วิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องจักรกับการประยุกต์ใช้ในโลกจริง

ข้อมูลเป็นแรงขับเคลื่อนเบื้องหลังนวัตกรรมสมัยใหม่ แต่การแปลงตัวเลขดิบ เป็นข้อมูลที่สามารถนำไปใช้ได้นั้น จำเป็นต้องใช้วิธีการที่ถูกต้อง หลักสูตรนี้จะนำคุณไปสู่แนวคิดพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง โดยไม่จำเป็นต้องมีประสบการณ์การเขียนโปรแกรมมาก่อน คุณจะเรียนรู้การเปลี่ยนแปลงจากความเข้าใจหลักการทางสถิติไปสู่การเขียนโค้ดภาษาไพธอนที่สะอาด, การจัดการโครงสร้างข้อมูลสมัยใหม่, และสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ คุณจะเรียนรู้ว่าแบบจำลองเหล่านี้สามารถนำไปใช้ในการแก้ไขปัญหาที่ซับซ้อนได้อย่างไรในสาขาวิชาเฉพาะเช่นการดูแลสุขภาพและการผลิตอุตสาหกรรม คุณจะเรียนรู้อะไร - เข้าใจหลักการพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูล ฐานสถิติ และวงจรชีวิตการเรียนรู้ของเครื่อง - เขียนโค้ดภาษาไพธอนที่สะอาด ใช้ไลบรารีข้อมูลสมัยใหม่ ในการทำความสะอาด จัดการ และวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ซับซ้อน - สร้างและประเมินแบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับจัดหมวดหมู่, การถดถอย, และการรวมกลุ่ม - สำรวจพื้นฐานของเครือข่ายประสาท และเข้าใจว่าการเรียนรู้ลึกแก้ไขปัญหาข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างได้อย่างไร - นำวิธีการวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้กับสถานการณ์เฉพาะในอุตสาหกรรมและสุขภาพ - นำไปใช้กับการปฏิบัติการ MLOps พื้นฐาน ในการทำเวอร์ชั่น, ติดตาม และเตรียมโมเดลสำหรับการใช้งาน ผ่านการอธิบายแบบเขียนและฝึกปฏิบัติการเขียนโค้ด คุณจะสร้างรากฐานที่แข็งแกร่งทางแนวคิดและปฏิบัติการ หลักสูตรนี้ออกแบบมาสำหรับผู้เริ่มต้นที่ต้องการเข้าสู่สาขาวิทยาศาสตร์ข้อมูล โดยไม่ต้องมีพื้นฐานการเขียนโปรแกรมหรือคณิตศาสตร์ขั้นสูง เริ่มต้นการเดินทางของคุณ เข้าสู่โลกของวิทยาศาสตร์ข้อมูล และการเรียนรู้ของเครื่องจักรวันนี้