Khoa học dữ liệu và học máy không cần lập trình

Bạn không cần phải viết mã phức tạp để trích xuất những hiểu biết có giá trị từ dữ liệu và xây dựng các mô hình dự đoán mạnh mẽ. Khi các ngành công nghiệp chuyển sang các giải pháp tự động, việc hiểu cách tận dụng các công cụ dữ liệu thị giác và các nền tảng học máy tự động (AutoML) đã trở thành một kỹ năng được tìm kiếm rất nhiều. Lớp học dựa trên văn bản toàn diện này hướng dẫn bạn từ người mới bắt đầu đến tự tin thiết kế và triển khai các luồng công việc học máy sử dụng giao diện không mã hiện đại. Bạn sẽ hiểu cách làm sạch dữ liệu, chọn các thuật toán đúng, và đánh giá hiệu suất mô hình hoàn toàn thông qua giao diện trực quan trực quan. Bạn sẽ học được gì: - Hiểu thuật ngữ khoa học dữ liệu cơ bản, khái niệm học máy và chu kỳ sống của một dự án AI. - Sạch và chuẩn bị dữ liệu thô để phân tích bằng cách sử dụng các luồng dữ kiện trực quan trực quan. - Tạo mô hình dự đoán cho phân loại và hồi quy mà không cần viết một dòng mã nào. - Đánh giá hiệu suất mô hình sử dụng các chỉ số chính như chính xác, chính xác và nhớ lại. - Thiết lập các mô hình huấn luyện sử dụng nền tảng AutoML hiện đại và dịch vụ không mã dựa trên đám mây. - Ứng dụng các thực tiễn tốt nhất cho AI có trách nhiệm, bao gồm kiểm tra thiên vị và đảm bảo riêng tư dữ liệu. Bạn sẽ bắt đầu với các định nghĩa và lý thuyết cơ bản đằng sau khoa học dữ liệu trước khi chuyển bước qua bước thông qua việc chuẩn bị dữ kiện, đào tạo mô hình và các luồng công việc triển khai. Mỗi khái niệm được giải thích qua các giải thích rõ ràng và các mô hình nền tảng không mã hóa. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích kinh doanh, quản lý sản phẩm, và các chuyên gia dữ liệu tham vọng muốn tận dụng học máy mà không cần phải học lập trình. Không cần kinh nghiệm lập trình trước hoặc nền tảng toán học tiên tiến. Bắt đầu hành trình của bạn vào thế giới khoa học dữ liệu tự động và giải phóng sức mạnh của học máy hôm nay.