ĐT và trường Đại học Quốc Gia Hà Nội. Xét kết quả thi tốt nghiệp THPT Xét tuyển theo tiêu chí lấy điểm từ cao xuống thấp. Đại học khoa học tự nhiên - ĐHQG Hà Nội chuyên ngành khoa học dữ liệu được nhiều sinh viên theo học Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội chuyên ngành khoa học dữ liệu có chương trình giảng dạy tiên tiến 100% bằng tiếng Anh. Chính vì vậy, ngoài việc được trang bị nhiều mảng kiến thức như trực quan hóa, khai thác dữ liệu, ngôn ngữ lập trình… các sinh viên còn có thêm kiến thức chuyên ngành về tiếng Anh, điều này tạo điều kiện thuận lợi cho con đường phát triển tương lai của bản thân sau khi ra trường. Thông tin chung Tên ngành học Ngành Khoa học dữ liệu Mã ngành khoa học dữ liệu 7480109 Khối tuyển sinh A00, A01 Website Học phí 46,6 triệu VNĐ/ năm Thời gian học 4 - 6 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại USTH Tốt nghiệp trung học phổ thông với điểm trung bình môn >= Đỗ bài kiểm tra tư duy do trường đưa ra. Đỗ kỳ thi phỏng vấn do trường Đại học khoa học và công nghệ tổ chức. Xét kết quả thi tốt nghiệp THPT Xét tuyển theo tiêu chí lấy điểm từ cao xuống thấp. Chuyên ngành khoa học dữ liệu tại trường được giảng dạy hoàn toàn bằng tiếng Anh Đại học Công nghệ thông tin Thành phố Hồ Chí Minh Ngành khoa học dữ liệu tại trường Đại học công nghệ thông tin TP. HCM sẽ giúp sinh viên theo học có cơ hội được trải nghiệm ngành học mang tính ứng dụng cao dựa trên 3 nguồn tri thức chính toán học, máy học, tri thức nhằm phục vụ cho công việc tương lai sau khi ra trường. Đây là ngành học được trọng dụng cao, đặc biệt trong giai đoạn cách mạng thông tin Thông tin chung Tên ngành học Ngành Khoa học dữ liệu Mã ngành khoa học dữ liệu 7480109 Khối tuyển sinh A00, A01, D01, D07 Website Học phí 29 triệu VND/ năm Thời gian học 4 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại UIT Xét kết quả thi tốt nghiệp THPT Xét tuyển theo tiêu chí từ điểm từ cao xuống thấp, điểm sàn là 22 điểm. Xét tuyển thẳng Sinh viên tham gia và đạt giải kỳ thi dự Olympic Quốc tế, đội tuyển quốc gia. Giải nhất, nhì, ba khi tham gia các cuộc thi chọn học sinh giỏi quốc gia. Vượt qua kỳ thi đánh giá năng lực tại trường Đại học Quốc gia TP. HCM và Đại học Quốc gia Hà Nội, đạt điểm tối thiểu là 600 điểm. Ngành khoa học dữ liệu tại trường Đại học công nghệ thông tin Thành phố Hồ Chí Minh Đại học Kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh Đại học kinh tế Thành phố Hồ Chí Minh là một trong TOP các trường trọng điểm quốc gia chuyên đào tạo về chuyên ngành khoa học dữ liệu. Chương trình sẽ cung cấp cho ta những kiến thức và kỹ năng cần thiết để có thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu giỏi, biết cách lập kế hoạch, thu thập dữ liệu, biết ứng dụng các mô hình toán thống kê, mô hình quản trị dữ liệu để có thể giải quyết các vấn đề liên quan đến kinh doanh, quản lý… Thông tin chung Tên ngành học Ngành Khoa học dữ liệu Mã ngành khoa học dữ liệu 7480109 Khối tuyển sinh A00, A01, D01, D07 Năm thành lập ngành khoa học dữ liệu 2019 Website Học phí 72 triệu VND/ năm Thời gian học 4 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại UEH Xét kết quả thi tốt nghiệp THPT Xét tuyển theo tiêu chí lấy điểm từ cao xuống thấp. Xét tuyển thẳng Sinh viên tham gia và đạt giải kỳ thi dự Olympic