Chia Sẻ Khóa Học Về Data Science - Toàn Bộ Chương Trình Đào Tạo Về Khoa Học Dữ Liệu [Update Tháng 7-2023] [Khóa 7193 A]
Toàn bộ khóa đào tạo về Data Science: Toán học, Thống kê, Python, Thống kê nâng cao trong Python, Machine & Deep Learning.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Khóa học cung cấp toàn bộ hộp công cụ bạn cần để trở thành một nhà khoa học dữ liệu.
- ✓ Điền vào sơ yếu lý lịch của bạn các kỹ năng khoa học dữ liệu theo yêu cầu: Phân tích thống kê, lập trình Python với NumPy, pandas, matplotlib, và Seaborn, Phân tích thống kê nâng cao, Tableau, Machine Learning với các mô hình thống kê và scikit-learning, Deep learning với TensorFlow.
- ✓ Gây ấn tượng với người phỏng vấn bằng cách thể hiện sự hiểu biết về lĩnh vực khoa học dữ liệu.
- ✓ Tìm hiểu cách tiền xử lý dữ liệu.
- ✓ Hiểu toán học đằng sau Machine Learning (điều bắt buộc mà các khóa học khác không dạy!).
- ✓ Bắt đầu viết code bằng Python và tìm hiểu cách sử dụng nó cho phân tích thống kê.
- ✓ Thực hiện hồi quy tuyến tính và logistic trong Python.
- ✓ Tiến hành cluster và factor analysis.
- ✓ Có thể tạo các thuật toán Machine Learning trong Python, sử dụng NumPy, mô hình thống kê và scikit-learning.
- ✓ Áp dụng các kỹ năng của bạn vào các trường hợp kinh doanh thực tế.
- ✓ Sử dụng các Deep Learning framework tiên tiến như TensorFlow của Google. Phát triển một trực giác kinh doanh trong khi coding và giải quyết các nhiệm vụ với dữ liệu lớn.
- ✓ Giải phóng sức mạnh của deep neural networks.
- ✓ Cải thiện các thuật toán Machine Learning bằng cách nghiên cứu underfitting, overfitting, training, validation, n-fold cross validation, testing và cách hyperparameters có thể cải thiện hiệu suất.
- ✓ Làm nóng các ngón tay của bạn vì bạn sẽ háo hức áp dụng mọi thứ bạn đã học ở đây vào ngày càng nhiều tình huống thực tế hơn.
Vấn đề:
Nhà khoa học dữ liệu là một trong những nghề phù hợp nhất để phát triển mạnh trong thế kỷ này. Đó là kỹ thuật số, định hướng lập trình và phân tích. Do đó, không có gì ngạc nhiên khi nhu cầu về các nhà khoa học dữ liệu đang tăng lên trên thị trường việc làm.
Tuy nhiên, nguồn cung đã rất hạn chế. Rất khó để có được các kỹ năng cần thiết để được tuyển dụng làm nhà khoa học dữ liệu.
Và làm thế nào bạn có thể làm điều đó?
Các trường đại học đã chậm tạo ra các chương trình khoa học dữ liệu chuyên ngành. (chưa kể những cái tồn tại rất tốn kém và mất thời gian).
Hầu hết các khóa học trực tuyến tập trung vào một chủ đề cụ thể và rất khó để hiểu kỹ năng mà họ dạy phù hợp như thế nào trong bức tranh toàn cảnh.
Giải pháp:
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực đa ngành. Nó bao gồm một loạt các chủ đề.
- ✓ Hiểu biết về lĩnh vực khoa học dữ liệu và loại phân tích được thực hiện.
- ✓ Toán học (Mathematics).
- ✓ Thống kê (Statistics).
- ✓ Python.
- ✓ Áp dụng các kỹ thuật thống kê nâng cao trong Python.
- ✓ Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization).
- ✓ Machine Learning.
- ✓ Deep Learning.
Mỗi chủ đề này được xây dựng dựa trên những chủ đề trước đó. Và bạn có nguy cơ bị lạc đường nếu không học được những kỹ năng này theo đúng thứ tự. Ví dụ: một người sẽ gặp khó khăn trong việc áp dụng các kỹ thuật Machine Learning trước khi hiểu được Toán học cơ bản. Hoặc, có thể quá sức khi nghiên cứu phân tích hồi quy bằng Python trước khi biết hồi quy là gì.
Vì vậy, với nỗ lực tạo ra chương trình đào tạo về khoa học dữ liệu có cấu trúc và hiệu quả nhất, tiết kiệm thời gian và có sẵn trực tuyến, chúng tôi đã tạo ra Khóa học về Data Science năm 2023.
Chúng tôi tin rằng đây là chương trình đào tạo đầu tiên giải quyết thách thức lớn nhất khi tham gia vào lĩnh vực khoa học dữ liệu – có tất cả các tài nguyên cần thiết ở một nơi.
Hơn nữa, trọng tâm của chúng tôi là dạy các chủ đề trôi chảy và bổ sung cho nhau. Khóa học dạy cho bạn mọi thứ bạn cần biết để trở thành một nhà khoa học dữ liệu với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với các chương trình truyền thống (chưa kể đến lượng thời gian bạn sẽ tiết kiệm được).
Các kỹ năng:
1. Giới thiệu về Data và Data Science:
Big data, business intelligence, business analytics, machine learning và trí tuệ nhân tạo. Chúng tôi biết những từ thông dụng này thuộc về lĩnh vực khoa học dữ liệu nhưng tất cả chúng có nghĩa là gì?
Tại sao lại học nó? Với tư cách là một ứng cử viên khoa học dữ liệu, bạn phải hiểu thông tin chi tiết về từng lĩnh vực này và nhận ra cách tiếp cận phù hợp để giải quyết vấn đề. Phần 'Giới thiệu về dữ liệu và khoa học dữ liệu' này sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn toàn diện về tất cả các từ thông dụng này và vị trí của chúng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
2. Toán học (Mathematics):
Học các công cụ là bước đầu tiên để làm khoa học dữ liệu. Trước tiên bạn phải nhìn thấy bức tranh toàn cảnh để sau đó xem xét các phần một cách chi tiết.
Chúng tôi xem xét chi tiết cụ thể về giải tích và đại số tuyến tính vì chúng là các trường con mà khoa học dữ liệu dựa vào.
Tại sao lại học nó?
Giải tích và đại số tuyến tính là cần thiết để lập trình trong khoa học dữ liệu. Nếu bạn muốn hiểu các thuật toán machine learning nâng cao, thì bạn cần có những kỹ năng này trong kho vũ khí của mình.
3. Thống kê (Statistics):
Bạn cần phải suy nghĩ như một nhà khoa học trước khi bạn có thể trở thành một nhà khoa học. Thống kê rèn luyện trí óc của bạn để đóng khung các vấn đề dưới dạng các giả thuyết và cung cấp cho bạn các kỹ thuật để test các giả thuyết này, giống như một nhà khoa học.
Tại sao lại học nó?
Khóa học này không chỉ cung cấp cho bạn những công cụ bạn cần mà còn dạy bạn cách sử dụng chúng. Thống kê đào tạo bạn suy nghĩ như một nhà khoa học.
4. Python:
Python là một ngôn ngữ lập trình tương đối mới và không giống như R, nó là ngôn ngữ lập trình đa năng. Bạn có thể làm bất cứ điều gì với nó! Các ứng dụng web, game máy tính và khoa học dữ liệu nằm trong số nhiều khả năng của nó. Đó là lý do tại sao, trong một khoảng thời gian ngắn, nó đã có thể phá vỡ nhiều kỷ luật. Các thư viện cực kỳ mạnh mẽ đã được phát triển để cho phép thao tác, chuyển đổi và trực quan hóa dữ liệu. Tuy nhiên, nơi Python thực sự tỏa sáng là khi nó xử lý machine và deep learning.
Tại sao lại học nó?
Khi nói đến việc phát triển, thực hiện và triển khai các mô hình achine learning thông qua các framework mạnh mẽ như scikit-learning, TensorFlow, v.v., Python là ngôn ngữ lập trình bắt buộc phải có.
5. Tableau:
Các nhà khoa học dữ liệu không chỉ cần xử lý dữ liệu và giải quyết các bài toán dựa trên dữ liệu. Họ cũng cần thuyết phục các giám đốc điều hành của công ty về những quyết định đúng đắn cần đưa ra. Những giám đốc điều hành này có thể không thành thạo về khoa học dữ liệu, vì vậy nhà khoa học dữ liệu phải có khả năng trình bày và hình dung câu chuyện của dữ liệu theo cách mà họ sẽ hiểu. Đó là nơi Tableau xuất hiện – và chúng tôi sẽ giúp bạn trở thành một chuyên gia kể chuyện bằng cách sử dụng phần mềm trực quan hóa hàng đầu trong lĩnh vực business intelligence và data science.
Tại sao lại học nó?
Một nhà khoa học dữ liệu dựa vào các công cụ business intelligence như Tableau để truyền đạt các kết quả phức tạp cho những người ra quyết định phi kỹ thuật.
6. Thống kê nâng cao:
Regressions, clustering, và factor analysis là tất cả các nguyên tắc được phát minh trước machine learning. Tuy nhiên, giờ đây tất cả các phương pháp thống kê này đều được thực hiện thông qua machine learning để đưa ra các dự đoán với độ chính xác vô song. Phần này sẽ xem xét các kỹ thuật này một cách chi tiết.
Tại sao lại học nó?
Khoa học dữ liệu là tất cả về mô hình dự đoán và bạn có thể trở thành chuyên gia về các phương pháp này thông qua phần 'thống kê nâng cao' này.
7. Machine Learning:
Phần cuối cùng của chương trình và điều mà mọi phần dẫn đến là deep learning. Khả năng sử dụng machine và deep learning trong công việc của họ là điều thường phân biệt nhà khoa học dữ liệu với nhà phân tích dữ liệu. Phần này bao gồm tất cả các kỹ thuật machine learning phổ biến và phương pháp deep learning với TensorFlow.
Tại sao lại học nó?
Machine learning ở khắp mọi nơi. Các công ty như Facebook, Google và Amazon đã sử dụng những cỗ máy có thể tự học trong nhiều năm. Bây giờ là lúc để bạn điều khiển máy móc.
Bạn sẽ trở thành một nhà khoa học dữ liệu từ đầu Không có rủi ro cho bạn. Nội dung của khóa học rất xuất sắc và đây là điều dễ hiểu đối với chúng tôi, vì chúng tôi chắc chắn rằng bạn sẽ thích nó.
Tại sao chờ đợi? Mỗi ngày là một cơ hội bị bỏ lỡ.
Hãy đăng ký và trở thành một phần trong chương trình nhà khoa học dữ liệu của chúng tôi ngay hôm nay.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Bạn nên tham gia khóa học này nếu muốn trở thành một Nhà khoa học dữ liệu hoặc nếu bạn muốn tìm hiểu về lĩnh vực này.
- ✓ Khóa học này dành cho bạn nếu bạn muốn có một sự nghiệp tuyệt vời.
- ✓ Khóa học cũng lý tưởng cho người mới bắt đầu vì nó bắt đầu từ những nền tảng và dần dần xây dựng các kỹ năng của bạn.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU