Foundational Data Science: Core Tools and Machine Learning Concepts (bằng tiếng Anh).

Khoa học dữ liệu và học máy là lực đẩy đằng sau công nghệ hiện đại, nhưng đột phá vào lĩnh vực này có thể cảm thấy áp đảo với số lượng công cụ có sẵn. Lớp học này đơn giản hóa cảnh quan bằng cách tập trung vào các khung cốt lõi, thuật ngữ thiết yếu và các khái niệm nền tảng bạn cần để thành công. Bạn sẽ chuyển từ một người mới tò mò đến một người thực hành tự tin hiểu cách dữ liệu được thu thập, làm sạch, phân tích và sử dụng để xây dựng mô hình dự đoán. Qua những lời giải thích rõ ràng và bài tập có cấu trúc, bạn sẽ nắm vững tư duy phân tích cần thiết cho việc ra quyết định dựa trên dữ liệu. Bạn sẽ học được gì: Hiểu thuật ngữ khoa học dữ liệu chính, chu kỳ sống của một dự án dữ kiện và các khái niệm thống kê cơ bản; Tìm hiểu các thư viện Python cốt lõi cho thao tác dữ lượng, bao gồm pandas và các lựa chọn hiện đại như polars; Ứng dụng các kỹ thuật làm sạch dữ khoản và xử lý trước để chuẩn bị các tập dữ vụ thô cho phân tích; Học máy cơ bản Khái niệm học, phân biệt giữa các thuật toán học có giám sát và không giám thị; Thực hiện các luồng công việc tái tạo và hiểu các khái niệm MLOps cơ bản cho theo dõi mô hình; Giải thích các chỉ số đánh giá mô hình để đo lường hiệu suất và độ chính xác của dự đoán của bạn. Chương trình bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và chu kỳ sống khoa học dữ liệu trước khi chuyển sang các kỹ thuật thao tác dữ kiện thực tế. Sau đó bạn sẽ khám phá các thuật toán học máy cơ bản và các thực hành tốt nhất hiện đại để xây dựng các mô hình đáng tin cậy, tái tạo. Lớp học chỉ có văn bản này được thiết kế đặc biệt cho người mới bắt đầu không có kinh nghiệm trước đó trong lập trình hoặc thống kê. Bắt đầu đọc hôm nay để xây dựng nền tảng của bạn trong khoa học dữ liệu và giải phóng sức mạnh của những hiểu biết dựa trên dữ kiện.