Chia Sẻ Khóa Học Data Science Trong Một Tuần - New 2022 [Khóa 7905 A]
Làm chủ các nền tảng về Data Science một cách nhanh chóng và hiệu quả trong một tuần! Khóa học được thiết kế cho những người bận rộn.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Thực hiện phân tích thống kê trên bộ dữ liệu thế giới thực.
- ✓ Hiểu các công cụ và chiến lược feature engineering.
- ✓ Thực hiện one hot encoding và normalization.
- ✓ Hiểu sự khác biệt giữa normalization và standardization.
- ✓ Xử lý missing data bằng pandas.
- ✓ Thay đổi kiểu dữ liệu DataFrame của pandas.
- ✓ Định nghĩa một function và áp dụng nó vào một Pandas DataFrame column.
- ✓ Thực hiện Pandas operations và filtering.
- ✓ Tính toán và hiển thị correlation matrix heatmap.
- ✓ Thực hiện trực quan hóa dữ liệu bằng các thư viện Seaborn và Matplotlib.
- ✓ Vẽ biểu đồ đường đơn, biểu đồ hình tròn và multiple subplots sử dụng matplotlib.
- ✓ Plot pairplot, countplot, and correlation heatmaps sử dụng Seaborn.
- ✓ Plot distribution plot (distplot), Histograms và scatterplots.
- ✓ Hiểu các nền tảng về machine learning regression.
- ✓ Tìm hiểu cách tối ưu hóa các thông số mô hình bằng cách sử dụng least sum of squares.
- ✓ Split data thành training và testing bằng SK Learn Library.
- ✓ Thực hiện trực quan hóa dữ liệu và phân tích khám phá dữ liệu cơ bản.
- ✓ Build, train và test mô hình hồi quy đầu tiên của bạn trong Scikit-Learn.
- ✓ Đánh giá hiệu suất của mô hình machine learning regression được đào tạo.
- ✓ Hiểu lý thuyết và trực giác đằng sau boosting.
- ✓ Đào tạo một thuật toán XG-boost trong Scikit-Learn để giải quyết các bài toán về regression type.
- ✓ Đào tạo một số mô hình machine learning models classifier như Logistic Regression, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, và Random Forest Classifier.
- ✓ Đánh giá hiệu suất mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng các KPI khác nhau như accuracy, precision, recall, F1-score, AUC và ROC.
- ✓ So sánh hiệu suất của classification model bằng cách sử dụng các KPI khác nhau.
- ✓ Áp dụng autogluon để giải quyết các bài toán về regression và classification type.
- ✓ Sử dụng thư viện AutoGluon để thực hiện prototyping các mô hình AI / ML bằng cách sử dụng lines of code.
- ✓ Vẽ biểu đồ hiệu suất của các mô hình khác nhau trên model leaderboard.
- ✓ Optimize regression và classification models hyperparameters bằng SK-Learn.
- ✓ Tìm hiểu sự khác biệt giữa các chiến lược tối ưu hóa hyperparameter khác nhau như grid search, randomized search, và Bayesian optimization.
- ✓ Thực hiện hyperparameters optimization bằng cách sử dụng thư viện Scikit-Learn.
- ✓ Hiểu bias variance trade-off và L1 và L2 regularization.
Bạn có muốn học Data Science và xây dựng các ứng dụng mạnh mẽ một cách nhanh chóng và hiệu quả không?
Bạn là người mới bắt đầu hoàn toàn muốn tham gia vào Data Science và tìm kiếm một khóa học bao gồm tất cả những kiến thức cơ bản bạn cần?
Bạn có phải là một doanh nhân bận rộn, muốn tối đa hóa doanh thu kinh doanh và giảm chi phí với Data Science nhưng không có thời gian để đạt được điều đó một cách nhanh chóng và hiệu quả?
Khóa học này dành cho bạn nếu câu trả lời là có cho bất kỳ câu hỏi nào trong số này!
Data Science là một trong những lĩnh vực công nghệ nóng nhất hiện nay!
Lĩnh vực này đang bùng nổ với các cơ hội và triển vọng nghề nghiệp.
Data Science được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như ngân hàng, chăm sóc sức khỏe, giao thông vận tải và công nghệ.
