Medium-term Data Scientists
A medium-term training syllabus for data scientists typically goes beyond the foundational concepts covered in short-term training and delves deeper into advanced techniques and methodologies.
While the specific syllabus may vary based on the training provider and objectives, here is a general outline of topics that can be covered in a medium-term data scientist training program:
Data Wrangling and Feature Engineering
- Advanced data cleaning and preprocessing techniques.
- Feature extraction and selection methods.
- Dealing with high-dimensional and unstructured data.
Exploratory Data Analysis and Visualization
- Advanced exploratory data analysis techniques.
- Visualization techniques for complex datasets.
- Interactive visualization tools
Statistical Inference and Hypothesis Testing
- Advanced statistical concepts and inference methods.
- Multiple regression analysis.
- Analysis of variance (ANOVA) and experimental design.
Machine Learning Algorithms
- Supervised learning algorithms (e.g., linear regression, decision trees, random forests, gradient boosting).
- Unsupervised learning algorithms (e.g., clustering, dimensionality reduction).
- Evaluation metrics and model selection techniques.
Deep Learning and Neural Networks
- Introduction to deep learning concepts.
- Neural network architectures (e.g., feedforward, convolutional, recurrent).
- Transfer learning and fine-tuning pre-trained models.
Natural Language Processing (NLP) and Text Mining
- Techniques for processing and analyzing text data.
- Sentiment analysis, text classification, and named entity recognition.
- Topic modeling and text summarization.
Big Data Technologies
- Introduction to distributed computing and big data frameworks.
- Processing and analyzing large-scale datasets.
- Distributed data storage and querying.
Model Deployment and Productionisation
- Model deployment strategies and techniques.
- Creating APIs for model integration.
- Model monitoring and performance evaluation in production environments.
Advanced Topics in Data Science
- Time series analysis and forecasting.
- Reinforcement learning.
- Bayesian statistics and probabilistic modeling.
Capstone Project and Real-World Applications
- Undertaking a comprehensive data science project from start to finish.
- Working with real-world datasets and industry-specific challenges.
- Presenting the project findings and insights to stakeholders.
Chương trình đào tạo trung hạn
Một chương trình đào tạo trung hạn cho các chuyên gia dữ liệu thường đi sâu hơn vào các khái niệm cơ bản được covered trong chương trình đào tạo ngắn hạn và tập trung vào các kỹ thuật và phương pháp tiên tiến hơn.
Mặc dù chương trình học cụ thể có thể thay đổi dựa trên nguồn cung cấp đào tạo và mục tiêu cụ thể, dưới đây là một bản đề cương tổng quan về các chủ đề có thể được bao gồm trong chương trình đào tạo chuyên gia dữ liệu trung hạn:
Tiền Xử Lý Dữ Liệu và Tạo Đặc Trưng
- Các kỹ thuật tiền xử lý và làm sạch dữ liệu nâng cao.
- Phương pháp trích xuất và lựa chọn đặc trưng.
- Xử lý dữ liệu có chiều cao và dữ liệu không cấu trúc.
Phân Tích Dữ Liệu Khám Phá và Trực Quan
- Các kỹ thuật phân tích dữ liệu khám phá nâng cao.
- Các phương pháp trực quan hóa cho các tập dữ liệu phức tạp.
- Các công cụ trực quan hóa tương tác.
Suy Luận Thống Kê và Kiểm Định Giả Thuyết
- Các khái niệm thống kê nâng cao và các phương pháp suy luận.
- Phân tích hồi quy đa biến.
- Phân tích phương sai (ANOVA) và thiết kế thí nghiệm.
Thuật Toán Học Máy
- Các thuật toán học máy giám sát (ví dụ: hồi quy tuyến tính, cây quyết định, rừng ngẫu nhiên, gradient boosting).
- Các thuật toán học máy không giám sát (ví dụ: gom cụm, giảm chiều dữ liệu).
- Các chỉ số đánh giá và phương pháp lựa chọn mô hình.
Học Sâu và Mạng Nơ-ron nhân tạo
- Giới thiệu các khái niệm về học sâu.
- Kiến trúc mạng nơ-ron (ví dụ: feedforward, convolutional, recurrent).
- Học chuyển giao và điều chỉnh mô hình được đào tạo trước.
Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP) và Khai Thác Văn Bản
- Các kỹ thuật xử lý và phân tích dữ liệu văn bản.
- Phân tích tâm trạng, phân loại văn bản và nhận dạng thực thể được đặt tên.
- Mô hình hóa chủ đề và tóm tắt văn bản.
Công Nghệ Dữ Liệu Lớn
- Giới thiệu về tính toán phân tán và các khung làm việc với dữ liệu lớn.
- Xử lý và phân tích các tập dữ liệu quy mô lớn.
- Lưu trữ và truy vấn dữ liệu phân tán.
Triển Khai Mô Hình và Đưa Vào Sản Xuất
- Các chiến lược và kỹ thuật triển khai mô hình.
- Tạo API để tích hợp mô hình.
- Giám sát mô hình và đánh giá hiệu suất trong môi trường sản xuất.
Chủ Đề Nâng Cao trong Khoa Học Dữ Liệu
- Phân tích và dự đoán chuỗi thời gian.
- Học tăng cường.
- Thống kê Bayesian và mô hình xác suất.
Dự Án Cuối Kỳ và Ứng Dụng Trong Thực Tế
- Thực hiện một dự án khoa học dữ liệu toàn diện từ đầu đến cuối.
- Làm việc với các tập dữ liệu thực tế và các thách thức cụ thể cho từng ngành.
- Trình bày các kết quả dự án và những thông tin cần thiết cho các bên liên quan
