10 khóa học về khoa học dữ liệu tốt nhất sẽ tham gia vào năm 2023

Bạn có muốn đi sâu vào thế giới thú vị của khoa học dữ liệu không? Đừng tìm đâu xa! Cho dù bạn là người mới bắt đầu tìm cách khám phá lĩnh vực năng động này hay một chuyên gia giàu kinh nghiệm đang tìm cách nâng cao kỹ năng của mình, chúng tôi đều có các khóa học trực tuyến tốt nhất dành cho bạn.

Trong thế giới ngày nay, dữ liệu không chỉ là tập hợp các con số và số liệu. Đó là một nguồn tài nguyên quý giá có thể được áp dụng để thúc đẩy thành công trong kinh doanh.

Nhu cầu về Nhà khoa học dữ liệu sẽ chỉ tăng lên khi các công ty tiếp tục thu thập lượng dữ liệu khổng lồ. Và thành thật mà nói, ai lại không muốn trở thành một phần của lĩnh vực có tiềm năng tác động đến nhiều ngành như vậy?

Và hiện tại là thời điểm tốt nhất để thu thập kiến ​​thức về khoa học dữ liệu để có được một sự nghiệp thú vị và bổ ích.

Glassdoor báo cáo rằng mức lương cơ bản trung bình cho Nhà khoa học dữ liệu ở Hoa Kỳ là 1.03.973 đô la mỗi năm, với những người có thu nhập cao nhất kiếm được hơn 180.000 đô la mỗi năm.

Có một số tài nguyên có sẵn trực tuyến và có thể khó biết bắt đầu từ đâu. Đó là lý do tại sao điều quan trọng là phải tham gia một khóa học có cấu trúc và tổ chức tốt để nắm vững các kỹ năng cần thiết cho sự nghiệp thành công trong Khoa học dữ liệu.

thử thách

Dưới đây là một số thách thức phổ biến mà các cá nhân thường gặp phải khi tham gia các khóa học về khoa học dữ liệu, cùng với các chiến lược để vượt qua chúng:

Đường cong học tập dốc

Khoa học dữ liệu bao gồm một loạt các khái niệm và kỹ thuật phức tạp, có thể gây choáng ngợp cho người mới bắt đầu. Vượt qua thách thức này đòi hỏi sự kiên nhẫn và cách tiếp cận có hệ thống.

Bắt đầu với các nguyên tắc cơ bản, hiểu kỹ các khái niệm chính và dần dần xây dựng dựa trên chúng. Chia nhỏ các chủ đề phức tạp thành những chủ đề nhỏ hơn và luyện tập thường xuyên để củng cố việc học của bạn.

nền toán học

Khoa học dữ liệu liên quan đến các khái niệm toán học khác nhau như thống kê, đại số tuyến tính, giải tích và lý thuyết xác suất. Đối với những cá nhân không có nền tảng toán học vững chắc, điều này có thể đặt ra một thách thức đáng kể. Để khắc phục điều này, hãy dành thêm thời gian để tìm hiểu các khái niệm toán học cần thiết.

Tìm hướng dẫn trực tuyến, sách giáo khoa hoặc tài nguyên bổ sung giải thích các khái niệm này trong bối cảnh khoa học dữ liệu. Ngoài ra, hãy thực hành áp dụng các khái niệm này cho các vấn đề dữ liệu trong thế giới thực.

Kĩ năng lập trình

Thành thạo các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R là rất quan trọng đối với khoa học dữ liệu. Chỉ cần bắt đầu bằng cách tìm hiểu kiến ​​thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình bạn đã chọn, bao gồm cú pháp, cấu trúc dữ liệu và luồng điều khiển. Sử dụng các nền tảng mã hóa trực tuyến, hướng dẫn và bài tập viết mã để thực hành viết mã.

Trong bài viết này, chúng tôi đã hoàn thành công việc khó khăn cho bạn và tổng hợp danh sách một số khóa học Khoa học dữ liệu tốt nhất hiện có trực tuyến.

Bắt đầu nào!

Chứng chỉ chuyên nghiệp về khoa học dữ liệu của IBM

Nếu bạn thực sự quan tâm đến việc theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu hoặc máy học, thì khóa học cấp chứng chỉ này của IBM có thể là lựa chọn hoàn hảo cho bạn. Chương trình khóa học này được thiết kế để giúp bạn phát triển các kỹ năng liên quan cần thiết để thành công trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Chuỗi 10 khóa học này bao gồm một loạt bài tập & dự án mà sinh viên có thể tham gia, chẳng hạn như phát triển mô hình máy học, kiểm tra dữ liệu mạng xã hội và phát triển bảng điều khiển dữ liệu.

Những nhiệm vụ này mang đến cho người học cơ hội áp dụng các kỹ năng đã học vào các vấn đề trong thế giới thực và xây dựng danh mục công việc mà họ có thể giới thiệu với các nhà tuyển dụng tiềm năng.

Ngoài ra, người học sẽ nhận được Chứng chỉ Chuyên nghiệp từ Coursera và huy hiệu kỹ thuật số từ IBM thể hiện khả năng thành thạo các kỹ năng đã học của họ. Chương trình này được ACE® khuyên dùng. Điều đó có nghĩa là sau khi hoàn thành, người học có thể kiếm được tới 12 tín chỉ đại học.

Chứng nhận này là một cách tuyệt vời để đạt được lợi thế cạnh tranh trong thị trường việc làm với tư cách là nhà khoa học dữ liệu cấp đầu vào với các kỹ năng sẵn sàng cho công việc mới nhất.

Bạn sẽ học được gì?

• Các nguyên tắc cơ bản của khoa học dữ liệu bao gồm phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và phân tích thống kê.
• Cách sử dụng các công cụ và thư viện nguồn mở, bao gồm Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learning và ScipPy.
• Xây dựng các mô hình dự đoán bằng thuật toán học máy.
• Cách làm việc với cơ sở dữ liệu và sử dụng SQL để truy vấn dữ liệu.
• Học tập ứng dụng thông qua các phòng thí nghiệm thực hành trong Đám mây của IBM bằng cách sử dụng các công cụ và bộ dữ liệu trong thế giới thực.

Chứng chỉ chuyên nghiệp Harvard về Khoa học dữ liệu

Đây là khóa học cấp chứng chỉ chuyên nghiệp do Đại học Harvard cung cấp trên nền tảng edx.

Chương trình này sẽ nâng kỹ năng khoa học dữ liệu của bạn lên một tầm cao mới bằng cách giúp bạn triển khai các thuật toán ML và có được kiến ​​thức chuyên sâu về các khái niệm khoa học dữ liệu cơ bản thông qua các nghiên cứu điển hình trong thế giới thực thúc đẩy.

Bạn sẽ đạt được các kỹ năng lập trình R cơ bản và học các khái niệm thống kê như xác suất, suy luận và lập mô hình.

Khóa học này không chỉ là một tập hợp các kỹ năng kỹ thuật.

Bạn sẽ có kinh nghiệm về các kỹ thuật như trực quan hóa dữ liệu và sắp xếp dữ liệu với ggplot2 /dplyr.

Bạn cũng sẽ làm quen với các công cụ cần thiết để thực hành các nhà khoa học dữ liệu, chẳng hạn như Unix/Linux, Git và RStudio.

Nhưng đó không phải là tất cả.

Các nghiên cứu điển hình trong khóa học được thiết kế để truyền cảm hứng và giúp bạn học bằng cách trả lời các câu hỏi cụ thể thông qua phân tích dữ liệu. Bạn sẽ khám phá các chủ đề như xu hướng về kinh tế & sức khỏe thế giới, tỷ lệ tội phạm ở Hoa Kỳ, v.v.

Kỹ năng bạn sẽ đạt được

• Thuật toán học máy
• Git và GitHub
• lập trình R
• các khái niệm liên quan đến xác suất

Python cho Khoa học dữ liệu và ML

Đây là một trong những khóa học phổ biến nhất trên nền tảng Udemy. Hàng nghìn sinh viên từ khắp nơi trên thế giới đã đăng ký khóa học này và nhận thấy đây là một nguồn tài nguyên quý giá để nâng cao kỹ năng của họ về khoa học dữ liệu và máy học.

Khóa học này cũng bao gồm các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu nâng cao bằng cách sử dụng các thư viện như Matplotlib, seaborn và Plotly. Bạn sẽ tìm hiểu cách tạo hình ảnh trực quan tuyệt đẹp sẽ làm cho dữ liệu của bạn trở nên sống động và giúp dễ hiểu và phân tích hơn.

Nhưng sự phấn khích thực sự bắt đầu khi bạn đi sâu vào học máy với SciKit Learn. Bạn sẽ tìm hiểu về nhiều loại thuật toán học máy như Rừng ngẫu nhiên, Cây quyết định, v.v.

Khóa học này cung cấp một chương trình giảng dạy tuyệt vời bao gồm nhiều chủ đề khác nhau liên quan đến Khoa học dữ liệu và Học máy. Nó bao gồm hơn 100 bài giảng video độ nét cao cung cấp các giải thích và minh họa chuyên sâu. Sổ tay mã chi tiết được cung cấp cho mỗi bài giảng cho phép người học thực hành và áp dụng những gì họ đã học được.

Bạn sẽ học được gì?

Bạn đang chờ đợi điều gì? Hãy đăng ký khóa học này ngay hôm nay và thực hiện bước đầu tiên hướng tới sự nghiệp thú vị trong khoa học dữ liệu.

Chuyên ngành khoa học dữ liệu

Khóa học chuyên môn về Khoa học dữ liệu này do Đại học Johns Hopkins cung cấp. Có tổng cộng 10 khóa học trong chuyên ngành này. Nó được thiết kế để trang bị cho người học các khái niệm và công cụ thiết yếu cần thiết cho toàn bộ hệ thống khoa học dữ liệu.

Điểm nổi bật của khóa học chuyên môn hóa này là Dự án Capstone, nơi bạn sẽ có cơ hội áp dụng những gì đã học bằng cách xây dựng một sản phẩm dữ liệu bằng cách sử dụng dữ liệu trong thế giới thực. Trải nghiệm thực hành này cho phép bạn thể hiện khả năng nắm vững tài liệu của mình và tạo danh mục đầu tư phản ánh khả năng của bạn.

Khóa học này được phát triển và giảng dạy bởi các giảng viên giàu kinh nghiệm từ Đại học Johns Hopkins. Bạn có thể mong đợi hướng dẫn và hướng dẫn chất lượng cao trong suốt khóa học.

Trong các bài tập của khóa học, Bạn sẽ phải thực hiện phân tích hồi quy và sử dụng các mô hình hồi quy để hiểu sâu hơn về dữ liệu của mình, điều này sẽ giúp bạn trở thành một nhà khoa học dữ liệu thực thụ.

Bạn sẽ học được gì?

• Học máy
• Phân tích hồi quy
• Github
• lập trình R
• Phân tích cluster
• Cụm từ thông dụng (REGEX)

Khoa học dữ liệu với R và Python

Khóa học này được cung cấp bởi Oak Academy trên nền tảng Udemy. Nội dung của khóa học có thể được chia thành hai phần.

Phần 1: R cho Khoa học dữ liệu

Trong phần đầu tiên của khóa học, bạn sẽ đi sâu vào thế giới khoa học dữ liệu bằng cách sử dụng R. Bạn sẽ học cách xử lý hiệu quả các tập dữ liệu lớn, thao tác dữ liệu và rút ra những hiểu biết có ý nghĩa. Khóa học sẽ giới thiệu cho bạn các công cụ thiết yếu trong R thường được sử dụng trong các dự án khoa học dữ liệu.

Phần 2: Python cho Khoa học dữ liệu

Phần thứ hai của khóa học tập trung vào việc sử dụng Python để phân tích dữ liệu. Bạn sẽ học cách phân tích dữ liệu, tạo trực quan hóa và áp dụng các thuật toán học máy mạnh mẽ. Bạn có thể nâng cao hiểu biết của mình về Python và các thư viện của nó, bao gồm NumPy, Pandas và Matplotlib, thông qua các bài tập khác nhau.

Cũng đọc: Sách và khóa học để học numpy

Đến cuối khóa học, bạn có thể mong đợi đạt được những điều sau:

• Thành thạo R và Python cho các nhiệm vụ khoa học dữ liệu.
• Khả năng tạo trực quan hóa dữ liệu thông tin và hấp dẫn trực quan.
• Hiểu và áp dụng thực tế các thuật toán học máy mạnh mẽ.
• Có khả năng sử dụng các thư viện thiết yếu như NumPy, Pandas, matplotlib và thậm chí còn gọn gàng hơn.

Chứng chỉ chuyên gia Google Data Analytics

Chứng chỉ chuyên nghiệp Google Data Analytics được cung cấp trên Coursera là một chương trình tuyệt vời được thiết kế để cung cấp đào tạo chuyên nghiệp trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

Chuỗi chứng chỉ này bao gồm 8 khóa học cung cấp cho người học các kỹ năng theo yêu cầu cần thiết cho các vị trí cấp đầu vào trong phân tích dữ liệu bất kể kinh nghiệm trước đó.

Trong suốt chương trình chứng nhận này, bạn sẽ có cơ hội học hỏi từ các nhân viên của Google, những người đã xây dựng sự nghiệp của mình trên nền tảng vững chắc về phân tích dữ liệu. Chương trình giảng dạy được cấu trúc tốt để đảm bảo rằng bạn đạt được các kỹ năng và kiến ​​thức cần thiết để thành công trong lĩnh vực này.

Bạn có thể hoàn thành toàn bộ khóa học cấp chứng chỉ trong vòng chưa đầy sáu tháng với cam kết dưới 10 giờ mỗi tuần. âm thanh tốt, phải không?

Sau khi hoàn thành, bạn sẽ được chuẩn bị cho nhiều vai trò công việc khác nhau, bao gồm nhà phân tích dữ liệu cấp dưới hoặc cộng sự, quản trị viên cơ sở dữ liệu, v.v.

Chương trình bao gồm hơn 180 giờ hướng dẫn và nhiều đánh giá dựa trên thực tiễn mô phỏng các tình huống phân tích dữ liệu trong thế giới thực. Những đánh giá này rất quan trọng để phát triển các kỹ năng cần thiết cho sự thành công tại nơi làm việc.

Nội dung có tính tương tác cao và được phát triển độc quyền bởi các nhân viên giàu kinh nghiệm của Google, những người đã dành nhiều thập kỷ làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Bạn sẽ tham gia vào nhiều tài liệu học tập, chẳng hạn như video, đánh giá và phòng thí nghiệm thực hành, để làm quen với các công cụ và kỹ năng phân tích cần thiết để làm việc với dữ liệu.

Kỹ năng bạn sẽ đạt được

• Trực quan hóa dữ liệu (DataViz)
• Giải quyết vấn đề
• bảng tính
• Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL)
• Thu thập dữ liệu

Chương trình cấp bằng Nano về nhà khoa học dữ liệu

Chương trình cấp độ Nano về Nhà khoa học dữ liệu do Udacity cung cấp là một chương trình nâng cao được thiết kế nhằm cung cấp cho sinh viên những kỹ năng và kiến ​​thức cần thiết để theo đuổi vai trò Nhà khoa học dữ liệu.

Trước khi bắt đầu chương trình, bạn nên đáp ứng các điều kiện tiên quyết sau:

Python: Cần thành thạo lập trình Python, bao gồm khả năng viết các hàm, xây dựng các ứng dụng cơ bản và làm quen với các thư viện phổ biến như NumPy và Pandas.

Ngoài ra, sinh viên nên có kinh nghiệm lập trình SQL, bao gồm truy vấn cơ sở dữ liệu và sử dụng phép nối, tập hợp và truy vấn con. Sự thoải mái khi sử dụng Terminal và GitHub cũng là một lợi thế.

Xác suất và Thống kê: Cần có sự hiểu biết vững chắc về thống kê mô tả, chẳng hạn như tính toán các biện pháp trung tâm và phân tán. Kiến thức về thống kê suy luận, chẳng hạn như phân phối lấy mẫu và kiểm tra giả thuyết, cũng cần thiết.

