Khóa học: Phân Tích Dữ Liệu và Machine Learning Cơ Bản với Python

Giới Thiệu Khóa Học

Tổng quan:
Theo Forbes (2018), tính đến năm 2018, hơn 3,7 tỷ người dùng Internet trên toàn thế giới thực hiện khoảng 5 tỷ lượt tìm kiếm mỗi ngày trên các công cụ tìm kiếm. Đến năm 2021, theo Diễn đàn Kinh tế Thế giới (2020), mỗi ngày, người dùng tạo ra hơn 100 exabyte dữ liệu trên mạng xã hội – tương đương với nội dung của khoảng 200 triệu laptop có dung lượng lưu trữ trung bình. Khi kết hợp thêm dữ liệu từ các thiết bị Internet of Things (IoT), thiết bị di động, và dịch vụ đám mây, khối lượng dữ liệu khổng lồ được tạo ra và chia sẻ mỗi ngày.Việc phân tích và tạo ra tri thức từ dữ liệu này không chỉ mang lại lợi thế cạnh tranh trong kinh doanh mà còn giúp mô hình hóa môi trường để phát hiện các mẫu mới.Khóa học này tập trung vào các phương pháp giải thích được của Machine Learning có giám sát và không giám sát, với ví dụ về mô hình hóa mẫu. Các kỹ thuật phổ biến như hồi quy, phân loại, phân cụm và giảm chiều dữ liệu sẽ được trình bày kèm theo cách triển khai bằng Python. Thông qua nội dung này, bạn sẽ có khả năng phát triển các thuật toán khoa học dữ liệu tập trung vào Machine Learning, cho phép áp dụng ngay vào công việc hàng ngày của bạn như một chuyên gia CNTT. Nếu bạn muốn thay đổi sang vai trò liên quan đến dữ liệu, khóa học này sẽ cung cấp các công cụ cần thiết để xây dựng nền tảng cho kế hoạch sự nghiệp bền vững.
Những gì bạn sẽ học và cách áp dụng:

Hiểu các khái niệm cơ bản về khoa học dữ liệu và nền tảng Machine Learning, bao gồm thuật toán hồi quy, phân loại, phân cụm và kỹ thuật giảm chiều dữ liệu.
Áp dụng các thuật toán Machine Learning trong thực tế để giải quyết các vấn đề về hồi quy, phân loại và bài toán không giám sát cần nhận diện và mô hình hóa mẫu.
Phát triển thuật toán bằng Python để triển khai các phương pháp Machine Learning trong môi trường kinh doanh.

Khóa học này dành cho bạn nếu:

Bạn là nhà phát triển muốn tìm hiểu các kiến thức nền tảng về Machine Learning và ứng dụng của nó.
Bạn là chuyên gia CNTT muốn nâng cao kỹ năng về Machine Learning, phát triển các thuật toán có giám sát và không giám sát.
Bạn quan tâm đến các công nghệ liên quan và muốn hiểu rõ hơn về Machine Learning.

Yêu cầu đầu vào:

Kiến thức cơ bản về lập trình có cấu trúc bằng Python.
Kỹ năng logic số học cơ bản.

Nguồn: https://www.oreilly.com/videos/machine-learning-fundamentals/0636920927884/

🔓 Mở Khóa Ngay

🎬 Học thử ngay!

2.099.000đ

125.000đ
(90%OFF)

Cam Kết:

✔ Hỗ trợ Vietsub: hỗ trợ tiếng việt chính xác
✔ Giá rẻ: giá phù hợp cho mọi người, tiết kiệm 90%

✔ Hoàn tiền: khi xảy ra vấn đề (FAQ)

✔ Học trước - thanh toán sau: liên hệ để được hỗ trợ

✔ Nguồn chất lượng: đến từ các brand, website uy tín
✔ Giảng viên uy tín: chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực
✔ Kiến thức mới: liên tục cập nhật bài học mới nhất
✔ Giá trị thực tiễn: thực tế dễ dàng hiểu và thực hành
✔ Hỗ trợ 24/7: giải đáp mọi thắc mắc - hỗ trợ mọi lúc
✔ Học linh hoạt: xem bất kỳ lúc nào, mọi lúc, mọi nơi.

Liên Hệ:

Giảng viên

Julian Dario Miranda

Ngôn ngữ

Tiếng Việt/Anh

Thời Lượng

6 modules

Nội Dung Khóa Học:

Tổng quan khóa họcModule 1: Bắt đầu với Machine Learning

Bài 1.1: Những cột mốc quan trọng nhất trong lịch sử AI
Bài 1.2: Nguyên tắc cơ bản của Trí tuệ nhân tạo

Module 2: Các khái niệm toán học của Machine Learning

Bài 2.1: Giới thiệu các nguyên tắc toán học của Machine Learning
Bài 2.2: Vectơ
Bài 2.3: Kiến thức cơ bản về ma trận
Bài 2.4: Phân rã ma trận

Module 3: Các khái niệm thống kê của Machine Learning

Bài 3.1: Giới thiệu các nguyên tắc thống kê của Machine Learning
Bài 3.2: Phân phối xác suất
Bài 3.3: Kiến thức cơ bản về thống kê mô tả cho Machine Learning - Các thước đo xu hướng trung tâm
Bài 3.4: Kiến thức cơ bản về thống kê mô tả cho Machine Learning - Các thước đo phân tán
Bài 3.5: Cơ bản về suy luận và mô hình hóa thống kê

Module 4: Các nguyên tắc học có giám sát (Supervised Learning)