Foundations of Data Science: Analysis, Regression, and Machine Learning (bằng tiếng Anh).

Các tổ chức trên toàn thế giới dựa vào những hiểu biết dựa trên dữ liệu để tối ưu hóa các quyết định, giải quyết các vấn đề phức tạp và dự đoán xu hướng tương lai. Chương trình này hướng dẫn bạn từ các khái niệm cơ bản về dữ liệu đến việc triển khai các mô hình học máy mạnh mẽ. Bạn sẽ đọc các lời giải thích rõ ràng về các thuật toán chính, học cách chuẩn bị dữ kiện một cách hiệu quả, và hiểu cách đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các luồng công việc Python hiện đại. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm khoa học dữ liệu cơ bản, thuật ngữ thống kê và các quy trình chuẩn bị dữ kiện hiện đại - Ứng dụng các kỹ thuật phân tích hồi quy để dự đoán kết quả số liên tục với sự tự tin - Tạo mô hình phân loại để phân loại dữ liệu sử dụng thuật toán như cây quyết định và rừng ngẫu nhiên - Tìm hiểu học không giám sát sử dụng phân tích cụm để phát hiện các mô hình ẩn trong các tập dữ liệu không có nhãn - Luyện tập thao tác dữ liệu bằng thư viện dataframe hiện đại và mã Python có cấu trúc - Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách sử dụng các kỹ thuật xác minh mạnh mẽ và phân tích metric Chương trình học bắt đầu với các định nghĩa khoa học dữ liệu cơ bản và các kỹ thuật xử lý dữ kiện trước khi tiến tới hồi quy và phân loại được giám sát. Sau đó bạn sẽ khám phá tập hợp không được gián tiếp giám hộ và kết thúc với các thực hành hiện đại để đánh giá và cấu trúc các luồng công việc học máy của bạn. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, các nhà phân tích dữ liệu tham vọng, và các kỹ sư học máy tương lai, không cần kinh nghiệm khoa học dữ kiện trước đó. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng nền tảng của bạn trong khoa học dữ liệu và học máy.