Phân tích dữ liệu AI không cần mã hóa bằng phân tích học máy phân loại Orange - Lv.4

Bài giảng này là một phần trong chuỗi bài giảng 'Phân tích dữ liệu AI không cần viết mã bằng Orange' của Maso Campus.

Đây là khóa học Lv.4 của phiên bản bán khóa học đơn lẻ .

Nếu bạn muốn tham gia khóa học phân tích dữ liệu Orange trọn gói tích hợp từ Cấp độ 0 đến Cấp độ 4, vui lòng tham khảo bài giảng bên dưới .

Phân tích dữ liệu nâng cao dành cho người mới bắt đầu: Gói hướng dẫn từng bước của Orange https://inf.run/qmPWu

Phân tích dữ liệu dễ dàng với công cụ phân tích AI!

Đừng sợ lập trình hoặc phân tích dữ liệu nữa!

Phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu của bạn mà không cần viết mã với Orange.

Hãy học điều này!

• Phân tích hồi quy logistic sử dụng công cụ phân tích không cần mã hóa Orange

• Hiểu và áp dụng các chỉ số đánh giá mô hình

• Thực hành với nhiều mô hình phân loại khác nhau

• Cải thiện khả năng phân tích thông qua các kỹ thuật tổng hợp

• Tăng cường năng lực ứng dụng dữ liệu thực tế

  
  

Từ khái niệm phân tích dữ liệu đến đào tạo thực hành sử dụng công cụ AI!

Phân tích dữ liệu nâng cao mà không cần lập trình viên? Tất nhiên rồi!

“Phân tích dữ liệu AI không cần mã hóa Lv.4 Phân loại máy học” loại bỏ sự phức tạp của máy học,

Chúng tôi trình bày cách phân tích dữ liệu theo cách mà bất kỳ ai quan tâm đến phân tích dữ liệu đều có thể hiểu được.

Bạn có cảm thấy choáng ngợp với việc phân tích dữ liệu nâng cao không?

Trong 'Phân tích dữ liệu AI không cần mã hóa Lv.4 Phân loại máy học', chúng tôi đề cập đến mọi thứ từ phân loại nhị phân cơ bản đến đánh giá mô hình.

Bạn có thể học nhiều kỹ thuật khác nhau, bao gồm các kỹ thuật tổng hợp kết hợp và phân tích nhiều mô hình.

Bạn sẽ nắm vững cách vượt ra ngoài phạm vi phân tích dữ liệu đơn giản để xây dựng các mô hình phân loại thực tế và hiệu quả.

Công cụ giúp thực hiện được tất cả những điều này chính là “Orange”.

Nhập, xử lý và phân tích dữ liệu chỉ bằng cách kéo và thả—không cần mã hóa phức tạp.

Thực hiện các nhiệm vụ khoa học dữ liệu ngang hàng với các nhà phát triển

Bạn có thể tạo ra giá trị tương đương với một nhà phát triển.

Bạn đã bao giờ thắc mắc về khoa học dữ liệu chưa? Đã đến lúc tìm hiểu rồi đấy.

Bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng thực hiện phân tích dữ liệu nâng cao với các bài giảng của Maso Campus.

Bây giờ bạn cũng có thể hướng tới mức lương cao trong ngành khoa học dữ liệu.

Thông qua khóa học “Phân tích dữ liệu AI không cần mã hóa Lv.4 Phân loại máy học” của Maso Campus

Giải phóng giá trị dữ liệu của bạn.

Bạn có thể tự mình trở thành nhà phân tích dữ liệu và tích lũy kinh nghiệm phân tích dữ liệu thực tế.

Các tính năng của bài giảng

Khóa học này bao gồm các mô hình phân loại chuyên sâu, nhưng được thiết kế để hỗ trợ phân tích dữ liệu mà không cần kiến thức lập trình. Khóa học sẽ giúp bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng xây dựng và đánh giá các mô hình phân tích mà không cần phải học lập trình phức tạp.

Tôi giới thiệu điều này cho những người này

• Những người cần đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu

• Bất kỳ ai muốn thành thạo các kỹ thuật phân tích nâng cao mà không cần mã hóa phức tạp

• Những người muốn tăng cường khả năng phân tích dữ liệu của mình

• Các chuyên gia CNTT và không phải chuyên gia CNTT đang cân nhắc thay đổi nghề nghiệp

• Những người tìm việc muốn tạo sự khác biệt trên thị trường việc làm

• Bất kỳ ai muốn xây dựng sự nghiệp trong ngành CNTT, chẳng hạn như khởi nghiệp kinh doanh, thay đổi công việc hoặc gia nhập công ty.

  
  

Sau khi tham gia khóa học phân tích dữ liệu hỗ trợ bởi AI, dễ dàng và thuận tiện hơn,

Khóa học "Phân tích dữ liệu AI không cần mã hóa Cấp độ 4 Phân loại Phân tích máy học" của Maso Campus

Phù hợp với bất kỳ ai quan tâm đến phân tích dữ liệu nâng cao và khoa học dữ liệu.

• Hiểu các khái niệm cơ bản và nâng cao của mô hình phân loại

• Tiếp thu các kỹ thuật đánh giá mô hình

• Áp dụng mô hình vào một tập dữ liệu thực tế

• Nắm vững các kỹ thuật phân tích tiên tiến

Phát triển chuyên môn khoa học dữ liệu và kỹ năng thực tế của bạn với Orange.

Bây giờ bạn có thể thành thạo phân tích dữ liệu mà không cần phải viết mã!

Nội dung học tập

1. Triển khai mô hình phân loại nhị phân

2. Đánh giá hiệu suất của mô hình phân loại!

3. Đo lường chính xác hiệu suất của mô hình!

4. Kết hợp các mô hình phân loại để cải thiện hiệu suất!

Câu hỏi dự kiến Hỏi & Đáp

1. Bạn có cần kiến thức trước về trí tuệ nhân tạo, lập trình hoặc thiết kế không?
   A. Khóa học này được thiết kế để cung cấp cho bất kỳ ai quan tâm đến trí tuệ nhân tạo những kỹ năng cần thiết để áp dụng vào thực tế. Khóa học không yêu cầu bất kỳ kỹ năng AI, lập trình hay thậm chí là Excel nào.

2. Có yêu cầu hoặc điều kiện tiên quyết nào để tham gia khóa học không?
   A. Vì đây là bài giảng hướng đến thực hành nên bạn nên chuẩn bị một màn hình kép hoặc thiết bị bổ sung có thể tách biệt màn hình bài giảng và màn hình thực hành.

3. Màu cam? Tôi có cần mua phần mềm riêng không?
   A. Orange được phân phối miễn phí và cung cấp hướng dẫn từng bước, từ tải xuống đến cài đặt, để bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng xây dựng một môi trường phân tích dữ liệu AI. Phiên bản di động cho phép sử dụng mà không cần kết nối internet bên ngoài, lý tưởng để sử dụng trong môi trường làm việc bảo mật cao.

Giới thiệu những người chia sẻ kiến thức

Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!