Data

How to Choose a Data Science Bootcamp (+ 5 to Consider)

You are interested in How to Choose a Data Science Bootcamp (+ 5 to Consider) right? So let's go together W Tài Liệu look forward to seeing this article right here!

Bạn đang muốn làm việc trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu và bạn nghe nói về các Data Science Bootcamp (khóa học chuyên sâu về Khoa học Dữ liệu). Nhưng làm thế nào để biết liệu một Data Science Bootcamp có phù hợp với bạn hay không? Và bạn nên xem xét những yếu tố gì khi đánh giá các Bootcamp khác nhau?

Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu về sự khác biệt giữa một Data Science Bootcamp và một mức độ, cách lựa chọn Bootcamp phù hợp với bạn và khám phá năm Data Science Bootcamp phổ biến nhất.

Đọc thêm tại: W Tài Liệu

Data Science Bootcamp so với mức độ Khoa học Dữ liệu

Cả Data Science Bootcamp và mức độ đều giúp chuẩn bị cho con người một công việc trong lĩnh vực này. Tuy nhiên, nếu bạn đã có một bằng cử nhân không liên quan, một Bootcamp có thể là cách tuyệt vời để có được những kỹ năng bạn cần để theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực này. Bạn cũng có thể đạt được một mức độ Khoa học Dữ liệu, nhưng có những khác biệt đáng kể giữa hai loại hình này.

Cách chọn một Data Science Bootcamp phù hợp với bạn

Một Bootcamp phù hợp là Bootcamp giúp bạn đạt được mục tiêu sự nghiệp của mình, xây dựng những kỹ năng bạn cần để có được một công việc, phù hợp với ngân sách hiện tại của bạn và phù hợp với khung thời gian cá nhân của bạn. Phần này sẽ hướng dẫn bạn qua từng bước, để bạn có thể chọn một Bootcamp phù hợp với mình.

1. Xác định mục tiêu sự nghiệp của bạn.

Mặc dù các Data Science Bootcamp thường bao gồm nội dung tương tự, nhưng mỗi Bootcamp cũng có một tập trung riêng của nó, điều này có thể tạo ra sự khác biệt khi bạn muốn theo đuổi sự nghiệp chuyên sâu trong lĩnh vực này.

Để chọn Bootcamp phù hợp cho mình, bạn cần xác định và đề ra mục tiêu sự nghiệp của mình để có thể chọn chương trình phù hợp với sở thích nghề nghiệp của bạn. Một số câu hỏi bạn có thể tự đặt cho bản thân bao gồm:

  • Bạn muốn đạt được điều gì trong năm năm tới?
  • Bạn đang tìm kiếm một vị trí mới hay một vị trí cấp cao hơn?
  • Bạn đã có công việc và muốn thăng tiến, hay bạn đang bắt đầu sự nghiệp?
  • Kỹ năng nào mà mục tiêu nghề nghiệp của bạn đòi hỏi?

Bằng cách trả lời những câu hỏi này, bạn sẽ có cái nhìn rõ ràng hơn về loại chương trình bạn có thể sử dụng để đạt được mục tiêu sự nghiệp của mình.

2. Nghiên cứu yêu cầu công việc.

Sau khi bạn đã đề ra mục tiêu sự nghiệp của mình, bạn nên tìm hiểu về những kỹ năng và yêu cầu công việc bạn sẽ cần để có thể thực hiện công việc. Nhiều công việc Khoa học Dữ liệu đòi hỏi bạn phải có một bộ kỹ năng cụ thể cho vị trí đó, có thể khác hơi so với những kỹ năng bạn đã có. Một số kỹ năng kỹ thuật và kỹ năng làm việc trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu thường gặp bao gồm:

  • Giao tiếp
  • Làm việc nhóm
  • Sáng tạo
  • Kiên trì
  • Giải quyết vấn đề
  • Kiến thức về các ngôn ngữ lập trình, chẳng hạn như Python hoặc R
  • Cơ sở dữ liệu
  • Học máy
  • Trực quan hóa dữ liệu
  • Khung nhìn dữ liệu lớn

Nghiên cứu các công việc mà bạn muốn và đọc mô tả công việc để có được một ý tưởng tốt về những kỹ năng bạn sẽ cần trước khi nộp đơn.

