KỸ NĂNG MỚI

Kỹ Năng Mới - Nơi Chia Sẻ Những Kỹ Năng,Khóa Học Miễn Phí,Tài Liệu... Giúp Bạn Phát Triển Kỹ Năng Và Học Free Mọi Thứ Trên Đời. Kynangmoi.Info - Bạn Cần Học Gì - Chúng Tôi Có Free.

Saturday, December 28, 2019

Chia Sẻ Khóa Học Đào Tạo Thiết Yêu Python for Data Science (Part 1 + 2)

Chia Sẻ Khóa Học Đào Tạo Thiết Yêu Python for Data Science (Part 1 + 2)


1. Python for Data Science Essential Training Part 1:

Python for Data Science Essential Training là một trong những khóa học khoa học dữ liệu phổ biến nhất tại LinkedIn Learning. Hiện tại nó đã được cập nhật và mở rộng thành hai phần để có thêm trải nghiệm thực tế với Python. Trong khóa học này, người hướng dẫn Lillian Pierson sẽ đưa bạn từng bước thông qua một dự án khoa học dữ liệu thực tế: một trình quét web để tải xuống và phân tích dữ liệu từ web. Giới thiệu các kỹ thuật để làm sạch, định dạng lại, biến đổi và mô tả dữ liệu thô; tạo trực quan hóa; xóa bỏ các ngoại lệ; thực hiện phân tích dữ liệu đơn giản; và tạo các biểu đồ tương tác bằng thư viện Plotly. 

Các chủ đề bao gồm:

  • + Tại sao sử dụng Python để làm việc với dữ liệu.
  • + Lọc và chọn dữ liệu.
  • + Nối và chuyển đổi dữ liệu.
  • + Trực quan hóa dữ liệu thực hành tốt nhất.
  • + Trực quan hóa dữ liệu.
  • + Creating a plot.
  • + Tạo đồ họa dữ liệu thống kê.
  • + Biểu diễn toán học cơ bản và đại số tuyến tính.
  • + Phân tích tương quan.
  • + Phân tích đa biến.
  • + Tìm nguồn dữ liệu qua quét web.
  • + Giới thiệu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
  • + Collaborative analytics with Plotly.

2. Python for Data Science Essential Training Part 2:


Trong phần 2 của khóa học này sẽ đưa bạn từng bước thông qua một dự án khoa học dữ liệu thực tế: xây dựng các mô hình học máy có thể tạo ra các dự đoán và đề xuất và tự động hóa các tác vụ thông thường. Cách thực hiện hồi quy tuyến tính và logistic, sử dụng K-means và hierarchal clustering, xác định mối quan hệ giữa các biến và sử dụng các công cụ học máy khác như mạng thần kinh và mô hình Bayes. 

Các chủ đề bao gồm:

  • + Tại sao sử dụng Python cho khoa học dữ liệu
  • + Machine learning 101.
  • + Hồi quy tuyến tính.
  • + Hồi quy logistic.
  • + Mô hình phân cụm: Phương tiện K và mô hình phân cấp.
  • + Phương pháp giảm kích thước.
  • + Association rules.
  • + Phương pháp tập hợp.
  • + Giới thiệu về mạng lưới thần kinh.
  • + Mô hình cây quyết định.
📤Hướng dẫn cách tải file bị "giới hạn số lần tải" trên Google Drive https://www.kynangmoi.info/2019/10/huong-dan-cach-tai-file-bi-gioi-han-so.html?m=1

No comments:

Post a Comment