Hiện tại, công nghệ trích xuất dữ liệu mạnh nhất: Khám phá Scrapy và Selenium

Xin chào.

Sau một thời gian dài chuẩn bị, giờ đây tôi sẵn sàng 100% chia sẻ khóa học đào tạo về máy học Python đầu tiên của mình.
Khai giảng khóa học bị chậm trễ nên trong thời gian khai giảng đã đưa ra mức chiết khấu tối đa.

Bài giảng này được tạo ra bằng cách cải thiện những phần tôi đã thực hiện thông qua quá trình thử và sai.
Cách đây 7 năm, tôi bắt đầu học công nghệ máy học/trí tuệ nhân tạo. Lúc đầu, tôi thử học công nghệ trí tuệ nhân tạo, nhưng sau khi chỉ nghe nguyên lý của trí tuệ nhân tạo trong một thời gian dài, tôi cảm thấy mệt mỏi và bỏ cuộc. Tôi đã thử học lại học máy, nhưng tôi đã bỏ cuộc sau khi chỉ học các chứng minh toán học và đại số tuyến tính.

Bây giờ nhìn lại, tôi nghĩ việc học trí tuệ nhân tạo hoặc công nghệ máy học sẽ dễ dàng hơn nhiều nếu tôi làm theo các bước dưới đây.
Python -> gấu trúc -> Các khái niệm chính về học máy + các kỹ thuật thực tế khác nhau để ứng dụng thực tế học máy -> Trí tuệ nhân tạo

Học máy chứa các khái niệm cơ bản nhất, bao gồm cả trí tuệ nhân tạo. Ngoài ra còn có những suy nghĩ đặc biệt liên quan đến điều này. Ngoài ra còn có nhiều kỹ thuật đặc biệt được sử dụng khi áp dụng khái niệm và thực hành học máy vào các vấn đề trong thế giới thực. Nếu bạn lần đầu tiên học và áp dụng các khái niệm và kỹ thuật chính được áp dụng cho các vấn đề thực tế cũng như làm quen với ứng dụng học máy, thì sự hiểu biết của bạn về các công nghệ liên quan sẽ tăng lên. Nếu bạn học công nghệ trí tuệ nhân tạo dựa trên điều này, bạn sẽ có thể học và sử dụng nó một cách dễ dàng và tổng thể hơn.

Học máy rất rộng lớn và khi nói đến phần toán học, nó có tính chất là một tập hợp của một số ngành, vì vậy tôi lo lắng về việc làm cách nào để có thể tổ chức tốt phần này, tập trung vào nó và học nó cùng với các kỹ thuật được sử dụng trong vấn đề thực sự. Đây là một bài giảng tôi đã tạo ra. Không thể tránh khỏi, vì đây là khóa học chưa từng tồn tại trước đây nên phải mất rất nhiều thời gian.

Ngay cả với tư cách là một nhà phát triển, máy học/trí tuệ nhân tạo dường như là một công nghệ mơ hồ mà người ta có thể bỏ lỡ. Khóa học này không nhằm mục đích trở thành một trong 1% chuyên gia về học máy hàng đầu thế giới. Vì có bước. Ngay cả các nhà phát triển cũng có thể hiểu và sử dụng công nghệ máy học và những người đang cân nhắc sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu có thể nhanh chóng làm quen với công nghệ liên quan, vì vậy chúng tôi mong muốn cung cấp một bài giảng làm bước đệm cho sự nghiệp khoa học dữ liệu.

Trong thời gian tới, chúng tôi sẽ chuẩn bị và mở các bài giảng về trí tuệ nhân tạo theo lộ trình dữ liệu như sau.
Tôi hy vọng nó sẽ hữu ích và bài giảng sẽ rất ấn tượng.
Cảm ơn

Lộ trình khoa học dữ liệu

1. Khái niệm cơ bản về Python và thu thập dữ liệu (thu thập dữ liệu) (Cơ bản về Python, web và hiểu dữ liệu)
2. Chinh phục Scrapy và Selenium (hiện là kỹ năng crawl trung cấp tốt nhất và kiến ​​thức CNTT liên quan)
3. Khái niệm cơ bản về lưu trữ/phân tích dữ liệu và SQL (lưu trữ/phân tích dữ liệu)
4. Khái niệm cơ bản về dữ liệu lớn của NoSQL (mongodb) (lưu trữ/phân tích dữ liệu lớn)
5. Phân tích dữ liệu Python lần đầu tiên (tiền xử lý dữ liệu, gấu trúc, trực quan hóa mới nhất) [Khoa học dữ liệu Phần1]
6. Chương trình đào tạo về học máy Python lần đầu tiên (Dễ dàng! Tìm hiểu các khái niệm/cách sử dụng với các vấn đề thực tế) [Khoa học dữ liệu Phần2]
7. Chương trình đào tạo về trí tuệ nhân tạo AI (Tự động hóa dự đoán dữ liệu, Nửa đầu của 22’) [Khoa học dữ liệu Phần 3]