Bối cảnh thực tế:
Python là một ngôn ngữ phổ biến và có sự hỗ trợ mạnh mẽ từ cộng đồng, đồng thời cung cấp nhiều thư viện và công cụ tiện ích giúp bạn thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình học máy một cách hiệu quả.
Sử dụng Python cho khoa học dữ liệu và học máy giúp bạn tham gia vào lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng và có nhu cầu lớn. Bạn có thể áp dụng kiến thức này để phân tích dữ liệu, làm dự đoán, và đưa ra quyết định thông minh dựa trên dữ liệu. Điều này có thể có lợi cho nhiều ngành, từ kinh doanh và tài chính đến y tế và khoa học xã hội.
Mô tả ngắn về khoá học:
Khóa học toàn diện này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng sức mạnh của Python để phân tích dữ liệu, tạo hình ảnh trực quan đẹp mắt và sử dụng các thuật toán học máy mạnh mẽ. Khóa học này được thiết kế cho cả những người mới bắt đầu có một số kinh nghiệm lập trình hoặc các nhà phát triển có kinh nghiệm đang muốn chuyển sang ngành Khoa học dữ liệu.
Nội dung khoá học:
– Sử dụng Python cho Khoa học dữ liệu và Học máy
– Sử dụng Spark để phân tích dữ liệu lớn
– Triển khai các thuật toán học máy
– Tìm hiểu cách sử dụng NumPy cho dữ liệu số
– Tìm hiểu cách sử dụng Pandas để phân tích dữ liệu
– Tìm hiểu cách sử dụng Matplotlib để vẽ đồ thị Python
– Tìm hiểu cách sử dụng Seaborn cho các ô thống kê
– Sử dụng Plotly để trực quan hóa động mang tính tương tác
– Sử dụng SciKit-Learn cho các tác vụ học máy
– Phân cụm K-Means
– Hồi quy logistic
– Hồi quy tuyến tính
– Bộ lọc thư rác và xử lý ngôn ngữ tự nhiên
– Mạng lưới thần kinh
– Máy Vector hỗ trợ
Yêu cầu đầu vào:
– Để học tốt môn học này, học viên nên có kinh nghiệm lập trình
Kiến thức đầu ra:
– Cách thức hoạt động của ML & Data Science
– Cách viết code trên Python
– Cách ứng dụng Python vào Data Science và ML
Đối tượng phù hợp:
– Sinh viên khối CNTT hay những bạn đang làm công việc Data Science, xử lý ảnh trong ML, những bạn làm công việc lập trình Python
– Sinh viên chủ yếu làm việc trong lĩnh vực Máy Học & Khoa Học Dữ Liệu sử dụng ngôn ngữ lập trình chủ yếu là Python
>>> Đăng ký tham gia khoá học ngay tại đây: