Khóa học
Suy luận cho dữ liệu phân loại trong R
- Nâng caoTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 125 đánh giá
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách vận dụng các kỹ thuật thống kê để xử lý dữ liệu phân loại.
Xác suất và thống kê
Theo dõi các video ngắn do giảng viên chuyên gia dẫn dắt và sau đó thực hành những gì ban đã học với các bài tập tương tác trên trình duyệt.
hoặc
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách vận dụng các kỹ thuật thống kê để xử lý dữ liệu phân loại.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách giảm thời gian huấn luyện cho mô hình ngôn ngữ lớn với Accelerator và Trainer cho huấn luyện phân tán
Trí tuệ nhân tạo
Xác suất và thống kê
Khóa học
Tìm hiểu các công cụ và kỹ thuật để tận dụng big data của riêng bạn nhằm tạo điều kiện cho những trải nghiệm tích cực cho người dùng của bạn.
Học máy
Khóa học
Thiết kế, tự động hóa và giám sát các quy trình dự báo có khả năng mở rộng bằng Python.
Học máy
Khóa học
Khám phá các biến tiềm ẩn, chẳng hạn như tính cách, thông qua phân tích nhân tố khám phá và phân tích nhân tố xác nhận.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách dùng RNNs để phân loại cảm xúc văn bản, tạo câu và dịch văn bản giữa các ngôn ngữ.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách xử lý thông tin nhạy cảm bằng các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư.
Học máy
Khóa học
Chẩn đoán, trực quan hóa và xử lý dữ liệu thiếu bằng nhiều kỹ thuật imputation, kèm mẹo cải thiện kết quả.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách tạo và đánh giá các mô hình đo lường dùng để xác nhận cấu trúc của thang đo hoặc bảng câu hỏi.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách sử dụng gói Bioconductor limma để phân tích biểu hiện gen khác biệt.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách tận dụng các phương pháp ước lượng Bayes để đưa ra suy luận tốt hơn về các mô hình hồi quy tuyến tính.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Chỉ định và khớp mô hình GARCH để dự báo biến động thay đổi theo thời gian và giá trị chịu rủi ro.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học cách triển khai các mô hình Bayesian nâng cao hơn bằng RJAGS.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ ôn luyện các chủ đề thống kê thường gặp nhất, từ phân phối đến kiểm định giả thuyết, mô hình hồi quy và nhiều nội dung khác.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Tìm hiểu cách tinh chỉnh siêu tham số của mô hình để có kết quả dự đoán tốt nhất.
Học máy
Khóa học
Học cách viết mã có khả năng mở rộng để làm việc với dữ liệu lớn trong R bằng các gói bigmemory và iotools.
Phát triển phần mềm
Khóa học
Học cách phân tích và mô hình hóa dữ liệu lựa chọn của khách hàng trong R.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Scale and manage multi-cluster GKE environments. Master fleets, Cloud Service Mesh, identity management, CI/CD at scale, and GKE Enterprise capabilities.
Đám mây
Khóa học
Develop data pipelines with Apache Beam and Dataflow. Cover transforms, windowing, I/O connectors, schemas, state APIs, Beam SQL, and notebooks.
Đám mây
Khóa học
Operate Dataflow pipelines in production. Learn monitoring, logging, troubleshooting, performance tuning, CI/CD, reliability, and templates.
Đám mây
Khóa học
Bạn có tò mò về cách hoạt động bên trong của các mô hình đứng sau những sản phẩm như Google Dịch không?
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Mitigate DDoS, content-related threats, and other attacks on Google Cloud using monitoring, logging, and auditing.
Đám mây
Khóa học
Secure VPC networks with Cloud NGFW: firewall policies, secure tags, intrusion prevention, and Firewall Insights.
Đám mây
Khoa học dữ liệu là lĩnh vực chuyên môn tập trung vào việc thu thập thông tin từ dữ liệu. Sử dụng kỹ năng lập trình, phương pháp khoa học, thuật toán và nhiều hơn nữa, các nhà khoa học dữ liệu phân tích dữ liệu để tạo ra những hiểu biết có thể hành động.
Ban sẽ cần học một ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R và thành thạo các nguyên lý toán học và thống kê. Kiến thức về phương pháp phân tích dữ liệu và công cụ khoa học dữ liệu cũng rất cần thiết. Có nhiều cách để học khoa học dữ liệu. Ngoài các phương thức giáo dục chính thức như bằng cấp hoặc học đại học, còn có nhiều tài nguyên khác giúp ban học theo tốc độ của mình. Ngoài các khóa học và hướng dẫn trực tuyến, còn có sách, video và nhiều hơn nữa.
Ngoài kiến thức về toán học và thống kê, các nhà khoa học dữ liệu cần kỹ năng lập trình trong các ngôn ngữ như Python, R và SQL. Ngoài ra, khoa học dữ liệu đòi hỏi khả năng làm việc với các bộ dữ liệu lớn, kiến thức về trực quan hóa dữ liệu, xử lý dữ liệu và quản lý cơ sở dữ liệu. Kỹ năng về machine learning và deep learning cũng có thể hữu ích.
Trong môi trường chuyên nghiệp, hầu như mọi ngành công nghiệp đều có thể sử dụng khoa học dữ liệu ở một mức độ nào đó. Các tổ chức y tế sử dụng khoa học dữ liệu để phát hiện và chữa trị bệnh, trong khi các công ty tài chính sử dụng nó để phát hiện và ngăn chặn gian lận. Tất cả các loại ngành công nghiệp sử dụng khoa học dữ liệu cho marketing, chẳng hạn như xây dựng hệ thống gợi ý và phân tích tỷ lệ khách hàng rời bỏ.
Có, khoa học dữ liệu là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất tại Mỹ và trên toàn thế giới. Đây cũng là một trong những nghề nghiệp được trả lương cao nhất. Theo dữ liệu từ Payscale, các nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm kiếm được trung bình 97.609 USD và có mức độ hài lòng bốn sao trên năm tại Mỹ.
Có một vài điều cần xem xét ở đây. Đầu tiên, các bằng cấp khoa học dữ liệu có thể cạnh tranh để được nhận, thường yêu cầu điểm số cao liên tục. Tương tự, nhiều kỹ năng cần thiết cho khoa học dữ liệu đòi hỏi rất nhiều học tập và kiên nhẫn. Có thể mất vài tháng để thành thạo tất cả những kiến thức cơ bản cần thiết, cũng như rất nhiều kinh nghiệm thực tế để có được vị trí entry-level.
Có, ban sẽ cần một số kinh nghiệm lập trình trong các ngôn ngữ như Python, R, SQL, Java và C/C++. Tuy nhiên, do cú pháp tương đối đơn giản, ngôn ngữ lập trình Python thường là lựa chọn ưa thích của những người mới bắt đầu.
Đối với người không có kinh nghiệm lập trình trước đó và/hoặc nền tảng toán học, thường mất từ 7 đến 12 tháng học tập chuyên sâu để đạt trình độ của một nhà khoa học dữ liệu entry-level. Tuy nhiên, điều quan trọng cần nhớ là chỉ học cơ sở lý thuyết của khoa học dữ liệu có thể không làm cho ban trở thành nhà khoa học dữ liệu thực sự.
Khi đã thành thạo nền tảng khoa học dữ liệu, ban có thể chuyên môn hóa trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm machine learning, trí tuệ nhân tạo, phân tích big data, phân tích và thông minh kinh doanh, khai thác dữ liệu và nhiều hơn nữa.
Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học di động và thử thách lập trình 5 phút mỗi ngày của chúng tôi.