3. Đánh giá kỹ năng hiện tại của bạn.

Bạn sẽ đạt được thành công nhất với Data Science Bootcamp nếu bạn đã có một số kiến thức cơ bản về Khoa học Dữ liệu. Các giảng viên trong Bootcamp diễn ra nhanh chóng, và bạn có thể phải hoàn thành những dự án yêu cầu một số kiến thức nền tảng. Các lớp học thường giới hạn trong việc nắm vững các kỹ năng cấp cao chính và xây dựng bộ công cụ nghề nghiệp của bạn.

Sẽ không có nhiều thời gian để xem lại các khái niệm cơ bản, vì vậy hãy đánh giá kỹ năng của bạn để biết loại Bootcamp nào phù hợp nhất với bạn dựa trên kỹ năng của bạn. Nếu bạn cần tập trung hơn vào những điều cơ bản, hãy tìm kiếm một Data Science Bootcamp dành cho người mới bắt đầu hoặc xem xét việc tham gia một khóa học trực tuyến để làm mới hoặc mở rộng kỹ năng hiện tại của bạn, như Chuyên đề Python cho mọi người của Đại học Michigan.

4. Nghiên cứu các chương trình.

Hầu hết các chương trình Data Science Bootcamp kéo dài từ ba đến sáu tháng và chi phí sẽ thay đổi tùy thuộc vào địa điểm và tổ chức. Khi nghiên cứu các chương trình, hãy xem xét cấu trúc lớp học phù hợp nhất với lịch trình của bạn, những kỹ năng bạn cần học dựa trên mục tiêu sự nghiệp của bạn và tính minh bạch của tổ chức hoặc tổ chức cung cấp Bootcamp. Hãy đảm bảo kiểm tra xem có yêu cầu tiên quyết nào trước khi nộp đơn vào một chương trình.

5. Xem xét cấu trúc và địa điểm.

Một trong những câu hỏi quan trọng mà bạn sẽ đặt ra khi so sánh các Data Science Bootcamp khác nhau là liệu bạn muốn tham gia chương trình trực tuyến, tại hiện trường hay là chương trình lai. Mỗi phương pháp giảng dạy này có lợi ích riêng, phụ thuộc vào mục tiêu, nguồn lực có sẵn và hoàn cảnh cá nhân của bạn.

Lớp học trực tiếp

Thường thì, các Bootcamp trực tiếp cung cấp cấu trúc hơn trong một môi trường thực hành, với một giáo viên sẵn sàng giúp đỡ khi bạn cần.

Lớp học trực tiếp cũng có thể là cơ hội để gặp gỡ và xây dựng kỹ năng làm việc nhóm và hợp tác. Tuy nhiên, nếu bạn muốn tham gia một Bootcamp không địa phương hoặc có lịch trình bận rộn, lựa chọn này có thể không linh hoạt đủ cho bạn.

Các khóa học trực tuyến

Các chương trình trực tuyến có thể là một cách tiện lợi để tham gia chương trình mà không phải hy sinh giáo dục toàn diện. Có thể hoàn thành ở bất kỳ đâu có kết nối internet, các Bootcamp trực tuyến thường có thể tự điều chỉnh theo tốc độ của bạn. Trong khi một số có giáo viên sẵn sàng hỗ trợ khi bạn cần, các khóa học trực tuyến khác có thể tự điều chỉnh và độc lập hơn. Tuy nhiên, các khóa học trực tuyến có thể không cung cấp nhiều cơ hội cho việc kết nối mạng và thực hành làm việc nhóm như các chương trình trực tiếp.

