Tin mới nhất

Menu

Browsing "Older Posts"

Chia Sẻ Khóa Học Đào Tạo Thiết Yêu Python for Data Science (Part 1 + 2) [Khóa 9947 A]

07 tháng 12 2019 / No Comments

1. Python for Data Science Essential Training Part 1:

Python for Data Science Essential Training là một trong những khóa học khoa học dữ liệu phổ biến nhất tại LinkedIn Learning. Hiện tại nó đã được cập nhật và mở rộng thành hai phần để có thêm trải nghiệm thực tế với Python. Trong khóa học này, người hướng dẫn Lillian Pierson sẽ đưa bạn từng bước thông qua một dự án khoa học dữ liệu thực tế: một trình quét web để tải xuống và phân tích dữ liệu từ web. Giới thiệu các kỹ thuật để làm sạch, định dạng lại, biến đổi và mô tả dữ liệu thô; tạo trực quan hóa; xóa bỏ các ngoại lệ; thực hiện phân tích dữ liệu đơn giản; và tạo các biểu đồ tương tác bằng thư viện Plotly. 

Các chủ đề bao gồm:

  • + Tại sao sử dụng Python để làm việc với dữ liệu.
  • + Lọc và chọn dữ liệu.
  • + Nối và chuyển đổi dữ liệu.
  • + Trực quan hóa dữ liệu thực hành tốt nhất.
  • + Trực quan hóa dữ liệu.
  • + Creating a plot.
  • + Tạo đồ họa dữ liệu thống kê.
  • + Biểu diễn toán học cơ bản và đại số tuyến tính.
  • + Phân tích tương quan.
  • + Phân tích đa biến.
  • + Tìm nguồn dữ liệu qua quét web.
  • + Giới thiệu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
  • + Collaborative analytics with Plotly.

2. Python for Data Science Essential Training Part 2:


Trong phần 2 của khóa học này sẽ đưa bạn từng bước thông qua một dự án khoa học dữ liệu thực tế: xây dựng các mô hình học máy có thể tạo ra các dự đoán và đề xuất và tự động hóa các tác vụ thông thường. Cách thực hiện hồi quy tuyến tính và logistic, sử dụng K-means và hierarchal clustering, xác định mối quan hệ giữa các biến và sử dụng các công cụ học máy khác như mạng thần kinh và mô hình Bayes. 

Các chủ đề bao gồm:

  • + Tại sao sử dụng Python cho khoa học dữ liệu
  • + Machine learning 101.
  • + Hồi quy tuyến tính.
  • + Hồi quy logistic.
  • + Mô hình phân cụm: Phương tiện K và mô hình phân cấp.
  • + Phương pháp giảm kích thước.
  • + Association rules.
  • + Phương pháp tập hợp.
  • + Giới thiệu về mạng lưới thần kinh.
  • + Mô hình cây quyết định.
CUNG CẤP TÀI KHOẢN GOOGLE DRIVE DUNG LƯỢNG KHÔNG GIỚI HẠN VỚI GIÁ ƯU ĐÃI NHẤTXEM CHI TIẾT TẠI ĐÂY 



Copyright Disclaimer:
This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.

Chia Sẻ Khóa Học CompTIA Security+ 501 [Khóa 9954 A]

06 tháng 12 2019 / No Comments

Chuẩn bị cho khóa đào tạo an ninh mạng cấp độ tiếp theo - Rõ ràng và súc tích.

Bạn sẽ học được gì:

  • + Những người tham gia sẽ được giới thiệu các khái niệm khác nhau về Bảo mật thông tin. Chúng ta sẽ nói về các lỗ hổng, khai thác, chiến lược quốc phòng, thử nghiệm thâm nhập, các loại và phương pháp pentest, quản lý lỗ hổng, quản lý sự cố và phát triển chính sách bảo mật.
  • + Khóa học này không chỉ tập trung vào Exam CompTIA Security+ 501 mà còn chia sẻ các nghiên cứu điển hình và phương pháp khác nhau được sử dụng trong một cuộc tấn công.
  • + Tìm hiểu về Tiền điện tử và những điểm yếu của chúng trong mật mã và các cách để cải thiện bảo mật của bạn.
  • + Kiểm tra kiến ​​thức và kỹ năng của bạn. Chứng minh cho bản thân và những người khác rằng bạn đã sẵn sàng cho CompTIA Security+ (​SY0-501) Exam.
  • + Đảm bảo rằng bạn biết mọi thứ liên quan đến việc bảo vệ hệ thống hoặc mạng trước một cuộc tấn công.
  • + Learn through demonstrations and new methods of learning.

CUNG CẤP TÀI KHOẢN GOOGLE DRIVE DUNG LƯỢNG KHÔNG GIỚI HẠN VỚI GIÁ ƯU ĐÃI NHẤTXEM CHI TIẾT TẠI ĐÂY 



Copyright Disclaimer:
This site does not store any files on its server. We only index and link to content provided by other sites. Please contact the content providers to delete copyright contents if any and email us, we'll remove relevant links or contents immediately.

Tuyên bố miễn trừ bản quyền:
Trang web này không lưu trữ bất kỳ tệp nào trên máy chủ của nó. Chúng tôi chỉ lập chỉ mục và liên kết đến nội dung được cung cấp bởi các trang web khác. Vui lòng liên hệ với các nhà cung cấp nội dung để xóa nội dung bản quyền nếu có và gửi email cho chúng tôi, chúng tôi sẽ xóa các liên kết hoặc nội dung có liên quan ngay lập tức.