คอร์ส
Ensemble Methods ใน Python
- ขั้นสูงระดับทักษะ
- 4.8+
- 414 รีวิว
เรียนรู้การสร้างโมเดล machine learning ขั้นสูงและมีประสิทธิภาพใน Python ด้วยเทคนิค ensemble เช่น bagging, boosting และ stacking
Machine Learning
ดูวิดีโอสั้นๆ ที่นำโดยผู้สอนผู้เชี่ยวชาญ แล้วฝึกฝนสิ่งที่คุณเรียนรู้ด้วยแบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบในเบราว์เซอร์ของคุณ
หรือ
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างโมเดล machine learning ขั้นสูงและมีประสิทธิภาพใน Python ด้วยเทคนิค ensemble เช่น bagging, boosting และ stacking
Machine Learning
คอร์ส
สร้างเวิร์กโฟลว์ AI แบบ agentic ที่วางแผน ค้นหา จดจำ และทำงานร่วมกันได้ ด้วย LlamaIndex
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การวิเคราะห์ภาพด้วย Keras และ Python โดยสร้าง ฝึก และประเมินโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชัน
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to make attractive visualizations of geospatial data in Python using the geopandas package and folium maps.
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
Learn to use Amazon Bedrock to access foundation AI models and build with AI - without managing complex infrastructure.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
แสดงภาพฤดูกาล แนวโน้ม และรูปแบบอื่นๆ ในข้อมูลอนุกรมเวลาของคุณ
การแสดงผลข้อมูลเป็นภาพ
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีนำเข้าและจัดการข้อมูลการเงินใน Python โดยใช้เครื่องมือและแหล่งข้อมูลหลากหลายประเภท
การเงินประยุกต์
คอร์ส
Learn how to identify, analyze, remove and impute missing data in Python.
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีใช้ Python เพื่อวิเคราะห์การเลิกใช้บริการของลูกค้าและสร้างโมเดลเพื่อคาดการณ์มัน
การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสำรวจ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีลดเวลาในการฝึกโมเดลภาษาขนาดใหญ่ด้วย Accelerator และ Trainer สำหรับการฝึกแบบกระจาย
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn how to use RNNs to classify text sentiment, generate sentences, and translate text between languages.
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
เรียนรู้การทำ 2 งานสำคัญในสถิติอนุมาน: การประมาณค่าพารามิเตอร์และการทดสอบสมมติฐาน
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
Prepare for your next statistics interview by reviewing concepts like conditional probabilities, A/B testing, the bias-variance tradeoff, and more.
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
สำรวจแนวคิดและการใช้งานของโมเดลเชิงเส้นด้วย Python และสร้างโมเดลเพื่ออธิบาย ทำนาย และดึงอินไซต์จากรูปแบบข้อมูล
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
ฝึกตอบคำถามสัมภาษณ์ Python machine learning เพื่อเพิ่มความรู้และเตรียมพร้อมสำหรับการสัมภาษณ์ครั้งต่อไป
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้การสร้างไปป์ไลน์ที่ทนทานต่อกาลเวลา
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้เกี่ยวกับโมเดล GARCH วิธีนำไปใช้ และปรับเทียบกับข้อมูลการเงินตั้งแต่หุ้นไปจนถึงอัตราแลกเปลี่ยนเงินตราต่างประเทศ
การเงินประยุกต์
คอร์ส
เรียนรู้เทคนิคที่มีประสิทธิภาพใน pandas เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโค้ด Python ของคุณ
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
ในคอร์สนี้ คุณจะเรียนรู้วิธีรวบรวมข้อมูล Twitter และวิเคราะห์ข้อความ เครือข่าย และแหล่งกำเนิดทางภูมิศาสตร์ของ Twitter
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
เรียนรู้วิธีนำเข้า ทำความสะอาด และจัดการข้อมูล IoT ใน Python เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับ machine learning
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ตั้งแต่ customer lifetime value, การคาดการณ์ churn ไปจนถึง segmentation - เรียนรู้และนำ use cases ของ Machine Learning สำหรับ Marketing ไปใช้ใน Python
Machine Learning
คอร์ส
เชี่ยวชาญ RAG ด้วย Weaviate! ฝังข้อความและรูปภาพเพื่อการค้นคืน และทดลองใช้การค้นหาแบบเวกเตอร์, BM25 และแบบไฮบริด
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
ใช้ความรู้เกี่ยวกับฟังก์ชันและเทคนิคสเปรดชีตทั่วไปเพื่อสำรวจ Python!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
คอร์สนี้สำหรับผู้ใช้ R ที่อยากเรียนรู้ Python ให้ทันใช้งาน!
การพัฒนาซอฟต์แวร์
คอร์ส
เรียนรู้การวิเคราะห์งบการเงินด้วย Python คำนวณอัตราส่วน ประเมินสุขภาพทางการเงิน จัดการค่าที่หายไป และนำเสนอการวิเคราะห์ของคุณ
การเงินประยุกต์
คอร์ส
เรียนรู้วิธีพัฒนาโมเดล deep learning ด้วย Keras
ปัญญาประดิษฐ์
คอร์ส
Learn to build recommendation engines in Python using machine learning techniques.
