Chia Sẻ Khóa Học Trở Thành Một Data Scientist - SQL, Tableau, Machine Learning & Deep Learning [4 Trong 1] [Khóa 7378 A]
Gói 4 trong 1 bao gồm 4 chủ đề thiết yếu cho một nhà khoa học dữ liệu - SQL, Tableau, Machine & Deep Learning bằng Python.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Phát triển một nền tảng vững chắc về SQL và hiểu cách sử dụng các truy vấn SQL để thao tác và truy xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu.
- ✓ Khám phá các tính năng của Tableau và tìm hiểu cách tạo trực quan hóa tương tác để truyền đạt hiệu quả insight tới các bên liên quan.
- ✓ Nắm vững các khái niệm về machine learning và học cách triển khai các thuật toán machine learning khác nhau bằng Python.
- ✓ Khám phá kiến thức cơ bản về Deep Learning và hiểu cách xây dựng cũng như huấn luyện một deep neural network bằng Keras và TensorFlow.
- ✓ Khám phá các kỹ thuật data preprocessing và feature engineering, bao gồm xử lý các giá trị bị thiếu và mã hóa các biến phân loại.
- ✓ Nắm vững nghệ thuật lựa chọn và đánh giá mô hình, bao gồm các kỹ thuật cross-validation, hyperparameter tuning, và overfitting prevention..
- ✓ Khám phá các nguyên tắc của deep neural network và tìm hiểu cách xây dựng cũng như đào tạo một convolutional neural network (CNN) để phân loại hình ảnh.
- ✓ Khám phá transfer learning và hiểu cách fine-tune một pre-trained CNN để giải quyết bài toán tương tự trong một domain khác.
Nếu bạn là một người ham học hỏi muốn khám phá thế giới thú vị của khoa học dữ liệu, thì khóa học này được thiết kế riêng cho bạn! Bạn có muốn thành thạo các kỹ năng thiết yếu cần thiết cho sự nghiệp thành công trong khoa học dữ liệu không? Bạn có mong muốn phát triển kiến thức chuyên môn về SQL, Tableau, Machine và Deep Learning bằng Python không ? Nếu câu trả lời của bạn là "có", thì hãy tham gia cùng chúng tôi và bắt đầu hành trình trở thành một nhà khoa học dữ liệu!
Trong khóa học này, bạn sẽ có được sự hiểu biết toàn diện về SQL, Tableau, Machine Learning và Deep Learning bằng Python. Bạn sẽ phát triển các kỹ năng cần thiết để phân tích dữ liệu, trực quan hóa thông tin chuyên sâu, xây dựng các mô hình dự đoán và đưa ra các giải pháp kinh doanh khả thi. Dưới đây là một số lợi ích chính của khóa học này:
- ✓ Thành thạo SQL, Tableau, Machine & Deep Learning bằng Python.
- ✓ Xây dựng nền tảng vững chắc trong phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và mô hình hóa dữ liệu.
- ✓ Có được kinh nghiệm thực hành khi làm việc với các bộ dữ liệu trong thế giới thực.
- ✓ Có được sự hiểu biết sâu sắc về các khái niệm cơ bản của Machine và Deep Learning.
- ✓ Tìm hiểu cách xây dựng và đào tạo các mô hình dự đoán của riêng bạn bằng Python.
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và có nhu cầu cao đối với các chuyên gia lành nghề có thể phân tích dữ liệu và cung cấp những hiểu biết có giá trị. Bằng cách học SQL, Tableau, Machine & Deep Learning bằng Python, bạn có thể mở ra vô số cơ hội nghề nghiệp trong data science, AI, và analytics.
Những gì được bao gồm trong khóa học này?
Việc phân tích dữ liệu không phải là mấu chốt chính của analytics. Chính sự giải thích giúp cung cấp những insight sau khi áp dụng các kỹ thuật phân tích đã làm cho analytics trở thành một môn học quan trọng như vậy. Chúng tôi đã sử dụng các công cụ phần mềm analytics phổ biến nhất là SQL, Tableau và Python. Điều này sẽ hỗ trợ những sinh viên chưa có nền tảng viết code trước đó tìm hiểu và triển khai các khái niệm về Analytics và Machine Learning để thực sự giải quyết các bài toán trong thế giới thực của Data Science.
Hãy để tôi cung cấp cho bạn một tổng quan ngắn gọn về khóa học:
Phần 1 - SQL cho khoa học dữ liệu:
Trong phần đầu tiên, tức là SQL cho phân tích dữ liệu, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn mọi thứ về SQL mà bạn sẽ cần để phân tích Dữ liệu trong doanh nghiệp. Chúng ta sẽ bắt đầu với các thao tác dữ liệu cơ bản như tạo table, truy xuất dữ liệu từ table, v.v. Sau đó, chúng ta sẽ tìm hiểu các chủ đề nâng cao như subquery, Join, aggregation, và pattern matching...!
Phần 2 - Trực quan hóa dữ liệu bằng Tableau:
Trong phần này, bạn sẽ tìm hiểu cách phát triển các dashboard, visualization và tinsight tuyệt đẹp cho phép bạn khám phá, phân tích và truyền đạt dữ liệu của mình một cách hiệu quả. Bạn sẽ nắm vững các khái niệm chính của Tableau như data blending, calculation, và mapping. Khi kết thúc phần này, bạn sẽ có thể tạo các visualization hấp dẫn cho phép bạn tự tin đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.
