Data Science

Matuto ng mga pangunahing kaalaman sa Python programming at maglapat ng mga algorithm ng machine learning upang suriin ang datos pinansyal, bumuo ng mga predictive model, at gumawa ng mga desisyon sa pamumuhunan na batay sa datos.

Matutong suriin, ilarawan sa isip, at hulaan ang datos na nakatakda sa oras gamit ang Python, Pandas, mga istatistikal na modelo, at mga modernong library ng machine learning.

Bumuo ng matibay na pundasyon para sa machine learning at deep learning sa pamamagitan ng pag-master sa linear regression theory at implementasyon ng Python mula sa simula.

Bumuo ng matibay na pundasyon sa predictive modeling sa pamamagitan ng pag-aaral ng matematika at Python implementasyon ng binary classification.

Maging dalubhasa sa mga modelo ng istatistika at machine learning sa Python upang suriin ang temporal data, mahulaan ang mga trend sa hinaharap, at bumuo ng mga predictive pipeline para sa pananalapi, benta, at operasyon.

Maging dalubhasa sa mga pangunahing pamamaraan ng regresyon upang mahulaan ang tuluy-tuloy na datos sa totoong mundo, mula sa mga presyo ng pabahay hanggang sa mga trend sa pananalapi, gamit ang malinaw na mga halimbawa ng Python.

Master ang mga pangunahing kaalaman ng pagbabalik at pag-uuri upang bumuo ng iyong unang predictive modelo sa Python.

Pag-aralan ang mga advanced regression techniques kabilang ang GLMs at smoothing splines upang suriin ang mga kumplikadong pattern ng data at pahusayin ang iyong mga kasanayan sa predictive modeling.

Unawain ang mga pundasyong konsepto ng statistical modeling at ilapat ang mga ito gamit ang Python para sa pagsusuri ng data at prediksyon.

Unawain at ilapat ang linear regression upang sukatin ang mga koneksyon sa pagitan ng mga variable gamit ang mga praktikal na paliwanag at pagsasanay.

Matutong bumuo, magbigay-kahulugan, at mag-validate ng mga linear regression model gamit ang SPSS at Excel upang malutas ang mga hamon sa predictive analytics sa totoong mundo.

Matutunan kung paano bumuo at mag-interpret ng mga statistical model sa SPSS upang mahulaan ang mga resulta at makagawa ng mga desisyong batay sa datos.

Magtrabaho sa mga ehersisyo ng annotated chart upang bumuo ng bilis at katumpakan sa pagkilala ng pattern — pagsasanay sa pagtukoy sa iba't ibang timeframe at klase ng asset.