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

/

Data Analysis

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

Đừng sợ mã hóa hoặc phân tích dữ liệu nữa! Phát triển khả năng phân tích dữ liệu của bạn mà không cần mã hóa với Orange.

4 học viên đang tham gia khóa học này

  • masocampus
no-code
시리즈
AI
Orange3
logistic-regression
No-code
Statistics

Dịch cái này sang tiếng Việt

  • Phân tích hồi quy logistic bằng công cụ phân tích không mã hóa Orange

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

  • Thực hành với các mô hình phân loại khác nhau

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

  • Tăng cường khả năng ứng dụng số liệu thực tế

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.

  • 1. Bất kỳ ai sử dụng Orange đều có thể phân tích dữ liệu!

Orange là công cụ dành cho cả người mới bắt đầu và chuyên gia phân tích dữ liệu, cho phép bạn đào tạo và áp dụng các mô hình phân loại hiệu quả thông qua giao diện trực quan mà không cần mã hóa phức tạp.

  • 2. Xây dựng và đánh giá các mô hình phân loại

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách xây dựng nhiều thuật toán phân loại khác nhau, chẳng hạn như phân loại nhị phân, máy vectơ hỗ trợ (SVM) và rừng ngẫu nhiên, đồng thời học cách đánh giá chính xác hiệu suất của mô hình bằng các số liệu đánh giá như đường cong đặc tính hoạt động của bộ thu (ROC) và ma trận nhầm lẫn.

  • 3. Xử lý nhiều mô hình phân tích

Khóa học này tập trung vào các kỹ thuật tổng hợp, kết hợp nhiều mô hình để đạt được độ chính xác dự đoán khó đạt được chỉ với một mô hình duy nhất. Khóa học sẽ hướng dẫn bạn cách tối đa hóa độ chính xác của mô hình và củng cố khả năng phân tích dữ liệu phức tạp.

  • 4. Ứng dụng thực tế của các kỹ thuật phân tích dữ liệu nâng cao

Bằng cách áp dụng các mô hình phân loại vào dữ liệu đa dạng, bạn có thể học các kỹ thuật phân tích dữ liệu thực tế. Quá trình này sẽ củng cố các kỹ năng thực tế của bạn với tư cách là một nhà khoa học dữ liệu.

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!

  • 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 cần quyết định dựa trên dữ liệu

  • Bất kỳ ai muốn nắm vững các kỹ thuật phân tích nâng cao mà không cần viết mã phức tạp

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

  • Nhân viên CNTT và không phải CNTT đang cân nhắc thay đổi nghề nghiệp

  • Người tìm việc muốn nhấn mạnh sự khác biệt của họ trên thị trường việc làm

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

Cần biết trước khi bắt đầu?

  • Bạn có thể học suôn sẻ hơn bằng cách tham gia khóa học này nếu bạn đã quen với cách sử dụng cơ bản của Orange.

  • "Phân tích dữ liệu AI không cần mã hóa bằng Orange Lv.0 của Maso Campus Giới thiệu về phân tích dữ liệu dựa trên trí tuệ nhân tạo" Khóa học hoặc "Phân tích dữ liệu AI không cần mã hóa bằng Orange - bước đầu tiên để khai thác dữ liệu Lv.1" Chúng tôi khuyên bạn nên tham gia khóa học sau khi tham gia khóa học.

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

23 bài giảng ∙ (8giờ 26phút)

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!

Khóa học tương tự

Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!