Data Science at Machine Learning: Mga Pundasyon hanggang sa Applied Models โ€” WalkSelf
โ˜… 4.2 (4) โฑ 2 oras 48 min ๐Ÿ“š 28 aralin ๐ŸŽง Audio version

Data Science at Machine Learning: Mga Pundasyon hanggang sa Applied Models

Matutong mag-analisa ng datos, bumuo ng mga predictive model, at mag-apply ng mga machine learning algorithm gamit ang modernong Python workflows at libraries.

  • ๐Ÿ’ฌ AI instructor
    Magtanong tungkol sa anumang aralin at makakuha ng malinaw na sagot agad, anumang oras.
  • ๐Ÿ• Magsimula anumang oras
    Walang iskedyul o deadline โ€” mag-aral sa sarili mong bilis, kahit kailan.
  • ๐ŸŒ Sa Filipino
    Mga aralin, gawain at sertipiko โ€” lahat ay ganap na nasa wika mo.

Tungkol sa kursong ito

Ang datos ay isa sa pinakamahahalagang asset sa modernong mundo, ngunit ang tunay nitong kapangyarihan ay nakasalalay sa ating kakayahang kumuha ng makabuluhang kaalaman at hulaan ang mga trend sa hinaharap. Ang pag-unawa sa mga pundasyon ng data science at machine learning ay ang unang hakbang tungo sa paggawa ng raw data sa mga desisyong may aksyon. Ang nakasulat na kursong ito ay gagabay sa iyo mula sa mga konsepto para sa ganap na baguhan hanggang sa pagbuo at pag-evaluate ng sarili mong machine learning models. Magkakaroon ka ng matibay na pag-unawa sa konsepto ng statistics, data wrangling, at predictive algorithms, na maghahanda sa iyo upang harapin ang mga proyekto ng datos sa totoong mundo nang may kumpiyansa. What you'll learn: - Unawain ang mga pangunahing prinsipyo ng statistics, data structures, at ang data science lifecycle. - Linisin at manipulahin ang mga kumplikadong dataset gamit ang Python at modernong dataframe libraries tulad ng Pandas at Polars. - Bumuo at mag-train ng supervised at unsupervised machine learning models, kabilang ang regression, classification, at clustering. - I-evaluate ang performance ng model gamit ang industry-standard metrics upang matiyak ang katumpakan at pagiging maaasahan. - I-apply ang modernong development practices tulad ng pagsulat ng malinis, typed Python code at pag-unawa sa basic model tracking concepts. Magsisimula ka sa pag-aaral ng core terminology at exploratory data analysis bago lumipat nang paunti-unti sa data preprocessing, feature engineering, at pag-train ng machine learning algorithms. Ang text-based na format ay nagbibigay-daan sa iyo na pag-aralan ang detalyadong code explanations at theoretical concepts sa sarili mong bilis. Ang kursong ito ay dinisenyo para sa mga baguhan na walang dating karanasan sa data science o machine learning, bagama't makakatulong ang pangunahing kaalaman sa Python. Simulan ang iyong paglalakbay sa mundo ng datos at simulan ang pagbuo ng mga predictive model ngayon.

Ang makukuha mo

  • ๐Ÿ“œ Certificate ng pagtatapos
    Idagdag sa LinkedIn profile mo
  • ๐Ÿ’ฌ Personal na AI tutor
    Natigil sa isang aralin? Itanong sa iyong built-in na tutor ang kahit ano, kahit kailan.
  • ๐ŸŽง Kasama ang audio version
    Mag-aral kahit saan โ€” hindi kailangan ng screen
  • โ™พ๏ธ Lifetime access
    Bumalik anumang oras, walang expiry
  • ๐Ÿ“ฑ Telepono o computer
    Gumagana saanman, kahit anong device
  • ๐Ÿ’ธ 14-day refund
    Walang tanong
  • โšก Maikli at focused
    2 oras 48 min ng practical content

Mga review (4)

ุนุจุฏ ุงู„ุฑุญู…ู† ุฌุงุจุฑ JO Verified learner
โ˜… 5 ยท 12.08.2026

Fantastic course. The examples used were spot on and really helped solidify the concepts. My understanding has improved dramatically.

Diego Peรฑa CL
โ˜… 5 ยท 28.06.2026

Wow, what a great learning experience. The real-world applications discussed were so relevant. I'm already applying what I learned.

ูุคุงุฏ ุจู† ุฃุญู…ุฏ TN Verified learner
โ˜… 3 ยท 26.06.2026

It's a decent introduction. Could benefit from more diverse examples and a slightly better flow between modules.

ู…ุญู…ูˆุฏ DZ Verified learner
โ˜… 4 ยท 14.06.2026

Good introduction. I appreciated the clear steps, although some of the later modules could have used more examples.

Magsulat ng review

โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†โ˜†
Hihilingin naming mag-sign in ka pagkatapos โ€” ligtas ang draft mo.

Kinuha rin ng iba

Mga madalas itanong

Ano ang kailangan ko para sa kursong ito? +

Telepono o computer na may internet lang. Walang install, walang special hardware.

Paano ako magbabayad? +

Sa pamamagitan ng card via Stripe. Hindi namin iniimbak ang detalye ng card โ€” secure na hinahawakan ng Stripe.

Pwede ba akong mag-refund? +

Oo โ€” full refund sa loob ng 14 araw, walang tanong.

Hanggang kailan ang access ko? +

Habang buhay. Sa pagbili, sa iyo na ang course โ€” balikan mo kahit kailan.

Makakakuha ba ako ng certificate? +

Oo. Pagkatapos, makakatanggap ka ng certificate na maidadagdag sa LinkedIn profile mo.

Para sa mga learner sa
Tech Design Finance Marketing Healthcare Edukasyon Hospitality Manufacturing