Chia Sẻ Khóa Học Data Science - Tạo Các Dự Án Thực Tế [Khóa 8085 A]
Tìm hiểu về Data Science và Machine Learning với Python bằng cách tạo các dự án siêu thú vị!
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Học cách tạo các dự án Data science và Machine learning trong thế giới thực.
- ✓ Tìm hiểu về các mô hình và thuật toán Machine learning khác nhau.
- ✓ Tìm hiểu về Data Science life cycle và áp dụng các phương pháp luận để tạo các dự án.
- ✓ Tìm hiểu về các lĩnh vực khác nhau của Data Science: Feature engineering, Feature transformation, và model Melection.
- ✓ Tìm hiểu về Natural Language Processing.
- ✓ Tìm hiểu về Artificial Intelligence và cách sử dụng nó để giải quyết các bài toán về Khoa học dữ liệu.
Câu hỏi thường gặp về Data Science:
Data Science là gì?
Data Science bao gồm các hoạt động liên ngành cần thiết để tạo ra các ứng dụng và tạo tác lấy dữ liệu làm trung tâm giải quyết các câu hỏi cụ thể về khoa học, chính trị xã hội, kinh doanh hoặc các câu hỏi khác.
Hãy xem xét các phần cấu thành của tuyên bố này:
- ✓ 1. Data: Các đơn vị thông tin có thể đo lường được thu thập hoặc thu thập từ hoạt động của con người, địa điểm và sự vật.
- ✓ 2. Câu hỏi cụ thể: Tìm kiếm một hiện tượng, tự nhiên, xã hội hay khác, chúng ta có thể hình thành các câu hỏi cụ thể mà câu trả lời được đặt ra dưới dạng các mẫu được quan sát, thử nghiệm và hoặc được mô hình hóa trong dữ liệu là phù hợp.
- ✓ 3. Hoạt động liên ngành: Đặt câu hỏi, đánh giá mức độ phù hợp của dữ liệu và kết quả được sử dụng để tìm câu trả lời yêu cầu hiểu biết về lĩnh vực chủ đề cụ thể. Quyết định về sự phù hợp của các mô hình và suy luận được thực hiện từ các mô hình dựa trên dữ liệu hiện có đòi hỏi phải hiểu về các phương pháp thống kê và tính toán.
Tại sao lại là Data Science?
Dữ liệu chi tiết, kích thước và khả năng tiếp cận, bao gồm cả các lĩnh vực vật lý, xã hội, thương mại và chính trị đã bùng nổ trong thập kỷ qua hoặc hơn thế nữa.
Theo Hal Varian, Chuyên gia kinh tế trưởng tại Google và tôi trích dẫn:
“Tôi tiếp tục nói rằng công việc hấp dẫn trong 10 năm tới sẽ là Statistician và Data Scientist”.
“Khả năng lấy dữ liệu - để có thể hiểu nó, xử lý nó, chiết xuất giá trị từ nó, hình dung nó, truyền đạt nó — đó sẽ là một kỹ năng cực kỳ quan trọng trong những thập kỷ tới, không chỉ ở các chuyên gia nhưng thậm chí ở cấp độ giáo dục cho trẻ em tiểu học, cho trẻ em trung học, cho trẻ em đại học."
Tổ chức khóa học:
- ✓ Phần 1: Thiết lập Anaconda và Editor/Libraries.
- ✓ Phần 2: Tìm hiểu về Vòng đời và Phương pháp của Data Science.
- ✓ Phần 3: Tìm hiểu về Data preprocessing: Cleaning, normalization, transformation data.
- ✓ Phần 4: Một số mô hình machine learning: Linear/Logistic Regression.
- ✓ Phần 5: Dự án 1: Hotel Booking Prediction System.
- ✓ Phần 6: Dự án 2: Natural Language Processing.
- ✓ Phần 7: Dự án 3: Artificial Intelligence.
- ✓ Phần 8: Kết thúc.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Khóa học này dành riêng cho những người đã có một số kiến thức về lập trình và muốn tìm hiểu về cách giải quyết các vấn đề về khoa học dữ liệu và học máy.
- ✓ Khóa học này dành cho những người muốn xây dựng sự nghiệp trong lĩnh vực Data science và Machine Learning.
- ✓ Khóa học này dành cho những người muốn tìm hiểu khoa học dữ liệu một cách hoàn hảo: bằng cách tìm hiểu về feature engineering: data cleaning, transforming và sử dụng nó thành các thuật toán.
- ✓ Khóa học này dành cho những người muốn học Machine Learning và Trí tuệ nhân tạo bằng cách tạo ra các dự án thú vị.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU