Khóa học
Bộ phân loại tuyến tính với Python
- Trung cấpTrình độ kỹ năng
- 4.8+
- 362 đánh giá
Trong khóa học này, bạn sẽ học chi tiết về các bộ phân loại tuyến tính như hồi quy logistic và SVM.
Học máy
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 chi tiết về các bộ phân loại tuyến tính như hồi quy logistic và SVM.
Học máy
Khóa học
Rèn kỹ năng OOP với descriptors, kế thừa đa cấp và lớp cơ sở trừu tượng!
Phát triển phần mềm
Khóa học
Trực quan hóa dữ liệu là một trong những kỹ năng được các nhà phân tích dữ liệu săn đón nhất. Khóa học giúp bạn trình bày kết quả tốt hơn với Tableau.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
Biến gần như mọi tập dữ liệu thành định dạng gọn gàng để phân tích dễ hơn.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Thành thạo Java Objects, Collections Framework và xử lý ngoại lệ như chuyên gia, với logging hỗ trợ toàn diện!
Phát triển phần mềm
Khóa học
Nắm vững các nguyên tắc GDPR và cách thiết lập quy trình tuân thủ GDPR trong khóa học toàn diện này.
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Học cách sử dụng MLflow để đơn giản hóa các thách thức trong việc phát triển ứng dụng học máy. Khám phá MLflow tracking, các dự án, mô hình và danh mục mô hình.
Học máy
Khóa học
Khám phá đạo đức dữ liệu với khóa học nhập môn toàn diện này, bao gồm nguyên tắc, đạo đức AI và kỹ năng thực hành để đảm bảo sử dụng dữ liệu có trách nhiệm.
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
Điều gì làm cho LLMs hoạt động? Khám phá cách transformer đã cách mạng hóa mô hình hóa văn bản và khởi động làn sóng bùng nổ AI tạo sinh.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Xây dựng pipeline dữ liệu end-to-end - từ làm sạch và tổng hợp đến streaming và orchestration.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Nâng cao kỹ năng dbt của bạn với khóa học thực hành này được thiết kế dành cho các kỹ sư dữ liệu và chuyên gia phân tích.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Học cách và thời điểm sử dụng kiểm định giả thuyết trong R, bao gồm kiểm định t, kiểm định tỷ lệ và kiểm định chi-bình phương.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách xây dựng các báo cáo và bảng điều khiển SQL của riêng bạn, đồng thời nâng cao kỹ năng khám phá, làm sạch và xác thực dữ liệu.
Báo cáo
Khóa học
Học cách truy xuất và phân tích thông tin từ internet bằng thư viện Python scrapy.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Trong khóa học bốn giờ này, bạn sẽ học những kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu chuỗi thời gian trong Python.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Chuyển DataFrames từ dạng rộng sang dài, stack và unstack hàng/cột, xử lý multi-index DataFrames.
Xử lý dữ liệu
Khóa học
Học cách sử dụng facets, hệ tọa độ và thống kê trong ggplot2 để tạo ra các biểu đồ giải thích có ý nghĩa.
Trực quan hóa dữ liệu
Khóa học
You learn about the key features of Gemini and how they can be used to improve productivity and efficiency in Google Workspace.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Học cách làm sạch dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác nhất có thể để giúp bạn chuyển từ dữ liệu thô sang những thông tin hữu ích.
Chuẩn bị dữ liệu
Khóa học
Nắm vững kỹ năng với Scikit-learn, SHAP và LIME để kiểm thử và xây dựng hệ thống AI minh bạch, đáng tin cậy, có trách nhiệm.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
Data storytelling là kỹ năng được săn đón, nâng tầm phân tích. Học xây dựng câu chuyện và trực quan hóa qua khóa học với dữ liệu ngành học đại học!
Hiểu biết dữ liệu
Khóa học
R Markdown là ngôn ngữ định dạng dễ dùng để tạo báo cáo động từ R code.
Báo cáo
Khóa học
Học cách tính các thước đo rủi ro và hiệu suất có ý nghĩa, và lập danh mục đầu tư tối ưu cho đánh đổi rủi ro-lợi nhuận mong muốn.
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Đặt câu hỏi dữ liệu bằng tiếng Anh đơn giản với Databricks Genie - tạo không gian, biên soạn ngôn ngữ kinh doanh và giám sát chất lượng.
Kỹ thuật dữ liệu
Khóa học
Hợp tác với AI để tuyển dụng, vận hành nhân sự và triển khai chính sách nhanh hơn, công bằng hơn.
Trí tuệ nhân tạo
Khóa học
This course helps your preparation for the Associate Cloud Engineer exam, learn about the Google Cloud domains in the exam and create a study plan.
Đám mây
Khóa học
Trong khóa học này, bạn sẽ học những kiến thức cơ bản về học máy để phân loại.
Học máy
Khóa học
Trong khóa học này, quý vị sẽ tìm hiểu về các khái niệm biến ngẫu nhiên, phân phối và điều kiện.
Xác suất và thống kê
Khóa học
Học cách triển khai chiến lược giao dịch tùy chỉnh bằng Python, kiểm thử ngược và đánh giá hiệu quả!
Tài chính ứng dụng
Khóa học
Go beyond MCP basics with sampling, notifications, roots, and the STDIO and StreamableHTTP transports in Python.
Trí tuệ nhân tạo
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.