Quốc tế, đội tuyển quốc gia. Giải nhất, nhì, ba khi tham gia các cuộc thi chọn học sinh giỏi quốc gia. Vượt qua kỳ thi đánh giá năng lực tại trường Đại học Quốc gia TP. HCM và Đại học Quốc gia Hà Nội. Xét học bạ Điểm trung bình 3 học kỳ 2 học kỳ lớp 11 và học kỳ 1 lớp 12 >= 18 điểm. Điểm trung bình khối ngành môn thi >= Xét tuyển học sinh giỏi 5 kỳ lớp 10, lớp 11 và HKI lớp 12 và đạt hạnh kiểm tốt, khá. UEH là một trong TOP các trường trọng điểm quốc gia chuyên đào tạo về chuyên ngành khoa học dữ liệu. Đại học Quốc tế - Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh Đại học Quốc tế Thành phố Hồ Chí Minh là một trong những trường đầu tiên mở ra chuyên ngành khoa học dữ liệu, nhằm đáp ứng nhu cầu cấp thiết về nhân lực trong thời kỳ cách mạng hiện nay. Khi tham gia học tại đây, sinh viên sẽ được cung cấp nền tảng kiến thức cơ bản về quản lý, phân tích dữ liệu, các kỹ năng mềm cần thiết… giúp ích cho công việc sau khi ra trường. Thông tin chung Tên ngành học Ngành Khoa học dữ liệu Mã ngành khoa học dữ liệu 7480109 Khối tuyển sinh A00, A01 Website Học phí 50 triệu VND/ năm Thời gian học 4 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại HCMIU Xét tuyển thẳng Theo quy định của Bộ GD và ĐT. Vượt qua kỳ thi đánh giá năng lực tại trường Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh. Xét học bạ Học sinh giỏi 3 năm trung học phổ thông và có hạnh kiểm tốt. Xét kết quả thi tốt nghiệp THPT Xét tuyển theo tiêu chí lấy điểm từ cao xuống thấp. HCMIU là một trong những trường đầu tiên mở ra chuyên ngành khoa học dữ liệu Đại học Khoa học tự nhiên - Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh HCMUS HCMUS là cơ sở đào tạo uy tín, chất lượng hàng đầu tại Việt Nam trong nhiều năm liên tiếp. Ngành khoa học dữ liệu của trường là sự kết hợp 2 khoa thế mạnh của trường Khoa Toán Tin và khoa Công nghệ thông tin. Thông tin chung Tên ngành học Ngành Khoa học dữ liệu Mã ngành khoa học dữ liệu 7480109 Khối tuyển sinh A00, A01, B08, D07 Năm thành lập ngành khoa học dữ liệu 2020 Website Học phí 43,5 triệu VND/ năm Thời gian học 4 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại HCMUS Xét tuyển thẳng Theo quy định của Bộ GD và ĐT. Vượt qua kỳ thi đánh giá năng lực tại trường Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh. Xét kết quả thi tốt nghiệp THPT Xét tuyển theo tiêu chí lấy điểm từ cao xuống thấp. HCMUS là cơ sở đào tạo uy tín, chất lượng hàng đầu tại Việt Nam trong nhiều năm liên tiếp Đại học Kỹ thuật - Công nghệ Cần Thơ Sinh viên theo học chuyên ngành khoa học dữ liệu tại Đại học Kỹ thuật - Công nghệ Cần Thơ sẽ được tiếp cận cách thức thực hiện và khai thác dữ liệu, phân tích dữ liệu từ thực tế. Từ đó sẽ giúp ích được cho hoạt động kinh doanh và sản xuất của con người trong tương lai. Thông tin chung Tên ngành học Ngành Khoa học dữ liệu Mã ngành khoa học dữ liệu 7480109 Khối tuyển sinh A00, A01, C01, D01 Năm thành lập ngành khoa học dữ liệu 2020 Website Học phí VNĐ/ học kỳ Thời gian học 4 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại CTUT Xét tuyển thẳng Theo quy định của Bộ GD và ĐT. Vượt qua kỳ thi đánh giá năng lực tại trường Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, với điểm sàn là 600. Xét học bạ Điểm trung bình 3 môn theo tổ hợp của cả 3 năm trung học phổ thông >= 18 điểm. Xét kết quả thi tốt nghiệp THPT Xét tuyển theo tiêu chí lấy điểm từ cao xuống thấp. Đại học kỹ thuật - công nghệ Cần Thơ chuyên đào tạo chuyên ngành khoa học dữ liệu Đại học Kinh tế Tài chính Thành phố Hồ Chí Minh Đại học kinh tế tài chính Thành phố Hồ Chí Minh chuyên ngành khoa học dữ liệu với môi trường học tập đa dạng, cùng với tính thực tiễn cao giúp các bạn sinh viên dễ dàng nắm bắt được xu hướng phát triển nghề nghiệp của mình sau này. Thông tin chung Tên ngành học Ngành Khoa học dữ liệu Mã ngành khoa học dữ liệu 7480109 Khối tuyển sinh A00, A01, D01, C01 Website Học phí 32 - 36 triệu VND/ năm Thời gian học 4 năm Điều kiện đỗ vào chuyên ngành khoa học dữ liệu tại UEF Xét tuyển thẳng Theo quy định của Bộ GD và ĐT. Vượt qua kỳ thi đánh giá năng lực tại trường Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh. Xét học bạ Dựa trên điểm trung bình 3 học kỳ gần nhất HK1 lớp 11, HK2 lớp 11 và HK1 lớp 12 >= 18. Xét kết quả thi tốt nghiệp THPT Xét tuyển theo tiêu chí lấy điểm từ cao xuống thấp. UEF mang lại môi trường học tập đa dạng cho các bạn sinh viên ngành khoa học dữ liệu Trên đây là TOP 10 trường đại học đứng đầu cả nước về đào tạo chuyên ngành khoa học dữ liệu, mong rằng bạn sẽ lựa chọn cho mình được ngôi trường hoàn hảo và phù hợp với bản thân nhất nhé! 2. TOP 5 Trường đào tạo ngành khoa học dữ liệu trên thế giới Nếu bạn đang mong muốn tìm các trường uy tín đào tạo chuyên ngành khoa học dữ liệu để du học thì thông tin về TOP 20 trường trên thế giới dưới đây là dành cho bạn. Cùng theo dõi ngay nhé! Đại học California - Berkeley Trường Đại học California - Berkeley là trường đại học được US NEWS Báo cáo truyền thông Hoa Kỳ và Thế giới xếp hạng đầu tiên trong danh sách các trường đào tạo ngành khoa học dữ liệu tốt nhất thế giới vào năm 2022. Ngành khoa học dữ liệu của trường được thành lập vào tháng 7/2019, là ngành được hàng ngàn sinh viên Quốc tế đăng ký theo học. Cụ thể, trong năm vừa rồi có đến 1500 du học sinh tham gia học, tăng gấp 16 lần so với 4 năm trước. Điều kiện vào trường Điểm ACT American College Test đạt khoảng 28 đến 32 điểm. Điểm SAT Scholastic Aptitude Test đạt khoảng 1300 đến 1530 điểm. Đã tốt nghiệp cấp 3. Đạt chứng chỉ ngoại ngữ như IELTS >= TOEFL iBT >= 80 hoặc TOEFL PBT >= 55… Thư giới thiệu bạn có thể xin từ giáo viên cấp 3 bạn vừa theo học. Bài tiểu luận giới thiệu bản thân. Trường Đại học California - Berkeley được xếp hạng đầu tiên về chất lượng đào tạo ngành khoa học dữ liệu Viện Công nghệ Massachusetts Viện Công nghệ Massachusetts MIT là một trong những trường đại học uy tín hàng đầu về khoa học dữ liệu trên thế giới, nổi tiếng về các nghiên cứu khoa học chuyên ngành. MIT là cơ sở nghiên cứu dữ liệu lớn, do đó, sau khi hoàn thành chương trình học bạn sẽ có kiến thức đa dạng về kinh tế, khoa học, dữ liệu, máy tính… giúp bạn dễ dàng kiếm được việc ở bất kỳ đâu trong toàn cầu. Điều kiện vào trường Học bạ trường cấp 3. Điểm tốt nghiệp GPA >= Điểm SAT đạt >= 1535 điểm Điểm ACT đạt >= 35 điểm Chứng chỉ ngoại ngữ IELTS tối thiểu TOEFL tối thiểu 90 Bài tiểu luận giới thiệu bản thân Thư giới thiệu từ giáo viên không yêu cầu nhưng nên có MIT là một trong những trường đại học uy tín hàng đầu về khoa học dữ liệu trên thế giới Đại học Stanford - Mỹ Đại học Stanford là trường nằm trong TOP 5 trường đào tạo hàng đầu thế giới về khoa học dữ liệu được US News xếp hạng. Khi tham gia học ngành khoa học dữ liệu tại Stanford, các bạn sinh viên sẽ được hướng dẫn các phương pháp, quy trình, thuật toán, hệ thống khoa học có thể có cấu trúc hoặc phi cấu trúc. Nếu bạn muốn xem xét đăng ký theo học tại Stanford, bạn cần biết rằng học phí của trường khá đắt so với các trường khác. Điều kiện vào trường Điểm GPA đạt >= tương đương đến điểm tại Việt Nam. Điểm SAT đạt >= 1950 điểm Chứng chỉ ngoại ngữ TOEFL tối thiểu 90 IELTS tối thiểu Bài tiểu luận giới thiệu bản thân. Đại học Stanford là trường nằm trong TOP 5 trường đào tạo hàng đầu thế giới về khoa học dữ liệu Đại học Oxford - Vương quốc Anh Đại học Oxford của Anh là một trong những trường học vĩ đại nhất về lĩnh vực khoa học dữ liệu trên toàn cầu. Oxford được xếp hạng đầu tiên trong Bảng xếp hạng các trường đại học trên thế giới của Forbes, xếp hạng thứ 5 trong Times Higher Education, xếp hạng thứ 6 theo SCImago Institutions Rankings… Chính vì vậy, Oxford được mệnh danh là ngôi trường danh giá nhất thế giới, hàng năm thu hút hàng nghìn sinh viên trong nước và quốc tế theo học. Điều kiện vào trường Sinh viên phải có điểm A-level ở mức gần như tuyệt đối AAA Chứng chỉ ngoại ngữ IELTS tối thiểu trong đó điểm thành phần tối thiểu là 7 Bài tiểu luận giới thiệu bản thân. Đại học Oxford của Anh là một trong những trường học vĩ đại nhất về lĩnh vực khoa học dữ liệu trên toàn cầu Đại học Cambridge Đại học Cambridge là ngôi trường mơ ước được du học của hàng triệu sinh viên trên toàn thế giới, đặc biệt là các sinh viên yêu thích kỹ thuật, khoa học và máy tính. Ở đây không chỉ nổi tiếng về chất lượng giáo dục hàng đầu tại Anh mà còn có cơ sở vật chất hiện đại và cơ hội tìm kiếm việc làm dễ dàng sau khi ra trường. Điều kiện vào trường Sinh viên phải có điểm A-level ở mức gần như tuyệt đối AAA Chứng chỉ ngoại ngữ IELTS tối thiểu Bài tiểu luận giới thiệu bản thân. Vượt qua được vòng phỏng vấn của nhà trường. Đại học Cambridge là ngôi trường mơ ước được du học của hàng triệu sinh viên trên toàn thế giới Nếu bạn đang ấp ủ ước mơ du học ngành kinh doanh quốc tế hay bất kỳ ngành học nào, hãy liên hệ với IDP Education để nhận được những tư vấn bổ ích, phù hợp với nhu cầu, trình độ và khả năng của bản thân. IDP hiện có mạng lưới gồm 80 văn phòng tuyển sinh quốc tế tại 30 quốc gia khác nhau, là đại diện tuyển sinh chính thức của trên 600 trường uy tín tại Úc, Mỹ, Anh, Canada, New Zealand và Ireland. Bên cạnh đó, IDP cũng là đơn vị đồng sáng lập và tổ chức kỳ thi IELTS trên toàn thế giới, sẽ hỗ trợ bạn tốt nhất để có trải nghiệm du học tuyệt vời! IDP Education được công nhận là địa chỉ đáng tin cậy trong việc tư vấn du học cho học sinh/sinh viên. IDP Education được công nhận là địa chỉ đáng tin cậy trong việc tư vấn du học cho học sinh/sinh viên. Mong rằng bài viết Ngành khoa học dữ liệu học trường nào đã mang đến cho bạn cái nhìn sơ lược về TOP 15 trường đại học uy tín, chất lượng tốt nhất cả trong và ngoài nước. Từ đó, bạn có thể lựa chọn ngôi trường phù hợp với bản thân và chuẩn bị đủ hơn hành trang về kiến thức, tinh thần trước khi bắt đầu một hành trình khám phá vùng đất mới. Tư vấn miễn phíXem thêm727 khóa học phân tích dữ liệu quốc tế
học bổng data science