Phần 3 - Machine Learning sử dụng Python:
Trong phần này, trước tiên chúng tôi sẽ cung cấp một khóa học cấp tốc về Python để giúp bạn bắt đầu với ngôn ngữ lập trình này. Sau đó, chúng ta sẽ tìm hiểu cách tiền xử lý và chuẩn bị dữ liệu trước khi xây dựng mô hình machine learning. Khi dữ liệu đã sẵn sàng, chúng tôi sẽ bắt đầu xây dựng các mô hình hồi quy và phân loại khác nhau như hồi quy tuyến tính và logistic, cây quyết định, KNN, rừng ngẫu nhiên, v.v.
Phần 4 - Deep Learning sử dụng Python:
Trong phần cuối, bạn sẽ học cách tạo neural network để tìm các pattern phức tạp trong dữ liệu và tạo các mô hình dự đoán. Chúng ta cũng sẽ tìm hiểu các khái niệm đằng sau các mô hình nhận dạng hình ảnh và xây dựng một convolutional neural network cho mục đích này.
Trong suốt khóa học, bạn sẽ thực hiện một số hoạt động như:
- ✓ Xây dựng một SQL database và truy xuất dữ liệu liên quan từ cơ sở dữ liệu đó.
- ✓ Tạo các dashboard tương tác bằng Tableau.
- ✓ Triển khai các thuật toán Machine Learning khác nhau.
- ✓ Xây dựng một mô hình Deep Learning bằng Keras và TensorFlow.
Khóa học này là duy nhất vì nó bao gồm bốn chủ đề thiết yếu đối với một nhà khoa học dữ liệu, mang lại trải nghiệm học tập toàn diện. Bạn sẽ học hỏi từ các chuyên gia trong ngành, những người có kinh nghiệm thực tế về khoa học dữ liệu và đã làm việc với các bộ dữ liệu trong thế giới thực.
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu.
- ✓ 02. Cài đặt và bắt đầu.
- ✓ 03. Case Study : Demo.
- ✓ 04. Các câu lệnh SQL nền tảng.
- ✓ 05. Restore và Back-up.
- ✓ 06. Các lệnh lựa chọn: Filtering.
- ✓ 07. Các lệnh lựa chọn: Ordering.
- ✓ 08. Alias.
- ✓ 09. Các lệnh tổng hợp.
- ✓ 10. Các lệnh Group By.
- ✓ 11. Câu lệnh điều kiện.
- ✓ 12. JOINS.
- ✓ 13. Subquery.
- ✓ 14. Views và Indexes.
- ✓ 15. String Functions.
- ✓ 16. Mathematical Functions.
- ✓ 17. Date-Time Functions.
- ✓ 18. PATTERN (STRING) MATCHING.
- ✓ 19. Window Functions.
- ✓ 20. COALESCE function.
- ✓ 21. Các hàm chuyển đổi kiểu dữ liệu.
- ✓ 22. User Access Control Functions.
- ✓ 23. Cuộc phỏng vấn đó!
- ✓ 24. TABLEAU.
- ✓ 25. Cài đặt và bắt đầu.
- ✓ 26. Kết hợp dữ liệu để tạo Data model.
- ✓ 27. Data categorization trong Tableau.
- ✓ 28. Các Biểu đồ được sử dụng nhiều nhất.
- ✓ 29. Tùy biến biểu đồ sử dụng Marks shelf.
- ✓ 30. Các biểu đồ quan trọng khác.
- ✓ 31. Grouping và Filtering data.
- ✓ 32. Map charts trong Tableau.
- ✓ 33. Calculation và Analytics.
- ✓ 34. Sets và Parameters.
- ✓ 35. Dashboard và Story.
- ✓ 36. Phụ lục.
- ✓ 37. Machine Learning với Python.
- ✓ 38. Thiết lập Python và Jupyter notebook.
- ✓ 39. Cơ bản về thống kê.
- ✓ 40. Giới thiệu về Machine Learning.
- ✓ 41. Data Preprocessing.
- ✓ 42. Linear Regression.
- ✓ 43. Giới thiệu về các Classification Model.
- ✓ 44. Logistic Regression.
- ✓ 45. Linear Discriminant Analysis (LDA).
- ✓ 46. K Nearest neighbors classifier.
- ✓ 47. So sánh kết quả từ 3 mô hình.
- ✓ 48. Simple Decision Trees.
- ✓ 49. Simple Classification Trees.
- ✓ 50. Ensemble technique 1 - Bagging.
- ✓ 51. Ensemble technique 2 - Random Forests.
- ✓ 52. Ensemble technique 3 - Boosting.
- ✓ 53. Giới thiệu - Deep Learning.
- ✓ 54. Neural Networks - Stacking cells to create network.
- ✓ 55. ANN trong Python.
- ✓ 56. CNN Basic.
- ✓ 57. Tạo CNN model trong Python.
- ✓ 58. Project: Tạo CNN model từ đầu trong Python.
- ✓ 59. Project: Data Augmentation for avoiding overfitting.
- ✓ 60. Transfer Learning : Basic.
- ✓ 61. Xin chúc mừng & về chứng chỉ của bạn.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Những cá nhân muốn trở thành nhà khoa học dữ liệu hoặc nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu, trực quan hóa và lập mô hình bằng SQL, Tableau, Machine Learning và Deep Learning bằng Python.
- ✓ Các chuyên gia muốn nâng cao kỹ năng và gia tăng giá trị cho vai trò hiện có của họ bằng cách học khoa học dữ liệu.
- ✓ Các chủ doanh nghiệp nhỏ muốn sử dụng dữ liệu để thúc đẩy quá trình ra quyết định tốt hơn trong công ty của họ.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU