barcelona salary的八卦，Yahoo名人娛樂都在討論

HỌC DATA SCIENCE NHƯ THẾ NÀO?

Helu mấy em, hôm nay có lẽ tất cả các bạn đã thi đại học xong xuôi rồi ha. Tuy nhiên, giờ lại tới một cửa ải cam go khác nữa - chọn ngành! Vậy ngồi xuống đây đọc một bài viết hay về nghề Data Science nhé. Đây là ngành nghề được dự đoán sẽ có nhu cầu cao nhất trong tương lai đó. Bài viết này sẽ đưa ra các bước và nguồn cho các bạn muốn học Data Science đó, đọc xem và share cho các bạn còn loay hoay nha!
___________________________________
I. Học lập trình:
Một Data Scientist (DStist) không thể không biết lập trình, dù không cần thiết phải giỏi như một lập trình viên nhưng phải đủ khả năng viết được những chương trình cơ bản. Từ khi nhập học tới giờ, từ một đứa mà kiến thức lập trình là con số 0 tròn trình, mình đã học qua R, Java, Python, SQL (kì tới sẽ có cả NoSQL nữa). Học tới đâu là sử dụng luôn tới đấy nên thường mình phải tự học thêm rất nhiều để có thể hiểu được logic và cú pháp của ngôn ngữ lập trình đó. Ngôn ngữ quan trọng nhất, phổ biến nhất dành cho DStist là Python với thư viện khổng lồ. Xếp sau Python là R, rất mạnh về phân tích thống kê. Năm ngoái mình được Khoa Toán thuê viết một App (ShinyApp) tương tác dành cho một dự án nghiên cứu của Bang sử dụng ngôn ngữ này.

Vậy học lập trình ở đâu?
https://www.tutorialspoint.com/

Trang này thì gi gỉ gì gi cái gì cũng có, thích học gì có ngay cái đó. Còn nhớ năm ngoái mình cực kỳ đuối khi các thầy bắt học thêm Java, với lý do rằng DStist thường hay phải làm việc trực tiếp với lập trình viên, vậy thì phải học để có thể trò chuyện với nhau được. Mình đã phải đọc thêm sách, đi học thêm phụ đạo, rồi lại đọc mòn mỏi trên trang này để theo kịp các bạn trên lớp. Kết quả là cuối kì, mình tự viết được cả trò chơi và thậm chí còn lập trình được công thức toán thống kê cho thư viện Java đấy.

2. https://codingbat.com/
Đây là nơi mình luyện viết code, từ những ứng dụng đơn giản nhất chỉ vài ba dòng. Trình độ của mình đã lên rất nhanh sau khi hoàn thành phân nửa số bài tập trên này.

3. https://www.datacamp.com/
Mình chưa sử dụng trang này bao giờ, nhưng được quảng cáo khá nhiều. Trên này có các khóa học miễn phí R và Python thiết kế riêng cho DS. Thích hợp cho những ai mới bắt đầu.

4. https://www.udemy.com/courses/development/programming-languages/

5. https://www.codecademy.com/catalog/subject/all

Đây là hai trang do bạn bè mình giới thiệu. Có mấy bạn không đi học phụ đạo Java được đã trả tiền theo học trên này. Vì thường xuyên có giảm giá sâu nên khóa học không quá đắt đỏ. Và điểm lợi thế là sẽ có chứng nhận cuối khóa, có thể củng cố thêm cho hồ sơ xin học hoặc xin việc của bạn.

II. Học thống kê:
Đã làm việc với dữ liệu là phải hiểu lý thuyết thống kê, chí ít cũng phải biết tới những khái niệm cơ bản như lấy mẫu (sampling), trung bình (mean), trung vị (median), độ lệch chuẩn (standard deviation), hồi quy tuyến tính (linear regression),... Nếu muốn trở thành DStist thì còn phải biết tới kiến thức thống kê nâng cao, liên quan tới machine learning. Một điều tuyệt vời là những cuốn sách thống kê hay ho nhất, tổng hợp nhất lại miễn phí, nhằm đáp ứng nhu cầu học tập về dữ liệu ngày càng cao. Hai cuốn sách mà tất cả các giáo sư Khoa Toán của mình đều sử dụng là:

The Elements of Statistical Learning (Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Jerome H. Friedman, 2001)
Cuốn này hơn 700 trang, chia làm 18 chương, sử dụng R trong phân tích thống kê. Bản thân mình thấy sách quá hay, minh họa đầy đủ, giải thích kĩ càng, đọc tới đâu có thể copy code đến đấy để tự thử nghiệm. Dĩ nhiên bạn không cần phải đọc hết sách. Đụng tới khái niệm thống kê nào thì tra cứu tương ứng trong sách cũng được.
https://web.stanford.edu/~hastie/Papers/ESLII.pdf

2. An Introduction to Statistical Learning: With Applications in R ( Trevor Hastie, Robert Tibshirani, Daniela Witten, Gareth James, 2013)
Cuốn này cũng hay, hơn 400 trang, chia làm 10 chương, cũng dùng R. Ai ngại đọc cuốn trên thì có thể bắt đầu với cuốn này.

https://www-bcf.usc.edu/~gareth/ISL/ISLR%20First%20Printing.pdf

III. Học Data Science - Nâng cao:
Sau khi có chút kiến thức cơ bản về lập trình và thống kê rồi thì bạn có thể sử dụng các trang sau để tìm hiểu thêm về các mảng chính của DS như artificial intelligence, computer vision, machine learning, Big Data Analytics, Business Intelligence...
https://towardsdatascience.com/

Đây là trang tổng hợp cực kì nhiều bài viết chất lượng từ các giáo sư và chuyên gia trong ngành. Có rất nhiều bài hướng dẫn chi tiết từng bước cho trình độ beginner. Mình thường đọc trên trang này về machine learning và artificial intelligence (AI). Không chỉ có những phân tích rất cặn kẽ về mặt lý thuyết, nhiều bài viết còn cung cấp ví dụ minh họa và đính kèm cả code để bạn đọc tự thử nghiệm. Ví dụ bài viết sau về Deep Learning là của một giáo sư ở Barcelona, toàn bộ Code có trong Notebook trên Google Colab. Vì chạy trên Cloud nên bạn không cần cài đặt gì mà có thể lập tức chạy chương trình ngay được, cực kì phù hợp cho những ai muốn xem qua trước và không muốn mất công cài đặt này nọ.
https://towardsdatascience.com/deep-learning-for-beginners-practical-guide-with-python-and-keras-d295bfca4487

2. https://www.datascienceweekly.org/
Một bạn người Na Uy trên Tandem giới thiệu cho mình về trang này, bảo rằng đang tự học machine learning ở đây. Thế là mình cũng đăng ký nhận Newsletter từ mấy hôm trước. Mỗi tuần, mình nhận được một email tổng hợp các bài viết nổi bật trong ngành. Như vậy để mình luôn nắm bắt được những xu hướng mới nhất và cập nhật những tiến bộ công nghệ mới.

3. https://www.kaggle.com/
Một đồng nghiệp người Ấn Độ chỉ cho mình trang này quá hay luôn. Đây là nơi bạn học hỏi bằng cách thực hành qua các dự án, các cuộc thi và thử thách quốc tế. Các công ty, tổ chức treo giải thưởng có khi lên tới cả 100,000$ cho đội nào chiến thắng. Chẳng hạn hiện giờ có 20 cuộc thi đấu song song, và đã có hàng ngàn đội đăng kí tham gia. Trên này cũng có các micro-courses hoàn toàn miễn phí từ Python cho tới Deep Learning dành cho beginner.
https://www.kaggle.com/learn/overview

4. https://www.coursera.org/browse/data-science
Và cuối cùng, dĩ nhiên là trên coursera cũng có khóa học miễn phí dành cho DS. Khi nào có thời gian, bạn thử đăng ký xem sao.

Trên đây là những hướng dẫn chung dành cho những ai muốn tìm hiểu về Data Science và học những kĩ năng cơ bản trước. Hi vọng giúp được các bạn đang quan tâm. Mình sẽ tiếp tục cập nhật thêm nhé.

Blog Mai Knows
https://www.facebook.com/maiknowsnow/

Link tham khảo về lương của DStist:
https://www.burtchworks.com/2018/07/09/2018-data-scientist-salary-report-highlights/

<3 Like và share nếu các em thấy thông tin có ích nhé <3

#HannahEd #duhoc #hocbong #sanhocbong #scholarshipforVietnamesestudents

5 LÍ DO BẠN NÊN CÂN NHẮC MBA

Ui học Thạc sỹ mà nghe tới MBA các bạn chắc cũng hơi ngại chủ yếu là do học phí những khoá MBA nhỉnh hơn 1 chút so với các khoá Thạc sỹ chuyên ngành thông thường. Nay chị share cả nhà 1 số lí do các bạn thử cân nhắc thêm khoá MBA này nha. Cả nhà bạn nào có insights hay bổ sung gì comment nữa nhé:

🧡Phát triển kĩ năng và networking khủng
Đi học MBA mình học với những người giàu kinh nghiệm, senior/leader/CEO của các công ty nên tất nhiên là networking sẽ tăng lên vùn vụt. Ngoài ra các kĩ năng khác như lãnh đạo, xử lý tình huống qua case study, phân tích dữ liệu đưa ra quyết định chiến lược cho doanh nghiệp nữa. Biết đâu đi học lại tìm được chân ái cuộc đời mình.

🧡Lương rất cao trên thị trường
Sương sương xíu mức lương theo the QS Jobs & Salary Report, các bạn tốt nghiệp MBA ở các nước sau sẽ có mức lương trung bình tầm này. Tầm 2-3 năm đi làm là bù được học phí đi học MBA còn có học bổng thì thoải mái đi. Đồng nghiệp bạn bè cũ của chị ở PwC với Ngoại thương đi MBA nhiều lắm, ra trường đều có việc ở mấy công ty Amazon, American Airline, H&M...vv
US – 102,100 USD/year
In Canada – 99,800 USD/year
In Australia – 98,400 USD/year
In Singapore – 82,700 USD/year
In the UK – 92,400 USD/year
In Switzerland – 123,500 USD/year
In Germany – 77,200 USD/year
In France – 98,500 USD/year
In Italy – 86,400 USD/year

🧡Lựa chọn ngành nghề đa dạng
Học xong với MBA thì các em có thể vào hầu hết các ngành nghề. Thế nên MBA cũng là bước đệm để nhiều bạn đổi ngành. Mấy ngành nổi bật sinh viên MBA hay làm như:
Consulting
Financial Services
Technology
Healthcare
Consumer Packaged Goods
🧡Chi phí hợp lý
Nghe tới đây nhiều bạn không đồng ý vì thực tế là MBA ở Mỹ hay các trường top cũng không hề rẻ. Nhưng các bạn vẫn có lựa chọn ở các nước có học phí hợp lý ví dụ: Phần, Thuỵ Điển, Pháp, Áo, Đức

🧡Già cũng học được, ở xa cũng học được
MBA thường không giới hạn độ tuổi như 1 số chương trình Đại học, Master khác. Có những khoá học cả part-time, online để các bạn chọn nữa khá oki á. Ví dụ 1 số trường luôn: Nottingham Trent University, University of Birmingham, Barcelona Executive Business Schol, IUBH University of Applied Sciences, Arden University

🧡Bạn nào cân nhắc MBA có gì cần hỏi thêm cứ nhắn HannahEd nhé. Ngoài ra tuần sau 23/03 cũng có event FREE gặp gỡ các trường trực tiếp 1-1 luôn để các bạn hỏi thêm về tất cả mọi điều băn khoăn (học phí, học bổng, hồ sơ..vv). Cả nhà đăng ký nha, cứ FREE là phải đi á: https://www.accessmba.com/link/HIT

<3 Like page, tag và share bạn bè nhé <3
#HannahEd #scholarshipforVietnamesestudents #MBA #Access #sanhocbong #đuhoc

✔︎ 成為七七會員（幫助我們繼續日更，並享有會員專屬福利）：http://bit.ly/shasha77_member
✔︎ 體驗志祺七七文章版：https://blog.simpleinfo.cc/shasha77
✔︎ 購買黃臭泥周邊商品： https://reurl.cc/Ezkbma 💛
✔︎ 訂閱志祺七七頻道： http://bit.ly/shasha77_subscribe
✔︎ 追蹤志祺IG ：https://www.instagram.com/shasha77.daily
✔︎ 來看志祺七七粉專 ：http://bit.ly/shasha77_fb
✔︎ 如果不便加入會員，也可從這裡贊助我們：https://bit.ly/support-shasha77
（請記得在贊助頁面留下您的email，以便我們寄送發票。若遇到金流問題，麻煩請聯繫：service@simpleinfo.cc）

＃梅西 ＃巴薩
各節重點：
00:00 開頭
01:09【七七業配】廣告段落
02:08 梅西：可能是史上最偉大的足球員之一
03:00 巴塞隆納與梅西之間的關係
03:55 從續約爭議到續約破局
04:56 巴薩的財政問題，是壓垮一切的稻草
05:41 疫情來襲，雪上加霜
06:17 西甲的「薪資帽」是什麼？
07:21 梅西本人怎麼想？
07:59 不是所有球隊都能容得了大佛
09:12 我們的觀點
09:43 問題
10:02 結尾

【 製作團隊 】

｜企劃：Elanor
｜腳本：Elanor
｜編輯：土龍
｜剪輯後製：絲繡
｜剪輯助理：珊珊
｜演出：志祺

——

【 本集參考資料 】

→梅西將告別西甲巴塞隆納隊 16年貢獻672球：https://bit.ly/3mkC6RR
→球王的退隊！梅西「申請離隊」巴塞隆納...國際足球商戰大地震：https://bit.ly/3g69nw0
→曼城最佳射手阿奎羅接受降薪加盟巴薩　盼好友有助梅西留下：https://bit.ly/3AMxNmc
→被赤字放逐的GOAT：球王梅西與巴塞隆納「足球分手」震撼彈：https://bit.ly/3g4x9sa
→🔴 LIVESTREAM: LEO MESSI'S PRESS CONFERENCE from CAMP NOU：https://bit.ly/3jZW4OK
→足壇的千里眼順風耳：Fabrizio Romano twitter：https://bit.ly/3m7vMNq
→Leo Messi Instagram：https://bit.ly/3CQsMut
→fcbarcelona Instagram：https://bit.ly/3jUJGj7
→PSG – and Ligue 1 – want Lionel Messi to defeat time and be their superhero：https://bit.ly/3siSaEm
→Re: [討論] 巴薩是怎麼走到今天這一步?：https://bit.ly/3jVo2uZ
→Imposing a salary cap in Ligue 1 is absurd and simplistic：https://bit.ly/3xVTXAI
→Podcast 足球印象派 ：https://apple.co/3CSI5ms
→Podcast 閒聊足球事：https://apple.co/3yQppBF
→Football就football叫什麼Soccor之Reddit soccer版：https://bit.ly/3g7qCNl
→Barcelona 2021 - Player Wages：https://bit.ly/3yPkpgA
→Income from television rights in the Spanish top-tier football league LaLiga in the 2019/2020 season, by team：https://bit.ly/3jVocm5
→""Spain’s La Liga agrees €2.7bn deal with private equity firm CVC：https://bit.ly/2VZsO2b
→Lionel Messi Says Goodbye To FC Barelona At Tearful Press Conference：https://bit.ly/3siJmi1
→足球》風波終於落幕 巴薩放手蘇亞雷斯前往馬競：https://bit.ly/3xSpljn
→2.22億歐元：內馬爾「世紀轉會」背後的資本足球戰：https://bbc.in/3g6BomZ
→Messi Stays at Barcelona, but the War vs. Bartomeu Is as Fierce as Ever：https://bit.ly/3ySoC2S
→What we know about police raid at FC Barcelona's stadium in relation to 'Barçagate'：https://bit.ly/3g8Wj95


＼每週７天，每天７點，每次７分鐘，和我們一起了解更多有趣的生活議題吧！／

🥁七七仔們如果想寄東西關懷七七團隊與志祺，傳送門如下：
106台北市大安區羅斯福路二段111號8樓

🟢如有引用本頻道影片與相關品牌識別素材，請遵循此規範：http://bit.ly/shasha77_authorization
🟡如有業務需求，請洽：hi77@simpleinfo.cc
🔴如果影片內容有誤，歡迎來信勘誤：hey77@simpleinfo.cc