Giới thiệu về phân tích dữ liệu và học máy

Trong thế giới dẫn dắt dữ liệu ngày nay, hiểu cách trích xuất kiến thức và dự đoán từ thông tin là một kỹ năng vô giá. Chương trình này cung cấp một nền tảng vững chắc trong cả phân tích dữ liệu và học máy, trang bị cho bạn kiến thức cần thiết để khám phá các tập dữ kiện, trích xuất các mô hình có ý nghĩa và xây dựng các mô phỏng dự đoán đơn giản. Bạn sẽ học được: * Học các khái niệm cơ bản của phân tích dữ liệu và học máy. * Apply essential data preprocessing and cleaning techniques. * Thực hiện phân tích dữ liệu thám hiểm để khám phá các mô hình và hiểu biết. * Xây dựng và đánh giá các mô hình học máy được giám sát và không giám thị cơ bản. * Hiểu các quan điểm đạo đức và nhận thức thiên vị trong các luồng công việc khoa học dữ liệu. * Thực hành giải thích kết quả mô hình và truyền đạt kết quả dựa trên dữ liệu. * Sử dụng thư viện Python hiện đại cho việc xử lý dữ liệu và mô hình hóa thực tế. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa và khái niệm cơ bản, tiến hành qua việc chuẩn bị dữ liệu và phân tích thăm dò, trước khi nhảy vào các nguyên tắc và ứng dụng thực tế của mô hình học máy. Bạn sẽ đọc các lời giải thích và làm việc qua các đoạn mã thực tế để củng cố hiểu biết của bạn. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu tuyệt đối không có kinh nghiệm trước đó trong khoa học dữ liệu, thống kê hoặc lập trình. Bắt đầu hành trình của bạn vào thế giới dữ liệu hôm nay.