Data Science Fundamentals: Machine Learning and Practical Insights (bằng tiếng Anh).

Để thành công trong khoa học dữ liệu, bạn phải biết cách đặt câu hỏi đúng cho dữ kiện của bạn trước khi bạn viết một dòng mã dự đoán. Đổi các tập dữ liệu thô, phức tạp thành những hiểu biết thực tế đòi hỏi một cách tiếp cận có cấu trúc cho cả suy nghĩ phân tích và học máy. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn qua các nguyên tắc cốt lõi của phân tích dữ liệu và học máy cơ bản. Bạn sẽ tiến triển từ việc hiểu các khái niệm thống kê cơ bản đến thiết kế các đường ống đánh giá mạnh mẽ, cho phép bạn giải thích và dự đoán xu hướng dữ liệu một cách tự tin. Bạn sẽ học được gì: Hiểu cách xây dựng các câu hỏi chính xác, có thể kiểm tra để hướng dẫn các cuộc điều tra dữ liệu của bạn; Ứng dụng các thuật toán học máy cốt lõi cho các nhiệm vụ phân loại và hồi quy; Sạch và chuẩn bị các tập dữ kiện phức tạp bằng cách sử dụng các kỹ thuật thao tác khung dữ lượng hiện đại; Đánh giá hiệu suất mô hình bằng cách dùng các chỉ số chính như chính xác cross-validation; Thực hành kỹ thuật tính năng để cải thiện sức mạnh dự đoán của mô hình của bạn; Giải thích kết quả mô hình để cung cấp những hiểu biết rõ ràng, có thể hành động cho các bên liên quan. Chương trình bắt đầu với các khái niệm cơ bản trong việc hỏi dữ liệu và phân tích thăm dò trước khi chuyển bước vào xây dựng, điều chỉnh và xác nhận mô hình học máy. Qua các giải thích rõ ràng và mã đi bộ, bạn sẽ có một khung thực tế để giải quyết các thách thức dữ liệu thế giới thực. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu, nhà phát triển và người mới bắt đầu có kiến thức cơ bản về lập trình và muốn xây dựng một nền tảng vững chắc trong học máy và lập luận dữ kiện. Bắt đầu đọc hôm nay để giải phóng sức mạnh của học máy và chuyển đổi dữ liệu thô thành giá trị kinh doanh rõ ràng.