Các khóa học lai

Các khóa học lai cung cấp những lợi ích của cả khóa học trực tuyến và khóa học trực tiếp. Với một chương trình Data Science Bootcamp kiểu lai, bạn có thể trải nghiệm việc hòa mình vào học tập trực tiếp cùng với sự thuận tiện của học trực tuyến. Đây là một lựa chọn tuyệt vời nếu bạn sống gần một trường học nhưng lại có lịch trình bận rộn hoặc muốn linh hoạt hơn trong việc học trực tuyến cũng như lớp học trực tiếp.

6. Chú ý đến các chủ đề liên quan.

Một số Bootcamp chuyên về một lĩnh vực cụ thể trong Khoa học Dữ liệu hoặc tập trung vào một số kỹ năng cụ thể. Tuy nhiên, bạn có thể mong đợi thấy một số chủ đề sau trong các khóa học:

  • Lập trình Python
  • Học máy
  • Lập trình
  • Thống kê
  • A/B testing
  • Excel trung cấp
  • Hồi quy tuyến tính
  • Cơ sở dữ liệu (MySQL, MongoDB, v.v.)

Không cần mong đợi phải ghi chép suốt ngày trong những khóa học này. Hầu hết đều dựa trên dự án và thực hành, mang lại cho bạn những kỹ năng quý giá để mang vào công việc. Xem xét nội dung khóa học kỹ lưỡng để đảm bảo nó phù hợp với mục tiêu sự nghiệp của bạn.

7. Tìm hiểu về chi phí.

Các Bootcamp Khoa học Dữ liệu có giá từ 8.940 đến 16.000 đô la, tùy thuộc vào trường hoặc tổ chức [1].

Trong khi bạn không thể sử dụng FAFSA để nộp đơn xin trợ cấp tài chính, như khi bạn nhận bằng cử nhân, nhưng một số cơ hội trợ cấp tài chính có sẵn cho một số Bootcamp. Điều này bao gồm việc trì hoãn học phí, thỏa thuận chia sẻ thu nhập hoặc tài trợ học phí của trường. Một số nhà tuyển dụng cũng có thể cung cấp hỗ trợ học phí nếu bạn đã có việc làm nhưng muốn chuyển sang một vai trò quan trọng hơn.

8. Nghiên cứu danh tiếng của tổ chức.

Hãy chắc chắn rằng bạn chọn một Bootcamp từ một tổ chức hoặc trường có uy tín. Các chương trình chất lượng có thể bao gồm:

  • Đánh giá từ cựu sinh viên và sinh viên
  • Chương trình hoạt động lâu đời (được cung cấp trong 3+ năm)
  • CIRR (Council on Integrity in Results Reporting) công bố kết quả trong năm qua
  • Nhiều lựa chọn về tài chính
  • Đối tác thẩm định
  • Các yếu tố khác như mức độ hỗ trợ sự nghiệp và quá trình ứng tuyển lựa chọn

Các yêu cầu này có thể nghe có vẻ là nhiều để xem xét, nhưng có các nguồn tài liệu trực tuyến miễn phí đánh giá các Bootcamp Khoa học Dữ liệu. Kết hợp các nguồn tài liệu đó với nghiên cứu của bạn để tìm ra các chương trình hàng đầu phù hợp với sở thích của bạn.

Nên nhớ rằng nhà tuyển dụng hoặc những người đã làm việc trong ngành có thể có những khuyến nghị về các Bootcamp có uy tín mà họ có thể chia sẻ với bạn.

