Phân tích dữ liệu AI không cần mã hóa bằng phân tích văn bản và hình ảnh Orange - Lv.6

Từ những kiến thức cơ bản đến ứng dụng phân tích dữ liệu phi cấu trúc một cách nhanh chóng và dễ dàng với công cụ phân tích AI Orange!

Khóa học Phân tích Dữ liệu Orange: Dẫn đến Kết quả

Phân tích dữ liệu? Không còn là lĩnh vực của chuyên gia nữa.
Tìm hiểu các khái niệm, ví dụ và kỹ thuật liên quan đến dữ liệu phi cấu trúc theo cách dễ hiểu.

Bất kỳ ai cũng có thể rút ra kết luận có ý nghĩa từ dữ liệu phi cấu trúc thông qua Orange mà không cần kỹ năng lập trình phức tạp.
– Từ quy trình cơ bản của phân tích văn bản và hình ảnh đến kết quả tổng quan
- Giải thích trực quan về cách xử lý và phân tích dữ liệu văn bản và hình ảnh trong thực tế.

Phân tích kinh doanh bằng dữ liệu phi cấu trúc không còn là tương lai xa vời nữa.
Với khóa học này, hãy thực hiện những bước đầu tiên để tận dụng dữ liệu phi cấu trúc nhằm giải quyết các vấn đề thực tế!

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

Màu cam, có thể làm mọi thứ từ 1 đến 10

Tôi là người đi làm và đang nghiên cứu về phân tích dữ liệu vì tôi nghĩ rằng việc biết về nó sẽ rất hữu ích, mặc dù công việc của tôi không liên quan trực tiếp đến phân tích dữ liệu.

Đây là lần đầu tiên tôi làm việc với dữ liệu phi cấu trúc sau khi chỉ xử lý dữ liệu có cấu trúc, và tôi thấy rằng văn bản và hình ảnh có thể được phân tích chính xác hơn tôi mong đợi.
Trên hết, người hướng dẫn luôn đưa ra các ví dụ và phép so sánh phù hợp khi giải thích các khái niệm, giúp tôi hiểu rất dễ!

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

Những bí mật mà ngay cả những người không chuyên cũng có thể áp dụng

Tôi tham gia khóa học này vì tôi muốn tìm hiểu những kiến thức cơ bản về phân tích văn bản và nó hữu ích hơn tôi mong đợi.

Tôi đã thu thập và lưu trữ các đánh giá của khách hàng về những sản phẩm mới bán, nhưng tôi lại bỏ quên chúng . Nhưng giờ tôi đã biết cách xử lý văn bản trước, nên tôi có thể phân loại và phân tích các đánh giá dựa trên đặc điểm của chúng .
Sau khi sử dụng trong công việc thực tế , tôi nghĩ nó sẽ hữu ích cho phản hồi về sản phẩm trong tương lai. Cảm ơn bạn!

- Đánh giá nhóm trải nghiệm (Ồ***)

Phân tích dữ liệu AI không cần mã hóa - Tính năng chương trình giảng dạy Phân tích văn bản và hình ảnh cấp độ 6

Đây là bài giảng cốt lõi trình bày các kỹ thuật cốt lõi để phân tích dữ liệu phi cấu trúc và các ứng dụng thực tế bằng cách sử dụng dữ liệu văn bản và hình ảnh thông qua Orange .

1. Hiểu các khái niệm cơ bản về phân tích dữ liệu phi cấu trúc và các loại và cấu trúc của dữ liệu.

Bắt đầu với sự khác biệt giữa dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và không cấu trúc, hãy tìm hiểu về khái niệm dữ liệu không cấu trúc và quy trình phân tích dữ liệu này.

2. Tìm hiểu mọi thứ từ những kiến thức cơ bản về kỹ thuật khai thác văn bản đến cách xử lý văn bản thực tế.

Tìm hiểu khái niệm và cách sử dụng tập hợp dữ liệu, mã hóa và các kỹ thuật thống kê cơ bản sử dụng tần suất từ và thông tin vị trí như n-gram.

3. Dự đoán kinh doanh thực tế và phân tích phân loại bằng cách sử dụng dữ liệu dạng văn bản.

Giải thích cách sử dụng dữ liệu văn bản một cách thực tế và các kỹ thuật thực hành để phân tích tình cảm và phân tích mạng dữ liệu văn bản.

4. Trích xuất và phân tích các tính năng chính của dữ liệu hình ảnh

Đào tạo thực hành về trích xuất thông tin quan trọng từ dữ liệu hình ảnh và dự đoán cũng như phân loại thông tin đó bằng các mô hình thị giác như CNN (Mạng nơ-ron tích chập).

5. Tăng cường khả năng phân tích kinh doanh bằng cách sử dụng dữ liệu phi cấu trúc.

Chia sẻ cách áp dụng phân tích văn bản và hình ảnh vào hoạt động kinh doanh 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. Cải thiện hiệu suất thông qua phân tích dữ liệu phi cấu trúc.

3 bước để thành công: Bây giờ là lúc

Hãy học điều này!

Được sử dụng đầy đủ, bao gồm phân tích dữ liệu hình ảnh

Học những kiến thức cơ bản về phân tích văn bản với Corpora và Word Cloud

Mô hình phân loại tài liệu văn bản và đánh giá sử dụng kỹ thuật nhúng vectơ

Từ phân tích cảm xúc văn bản đến các kỹ thuật phân tích đánh giá của khách hàng

Từ phân tích cảm xúc văn bản đến các kỹ thuật phân tích đánh giá của khách hàng

Hiểu những điều cơ bản về máy học mà không cần phải viết mã
Có thể phân tích bằng cách sử dụng dữ liệu phi cấu trúc

Có được góc nhìn mới về dữ liệu phi cấu trúc

Dữ liệu văn bản/hình ảnh được tích lũy trong trường
Hiểu biết sâu sắc từ nhiều góc độ khác nhau và phân tích chúng một cách hiệu quả

Có thể phân tích kinh doanh bằng dữ liệu phi cấu trúc.

Thông qua việc học các tình huống cụ thể của bài giảng
Tận dụng dữ liệu phi cấu trúc để giải quyết các vấn đề thực tế

Khi dữ liệu tích lũy, việc không làm mất đi giá trị của dữ liệu đã trở thành chiến lược thiết yếu đối với mọi người.

Bây giờ là cơ hội của bạn. Biến dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh.

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
– Những người muốn đạt được kết quả thông qua việc phân tích dữ liệu phi cấu trúc như văn bản/hình ảnh
– 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—bạn có bao giờ cảm thấy chúng không liên quan đến mình không?
Nếu bạn muốn có được các kỹ năng cốt lõi trong phân tích dữ liệu phi cấu trúc mà không cần kiến thức lập trình và dẫn dắt việc ra quyết định dựa trên dữ liệu trong kinh doanh thực tế,
Bắt đầu khóa học này ngay bây giờ.

Các tính năng của bài giảng

BƯỚC 1. Tìm hiểu các khái niệm cơ bản và phương pháp phân tích dữ liệu phi cấu trúc theo cách dễ hiểu ngay cả với người mới bắt đầu.

Hiểu những thách thức đặc biệt phát sinh khi phân tích dữ liệu phi cấu trúc, bắt đầu từ các loại, cấu trúc và định dạng cơ bản của dữ liệu đó.

BƯỚC 2. Đào tạo thực hành bắt đầu từ những kiến thức cơ bản về khai thác văn bản.

Tìm hiểu các kỹ thuật cốt lõi cần thiết để xử lý trước dữ liệu văn bản và thực hành chuyển đổi dữ liệu văn bản thành dạng mà máy tính có thể hiểu được.

BƯỚC 3. Tìm hiểu các kỹ thuật khác nhau để phân loại và dự đoán văn bản.

Đào tạo thực hành về việc áp dụng các kỹ thuật phân tích cụm và phân loại vào dữ liệu văn bản để giải quyết các vấn đề kinh doanh.

BƯỚC 4. Thực hành phân tích dữ liệu hình ảnh từ cơ bản đến ứng dụng.

Hiểu các nguyên tắc cơ bản về xử lý dữ liệu hình ảnh và tìm hiểu cách áp dụng chúng vào phân loại và dự đoán hình ảnh thực tế.

Hầu hết dữ liệu tồn tại ở dạng không có cấu trúc.

Khả năng phân tích hiệu quả sẽ tạo ra sự khác biệt lớn.

Bây giờ là thời điểm tốt nhất để phát triển!
Hãy là người đầu tiên trải nghiệm năng suất và kết quả được cải thiện.

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!