hi bạn. Thực sự thì cái này còn tùy vào khả năng của mỗi người nữa bạn a. Cơ mà theo chủ quan mình đánh giá thì DS và DA có lẽ sẽ nhẹ hơn DE chút nha, vì DE đòi hỏi thêm cả kiến thức về software nữa
Dạ anh ơi em đang học Data Science tại một trường chuyên về kinh tế nên khi học sẽ bổ sung thêm các kiến thức về business, khi ra trường không biết là em có thể app vào các công việc như BA/DA chuyển đổi linh hoạt được không ạ
@@vietnh1009sao lại ko có anh, thế những mô hình ML, DL hiện tại mn đang dùng là ở đâu ra vậy a? Theo kinh nghiệm của em thì đây là nhưng ng làm tại các phòng Lab để nghiêm cứu và ra các thuật toán và mô hình mới
![Oasis - Oasis Live '25 [Official Trailer]](http://i.ytimg.com/vi/gol_JnuEtKM/mqdefault.jpg)
Bài chia sẻ khá hay và rõ ràng, hy vọng anh ra nhiều video hay như vậy nữa.
hi cam on em nha :D
Cảm ơn anh Việt rất nhiều luôn. Nhờ anh mà em đã rõ hơn về phương hướng mà mình nên đi trong kỳ thực tập sắp tới.
Theo em thấy anh nên làm slide có hình ảnh dễ minh hoạ hơn, để còn note lại mấy từ khoá anh nói nữa. Thanks!!!
hi cảm ơn bạn đã góp ý nhé. mình sẽ cố cải thiện ở các video sau
Em cảm ơn anh vì chiếc video này, rất chi tiết và hữu ích đối với em!
cảm ơn em đã ủng hộ nha :D
Em cảm ơn anh nhiều
Video rất hay. Cám ơn bạn đã chia sẽ.
cam on ban da ung ho :D
- Dữ liệu dạng bảng (dù có nhiều dòng hay nhiều cột) vẫn là lãnh địa của các thuật toán ML cổ điển. Dữ liệu phi cấu trúc mới là lãnh địa của DL.
DL là gì ậ
@@vutahathanh là deep learning nhé.
hay quá a , chờ những vid tiếp theo của a ạ
cảm ơn bạn đã ủng hộ mình nha
đúng là các công ty ở Việt Nam mấy job này yêu cầu lẫn lộn lắm,
Anh chia sẻ rất thực tế
cảm ơn anh Việt.
cảm ơn em nhaa
anh ơi video của anh em dùng loa max rồi mà nó vẫn nhỏ ấy ạ sau anh cho mic to lên hơn xíu được không ạ
Mong anh ra video về chatbot ạ
Minh co 1 video ve chatgpt roi do ban a :D
Cơ hội việc làm của ngành này ở VN như nào vậy a
hay qua a oiw
cảm ơn bạn đã ủng hộ nha
Dạ anh ơi em học ngành khoa học dữ liệu thì làm gì ạ em tra gg thì mỗi bên nói một kiểu.
Anh ơi cho e hỏi .Em nghe nói ml engineer thường ko nhận người mới vào nghề vậy mình nên làm nghề j để có kinh nghiệm v ạ.DE đc ko ạ.
Mình đang làm BE. Nếu muốn chuyển sang data thì hướng nào là phù hợp và dễ tiếp cận nhất vậy? DA, DE, DS? Cám ơn bạn!
hi bạn. Thực sự thì cái này còn tùy vào khả năng của mỗi người nữa bạn a. Cơ mà theo chủ quan mình đánh giá thì DS và DA có lẽ sẽ nhẹ hơn DE chút nha, vì DE đòi hỏi thêm cả kiến thức về software nữa
BE base java core thì qua DE hợp lý luôn a spark kafka viết bằng java hết
Mình 30 tuổi. Nếu bắt đầu học thì cơ hội việc làm cho ngành này khi ra trường có cao không ạ. Nghe nói mảng IT đào thải cao.
hì, IT có 1 vài mảng khác, vd như web, mình nghĩ bạn có thể thử xem bạn ạ
a ơi data engineer thường làm vệc cho các ngành nào thế
anh ơi, em muốn xin intern mảng Data scientist, ML thì cần cbi gì để xin ạ
hì em. Mình sẽ cần các kiến thức cơ bản về xác suất, thống kê. Biết các mô hình ML cơ bản, và cách đánh giá chúng nhé
Anh ơi có trang nào để học reinforcement learning không ạ ^^
hi bạn mình tự học thui chứ cũng ko có 1 nguồn cố định nào cả :D
Dạ anh ơi em đang học Data Science tại một trường chuyên về kinh tế nên khi học sẽ bổ sung thêm các kiến thức về business, khi ra trường không biết là em có thể app vào các công việc như BA/DA chuyển đổi linh hoạt được không ạ
it khóc thét
Nếu có thể thì học theo cả 3 hướng luôn được không ạ?
ko nên em a. thà rằng thạo 1 đường còn hơn mỗi đường biết 1 chút
@@vietnh1009 Cảm ơn anh. Em còn một thắc mắc nữa là nếu như mà mình chỉ tự học, không có chứng chỉ thì theo anh nghĩ cần làm những gì tiếp theo ạ?
@@nguyentrungquoc9885 bạn nên cố gắng làm đẹp tk github và linkedin. vì đây sẽ là những thứ nhà tuyển dụng nhìn vào, ngoài cv và cover letter
@@vietnh1009 Dạ em cảm ơn anh ạ
a ơi cho em hỏi còn Machine Learning Scientist là gì nữa ạ???
ko có role nào tên như vậy đâu em ạ :P
@@vietnh1009sao lại ko có anh, thế những mô hình ML, DL hiện tại mn đang dùng là ở đâu ra vậy a? Theo kinh nghiệm của em thì đây là nhưng ng làm tại các phòng Lab để nghiêm cứu và ra các thuật toán và mô hình mới