9. Xem xét liệu một Data Science Bootcamp có phù hợp với bạn hay không.

Có nhiều lợi ích khi tham gia một Data Science Bootcamp, nhưng quan trọng là biết liệu phong cách học này phù hợp với mục tiêu sự nghiệp tổng thể của bạn hay không. Hãy xem xét những lợi ích và nhược điểm thông thường của các Data Science Bootcamp:

  • Hỗ trợ tài chính giới hạn. Bootcamp thường ít tốn kém hơn so với việc nhận một bằng cấp, nhưng hãy nhớ rằng hiếm khi có cơ hội được cấp trợ cấp tài chính giúp bạn chi trả cho chương trình Bootcamp. Bạn có thể tìm hiểu về các phương án tài chính của trường hoặc kế hoạch trả góp.
  • Hiệu quả nhưng tập trung. Nếu bạn muốn tiếp cận với lĩnh vực Khoa học Dữ liệu nhanh chóng, các Bootcamp có thể giúp bạn tiến nhanh vào cánh cửa. Mặc dù toàn bộ chương trình kéo dài chỉ trong vài tháng, nhưng trong thời gian đó, bạn sẽ được sống trong thế giới của Khoa học Dữ liệu. Điều này có thể gây khó khăn nếu bạn đã có một công việc toàn thời gian.
  • Tập trung vào sự nghiệp. Khi bạn tham gia một Data Science Bootcamp, bạn sẽ học cùng với những người có cùng tâm huyết với sự nghiệp như bạn. Bạn cũng có thể tìm thấy dịch vụ hỗ trợ sự nghiệp và trợ giúp việc làm được tích hợp vào chương trình này.

10. Nộp đơn.

Khi bạn tìm thấy một chương trình phù hợp với mục tiêu và phù hợp với mục tiêu sự nghiệp của bạn, đến lúc nộp đơn! Tùy thuộc vào chương trình, quá trình đăng ký có thể bao gồm cuộc gọi với đại diện chương trình, ứng dụng và đánh giá trước khi được chấp nhận.

Các tùy chọn thay thế cho Data Science Bootcamp

Nếu bạn quyết định rằng một Data Science Bootcamp không phải là sự lựa chọn phù hợp cho mục tiêu của bạn, bạn vẫn có nhiều lựa chọn. Danh sách dưới đây liệt kê một số dịch vụ tương tự từ các nhà lãnh đạo ngành công nghệ:

  • Chứng chỉ Chuyên gia Khoa học Dữ liệu IBM: Chương trình trực tuyến 100%, tự-tốc này được thiết kế để bao gồm tất cả các kỹ năng và công cụ cần thiết cho công việc trong lĩnh vực này. Bằng cách sử dụng bộ dữ liệu thực tế, bạn sẽ làm việc với các công cụ và nền tảng mã nguồn mở, cơ sở dữ liệu và IBM Cloud. Khi kết thúc, bạn sẽ có một danh mục các dự án và giành chứng chỉ Chuyên gia từ IBM.

  • Chứng chỉ chuyên gia phân tích dữ liệu của Google: 75% tốt nghiệp Chứng chỉ Google nghề nghiệp tại Mỹ báo cáo cải thiện hướng nghiệp trong vòng sáu tháng sau khi hoàn thành. Trong chương trình này, bạn sẽ có được kỹ năng làm sạch dữ liệu, đạo đức dữ liệu và kỹ năng trực quan hóa dữ liệu trong khi làm việc với các công cụ và nền tảng của ngành công nghệ như SQL, Tableau và R programming. Khi hoàn thành, bạn sẽ nhận được chứng chỉ Chuyên gia từ Google cho hồ sơ cá nhân của mình.

Bắt đầu học Khoa học Dữ liệu ngay hôm nay

Khi bạn đã sẵn sàng để phát triển sự nghiệp Khoa học Dữ liệu của mình, hãy xem xét tham gia “What is Data Science?” – khóa học đầu tiên trong loạt 10 khóa học chuyên sâu của IBM về Chứng chỉ Chuyên gia Khoa học Dữ liệu. Bạn chỉ cần có kiến thức máy tính cơ bản và sẵn lòng học trực tuyến.

Conclusion: So above is the How to Choose a Data Science Bootcamp (+ 5 to Consider) article. Hopefully with this article you can help you in life, always follow and read our good articles on the website: W Tài Liệu

Related Articles

Back to top button