Sắp xếp dữ liệu và trực quan hóa: Học sinh phải có kinh nghiệm truy cập nhiều loại nguồn dữ liệu khác nhau như cơ sở dữ liệu, tệp CSV và tệp JSON. Thành thạo trong việc làm sạch và chuyển đổi dữ liệu bằng các thư viện như gấu trúc và Scikit-learning là rất quan trọng.

Kiến thức về các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu bằng các công cụ như Matplotlib cũng rất có giá trị. Ngoài ra, sinh viên nên làm quen với các phương pháp trực quan hóa phân tích dữ liệu khám phá & giải thích.

Thời gian ước tính để hoàn thành chương trình là bốn tháng, trong thời gian đó người học sẽ tham gia vào các dự án thực hành do các chuyên gia trong ngành phát triển. Thông qua các dự án này, người tham gia sẽ có cơ hội làm việc trên các đường dẫn dữ liệu trong thế giới thực, thiết kế thử nghiệm, xây dựng hệ thống đề xuất và triển khai các giải pháp cho đám mây.

Chương trình Nanodegree này đặc biệt phù hợp với những cá nhân đã có một số kinh nghiệm về học máy.

Hoạt cảnh 2022 AZ

Khóa học này được thiết kế để trang bị cho bạn những kỹ năng cần thiết để trở thành người dùng Tableau thành thạo.

Bắt đầu với các nguyên tắc cơ bản, bạn sẽ học cách điều hướng phần mềm Tableau, kết nối nó với tệp dữ liệu và xuất bảng tính. Bạn sẽ nghiên cứu về khai thác dữ liệu và phân tích chuỗi thời gian để khám phá các xu hướng và đưa ra các dự đoán chính xác.

Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ được trang bị các kỹ năng của một người dùng Tableau thành thạo và một nhà khoa học dữ liệu. Bạn sẽ có thể trích xuất thông tin từ dữ liệu, phân tích các câu hỏi phức tạp và trực quan hóa đầu ra của mình một cách dễ dàng.

Cho dù bạn đang làm việc với dữ liệu khoa học hay nhằm cải thiện lợi nhuận kinh doanh thông qua dự báo xu hướng, khóa học này trao quyền cho bạn để thu thập, kiểm tra và trình bày dữ liệu một cách hiệu quả.

Tham gia khóa học này ngay bây giờ và nâng kỹ năng Tableau của bạn lên một tầm cao mới!

bạn sẽ học được gì?

• Tạo Barcharts, Maps, Scatterplots, Treemaps và Interactive Dashboards.
• Làm việc với Trộn dữ liệu trong Tableau
• Gán vai trò địa lý cho các thành phần dữ liệu
• làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian

SQL cho Khoa học dữ liệu

Khóa học này trên Coursera là điểm khởi đầu tuyệt vời cho bất kỳ ai quan tâm đến việc phân tích dữ liệu cho mục đích khoa học dữ liệu. Không cần kiến ​​thức trước về SQL. Nó đưa bạn từ những khái niệm cơ bản đến các khái niệm nâng cao hơn giúp bạn phát triển các kỹ năng cần thiết để trích xuất những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu.

Ban đầu, bạn sẽ tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của SQL, bao gồm cách viết truy vấn để truy xuất dữ liệu từ bảng. Khóa học dần dần giới thiệu cho bạn các truy vấn phức tạp hơn và dạy cho bạn các kỹ thuật để lọc và tinh chỉnh kết quả của bạn. Bạn sẽ làm việc với các loại dữ liệu khác nhau như chuỗi và số, đồng thời có được kinh nghiệm thực hành trong thao tác dữ liệu bằng cách tạo bảng mới và di chuyển dữ liệu giữa chúng.

Trong suốt khóa học, bạn sẽ làm quen với các toán tử SQL phổ biến và khám phá cách kết hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Các chủ đề nâng cao như báo cáo trường hợp, quản trị dữ liệu và lập hồ sơ cũng được đề cập, giúp bạn hiểu rõ về SQL cho các mục đích khoa học dữ liệu.

Nó cũng bao gồm các bài tập lập trình trong thế giới thực. Những bài tập này cho phép bạn thực hành các kỹ năng của mình và phân tích các tập dữ liệu thực tế. bạn cũng sẽ có thể sử dụng SQL một cách hiệu quả để phân tích mục tiêu bằng cách diễn giải cấu trúc, ý nghĩa và các mối quan hệ trong dữ liệu.

