Artwork

Contenuto fornito da Ta Di Tay. Tutti i contenuti dei podcast, inclusi episodi, grafica e descrizioni dei podcast, vengono caricati e forniti direttamente da Ta Di Tay o dal partner della piattaforma podcast. Se ritieni che qualcuno stia utilizzando la tua opera protetta da copyright senza la tua autorizzazione, puoi seguire la procedura descritta qui https://it.player.fm/legal.
Player FM - App Podcast
Vai offline con l'app Player FM !

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

36:26
 
Condividi
 

Manage episode 302634797 series 2984038
Contenuto fornito da Ta Di Tay. Tutti i contenuti dei podcast, inclusi episodi, grafica e descrizioni dei podcast, vengono caricati e forniti direttamente da Ta Di Tay o dal partner della piattaforma podcast. Se ritieni che qualcuno stia utilizzando la tua opera protetta da copyright senza la tua autorizzazione, puoi seguire la procedura descritta qui https://it.player.fm/legal.
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/
  continue reading

78 episodi

Artwork
iconCondividi
 
Manage episode 302634797 series 2984038
Contenuto fornito da Ta Di Tay. Tutti i contenuti dei podcast, inclusi episodi, grafica e descrizioni dei podcast, vengono caricati e forniti direttamente da Ta Di Tay o dal partner della piattaforma podcast. Se ritieni che qualcuno stia utilizzando la tua opera protetta da copyright senza la tua autorizzazione, puoi seguire la procedura descritta qui https://it.player.fm/legal.
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/
  continue reading

78 episodi

Tutti gli episodi

×
 
Loading …

Benvenuto su Player FM!

Player FM ricerca sul web podcast di alta qualità che tu possa goderti adesso. È la migliore app di podcast e funziona su Android, iPhone e web. Registrati per sincronizzare le iscrizioni su tutti i tuoi dispositivi.

 

Guida rapida