Chia Sẻ Khóa Học Complete Data Science Training with Python for Data Analysis [Khóa 9550 A]
Hướng dẫn đầy đủ về khoa học dữ liệu thực tế với Python: Tìm hiểu khoa học thống kê, trực quan hóa, học máy và hơn thế nữa.
Bạn sẽ học được gì:
- + Cài đặt Anaconda và làm việc trong môi trường iPytjhon/Jupyter, một Powerful Framework For Data Science Analysis.
- + Trở nên thành thạo trong việc sử dụng các Python Data Science Package phổ biến nhất bao gồm Numpy, Pandas, Scikit & Matplotlib.
- + Có thể đọc dữ liệu từ các nguồn khác nhau (bao gồm dữ liệu trang web) & làm sạch dữ liệu.
- + Carry Out Data Exploratory & Pre-processing Tasks Such As Tabulation, Pivoting & Data Summarizing In Python.
- + Trở nên thành thạo khi làm việc với dữ liệu thực tế được thu thập từ các nguồn khác nhau.
- + Carry Out Data Visualization & Understand Which Techniques To Apply When.
- + Thực hiện các kỹ thuật phân tích dữ liệu thống kê phổ biến nhất trong Python bao gồm T-Tests & Linear Regression.
- + Hiểu sự khác biệt giữa Machine Learning và Statistical Data Analysis.
- + Implement Different Unsupervised Learning Techniques On Real Life Data.
- + Implement Supervised Learning (Both In The Form Of Classification & Regression) Techniques On Real Data.
- + Đánh giá độ chính xác và tính tổng quát của các mô hình học máy.
- + Build Basic Neural Networks & Deep Learning Algorithms.
- + Use The Powerful H2o Framework For Implementing Deep Neural Networks.
CUNG CẤP TÀI KHOẢN GOOGLE DRIVE DUNG LƯỢNG KHÔNG GIỚI HẠN VỚI GIÁ ƯU ĐÃI NHẤT, XEM 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 sẽ bài viết lên:
Nhà Sách Tin Học
Chào mừng các bạn đến với Blog Nhà Sách Tin Học. Thông qua Blog này mình muốn chia sẻ đến các bạn những kiến thức về tin học, các tài liệu hay giáo trình mà mình có hoặc siêu tầm được... Mình rất mong được sự ủng hộ nhiệt tình của các bạn bằng cách comment bài viết, chia sẻ bài viết hoặc liên hệ với mình qua blog này! Mình xin cảm ơn!
link part 2 bị hư ạ
Trả lờiXóa