Machine Learning
คอร์ส
เรียนรู้การแก้ปัญหาที่ซับซ้อนขึ้นเรื่อยๆ โดยใช้การจำลองเพื่อสร้างและวิเคราะห์ข้อมูล
ความน่าจะเป็นและสถิติ
คอร์ส
เรียนรู้วิธีแบ่งกลุ่มลูกค้าใน Python
การจัดการข้อมูล
คอร์ส
ก้าวสู่ความเชี่ยวชาญด้วยการใช้ทักษะการคิดเชิงสถิติกับชุดข้อมูลจริงและดึงอินไซต์ที่นำไปใช้ได้จริงออกมา
ความน่าจะเป็นและสถิติ
data science เป็นสาขาความเชี่ยวชาญที่มุ่งเน้นการรับข้อมูลจากข้อมูล โดยใช้ทักษะการเขียนโปรแกรม วิธีการทางวิทยาศาสตร์ อัลกอริทึม และอื่น ๆ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อสร้างข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้ได้จริง
คุณจะต้องเรียนรู้ภาษาโปรแกรมเช่น Python หรือ R และฝึกฝนหลักการของคณิตศาสตร์และสถิติ ความรู้เกี่ยวกับวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลและเครื่องมือ data science ก็จำเป็นเช่นกัน มีหลายวิธีในการเรียน data science นอกจากการศึกษาแบบเป็นทางการ เช่น ปริญญาหรือการเรียนในมหาวิทยาลัย ยังมีแหล่งข้อมูลอื่น ๆ อีกมากมายที่ช่วยให้คุณเรียนในจังหวะของตัวเอง ทั้งคอร์สออนไลน์ บทช่วยสอน หนังสือ วิดีโอ และอื่น ๆ
นอกจากความรู้ด้านคณิตศาสตร์และสถิติแล้ว นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องมีทักษะการเขียนโปรแกรมในภาษาเช่น Python, R และ SQL วิทยาศาสตร์ข้อมูลยังต้องการความสามารถในการทำงานกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ความรู้ด้าน data visualization การจัดการข้อมูล และการจัดการฐานข้อมูล ทักษะด้าน machine learning และ deep learning ก็อาจเป็นประโยชน์เช่นกัน
ในแง่วิชาชีพ เกือบทุกอุตสาหกรรมสามารถใช้ data science ได้ในระดับหนึ่ง องค์กรด้านสุขภาพใช้ data science เพื่อตรวจจับและรักษาโรค ในขณะที่บริษัทการเงินใช้เพื่อตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกง ทุกประเภทอุตสาหกรรมใช้ data science สำหรับการตลาด เช่น การสร้างระบบแนะนำและการวิเคราะห์การสูญเสียลูกค้า
ใช่ วิทยาศาสตร์ข้อมูลเป็นหนึ่งในภาคส่วนที่เติบโตเร็วที่สุดทั้งในสหรัฐอเมริกาและทั่วโลก และยังเป็นหนึ่งในอาชีพที่มีรายได้สูงที่สุดอีกด้วย จากข้อมูลของ Payscale นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีประสบการณ์มีรายได้เฉลี่ย $97,609 และได้รับคะแนนความพึงพอใจสี่ดาวจากห้าดาวในสหรัฐอเมริกา
มีสิ่งสองสามอย่างที่ต้องพิจารณา ประการแรก ปริญญาด้าน data science อาจมีการแข่งขันสูงในการเข้าเรียน มักต้องการเกรดที่ดีอย่างสม่ำเสมอ ในทำนองเดียวกัน ทักษะหลายอย่างที่จำเป็นสำหรับ data science ต้องการการศึกษาและความอดทนมาก อาจใช้เวลาหลายเดือนเพื่อฝึกฝนพื้นฐานที่จำเป็นทั้งหมด รวมถึงประสบการณ์ปฏิบัติจริงมากมายเพื่อให้ได้ตำแหน่งระดับเริ่มต้น
ใช่ คุณจะต้องมีประสบการณ์เขียนโค้ดในภาษาต่างๆ เช่น Python, R, SQL, Java และ C/C++ อย่างไรก็ตาม เนื่องจาก Python มีไวยากรณ์ที่ค่อนข้างเรียบง่าย จึงมักเป็นตัวเลือกแรกสำหรับผู้เริ่มต้น
สำหรับผู้ที่ไม่มีประสบการณ์การเขียนโค้ดและ/หรือพื้นฐานคณิตศาสตร์มาก่อน โดยทั่วไปอาจต้องใช้เวลาศึกษาอย่างเข้มข้น 7 ถึง 12 เดือนเพื่อให้ถึงระดับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลมือใหม่ อย่างไรก็ตาม สิ่งสำคัญที่ต้องจำไว้คือการเรียนรู้เพียงแค่ทฤษฎีของวิทยาศาสตร์ข้อมูลอาจยังไม่เพียงพอที่จะทำให้คุณเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่แท้จริง
เมื่อเชี่ยวชาญพื้นฐานด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลแล้ว คุณสามารถเจาะลึกในสาขาที่หลากหลาย ไม่ว่าจะเป็น machine learning, ปัญญาประดิษฐ์, การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่, business analytics, data mining และอื่นๆ อีกมากมาย
พัฒนาทักษะได้ทุกที่ทุกเวลาด้วยคอร์สเรียนบนมือถือและแบบฝึกหัดเขียนโค้ดประจำวัน 5 นาทีของเรา