Khoa học dữ liệu là một chủ đề liên tục mở rộng và thay đổi, và đôi khi có vẻ như một cách sử dụng mới cho khoa học dữ liệu được phát hiện mỗi ngày. Các nhà khoa học dữ liệu đang có nhu cầu cao trong các ngành, bao gồm cả ngân hàng và chăm sóc sức khỏe, khiến đây trở thành một lĩnh vực đáng giá (và sinh lợi) để làm việc. Mặc dù rõ ràng là lĩnh vực khoa học dữ liệu đang mở rộng, nhưng việc bắt đầu trong lĩnh vực này không đơn giản. Trở thành một nhà khoa học dữ liệu khó hơn là trở thành bác sĩ hoặc luật sư, hai ngành nghề có mức lương sáu con số mới bắt đầu. Đây là lý do chúng tôi viết hướng dẫn này. Chúng ta sẽ xem xét một số công việc khoa học dữ liệu cấp đầu vào từ xa điển hình nhất bên dưới. Chúng ta cũng sẽ xem xét các nguyên tắc cơ bản của các khóa học cần thiết để thành công trong công việc khoa học dữ liệu tại Amazon.
Nhà khoa học dữ liệu là gì?
Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng công nghệ để kết luận khối lượng dữ liệu khổng lồ mà họ thu thập. Đó là một lĩnh vực đòi hỏi sự thành thạo về thống kê, lý luận số và lập trình máy tính. Ngoài ra, bạn phải là một người giao tiếp có kỹ năng để truyền đạt kết quả nghiên cứu của mình và giải thích cách chúng giải quyết một câu hỏi tổng quát hơn mà bạn đang cố gắng trả lời.
Có khó để có được công việc khoa học dữ liệu cấp đầu vào từ xa không?
Nếu bạn có các kỹ năng cần thiết, không khó để có được một công việc khoa học dữ liệu cấp đầu vào. Với sự phát triển của khoa học dữ liệu, có rất nhiều lựa chọn cho những người có ít hoặc không có kinh nghiệm tham gia vào lĩnh vực này. Một chương trình đào tạo về khoa học dữ liệu chắc chắn là có lợi.
Công việc khoa học dữ liệu cấp đầu vào
Có rất nhiều công việc dành cho những người muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu. Dưới đây là danh sách bảy công việc cấp đầu vào trong khoa học dữ liệu để giúp bạn bắt đầu.
#1. Thực tập sinh khoa học dữ liệu
Một nhà khoa học dữ liệu thực tập là một nhân viên mới làm việc cùng với các nhà khoa học dữ liệu dày dạn kinh nghiệm hơn để tìm hiểu các sợi dây của lĩnh vực này.
Bạn sẽ làm gì
Thực tập sinh trong lĩnh vực khoa học dữ liệu thường làm việc về phân tích thống kê hoặc chuẩn bị dữ liệu. Chúng có thể hỗ trợ việc tạo ra các thuật toán hoàn toàn mới, các mô hình học máy hoặc thậm chí là các hình ảnh trực quan thể hiện cách dữ liệu được sử dụng. Các nhà khoa học dữ liệu thực tập thỉnh thoảng có cơ hội làm việc trong các dự án phân tích dành riêng cho tổ chức nơi họ đang thực tập.
Lương
Một nhà khoa học dữ liệu thực tập có thể mong đợi kiếm được mức lương trung bình hàng năm là 93,452 đô la.
Yêu cầu và kỹ năng cơ bản
Các nhà khoa học dữ liệu thực tập nên có kinh nghiệm sử dụng nhiều chương trình khác nhau trước đó, bao gồm cả Excel. Ngoài ra, họ phải quen thuộc với các ngôn ngữ lập trình như Python, R hoặc SAS.
#2. Nhà khoa học dữ liệu trẻ
Một nhà khoa học dữ liệu cấp dưới đang học cách thu thập, kiểm tra và trình bày dữ liệu để những người khác có thể sử dụng dữ liệu đó. Họ là người mới trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
Bạn sẽ làm gì
Phân tích, báo cáo và truyền đạt kết quả phân tích là các nhiệm vụ mà nhà khoa học dữ liệu cấp dưới thực hiện giống như nhà khoa học dữ liệu cấp cao. Một nhà khoa học dữ liệu cấp dưới ít có khả năng phụ trách các dự án hơn, đó là điểm khác biệt. Ngoài ra, họ ít có khả năng có kinh nghiệm với các mô hình máy học phức tạp hoặc bộ dữ liệu khổng lồ.
Lương
Theo Glassdoor, một nhà khoa học dữ liệu mới vào nghề kiếm được trung bình 100,265 đô la một năm.
Yêu cầu và kỹ năng cơ bản
Bạn sẽ cần có kiến thức cơ bản về thống kê và khoa học máy tính để thành công với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu cấp dưới. Ngoài ra, bạn sẽ cần biết cách sử dụng cơ sở dữ liệu SQL và viết mã Python. Bạn cũng có thể yêu cầu chuyên môn về phân tích kinh doanh, tùy thuộc vào tổ chức mà bạn làm việc.
#3. Kỹ sư dữ liệu trẻ
Một kỹ sư dữ liệu cấp dưới đang tìm kiếm kinh nghiệm thực tế gần đây đã hoàn thành chương trình khoa học dữ liệu. Họ có thể là thực tập sinh, làm việc bán thời gian hoặc toàn thời gian.
Bạn sẽ làm gì
Vị trí này đòi hỏi phải có kiến thức thấu đáo về công nghệ dữ liệu, bao gồm thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu. Trái ngược với các kỹ sư cấp cao, các kỹ sư dữ liệu cấp dưới thường làm việc trong các dự án nguồn mở nhỏ hơn và được trao ít quyền hạn hơn.
Lương
Một kỹ sư dữ liệu mới vào nghề có thể kiếm được mức lương trung bình hàng năm là 88,788 đô la.
Yêu cầu và kỹ năng cơ bản
Một kỹ sư dữ liệu cấp dưới phải hiểu cách dữ liệu được lưu, xử lý và hiển thị. Bạn phải thành thạo các nguyên tắc cơ bản của Python và SQL, cũng như có nền tảng vững chắc về học máy, thống kê và toán học.
#4. Nhà phân tích dữ liệu cơ sở
Các nền tảng của phân tích dữ liệu được hiểu rõ bởi một nhà phân tích dữ liệu mới vào nghề, những người vẫn đang học cách sử dụng các kỹ năng đó trong môi trường chuyên nghiệp.
Bạn sẽ làm gì
Để tìm hiểu cách diễn giải và áp dụng nhiều công cụ khác nhau, các nhà phân tích dữ liệu cấp dưới thường xuyên cộng tác với các nhà phân tích và quản lý phân tích cấp cao. Họ quản lý và phân tích dữ liệu khổng lồ. Ngoài ra, họ giúp những người lao động khác sắp xếp thứ tự ưu tiên cho các dự án và dọn dẹp dữ liệu để có thể hoàn thành chúng một cách nhanh chóng.
Lương
Thu nhập hàng năm điển hình cho một nhà phân tích dữ liệu mới vào nghề là $57,456.
Yêu cầu và kỹ năng cơ bản
Bạn phải tỉ mỉ, có kỹ năng giao tiếp xuất sắc, thích làm việc theo nhóm và quản lý thành công các dự án của nhóm nếu bạn muốn được tuyển dụng với tư cách là nhà phân tích dữ liệu cấp dưới. Ngoài ra, bạn nên làm quen với các khái niệm xác suất và thống kê cơ bản cũng như một số ngôn ngữ lập trình khoa học dữ liệu, chẳng hạn như R, Python, SAS/SPSS hoặc SQL.
#5. Người lập mô hình dữ liệu cơ sở
Cấu trúc cơ sở dữ liệu của công ty được tạo và duy trì bởi những người lập mô hình dữ liệu cấp dưới, những người lập mô hình dữ liệu cấp đầu vào.
Bạn sẽ làm gì
Người lập mô hình dữ liệu cơ sở cũng có thể phụ trách các nhiệm vụ khác, bao gồm xây dựng trình kích hoạt và chỉ mục ngoài việc tạo bảng, cột và mối quan hệ giữa các bảng.
Lương
Một người lập mô hình dữ liệu ở cấp độ bắt đầu có thể kiếm được tới 102,851 đô la hàng năm.
Yêu cầu và kỹ năng cơ bản
Bạn nên có hiểu biết cơ bản về cơ sở dữ liệu quan hệ, SQL và tác giả truy vấn để được tuyển dụng với tư cách là người lập mô hình dữ liệu cấp cơ sở. Ngoài ra, bạn sẽ có thể hoạt động trên nhiều nền tảng khác nhau, bao gồm SQL và Microsoft Excel.
#6. Quản trị viên cơ sở dữ liệu cơ sở
Quản trị viên cơ sở dữ liệu cấp dưới có phạm vi nhiệm vụ quản trị hạn chế nhưng hỗ trợ quản lý trang web hoặc ứng dụng dựa trên cơ sở dữ liệu.
Bạn sẽ làm gì
Quản trị viên cơ sở dữ liệu cấp dưới hỗ trợ chạy cơ sở dữ liệu hàng ngày. Họ xây dựng cơ sở dữ liệu và bảng mới, theo dõi hiệu suất và khắc phục sự cố khi cơ sở dữ liệu của họ gặp sự cố.
Lương
Mức lương hàng năm cho một quản trị viên cơ sở dữ liệu cơ sở lên tới $71,834.
Yêu cầu và kỹ năng cơ bản
Quản trị viên cơ sở dữ liệu cấp dưới phải có khả năng tạo truy vấn bằng một số ngôn ngữ lập trình, chẳng hạn như Python hoặc SQL. Ngoài ra, họ phải có khả năng quản lý cơ sở dữ liệu của mình bằng các chương trình như SQL Management Studio hoặc Toad.
#7. Nhà phân tích học máy cơ sở
Nhà phân tích học máy cấp cơ sở có nền tảng vững chắc về toán học và khoa học máy tính, nhưng họ vẫn đang trau dồi kỹ năng phân tích dữ liệu của mình.
Bạn sẽ làm gì
Trước khi chuyển sang các chủ đề phức tạp hơn như mạng lưới thần kinh và học sâu, một nhà phân tích máy học mới bắt đầu sẽ làm quen với nhiều loại máy học, bao gồm học máy có giám sát và không giám sát. Họ cũng sẽ nghiên cứu các phương pháp như hồi quy tuyến tính và phân cụm k-means. Nhà phân tích học máy mới vào nghề cũng sẽ được kỳ vọng hiểu được giá trị của phân tích dữ liệu và cách nó ảnh hưởng đến các lựa chọn kinh doanh.
Lương
Một nhà phân tích học máy cơ sở với ít hơn một năm kinh nghiệm có thể kiếm được 103,522 đô la mỗi năm.
Yêu cầu và kỹ năng cơ bản
Bạn phải có hiểu biết vững chắc về số liệu thống kê và xác suất để được tuyển dụng làm nhà phân tích máy học cấp dưới. Bạn sẽ cần có khả năng diễn giải dữ liệu và giải thích tại sao phân tích của bạn lại quan trọng. Việc nắm vững các giới hạn của hồi quy tuyến tính cũng rất quan trọng.
Công việc khoa học dữ liệu từ xa
Có nhiều lựa chọn cho các công việc từ xa trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, điều này hoàn toàn phù hợp với nó. Dưới đây là một số ví dụ về công việc khoa học dữ liệu từ xa:
- Nhà khoa học dữ liệu từ xa: Nhiều doanh nghiệp sử dụng các nhà khoa học dữ liệu từ xa cho nhiều sáng kiến, bao gồm phân tích dữ liệu, học máy và trực quan hóa dữ liệu.
- Phân tích dữ liệu từ xa: Các nhà phân tích dữ liệu từ xa chịu trách nhiệm thu thập, phân tích và giải mã dữ liệu để cung cấp thông tin chi tiết cho các bên liên quan trong doanh nghiệp. Họ cũng có thể chịu trách nhiệm tạo bảng điều khiển và báo cáo để chia sẻ thông tin chi tiết về dữ liệu.
- Kỹ sư học máy từ xa: Các kỹ sư học máy từ xa chịu trách nhiệm phát triển và đưa vào thực tế các thuật toán học máy để phân tích và diễn giải dữ liệu. Ngoài ra, họ có thể chịu trách nhiệm tạo các mô hình dự đoán hoặc lập kế hoạch thử nghiệm để xác minh các giả định.
- Nhà phân tích tình báo kinh doanh từ xa: Các nhà phân tích tình báo kinh doanh từ xa chịu trách nhiệm thu thập và đánh giá dữ liệu của công ty để cung cấp thông tin chi tiết và đề xuất cho những người ra quyết định. Họ cũng có thể chịu trách nhiệm tạo các báo cáo và hình ảnh hóa dữ liệu chuyên sâu.
- Kỹ sư dữ liệu lớn từ xa: Các kỹ sư dữ liệu lớn từ xa chịu trách nhiệm duy trì và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ bằng cách sử dụng các khung điện toán phân tán như Hadoop và Spark.
- Chuyên gia trực quan hóa dữ liệu từ xa: Chuyên gia về Trực quan hóa dữ liệu từ xa phụ trách phát triển bảng điều khiển và hình ảnh trực quan giúp hiểu biết sâu sắc về dữ liệu đối với các bên liên quan phi kỹ thuật.
- Quản lý sản phẩm dữ liệu từ xa: Các nhà quản lý sản phẩm dữ liệu từ xa chịu trách nhiệm chỉ đạo việc tạo và giới thiệu hàng hóa và dịch vụ dựa trên dữ liệu.
Nhìn chung, có rất nhiều cơ hội cho các công việc từ xa trong chủ đề khoa học dữ liệu và nó rất phù hợp. Nếu bạn đang tìm kiếm các công việc về khoa học dữ liệu từ xa, hãy đảm bảo tìm kiếm các quảng cáo việc làm đề cập rõ ràng đến việc làm việc từ xa hoặc làm việc từ xa. Bạn cũng nên phân tích cẩn thận trình độ và yêu cầu của vị trí để đảm bảo rằng bạn đáp ứng chúng.
Việc làm khoa học dữ liệu Amazon
Amazon là một trong những công ty lớn nhất và phát triển nhanh nhất trên thế giới, đồng thời mang đến nhiều cơ hội việc làm về khoa học dữ liệu. Ví dụ về các công việc khoa học dữ liệu tại Amazon bao gồm:
#số 1. Nhà khoa học dữ liệu
Các nhà khoa học dữ liệu được Amazon tuyển dụng để làm việc trong nhiều dự án, bao gồm dự báo, hệ thống đề xuất sản phẩm và phân tích hành vi khách hàng. Hầu hết các nhà khoa học dữ liệu tại Amazon đều thành thạo lập trình, học máy và thống kê.
#2. Kỹ sư kinh doanh thông minh
Các kỹ sư kinh doanh thông minh được Amazon thuê để tạo và duy trì các đường ống dẫn dữ liệu, cung cấp các công cụ phân tích và cung cấp thông tin chuyên sâu cho các nhóm kinh doanh. Kiến thức về SQL, mô hình hóa dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu thường là điều kiện tiên quyết cho các vị trí này.
#3. nhà khoa học ứng dụng
Tại Amazon, các nhà khoa học ứng dụng làm việc trên nhiều sáng kiến, chẳng hạn như máy học, thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Bằng cấp cao về khoa học máy tính, thống kê hoặc một chuyên ngành liên quan thường được yêu cầu cho những vị trí này.
#4. Kỹ sư dữ liệu
Amazon thuê các kỹ sư dữ liệu để tạo và duy trì cơ sở hạ tầng dữ liệu, tạo đường ống ETL cũng như cải thiện khả năng lưu trữ và truy xuất dữ liệu. Những vị trí này thường yêu cầu kiến thức về các nền tảng điện toán phân tán như Spark và Hadoop.
# 5. Nhà phân tích dữ liệu
Amazon sử dụng các nhà phân tích dữ liệu để hỗ trợ các nhóm kinh doanh, tạo bảng điều khiển và báo cáo cũng như thực hiện phân tích đặc biệt. Các kỹ năng về công cụ trực quan hóa dữ liệu và SQL mạnh mẽ thường cần thiết cho những vị trí này.
#số 6. Nhà phân tích tình báo kinh doanh
Các nhà phân tích kinh doanh thông minh được Amazon thuê để tạo và duy trì các đường ống dẫn dữ liệu, cung cấp các công cụ phân tích và cung cấp thông tin chuyên sâu cho các nhóm kinh doanh. Kiến thức về SQL, mô hình hóa dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu thường là điều kiện tiên quyết cho các vị trí này.
#7. Kỹ sư máy học
Amazon thuê các kỹ sư máy học để tạo và triển khai các mô hình máy học cho nhiều sáng kiến, bao gồm hệ thống đề xuất, thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Thông thường, ứng viên cho những vị trí này phải có kiến thức về Python và các khuôn khổ máy học như TensorFlow hoặc PyTorch.
Nhìn chung, Amazon có nhiều công việc về khoa học dữ liệu dành cho những người có trình độ đào tạo và kinh nghiệm khác nhau. Nếu bạn quan tâm đến việc làm việc trong lĩnh vực khoa học dữ liệu tại Amazon, hãy đánh giá kỹ lưỡng các yêu cầu và mô tả công việc để xác định vị trí phù hợp nhất với trình độ và chuyên môn của bạn.
Khóa học khoa học dữ liệu
Có rất nhiều công cụ và khóa học trực tuyến có thể giúp bạn bắt đầu nếu học khoa học dữ liệu là điều bạn quan tâm. Dưới đây là một số lựa chọn phổ biến:
- Coursera: Coursera cung cấp nhiều lựa chọn khóa học về khoa học dữ liệu từ các tổ chức học thuật nổi tiếng và các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Các khóa học phổ biến bao gồm “Khoa học dữ liệu ứng dụng với Python” của Đại học Michigan và “Chuyên ngành khoa học dữ liệu” của Đại học Johns Hopkins.
- EDX: Các khóa học về khoa học dữ liệu có sẵn trên edX từ một số trường đại học và tổ chức uy tín. “Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu trong Python” của Đại học Michigan và “Những điều cơ bản về Khoa học Dữ liệu” của Microsoft là hai khóa học được nhiều người yêu thích.
- DataCamp: DataCamp là một môi trường học tập trực tuyến tập trung mạnh vào phân tích và khoa học dữ liệu. Python, R, SQL và các công nghệ liên quan đến dữ liệu khác nằm trong số các khóa học mà nó cung cấp.
- Udemy: Các khóa học về khoa học dữ liệu có sẵn trên Udemy ở nhiều cấp độ khác nhau, từ cơ bản đến nâng cao. Chương trình đào tạo về Python cho khoa học dữ liệu và máy học và đào tạo hoàn chỉnh về khoa học dữ liệu với Python để phân tích dữ liệu là hai khóa học phổ biến.
- Codecademy: Các khóa học về Khoa học dữ liệu có sẵn tại Codecademy, chẳng hạn như “Phân tích dữ liệu với Pandas” và “Trực quan hóa dữ liệu với Python”.
Bạn có thể học khoa học dữ liệu bằng nhiều loại sách, blog và hướng dẫn ngoài các khóa học trực tuyến này. “Python for Data Analysis” của Wes McKinney và “Data Science from Scratch” của Joel Grus là hai cuốn sách rất được yêu thích.
Khi chọn một khóa học về khoa học dữ liệu, điều quan trọng là phải xem xét trình độ kỹ năng, cách học và mục tiêu của bạn. Trong khi các khóa học khác có thể quan tâm nhiều hơn đến phân tích kinh doanh và ra quyết định, một số có thể tập trung hơn vào kỹ năng lập trình và kỹ thuật. Hãy nhớ đọc kỹ các bài đánh giá và mô tả khóa học để tìm khóa học khoa học dữ liệu phù hợp với bạn.
Những nơi tốt nhất để tìm công việc khoa học dữ liệu cấp đầu vào từ xa
Đây là một số chiến lược tuyệt vời để có được công việc khoa học dữ liệu lý tưởng của bạn:
- Bảng công việc: Nơi rõ ràng nhất để bắt đầu là các bảng việc làm trực tuyến như Monster.com và Indeed.com.
- mạng: Kết nối với những người có thể cho bạn lời khuyên hoặc thậm chí hỗ trợ bạn kiếm việc làm là một cách tuyệt vời để tìm cơ hội mới trong lĩnh vực của bạn.
- LinkedIn: LinkedIn là một nguồn tìm việc và kết nối mạng tuyệt vời.
- Cộng đồng trực tuyến: Các trang web như Reddit hoặc Indie Hackers cho phép bạn kết nối với những người khác có cùng sở thích với bạn về khoa học dữ liệu mà không cần phải rời khỏi nhà.
- Hội nghị: Nếu bạn không biết tìm kiếm ở đâu khác, hội nghị là một cách tuyệt vời để tìm việc làm về khoa học dữ liệu cấp đầu vào.
Khoa học dữ liệu là nghề nghiệp gì?
Nói cách khác, khoa học dữ liệu trong công nghệ đề cập đến cơ sở hạ tầng, thử nghiệm, máy học để đưa ra quyết định và các sản phẩm dữ liệu.
Nhà khoa học dữ liệu làm công việc gì?
Một chuyên gia phân tích được gọi là nhà khoa học dữ liệu chịu trách nhiệm thu thập, phân tích và giải thích dữ liệu để hỗ trợ việc ra quyết định trong một công ty.
Khoa học dữ liệu khó như thế nào?
Nền tảng vững chắc về lập trình, học máy, thống kê và toán học là cần thiết để thành công trong chủ đề khó của khoa học dữ liệu. Tuy nhiên, độ khó của nhiệm vụ sẽ khác nhau tùy thuộc vào nền tảng, mức độ kinh nghiệm của bạn và các dự án cụ thể mà bạn đang thực hiện.
Khoa học dữ liệu có phải là một lĩnh vực chết không?
Không, đó không phải là một cánh đồng chết; đúng hơn, nó đang phát triển. Vị trí này sẽ tồn tại miễn là nhà khoa học dữ liệu có thể thu hẹp khoảng cách giữa kỹ năng kỹ thuật và kinh doanh, đồng thời sử dụng dữ liệu để giải quyết vấn đề.
Bằng cấp nào là cần thiết cho nhà khoa học dữ liệu?
Bằng cử nhân
Thông thường, bạn sẽ yêu cầu ít nhất bằng cử nhân về khoa học dữ liệu hoặc một lĩnh vực được liên kết với máy tính để có thể trở thành nhà khoa học dữ liệu cấp đầu vào. Tuy nhiên, bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ là cần thiết đối với một số công việc khoa học dữ liệu.
Khoa học dữ liệu có yêu cầu mã hóa không?
Có, nó yêu cầu mã hóa. Khoa học dữ liệu sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python và R để xây dựng các mô hình máy học và làm việc với các tập dữ liệu lớn.
Khoa học dữ liệu có phải là một công việc không?
Đúng. Khoa học dữ liệu là một công việc sử dụng CNTT. Các nhà khoa học dữ liệu chuyên giúp tổ chức của họ sử dụng dữ liệu, trong khi hầu hết các công việc trong CNTT giúp công ty của họ sử dụng một công nghệ cụ thể.
Kết luận
Bạn có thể học các kỹ năng cần thiết để trở thành một nhà khoa học dữ liệu thông qua nhiều khóa học trực tuyến, sách và các tài nguyên khác. Để tìm được vai trò phù hợp nhất với kỹ năng và chuyên môn của bạn, điều quan trọng là bạn phải nghiên cứu kỹ các yêu cầu và mô tả công việc trước khi đăng ký các công việc khoa học dữ liệu.
Bài viết liên quan
- NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU: Định nghĩa, Nhiệm vụ, Mức lương, Trình độ chuyên môn & Sự khác biệt
- NHÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU VS NHÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU: So sánh đầy đủ 2023
- LƯƠNG CỦA NHÀ PHÁT TRIỂN PHẦN MỀM: Họ kiếm được bao nhiêu vào năm 2023
- KHOA HỌC DỮ LIỆU LÀ GÌ: Hướng dẫn về Khoa học Dữ liệu và Phân tích
- NHÀ KHOA HỌC PHÒNG THÍ NGHIỆM LÂM SÀNG: Định nghĩa, Yêu cầu, Chương trình và Công việc
dự án
