Trọn Bộ 23GB Khóa Học Data Science Bootcamp - Xây Dựng 50 Real Time Project [Khóa 8300 A]
Học cách xây dựng và triển khai các dự án Data Science, Machine Learning, DL Projects (Python, Flask, Django, AWS, Azure, GCP, Heruko Cloud).
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Hiểu toàn bộ quy trình làm việc của sản phẩm cho machine learning lifecycle.
- ✓ Tạo các thuật toán regression machine learning để dự đoán các giá trị liên tục.
- ✓ Một danh mục các dự án Data Science và Machine Learning để xin việc trong ngành với tất cả code và notebooks được cung cấp.
- ✓ Tìm hiểu các phương pháp hay nhất cho các tập dữ liệu trong thế giới thực.
- ✓ Tạo các thuật toán supervised machine learning để dự đoán các lớp.
- ✓ Tìm hiểu cách sử dụng Pandas để phân tích dữ liệu.
- ✓ Biết mô hình Machine Learning nào để chọn cho từng loại vấn đề.
- ✓ Làm chủ khoa học dữ liệu bằng cách xây dựng 50 dự án.
Trong khóa học này, giải quyết các bài toán kinh doanh bằng cách sử dụng Data Science một cách thực tế. Học cách xây dựng và triển khai Machine Learning, Data Science, Artificial Intelligence, Auto Ml, Deep Learning, Natural Language Processing (NLP) Web Application Project với Python (Flask, Django, Heroku, AWS, Azure, GCP, IBM Watson, Streamlit Cloud).
Khoa học dữ liệu có thể được định nghĩa là sự kết hợp của toán học, sự nhạy bén trong kinh doanh, các công cụ, thuật toán và kỹ thuật học máy, tất cả đều giúp chúng ta tìm ra những hiểu biết hoặc mô hình ẩn từ dữ liệu thô có thể được sử dụng chính trong việc hình thành quyết định kinh doanh.
Trong khoa học dữ liệu, người ta xử lý cả dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc. Các thuật toán cũng liên quan đến phân tích dự đoán. Vì vậy, khoa học dữ liệu là tất cả về hiện tại và tương lai. Đó là, tìm ra các xu hướng dựa trên dữ liệu lịch sử có thể hữu ích cho các quyết định hiện tại và tìm ra các mẫu có thể được mô hình hóa và có thể được sử dụng cho các dự đoán để xem mọi thứ có thể trông như thế nào trong tương lai.
Khoa học dữ liệu là sự kết hợp của Statistics, Tools, và Business knowledge. Vì vậy, điều bắt buộc đối với Nhà khoa học dữ liệu là phải có kiến thức và hiểu biết tốt về những điều này.
Với số lượng dữ liệu đang được tạo ra và sự phát triển trong lĩnh vực Analytics, Data Science đã trở thành một nhu cầu cần thiết đối với các công ty. Để tận dụng tối đa dữ liệu của họ, các công ty từ tất cả các lĩnh vực, có thể là Tài chính, Tiếp thị, Bán lẻ, CNTT hoặc Ngân hàng. Tất cả đều đang tìm kiếm các Nhà khoa học dữ liệu. Điều này đã dẫn đến nhu cầu rất lớn về các Nhà khoa học dữ liệu trên toàn cầu. Với mức lương mà một công ty phải đưa ra và IBM đang tuyên bố đây là công việc thịnh hành của thế kỷ 21, đó là một công việc béo bở đối với nhiều người. Lĩnh vực này giúp bất kỳ ai từ mọi nền tảng đều có thể trở thành Nhà khoa học dữ liệu.
Trong khóa học này, chúng tôi sẽ thực hiện 50 Real World Project được liệt kê dưới đây:
- ✓ Dự án-1: Pan Card Tempering Detector App -Triển khai trên Heroku
- ✓ Dự án-2: Ứng dụng Flask dự đoán giống chó.
- ✓ Dự án-3: Image Watermarking App -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-4: Phân loại biển báo giao thông.
- ✓ Dự án-5: Ứng dụng Trích xuất Văn bản Từ Hình ảnh.
- ✓ Dự án-6: Ứng dụng Streamlit dự đoán dịch bệnh thực vật.
- ✓ Dự án-7: Ứng dụng Flask đếm và phát hiện Phương tiện giao thông.
- ✓ Dự án-8: Tạo một ứng dụng Flask Hoán đổi khuôn mặt.
- ✓ Dự án-9: Ứng dụng Flask dự đoán loài chim.
- ✓ Dự án-10: Ứng dụng Flask Intel Image Classification.
- ✓ Dự án-11: Ứng dụng phiên dịch ngôn ngữ sử dụng IBM Cloud Service -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-12: Dự đoán số lượt xem quảng cáo bằng IBM Watson -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-13: Dự đoán giá máy tính xách tay -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-14: WhatsApp Text Analyzer -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-15: Hệ thống đề xuất khóa học -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-16: IPL Match Win Predictor -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-17: Ứng dụng ước tính lượng mỡ trong cơ thể -Triển khai trên Microsoft Azure.
- ✓ Dự án-18: Campus Placement Predictor App -Triển khai Trên Microsoft Azure.
- ✓ Dự án-19: Car Acceptability Predictor -Triển khai trên Google Cloud.
- ✓ Dự án-20: Ứng dụng phân loại thể loại sách -Triển khai trên Amazon Web Services.
- ✓ Dự án-21: Sentiment Analysis Django App -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-22: Ứng dụng Django Attrition Rate.
- ✓ Dự án-23: Ứng dụng Django Find Legendary Pokemon -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-24: Ứng dụng Streamlit nhận diện khuôn mặt.
- ✓ Dự án-25: Ứng dụng Flask phân loại Cats Vs Dogs.
- ✓ Dự án-26: Ứng dụng dự đoán doanh thu của khách hàng -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-27: Ứng dụng dự đoán Giới tính từ giọng nói -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-28: Restaurant Recommendation System.
- ✓ Dự án-29: Ứng dụng Django Xếp hạng hạnh phúc -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-30: Ứng dụng Django Dự báo cháy rừng -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-31: Xây dựng ứng dụng dự đoán giá ô tô -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-32: Xây dựng ứng dụng Django Affair Count -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-33: Xây dựng ứng dụng Shrooming Predictions -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-34: Dự đoán xếp hạng ứng dụng trên Google Play với triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-35: Xây dựng Ứng dụng Django dự đoán khách hàng của ngân hàng -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-36: Xây dựng Ứng dụng Django Artist Sculpture Cost Prediction -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-37: Xây dựng Ứng dụng Django Dự đoán Chi phí Y tế -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-38: Ứng dụng Django Phân loại trang web lừa đảo -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-39: Ứng dụng Django Dự đoán phù hợp với kích cỡ quần áo -Triển khai trên Heroku.
- ✓ Dự án-40: Xây dựng Similarity In-Text Django App -Triển khai trên Heroku
- ✓ Dự án-41: Dự đoán nguy cơ đau tim bằng Eval ML (Auto ML).
- ✓ Dự án-42: Phát hiện gian lận thẻ tín dụng bằng Pycaret (Auto ML).
- ✓ Dự án-43: Dự đoán giá vé chuyến bay bằng Auto SK Learn (Auto ML)
- ✓ Dự án-44: Dự báo giá xăng bằng Auto Keras.
- ✓ Dự án-45: Bank Customer Churn Prediction sử dụng H2O Auto ML.
- ✓ Dự án-46: Air Quality Index Predictor sử dụng TPOT với triển khai từ đầu đến cuối (Auto ML).
- ✓ Dự án-47: Dự báo mưa bằng mô hình ML & PyCaret với triển khai (Auto ML).
- ✓ Dự án-48: Dự đoán giá pizza bằng ML và EVALML (Auto ML)
- ✓ Dự án-49: IPL Cricket Score Prediction bằng TPOT (Auto ML)
- ✓ Dự án-50: Dự đoán số lượng thuê xe đạp bằng ML và H2O Auto ML.
Mẹo: Lập kế hoạch nghiên cứu 50 ngày, dành 1-2 giờ mỗi ngày, xây dựng 50 dự án trong 50 ngày.
Khóa học duy nhất bạn cần để trở thành nhà khoa học dữ liệu, được thuê và bắt đầu sự nghiệp mới.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
