Chia Sẻ Khóa Học Data Science 2021- Toàn Tập Về Data Science & Machine Learning [Khóa 8562 A]
Machine Learning A-Z, Data Science, Python cho Machine Learning, Math for Machine Learning, Statistics for Data Science.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Tìm hiểu Bộ kỹ năng Khoa học dữ liệu hoàn chỉnh cần có để trở thành Nhà khoa học dữ liệu với tất cả các khái niệm tiên tiến nhất.
- ✓ Thành thạo lập trình Python từ kiến thức cơ bản đến nâng cao cần thiết cho Data Science và Machine Learning.
- ✓ Tìm hiểu toàn bộ Toán học của Đại số tuyến tính, Giải tích, Vectơ, Ma trận cho Data Science và Machine Learning.
- ✓ Trở thành một chuyên gia về Thống kê bao gồm Thống kê mô tả và Thống kê suy luận.
- ✓ Tìm hiểu cách phân tích dữ liệu sử dụng trực quan hóa dữ liệu với tất cả các biểu đồ và đồ thị cần thiết.
- ✓ Thực hiện xử lý dữ liệu bằng Pandas và ScikitLearn.
- ✓ Master Regression với tất cả các tham số và giả định của nó.
- ✓ Giải quyết một dự án Kaggle và xem cách hoàn thành top 1 phần trăm.
- ✓ Tìm hiểu các thuật toán phân loại khác nhau như Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, Support Vector Machines.
- ✓ Hiểu biết hoàn chỉnh về deep learning bằng Keras và Tensorflow.
- ✓ Trở thành Pro bằng cách tìm hiểu về Feature Selection và Dimensionality Reduction.
Khoa học dữ liệu và Học máy là những kỹ năng có nhu cầu cao nhất nhưng lại khó học. Bạn có ước rằng có một khóa học về Khoa học dữ liệu và Học máy bao gồm mọi thứ từ Toán học cho Machine Learning, Thống kê nâng cao cho Khoa học dữ liệu, Xử lý dữ liệu, Machine Learning A-Z, Deep learning và hơn thế nữa ?
Vâng, bạn đã đến đúng nơi. Khóa học Khoa học Dữ liệu và Học máy này có 11 dự án, hơn 250 bài giảng, hơn 25 giờ nội dung, một dự án cạnh tranh Kaggle với điểm phần trăm cao nhất, các code template và trắc nghiệm khác nhau.
Ngày nay, Khoa học Dữ liệu và Học máy được sử dụng trong hầu hết các ngành, bao gồm ô tô, ngân hàng, chăm sóc sức khỏe, truyền thông, viễn thông và những ngành khác.
Là nhà Khoa học Dữ liệu và Học máy, bạn sẽ phải nghiên cứu và nhìn xa hơn những vấn đề thông thường, bạn có thể cần phải xử lý dữ liệu sâu rộng. thử nghiệm với dữ liệu bằng cách sử dụng các công cụ tiên tiến và xây dựng các giải pháp tuyệt vời cho doanh nghiệp. Tuy nhiên, bạn sẽ học những kỹ năng cần thiết cho Khoa học dữ liệu và Học máy ở đâu và bằng cách nào?
Khoa học dữ liệu và Học máy yêu cầu kiến thức chuyên sâu về các chủ đề khác nhau. Khoa học dữ liệu không chỉ là biết các package/library nhất định và học cách áp dụng chúng. Khoa học dữ liệu và Học máy yêu cầu hiểu biết sâu sắc về các kỹ năng sau:
- ✓ Hiểu biết về toàn cảnh của Data Science và Machine Learning.
- ✓ Các loại Phân tích dữ liệu khác nhau, Kiến trúc dữ liệu, Đặc điểm triển khai của các dự án Khoa học dữ liệu và Học máy.
- ✓ Kỹ năng lập trình Python là ngôn ngữ phổ biến nhất cho Khoa học dữ liệu và Học máy.
- ✓ Toán học cho Machine Learning bao gồm Đại số tuyến tính, Giải tích và cách nó được áp dụng trong Thuật toán Machine Learning cũng như Data Science.
- ✓ Thống kê và Phân tích Thống kê cho Khoa học Dữ liệu.
- ✓ Trực quan hóa dữ liệu cho Khoa học dữ liệu.
- ✓ Xử lý và thao tác dữ liệu trước khi áp dụng Học máy.
- ✓ Machine Learning.
- ✓ Ridge (L2), Lasso (L1) và Elasticnet Regression / Regulification cho Machine Learning.
- ✓ Feature Selection và Dimensionality Reduction cho các mô hình Machine Learning.
- ✓ Lựa chọn mô hình học máy bằng cách sử dụng Cross Validation và Hyperparameter Tuning.
- ✓ Cluster Analysis cho Học máy không được giám sát.
- ✓ Deep Learning sử dụng hầu hết các công cụ và công nghệ phổ biến hiện nay.
Khóa học về Khoa học dữ liệu và Học máy này đã được thiết kế dựa trên tất cả các khía cạnh trên, là Khóa học từ A đến Z về Khoa học Dữ liệu và Học máy thực sự. Trong nhiều khóa học về Khoa học dữ liệu và Học máy, các thuật toán được dạy mà không dạy Python hoặc ngôn ngữ lập trình như vậy. Tuy nhiên, điều rất quan trọng là phải hiểu cấu trúc của ngôn ngữ để thực hiện bất kỳ chuyên ngành nào bao gồm Khoa học dữ liệu và Học máy.
Ngoài ra, nếu không hiểu Toán học và Thống kê thì không thể hiểu cách hoạt động của một số thuật toán và kỹ thuật của Khoa học dữ liệu và Học máy.
Một số kỹ năng chính bạn sẽ học:
1. Lập trình Python:
Python đã được xếp hạng là ngôn ngữ số 1 cho Khoa học Dữ liệu và Học máy. Nó dễ sử dụng và phong phú với nhiều thư viện và chức năng khác nhau cần thiết để thực hiện các tác vụ khác nhau cho Khoa học dữ liệu và Học máy. Hơn nữa, nó là ngôn ngữ mặc định và được ưu tiên nhất được sử dụng cho nhiều Deep Learning framework bao gồm Tensorflow và Keras.
2. Toán học nâng cao cho Machine Learning:
Toán học là nền tảng cơ bản cho Khoa học Dữ liệu nói chung và Học máy nói riêng. Nếu không hiểu ý nghĩa của Vectơ, Ma trận, các phép toán của chúng cũng như hiểu Giải tích thì không thể hiểu được nền tảng của Khoa học Dữ liệu và Học máy. Gradient Descent tạo thành nền tảng chính của Neural Network và Machine Learning được xây dựng dựa trên những kiến thức cơ bản của Giải tích và Đạo hàm.
3. Thống kê nâng cao cho Khoa học dữ liệu:
Các kỹ thuật tiên tiến của Khoa học Dữ liệu và Học máy như Feature Selection, Dimensionality Reduction sử dụng PCA đều dựa trên các thống kê suy luận nâng cao về Distributions và Statistical Significance. Nó cũng giúp bạn hiểu hành vi dữ liệu và sau đó áp dụng kỹ thuật học máy thích hợp để có được kết quả tốt nhất từ các kỹ thuật khác nhau của Khoa học dữ liệu và Học máy.
4. Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization):
Như người ta nói, bức tranh có giá trị hàng ngàn lời nói. Trực quan hóa dữ liệu là một trong những kỹ thuật quan trọng của Khoa học Dữ liệu và Học máy và được sử dụng cho Exploratory Data Analysis. Trong đó, bạn sẽ phân tích dữ liệu một cách trực quan để xác định các mô hình và xu hướng. Bạn sẽ tìm hiểu cách tạo các various plot và chart khác nhau cũng như cách phân tích chúng cho tất cả các mục đích thực tế. Feature Selection đóng một vai trò quan trọng trong Học máy và Trực quan hóa dữ liệu là chìa khóa cho nó.
5. Xử lí dữ liệu (Data Processing):
Khoa học dữ liệu yêu cầu xử lý dữ liệu rộng lớn. Những người thực hiện Khoa học Dữ liệu và Học máy dành hơn 2/3 thời gian để xử lý và phân tích dữ liệu. Dữ liệu có thể bị nhiễu và không bao giờ ở dạng và hình thức tốt nhất. Xử lý dữ liệu là một trong những ngành quan trọng của Khoa học dữ liệu và Học máy để có được kết quả tốt nhất. Bạn sẽ học cách sử dụng Pandas, thư viện phổ biến nhất để xử lý dữ liệu bằng Python và nhiều thư viện khác để đọc, phân tích, xử lý và làm sạch dữ liệu.
6. Học máy (Machine Learning):
Trái tim và linh hồn của Khoa học dữ liệu là khả năng dự đoán được cung cấp bởi các thuật toán từ Machine Learning và Deep Learning. Machine Learning đưa kỷ luật tổng thể của Khoa học dữ liệu đi trước các kỷ luật khác. Bạn sẽ kết hợp mọi thứ bạn sẽ học được từ các phần trước và xây dựng các mô hình học máy khác nhau. Các khía cạnh chính của Học máy không chỉ là về các thuật toán mà còn hiểu các thông số khác nhau được sử dụng bởi các thuật toán Học máy. Bạn sẽ hiểu tất cả các thông số chính và giá trị của chúng tác động như thế nào đến kết quả để bạn có thể xây dựng các mô hình học máy tốt nhất.
7. Feature Selection và Dimensionality Reduction:
Trong trường hợp bạn tự hỏi, điều gì tạo nên một nhà khoa học dữ liệu giỏi, thì phần này chính là câu trả lời. Một nhà Khoa học Dữ liệu và Học máy giỏi không chỉ sử dụng thư viện và viết mã vài dòng. Bạn sẽ phân tích mọi đặc điểm của dữ liệu một cách khách quan và chọn những đặc điểm phù hợp nhất dựa trên phân tích thống kê. Chúng ta sẽ tìm hiểu cách giảm số lượng tính năng cũng như cách chúng ta có thể giữ lại giá trị trong dữ liệu khi chúng ta thực hành và xây dựng các mô hình học máy khác nhau sau khi áp dụng các nguyên tắc về Feature Selection và Dimensionality Reduction bằng PCA.
8. Học sâu (Deep Learning):
Bạn không thể trở thành một nhà khoa học dữ liệu và học máy giỏi nếu bạn không biết cách xây dựng mạng nơ-ron mạnh mẽ. Có thể nói Deep Learning là một dạng Machine Learning khác với sức mạnh và tính linh hoạt tuyệt vời. Sau Học máy, chúng ta sẽ tìm hiểu một số nguyên tắc cơ bản chính của Học sâu và xây dựng nền tảng vững chắc trước tiên. Sau đó, bạn sẽ sử dụng Keras và Tensorflow, là những framework Deep Learning phổ biến nhất trên thế giới.
9. Kaggle Project:
Là một nhà khoa học dữ liệu đầy tham vọng, bạn luôn mong muốn được làm việc trong dự án Kaggle về Học máy và đạt được kết quả tốt. Tôi đã dành rất nhiều nỗ lực và thời gian để đảm bảo bạn hiểu được quy trình tổng thể của việc thực hiện một dự án Khoa học dữ liệu và Máy học thực sự. Đây sẽ là một thử thách Học máy tốt cho bạn.
Kết quả của bạn từ khóa học này:
- ✓ Hoàn thành trải nghiệm thực tế với số lượng lớn các dự án và bài tập về Khoa học dữ liệu và Học máy.
- ✓ Tìm hiểu các kỹ thuật tiên tiến được sử dụng trong Khoa học dữ liệu và Học máy.
- ✓ Chứng chỉ hoàn thành kỹ năng được yêu cầu cao nhất về Khoa học dữ liệu và Học máy.
- ✓ Tất cả các câu hỏi được trả lời trong thời gian ngắn nhất có thể.
- ✓ Tất cả các bản cập nhật trong tương lai dựa trên các bản cập nhật cho thư viện, package.
- ✓ Cải tiến liên tục và bổ sung tài liệu khóa học Học máy trong tương lai.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
CUNG CẤP TÀI KHOẢN ONEDRIVE 5TB VÀ OFFICE 365 GIÁ RẺ, XEM CHI TIẾT TẠI ĐÂY
