Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
Inflearn brand logo image
Data Science

/

Data Analysis

Phân tích dữ liệu AI mà không cần mã hóa bằng cách sử dụng Orange - tiền xử lý và trực quan hóa dữ liệu Lv.2

Từ tiền xử lý dữ liệu đến trực quan hóa tất cả cùng một lúc! Đạt được các khả năng nâng cao một cách đơn giản mà không cần mã hóa hoặc Excel!

9 học viên đang tham gia khóa học này

  • masocampus
데이터전처리
시리즈
Orange3
orange
No-code
data-visualization
data-processing

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu bằng Orange, công cụ phân tích dữ liệu trí tuệ nhân tạo không mã hóa

  • Cách làm sạch dữ liệu và xử lý các giá trị bị thiếu

  • Công nghệ chuyển đổi, mã hóa và chia tỷ lệ dữ liệu

  • Kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu và phương pháp thiết lập lưới

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.2 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 mà không cần mã hóa phức tạp!

Từ xử lý dữ liệu trước đến trực quan hóa, tất cả ở cùng một nơi!
Dễ dàng nâng cao kỹ năng mà không cần lập trình hoặc Excel!

Hãy học điều này!

  • Kỹ thuật xử lý dữ liệu trước bằng Orange, một công cụ phân tích dữ liệu AI không cần mã hóa.

  • Phương pháp làm sạch dữ liệu và xử lý giá trị bị thiếu

  • Công nghệ chuyển đổi, mã hóa và mở rộng dữ liệu

  • Cấu hình quy trình phân tích dữ liệu

  • Kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu và phương pháp thiết lập lưới

Phân tích dữ liệu AI bất kỳ ai cũng có thể làm

Các nhà phát triển, các nhà phát triển, nhưng bạn có biết rằng không phải tất cả các nhà phát triển đều giống nhau không?

Các nhà phát triển bao gồm front-end, back-end, kỹ sư trong nhiều lĩnh vực khác nhau và nhà phát triển khoa học dữ liệu.

Có nhiều lĩnh vực khác nhau.

Tất nhiên, có sự khác biệt về nhu cầu, độ khó khi gia nhập và mức lương trung bình hàng năm trong từng lĩnh vực.

Trong số đó, khoa học dữ liệu, đặc biệt là học máy/học sâu, đặc biệt đáng chú ý.

Ngoài các kỹ năng lập trình cơ bản, công việc này còn đòi hỏi kiến thức về khoa học dữ liệu và khả năng trí tuệ nhân tạo.

Mức lương này được xếp hạng là một trong những mức lương cao nhất trong nhiều cuộc khảo sát dành cho nhà phát triển.

Tất nhiên, mức lương cao không có nghĩa là bất kỳ ai cũng có thể làm được.

Tuy nhiên, sự thật là bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng thực hiện phân tích dữ liệu AI.

Một số kiến thức khoa học dữ liệu và kỹ năng xử lý dữ liệu,

Nếu bạn có kỹ thuật phân tích và khả năng sử dụng các công cụ phù hợp cần thiết cho công việc thực tế,

Thực hiện phân tích dữ liệu AI nâng cao mà không cần nhà phát triển.

Bạn có cảm thấy mình cần quá nhiều không?

Vì vậy, trong bài giảng này tại Maso Campus, chúng tôi đã chuẩn bị mọi thứ cùng một lúc.

Công cụ được sử dụng trong bài giảng này là “Orange”.

Bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng truy cập và thao tác dữ liệu phân tích, thậm chí thực hiện phân tích trí tuệ nhân tạo.

Orange cung cấp những phân tích có ý nghĩa vượt xa những gì các nhà phát triển có thể làm.

Đây là một công cụ miễn phí có thể sử dụng mà không gặp bất kỳ vấn đề nào trong nhiều môi trường bảo mật mạng khác nhau.

Bạn có ghen tị với các nhà phát triển khoa học dữ liệu không?

Ngay cả khi không có kỹ năng phát triển, bạn vẫn có thể sử dụng công cụ không cần mã hóa Orange

Với khả năng phân tích dữ liệu được cung cấp bởi Maso Campus,

Mức lương của một nhà phát triển máy học cũng không phải là giấc mơ.

Trong bài giảng này, là phần mở đầu của khóa học “Phân tích dữ liệu AI mà không cần mã hóa” của Maso Campus,

Tôi hy vọng bạn có thể phát huy hết tiềm năng mà bạn chưa từng biết đến.

Các tính năng của bài giảng

Khóa học này được thiết kế để dạy cho bạn tất cả các kỹ thuật cần thiết cho kỹ thuật tính năng và trực quan hóa dữ liệu—không cần lập trình.

Chúng tôi phá bỏ những rào cản mã hóa phức tạp để phân tích dữ liệu phù hợp và giúp bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng bắt đầu trực quan hóa dữ liệu.

  1. Màu cam được mọi người từ người mới bắt đầu đến chuyên gia sử dụng!

Orange là công cụ lý tưởng cho người mới bắt đầu tìm hiểu về khoa học dữ liệu và học máy.
Thực hiện các chức năng trực quan hóa dữ liệu một cách trực quan mà không cần mã hóa phức tạp.

  1. Giới thiệu về các khái niệm về xử lý dữ liệu trước và kỹ thuật tính năng.

Sử dụng Orange, chúng tôi xử lý dữ liệu thành định dạng dễ phân tích,
Tìm hiểu các tính năng giúp bạn trích xuất thông tin chi tiết có ý nghĩa từ tập dữ liệu của mình.

  1. Cách xác định và xử lý các giá trị bị thiếu và giá trị ngoại lai

Nhập dữ liệu từ nhiều định dạng tệp khác nhau, bao gồm dữ liệu Excel và tài liệu web.
Tìm hiểu cách chuẩn bị dữ liệu để phân tích có ý nghĩa, cho phép phân tích hiệu quả.

  1. Nhiều kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu tiên tiến

Từ các khái niệm cơ bản về trực quan hóa dữ liệu đến các kỹ thuật được sử dụng phổ biến nhất trong thực tế,
Bạn có thể trải nghiệm công việc của nhà khoa học dữ liệu thông qua hình ảnh minh họa thực tế.

Tôi giới thiệu điều này cho những người này

  • Những người muốn truyền đạt rõ ràng kết quả phân tích thông qua hình ảnh hóa dữ liệu

  • Bất kỳ ai muốn thành thạo các kỹ năng trực quan nâng cao mà không cần mã hóa phức tạp

  • Dành cho những ai muốn dễ dàng thực hiện xử lý dữ liệu và thiết kế tính năng.

  • Dành cho những ai cảm thấy hạn chế của Excel và muốn có một công cụ phân tích đơn giản hơn, tiên tiến hơn.

  • 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 AI mà không cần viết mã,

Khóa học Giới thiệu về Phân tích dữ liệu AI không cần mã hóa lv.2 của Maso Campus
Phù hợp với mọi người từ người mới bắt đầu cho đến chuyên gia về trực quan hóa dữ liệu.

  • Hiểu các quy trình cơ bản của quá trình xử lý dữ liệu trước và kỹ thuật tính năng.

  • Chuẩn bị cho Phân tích thông qua Kỹ thuật Làm sạch Dữ liệu

  • Tìm hiểu cách xử lý giá trị bị thiếu và phương pháp phát hiện và xử lý giá trị ngoại lai.

  • Tận dụng công nghệ chuyển đổi, mã hóa và mở rộng dữ liệu

Phát triển chuyên môn khoa học dữ liệu của bạn với Orange.
Đừng sợ lập trình hoặc phân tích dữ liệu nữa!

Nội dung học tập

1. Tìm hiểu những kiến thức cơ bản về kỹ thuật thiết kế tính năng!

2. Chuyển đổi dữ liệu sang định dạng dễ phân tích!

3. Bắt đầu với các kỹ thuật hình dung cơ bản!

4. Kỹ thuật trực quan hóa nâng cao cùng một lúc!

5. Hiển thị bản đồ mà không cần lập trình!

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!

  • 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.


  • Ngoài ra, vì khóa đào tạo được thực hiện trên hệ điều hành Windows nên chúng tôi khuyên bạn nên tham gia khóa học trong môi trường Windows .


  • Ghi chú bài giảng và tệp thực hành có sẵn trong phần <00. Trung tâm tải xuống sách giáo khoa> .


Khuyến nghị cho
những người này

Khóa học này dành cho ai?

  • Những người muốn truyền đạt rõ ràng kết quả phân tích thông qua trực quan hóa dữ liệu

  • Những người muốn thành thạo các kỹ năng trực quan nâng cao mà không cần viết mã phức tạp

  • Những người chỉ muốn thực hiện tiền xử lý dữ liệu và kỹ thuật tính năng

  • Những người cảm thấy hạn chế của Excel và muốn có các công cụ phân tích nâng cao đơn giản hơn

  • Người tìm việc muốn nhấn mạnh sự độc đáo của họ trên thị trường việc làm

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

Xin chào
Đây là

6,848

Học viên

824

Đánh giá

95

Trả lời

4.7

Xếp hạng

85

Các khóa học

"어제보다 성장하겠습니다. 그리고, 어제보다 성장하려는 사람을 돕겠습니다."

 

마소캠퍼스의 진심과 소망을 담은 Actionable Content로,

2013년부터 온오프라인으로 함께해 온 누적 강의 1억시간!

이 소중한 경험과 시간은 언제나 마소캠퍼스와 수강생 모두의 성장의 원천입니다.

 

마소캠퍼스 팀은 우리의 모두의 성장을 위해 두 가지 원칙을 반드시 지킵니다.

 

1. 배우면 반드시 쓸 수 있는 Actionable Content

2. 참여자의 시간과 수고를 존중하는 Time-Saving Curriculum

 

마소캠퍼스의 Actionable and Time-Saving Curriculum으로 성장의 길을 함께 걸어나가길 기원합니다.

Chương trình giảng dạy

Tất cả

45 bài giảng ∙ (11giờ 58phút)

Tài liệu khóa học:

Tài liệu bài giảng
Ngày đăng: 
Cập nhật lần cuối: 

Đánh giá

Chưa có đủ đánh giá.
Hãy trở thành tác giả của một đánh giá giúp mọi người!

1.910.329 ₫

Khóa học khác của masocampus

Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!