Data Science: From Fundamentals to Practical Skills (bằng tiếng Anh).

Bạn có tò mò về cách dữ liệu thô được chuyển đổi thành những nhận thức và dự đoán mạnh mẽ? Chương trình này cung cấp một con đường rõ ràng, dựa trên văn bản vào thế giới khoa học dữ kiện, dạy bạn các kỹ năng cơ bản cần thiết để làm việc với dữ lượng một cách hiệu quả. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các khái niệm cốt lõi sang việc áp dụng chúng trong các trường hợp thực tế. Cuối cùng, bạn sẽ có thể định hướng toàn bộ quá trình khoa học dữ liệu: từ việc thu thập và làm sạch dữ kiện đến việc xây dựng, đánh giá, và giải thích các mô hình dự đoán, tất cả đều sử dụng các thư viện Python tiêu chuẩn của ngành. Bạn sẽ học được: - Hiểu được chu kỳ sống khoa học dữ liệu hoàn chỉnh, từ việc đặt câu hỏi đúng đến triển khai mô hình. - Luyện tập sắp xếp, dọn dẹp và thao tác dữ liệu bằng thư viện pandas và NumPy trong Python. - Tạo hình ảnh dữ liệu rõ ràng và đầy đủ thông tin để khám phá các tập dữ kiện và truyền đạt kết quả của bạn. - Xây dựng và đánh giá các mô hình học máy cơ bản cho phân loại và hồi quy với scikit-learn. - Học các nguyên tắc xử lý dữ liệu đạo đức và cách xác định và giảm bớt thiên vị mô hình. - Nắm bắt các khái niệm cốt lõi của MLOps, bao gồm phiên bản và các nguyên tắc cơ bản của việc triển khai mô hình. Chương trình bắt đầu với các thuật ngữ chính và các ý tưởng thống kê cơ bản trước khi tiến hành các bài tập thực tế với các ứng dụng thực tế. Mỗi chủ đề được giải thích chi tiết để đảm bảo bạn xây dựng một sự hiểu biết vững chắc và lâu dài. Chương trình này dành cho người mới bắt đầu. Không cần kinh nghiệm lập trình, thống kê, hay khoa học dữ liệu để bắt đầu học. Bắt đầu hành trình của bạn vào khoa học dữ liệu hôm nay.