Trong kinh doanh, Data Science được ứng dụng để tối ưu hóa quy trình kinh doanh, tối đa hóa doanh thu và giảm chi phí.
Khóa học này nhằm cung cấp cho bạn kiến thức về các khía cạnh quan trọng của khoa học dữ liệu trong một tuần và theo cách thực tế, dễ dàng, nhanh chóng và hiệu quả.
Khóa học này là duy nhất và đặc biệt theo nhiều cách. Nó bao gồm một số cơ hội thực hành, trắc nghiệm và các dự án capstone của khóa học.
Mỗi ngày, chúng ta sẽ dành 1-2 giờ bên nhau và làm chủ một chủ đề khoa học dữ liệu.
Trước tiên, chúng ta sẽ bắt đầu với gói khởi đầu cần thiết về Data Science và nắm vững các khái niệm Data Science chính, bao gồm Data Science project lifecycle, những gì nhà tuyển dụng tìm kiếm và loại công việc hiện có.
Tiếp theo, chúng ta sẽ hiểu các kỹ thuật phân tích và trực quan hóa dữ liệu khám phá bằng cách sử dụng các thư viện Pandas, matplotlib và Seaborn.
Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu về regression fundamentals, chúng ta sẽ học cách build, train, test, và deploy các mô hình hồi quy bằng cách sử dụng thư viện Scikit Learn.
Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ tìm hiểu về các chiến lược hyperparameter optimization như grid search, randomized search, và Bayesian optimization..
Tiếp theo, chúng ta sẽ học cách đào tạo một số thuật toán phân loại như Logistic Regression, Support Vector Machine, K-Nearest Neighbors, Random Forest Classifier, và Naïve Bayes trong thư viện SageMaker và SK-Learn.
Tiếp theo, chúng ta sẽ đề cập đến Data Science trên Autopilot! Chúng ta sẽ học cách sử dụng thư viện AutoGluon để tạo mẫu nhiều mô hình AI / ML và triển khai mô hình tốt nhất.
Vậy khóa học này dành cho ai?
Khóa học nhắm đến bất kỳ ai muốn có một hiểu biết nền tảng về Data Science và giải quyết các bài toán kinh doanh thực tế, trong thế giới thực.
Trong khóa học này:
- ✓ Bạn sẽ có một trải nghiệm học tập dựa trên dự án thực tế thực sự. Chúng ta sẽ cùng nhau xây dựng hơn mười dự án.
- ✓ Bạn sẽ có quyền truy cập vào tất cả code và slide.
- ✓ Bạn sẽ nhận được chứng chỉ hoàn thành mà bạn có thể đăng trên hồ sơ LinkedIn của mình để giới thiệu các kỹ năng của bạn trong Data Science với nhà tuyển dụng.
Hãy đăng ký ngay hôm nay và cùng nhau khai thác sức mạnh của Khoa học dữ liệu!
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Khóa học nhắm mục tiêu đến bất kỳ ai muốn có một hiểu biết nền tảng về Data Science và giải quyết các bài toán kinh doanh thực tế trong thế giới thực.
- ✓ Những nhà khoa học dữ liệu mới bắt đầu muốn thăng tiến sự nghiệp và xây dựng portfolio của họ.
- ✓ Các nhà tư vấn dày dạn kinh nghiệm muốn chuyển đổi doanh nghiệp bằng cách tận dụng Data science.
- ✓ Những người đam mê công nghệ có đam mê và mới làm quen với Data science & AI và muốn tích lũy kinh nghiệm thực tế.
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu Khóa học, Thông điệp Chào mừng & Gói Khởi động Data Science !
- ✓ 02. Ngày 1: Data Wrangling, Exploratory Data Analysis (EDA) & Feature Engineering.
- ✓ 03. Ngày 2: Effective Data Visualization trong Data Science.
- ✓ 04. Ngày 3: Regression Analysistrong Data Science.
- ✓ 05. Ngày 4: Classification Analysis trong Data Science.
- ✓ 06. Ngày 5: Data Science về Autopilot.
- ✓ 07. Ngày 6: Models Optimization.
- ✓ 08. Ngày 7: Deep Learning.
- ✓ 09. Phụ lục & Nội dung tùy chọn cho "Regression in DS" Section.
- ✓ 10. Phụ lục & Nội dung tùy chọn cho Models Optimization.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU