Podcast: Ep38: #27.2: 🇺🇸Học Toán và làm Khoa học Dữ liệu ở Mỹ

Trong phần 2 này Trang sẽ chia sẻ nhiều hơn về bản chất công việc khoa học dữ liệu của Trang - các công cụ sử dụng, các điểm nhấn, các hiểu lầm, và vì sao nên học thạc sĩ để tiến thân trong ngành khoa học dữ liệu Nếu muốn nghe về các hiểu lầm, tua đến phút 17. Để nghe về vì sao học thạc sĩ, tua đến phút 27. Phần 3 sẽ nói về học Toán ở Mỹ, hay là cơn ác mộng của đời mình, và khác với học Toán ở Việt Nam như thế nào. Nó không dễ như bạn nghĩ đâu Các tài liệu mà Trang nhắc đến giúp chuẩn bị vào ngành Khoa học dữ liệu:

• Khóa Deep Learning Coursera: https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
• Andrew Ng: tất cả các khóa về khoa học dữ liệu
• Towards Data Science Medium: https://towardsdatascience.com/ 2:00 - Tổng quan công việc ở 2 công ty khoa học dữ liệu của Trang 11:50 - Các công cụ và quy trình làm việc khoa học dữ liệu 11:00 - Active Learning là gì 14:30 - Testing trong khoa học dữ liệu 16:00 - Không biết công cụ công ty yêu cầu có phải vấn đề không? 18:20 - Hiểu lầm 1 về khoa học dữ liệu - cần giỏi Toán và Tin để làm 22:30 - Hiểu lầm thứ 2 về khoa học dữ liệu 27:48 - Học thạc sĩ Machine Learning và Computational DS - càng đi làm càng thấy khác biệt giữa cử nhân và thạc sĩ/tiến sĩ trong công việc 31:30 - Tổng quan các chương trình thạc sĩ Data Science ở Mỹ Nhạc: https://archesaudio.com/