Chia Sẻ Khóa Học Data Analysis Chuyên Sâu Với Python 2021 [Khóa 8363 A]

By Nhà Sách Tin Học - 12 tháng 10 2021 - No Comments

Khóa học Phân tích dữ liệu chuyên sâu với Python.

Bạn sẽ học được gì:

✓ Phân tích dữ liệu chuyên sâu, Giới thiệu bao quát, Statistic, Hypothesis, Ngôn ngữ Python, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn và Complete EDA.
✓ Hoàn thành khóa học này cũng sẽ giúp bạn sẵn sàng cho hầu hết các câu hỏi phỏng vấn cho vai trò Data Analysts.
✓ Đây là điều kiện tiên quyết cho Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, NLP và các khóa học AI khác.
✓ Bao gồm Dự án Tùy chọn và con đường dẫn đến thành công.

1. Bạn sẽ học được gì trong khóa học này?

✓ Phân tích dữ liệu chuyên sâu, Covers Introduction, Statistics, Hypothesis, Python Language, Numpy, Pandas, Matplotlib, Seaborn và Complete EDA.
✓ Hoàn thành khóa học này cũng sẽ giúp bạn sẵn sàng cho hầu hết các câu hỏi phỏng vấn cho vai trò Data Analysts.
✓ Đây là điều kiện tiên quyết cho Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, NLP và các khóa học AI khác.
✓ Bao gồm Optional Project và con đường dẫn đến thành công.

2. Các yêu cầu hoặc điều kiện tiên quyết để tham gia khóa học này là gì?

✓ Không cần điều kiện tiên quyết. Chỉ cận bạn có Tính tò mò muốn học hỏi.

3. Khóa học này dành cho ai?

✓ Những người muốn thăng tiến sự nghiệp trong Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu.
✓ Đã làm việc trong Data Science/ Data Analyst Roles và muốn hiểu rõ các khái niệm.
✓ Muốn tạo nền tảng vững chắc trước khi chuyển sang Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, NLP, và các khóa học AI khác.
✓ Hiện đang làm Business Analyst / Phân tích dữ liệu trong Excel, Tableau, Qlik, Power BI, v.v. Và muốn phân tích tự động và có thể mở rộng bằng Python.

4. Khóa học này có chuyên sâu và có sẵn sàng cho ngành công nghiệp không?

✓ Hoàn toàn có, nó sẽ giúp bạn sẵn sàng phỏng vấn với vai trò Nhà phân tích dữ liệu cũng như nó là điều kiện tiên quyết cho Học máy, Học sâu, v.v.

5. Tôi chưa quen với CNTT / Khoa học Dữ liệu, Tôi sẽ hiểu chứ?

✓ Hoàn toàn có, nó được dạy theo cách đơn giản nhất để mọi người đều hiểu.

6. Nội dung:

✓ Ngày 01 - Giới thiệu về Khoa học dữ liệu.
✓ Ngày 02 - Giới thiệu về Phân tích dữ liệu.
✓ Ngày 03 - Statistics for Data Analysis - Scalar, Vectors và Matrix.
✓ Ngày 04 - Statistics for Data Analysis - Probability.
✓ Ngày 05 - Statistics for Data Analysis - Probability.
✓ Ngày 06 - Statistics for Data Analysis - Probability.
✓ Ngày 07 - Statistics for Data Analysis - Probability.
✓ Ngày 08 - Statistics for Data Analysis - Statistical Hypothesis.
✓ Ngày 9A - Statistics for Data Analysis - Statistical Hypothesis.
✓ Ngày 9B - Python for Data Analysis.
✓ Ngày 10 - Python for Data Analysis.
✓ Ngày 11 - Python for Data Analysis.
✓ Ngày 12 - Python for Data Analysis.
✓ Ngày 13 - Numpy.
✓ Ngày 14 - Pandas.
✓ Ngày 15 - Pandas.
✓ Ngày 16 - Pandas.
✓ Ngày 17 - Pandas.
✓ Ngày 18 - Seaborn.
✓ Ngày 19A - Seaborn.
✓ Ngày 19B - EDA.
✓ Ngày 20A - EDA Cont.
✓ Ngày 20B - Tiếp theo là gì, Cách chuẩn bị cho Chuyển đổi Công việc/Nghề nghiệp.

NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU

XEM HƯỚNG DẪN TRUY CẬP VÀ DOWNLOAD KHÓA HỌC TẠI ĐÂY

LIKE FAN PAGE ĐỂ NHẬN KHÓA HỌC MỚI NHẤT TẠI ĐÂY

MỜI BẠN THAM GIA GROUP CÙNG TRAO ĐỔI 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:

Thẻ bài viết:

Data Analytics Khóa Học PYTHON UDEMY

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!

Tin mới nhất