Không có điều kiện tiên quyết cụ thể hoặc yêu cầu phần mềm nào là cần thiết cho khóa học này. Mặc dù có một trình soạn thảo văn bản đơn giản sẽ hữu ích cho dự án cuối cùng.

Bạn sẽ học được gì?

• lựa chọn tập hợp con dữ liệu
• SQLite
• Lọc và sắp xếp dữ liệu
• Thao tác của Strings

Khoa học dữ liệu với R

Khóa học này bắt đầu bằng cách giới thiệu cho bạn thực tiễn về khoa học dữ liệu và giúp bạn làm quen với các nguyên tắc cơ bản của ngôn ngữ lập trình R. Bạn sẽ hiểu được cách áp dụng khoa học dữ liệu để trích xuất thông tin có giá trị từ dữ liệu thô.

Khi bạn đã có nền tảng vững chắc, khóa học sẽ đi sâu vào quá trình chuyển đổi và làm sạch dữ liệu. Bạn sẽ học các kỹ thuật để xử lý dữ liệu lộn xộn và không có cấu trúc. Ngoài ra, bạn sẽ khám phá cách tạo thống kê mô tả, cho phép bạn tóm tắt và hiểu rõ hơn về dữ liệu của mình một cách hiệu quả.

Bạn sẽ tìm hiểu cách xây dựng các mô hình có thể khám phá các mối quan hệ trong dữ liệu của mình và đưa ra dự đoán dựa trên các mối quan hệ đó. Bộ kỹ năng này đặc biệt có giá trị khi cố gắng khám phá các mẫu ẩn hoặc dự đoán kết quả trong tương lai.

Như bạn đã biết, các thuật toán Máy học đóng một vai trò quan trọng trong khoa học dữ liệu. Và khóa học này cung cấp phần giới thiệu về thuật toán ML này. Bạn sẽ khám phá cách áp dụng các kỹ thuật học máy bằng R, cho phép bạn đưa ra dự đoán và rút ra kết luận từ dữ liệu của mình.

Hiểu các thuật toán này giúp bạn giải quyết các vấn đề phức tạp và khám phá các mẫu có giá trị trong bộ dữ liệu của mình.

Cuối cùng, khóa học bao gồm việc triển khai các mô hình R vào sản xuất. Bạn sẽ học cách đóng gói mã của mình, tạo các ứng dụng tương tác và chia sẻ thông tin chi tiết của mình với người khác.

Kiến thức thực tế này cho phép bạn thu hẹp khoảng cách giữa phân tích dữ liệu và triển khai trong thế giới thực. Cho dù bạn là người mới bắt đầu hay chuyên gia dữ liệu có kinh nghiệm, khóa học này trang bị cho bạn kiến ​​thức và kỹ thuật cần thiết để vượt trội trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Bạn sẽ học được gì?

• Tạo mô hình thống kê và trực quan hóa dữ liệu
• Xử lý dữ liệu lớn
• ngôn ngữ R
• thuật toán ML

Phần kết luận

Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực thực tế và cần có kinh nghiệm thực hành để thành thạo. Tuy nhiên, việc truy cập và làm việc với các bộ dữ liệu trong thế giới thực có thể là một thách thức. Tìm kiếm bộ dữ liệu nguồn mở có sẵn trực tuyến hoặc thông qua các nền tảng như Kaggle.

Tham gia các cuộc thi trực tuyến, đóng góp cho các dự án nguồn mở hoặc tạo dự án của bạn bằng cách sử dụng dữ liệu có sẵn công khai. Xây dựng danh mục các dự án khoa học dữ liệu sẽ không chỉ mang lại kinh nghiệm quý báu mà còn thể hiện kỹ năng của bạn với các nhà tuyển dụng tiềm năng.

Tôi hy vọng bạn thấy bài viết này hữu ích khi tìm hiểu về các khóa học khác nhau để học khoa học dữ liệu. Bạn cũng có thể muốn tìm hiểu về những cuốn sách khoa học dữ liệu tốt nhất để học từ lý thuyết đến ứng dụng thực tế [2023 Edition].