Phân tích dữ liệu AI mà không cần mã hóa bằng cách sử dụng Orange - Phân cụm và giảm kích thước Lv.5

Từ việc hiểu và sử dụng dữ liệu chuỗi thời gian và phân tích tương quan, công cụ phân tích AI của Orange giúp việc này trở nên nhanh chóng và dễ dàng!

Khóa học Phân tích dữ liệu Orange chỉ bao gồm những thành phần thiết yếu có thể áp dụng ngay vào các tình huống thực tế.

Đừng nghĩ rằng phân tích dữ liệu là khó.
Các khái niệm cơ bản dễ hiểu và các kỹ thuật liên quan về học không giám sát!

– Cách sử dụng dễ dàng nhiều dữ liệu khác nhau với Orange mà không cần viết mã
– Lý thuyết và thực hành vững chắc về các kỹ thuật phân cụm và giảm chiều
– Bất kỳ ai cũng có thể hiểu được quy trình phân tích dữ liệu dựa trên hình ảnh.

Nếu hiện tại bạn không biết cách xem hoặc xử lý dữ liệu của mình thì sao?!
Với khóa học này, hãy thực hiện bước đầu tiên để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Đánh giá nhóm trải nghiệm khóa học
Chuyên gia giảng bài cho doanh nghiệp, các bài giảng được tạo ra với bí quyết chuyên môn

Dễ sử dụng ngay cả với người mới bắt đầu phân tích dữ liệu

Tôi là người đang tìm việc và cố gắng học phân tích dữ liệu từng chút một bất cứ khi nào có thời gian!

Tôi là người không biết lập trình và không biết gì về phân tích dữ liệu.
Tôi cũng đã tìm hiểu về một công cụ có tên là Orange và tôi nghĩ mình đã nhận ra cách xử lý dữ liệu.
Đây là lần đầu tiên tôi sử dụng nó... Tôi sẽ cố gắng hết sức

- Đánh giá nhóm trải nghiệm (co******)

Xem những khả năng mới của Orange

Mặc dù có nền tảng về khoa học máy tính, tôi vẫn ngần ngại học phân tích dữ liệu vì tôi đã quên mất việc lập trình . Tuy nhiên, tôi thích cách các khái niệm khó được giải thích một cách dễ hiểu, và quan trọng nhất là có rất nhiều tài liệu thực hành.
Tôi nghĩ Orange chỉ có thể phân tích dữ liệu đơn giản, nhưng tôi phát hiện ra rằng đây là công cụ có thể phân tích và trực quan hóa dữ liệu phức tạp và lớn .

- Đánh giá của Nhóm Trải nghiệm (Hye**)

Bài giảng hiệu quả áp dụng vào công việc thực tế

Tôi tham gia khóa học này vì số lượng tình huống cần phân tích dữ liệu tại công ty tôi ngày càng tăng.

Trước hết, tôi rất ngạc nhiên khi Orange có thể triển khai các chức năng phức tạp và khó như DBSCAN!
Tôi lo rằng bài giảng này sẽ khó hiểu vì đây là bài giảng về CNTT, nhưng nỗi lo của tôi đã thành hiện thực vì bài giảng được tổ chức tốt và tôi nghĩ mình có thể sử dụng nó một cách hiệu quả khi làm các dự án trong tương lai .

- Đánh giá từ nhóm trải nghiệm (Choi**)

Phân tích dữ liệu AI không cần mã hóa - Tính năng chương trình giảng dạy về phân cụm và giảm chiều cấp độ 5

Đây là bài giảng cốt lõi trình bày cách sử dụng phân cụ và giảm chiều, là những phương pháp chính của học không giám sát, thông qua Orange .

1. Hiểu các khái niệm cơ bản về học không giám sát

Đầu tiên, hãy hiểu sự khác biệt giữa học có giám sát và học không giám sát, đồng thời tìm hiểu lý thuyết cơ bản về học không giám sát và nhiều ví dụ khác nhau.

2. Cải thiện kỹ năng phân loại dữ liệu của bạn bằng cách thực hành nhiều kỹ thuật phân cụ khác nhau.

Hiểu được những kiến thức cơ bản và ứng dụng của kỹ thuật phân cụ K-means và DBSCAN, đồng thời tìm hiểu cách nhóm dữ liệu và tìm ra các mẫu trong dữ liệu.

3. Có khả năng phân tích sự tương đồng giữa dữ liệu bằng khoảng cách và độ tương đồng.

Hiểu các phương pháp tính khoảng cách hình học khác nhau, chẳng hạn như khoảng cách Euclid và Manhattan, và hiểu cách sử dụng độ tương đồng cosin và hệ số tương quan Pearson.

4. Trích xuất thông tin cốt lõi từ dữ liệu bằng kỹ thuật giảm chiều.

Dễ dàng giảm dữ liệu có nhiều chiều bằng phương pháp phân tích thành phần chính (PCA) và thậm chí sử dụng các kỹ thuật giảm chiều phi tuyến tính như t-SNE và LLE, cũng như thực hành trực quan hóa dữ liệu.

5. Nắm được các kỹ thuật phân tích và trực quan hóa áp dụng cho dữ liệu kinh doanh thực tế.

Phân tích và trực quan hóa nhiều dữ liệu kinh doanh thực tế và chia sẻ các phương pháp ứng dụng thực tế.

Chúng tôi sẽ cung cấp đầy đủ cho bạn. Hãy chuẩn bị tinh thần để tham gia lớp học nhé!

1. Tham gia một lớp học

2. Làm theo hướng dẫn của người hướng dẫn và sử dụng Orange.

3. Thể hiện khả năng phân tích cạnh tranh dựa trên dữ liệu.

3 bước để thành công: Bây giờ là lúc

Hãy học điều này!

Thực hành phân cụm và giảm chiều bằng các kỹ thuật DBSCAN và PCA.

Phân tích bản đồ ma trận khoảng cách bằng cách sử dụng phép đo khoảng cách và độ tương đồng giữa dữ liệu

Thực hành phân tích dữ liệu với phân cụm K-Means

Giảm chiều cho dữ liệu nâng cao với học tập đa dạng

Bắt đầu phân tích dữ liệu mà không cần lập trình phức tạp.

Hiểu được những nguyên tắc cơ bản của máy học và phân tích dữ liệu mà không cần phải viết mã.

Có được góc nhìn mới về dữ liệu

Định lượng sự giống và khác nhau giữa dữ liệu
Có khả năng trực quan hóa dữ liệu đa chiều theo cách dễ hiểu.

Áp dụng kỹ năng phân tích dữ liệu vào thực hành

Thông qua thực hành các kỹ thuật phân cụm/giảm chiều khác nhau

Mở khóa thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu trên toàn doanh nghiệp của bạn

Lượng dữ liệu khổng lồ tăng lên theo thời gian,
Việc sử dụng nó không còn là một lựa chọn nữa mà là một điều cần thiết.

Vẫn chưa muộn. Hãy biến dữ liệu của bạn từ kẻ thù thành đồng minh.

Giới thiệu người chia sẻ kiến thức

Tôi tự tin giới thiệu điều này tới những người này.

– Những người muốn củng cố kỹ năng phân tích dữ liệu thực tế của mình
– Những người muốn cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu của mình mà không cần phải viết mã khó khăn
– Các nhà phân tích dữ liệu muốn tìm hiểu sâu hơn về kinh doanh bằng cách áp dụng AI và dữ liệu vào thực tiễn.
– Những người muốn phân tích dữ liệu bằng kỹ thuật học không giám sát và phân cụ & giảm chiều.
– Những người cảm thấy hạn chế của Excel và muốn có một công cụ phân tích nâng cao đơn giản hơn
– Người tìm việc muốn thể hiện sự độc đáo của mình trên thị trường việc làm
– Nhân viên văn phòng đang cân nhắc chuyển đổi nghề nghiệp sang lĩnh vực CNTT

Học máy và phân tích dữ liệu có nằm ngoài tầm với của bạn không?
Tìm hiểu về học không giám sát, một công nghệ cốt lõi để phân tích dữ liệu, mà không cần lập trình phức tạp với Orange.
Nếu bạn muốn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu trong doanh nghiệp của mình, hãy tham gia khóa học này ngay hôm nay.

Các tính năng của bài giảng

BƯỚC 1. Từ những khái niệm cơ bản về học máy và học không giám sát, từng bước một.

Hiểu rõ các khái niệm về học máy và học không giám sát cũng như quy trình phân tích dữ liệu.

BƯỚC 2. Tìm hiểu các kỹ thuật phân cụ để khám phá các mẫu ẩn trong dữ liệu.

Thực hành sử dụng thuật toán phân cụm phân chia/phân cấp và phân cụm đại diện.

BƯỚC 3. Trực quan hóa dữ liệu và nén thông tin bằng kỹ thuật giảm chiều.

Tìm hiểu cách giảm chiều của dữ liệu phức tạp trong khi vẫn bảo toàn thông tin quan trọng bằng các kỹ thuật giảm chiều tuyến tính và phi tuyến tính.

BƯỚC 4. Thực hành phân tích dữ liệu thực tế

Rèn luyện kỹ năng phân tích dữ liệu thực tế thông qua thực hành sử dụng dữ liệu thực tế kết hợp với lý thuyết.

Bạn đã sẵn sàng trở thành người dẫn đầu trong kỷ nguyên AI chưa?

Đừng nghĩ rằng phân tích dữ liệu là khó nữa.

Bây giờ là thời điểm hoàn hảo để tiến về phía trước!
Hãy là người đầu tiên trải nghiệm hiệu quả và khả năng sáng tạo được nâng cao.

Câu hỏi dự kiến Hỏi & Đáp

H. Tôi có cần kiến thức trước về trí tuệ nhân tạo, lập trình hoặc thiết kế để tham gia khóa học này không?
A. Khóa học này không yêu cầu kiến thức nền tảng về AI, lập trình hoặc Excel. Chúng tôi sẽ trình bày những kiến thức cơ bản để bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng theo dõi. Tuy nhiên, bạn có thể hiểu sâu hơn về nội dung khóa học bằng cách tham gia Khóa học Orange Cấp độ 1 hoặc Cấp độ 2 trước đó.

H. Có yêu cầu hoặc điều kiện tiên quyết nào để tham gia khóa học không?
A. Nếu bạn chưa từng sử dụng Orange trước đây, chúng tôi khuyên bạn nên tìm hiểu trước cách sử dụng và cài đặt cơ bản để quá trình diễn ra suôn sẻ hơn.

H. Orange? Tôi có cần mua phần mềm riêng không?
A. Orange là phần mềm miễn phí cho phép bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng xây dựng 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.

Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học!