Chia Sẻ Khóa Học Đào Tạo Lập Trình Cho Data Science [Khóa 7363 A]
Khóa đào tạo Lập trình trung cấp cho Khoa học dữ liệu này chuẩn bị cho người học viết code có ý nghĩa đối với các tập hợp phi cấu trúc từ nhiều kênh và nguồn cũng như xử lý thông tin bạn cần, cách bạn cần thông tin đó.
Coding và lập trình là nền tảng của khoa học dữ liệu. Nếu bạn muốn có một sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, bạn phải lên kế hoạch học ít nhất một hoặc hai ngôn ngữ lập trình, nếu không hãy chuẩn bị cho mình một công việc bị bao vây và hạn chế bởi bất kỳ chương trình nào bạn tình cờ tham gia.
Khi học lập trình cho khoa học dữ liệu, bạn mở khóa khả năng làm cho dữ liệu của mình thực hiện chính xác những gì bạn muốn dữ liệu đó thực hiện cho mình. Nếu không có lập trình, kết quả và phát hiện của bạn phụ thuộc vào chương trình và code của người khác - hãy mở khóa tương lai của chính bạn trong khoa học dữ liệu bằng cách học một ngôn ngữ lập trình.
Khi bạn đã hoàn thành khóa đào tạo Lập trình cho Khoa học dữ liệu này, bạn sẽ biết cách viết code có ý nghĩa đối với các tập hợp phi cấu trúc từ nhiều kênh và nguồn cũng như xử lý thông tin bạn cần, cách bạn cần thông tin đó.
Đối với bất kỳ ai lãnh đạo một team IT, khóa đào tạo Khoa học dữ liệu này có thể được sử dụng để giới thiệu cho các nhà phân tích dữ liệu mới, được sắp xếp vào các kế hoạch đào tạo cá nhân hoặc nhóm hoặc dưới dạng một tài nguyên tham khảo Data Science.
Lập trình cho Khoa học dữ liệu: Những điều bạn cần biết:
Khóa đào tạo Lập trình cho Khoa học dữ liệu này có các video bao gồm các chủ đề :
- ✓ Viết các hàm Python có thể tái sử dụng cho khoa học dữ liệu.
- ✓ Viết code Python bằng lập trình hướng đối tượng (OOP).
- ✓ Wrangling data với Numpy và Pandas.
- ✓ Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn.
Ai nên tham gia khóa đào tạo này?
Khóa đào tạo Lập trình cho Khoa học dữ liệu này được coi là khóa đào tạo Khoa học dữ liệu cấp liên kết, có nghĩa là nó được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu. Khóa học kỹ năng về khoa học dữ liệu này được thiết kế dành cho các nhà phân tích dữ liệu có từ ba đến năm năm kinh nghiệm về khoa học dữ liệu.
- ✓ Các nhà phân tích dữ liệu mới. Các nhà phân tích dữ liệu hoàn toàn mới nên bắt đầu với một khóa học như thế này để giúp họ làm quen với tất cả các tùy chọn ngôn ngữ lập trình hiện có. Bắt đầu sự nghiệp của bạn với kiến thức cơ bản về cách phân tích trở nên hữu ích hơn và nhanh hơn với các ngôn ngữ lập trình phù hợp và bắt đầu viết bằng ngôn ngữ đó.
- ✓ Các nhà phân tích dữ liệu có kinh nghiệm. Nếu bạn đã làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu trong vài năm và chưa học một ngôn ngữ lập trình nào, thì khóa học này có thể giúp bạn hiểu tại sao ngôn ngữ lập trình đó lại quan trọng và ngôn ngữ nào phù hợp với bạn. Học một ngôn ngữ coding không khó như bạn nghĩ - hãy thử khóa học này và xem cách kết hợp lập trình vào khoa học dữ liệu của bạn.
Các chủ đề chính:
- ✓ 01. Khám phá các lĩnh vực và vai trò của khoa học dữ liệu.
- ✓ 02. Access Command Line cho Khoa học dữ liệu.
- ✓ 03. Thiết lập Môi trường Phát triển Khoa học Dữ liệu.
- ✓ 04. Khám phá các kiểu dữ liệu Python cho Khoa học dữ liệu.
- ✓ 05. Khám phá Strings và Sequences cho Data Science.
- ✓ 06. Khám phá Math Operators và LaTex cho Data Science.
- ✓ 07. Viết các hàm Python có thể tái sử dụng Data Science.
- ✓ 08. Viết các vòng lặp để tự động hóa các tác vụ cho Data Science.
- ✓ 09. Sử dụng các Python Built-In Method cho Data Science.
- ✓ 10. Viết Code sử dụng các khái niệm OOP cho Data Science.
- ✓ 11. Wrangling Data với Pandas cho Data Science.
- ✓ 12. Làm việc với Arrays sử dụng Numpy Data Science Library.
- ✓ 13. Visualizing Data với Matplotlib cho Data Science.
- ✓ 14. Visualize Data với Seaborn cho Data Science.
- ✓ 15. Web Scraping Fundamentals for Data Science.
- ✓ 16. Collect Web Data với Python và BeautifulSoup.
- ✓ 17. Sử dụng GitHub Repositories cho Data Science.
- ✓ 18. Phân tích các cấu trúc dữ liệu cốt lõi cho Data Science.
- ✓ 19. Evaluate Complexity và Memory for Data Science.
- ✓ 20. Áp dụng các khái niệm Big O Notation for Data Science.
- ✓ 21. R Fundamentals for Data Science.
- ✓ 22. Implement và Compare R Data Structures.
- ✓ 23. Perform EDA với R và Python for Data Science.
- ✓ 24. Khám phá các Mô hình ngôn ngữ AI và ChatGPT của OpenAI.
- ✓ 25. Query OpenAI's Language Model API với Colab của Google.
- ✓ 26. Tạo một Ứng dụng web hỗ trợ AI với OpenAI, Streamlit.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU