BEST

[Làm mới] Bootcamp Học máy Python cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Giải quyết bài toán Kaggle thực tế và tổng hợp) [Phân tích/Khoa học Dữ liệu Part2]

Name: [Làm mới] Bootcamp Học máy Python cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Giải quyết bài toán Kaggle thực tế và tổng hợp) [Phân tích/Khoa học Dữ liệu Part2]
Price: 57750 KRW
Rating: 4.9 (113 reviews)

Đây là khóa học được thiết kế mới khác với các khóa học truyền thống, dựa trên kinh nghiệm thất bại khi giảng viên mới bắt đầu học machine learning, nhằm giúp bạn dễ dàng hiểu về machine learning và có thể áp dụng vào các vấn đề thực tế

(4.9) 113 đánh giá

1,685 học viên

Độ khó Cơ bản

Thời gian Không giới hạn

funcoding

Machine Learning(ML)

Kaggle

Pandas

Python

Machine Learning(ML)

Kaggle

Pandas

Python

Đánh giá từ những học viên đầu tiên

4.9

5.0

mizzbaby

30% đã tham gia

Nếu là khóa học của thầy 잔재미코딩 thì chắc chắn phải học rồi. Tôi đã học toàn bộ khóa SQL, toàn bộ khóa Python và đã chuyển đổi nghề nghiệp thành công sang data analyst, hiện đang làm việc ở nước ngoài. (Trước đây tôi đã mua tất cả các khóa học và đặt câu hỏi bằng tài khoản cũ nhưng bị mất tài khoản nên phải tạo mới😭😭) Tôi hoàn toàn không có kinh nghiệm coding trước đây nhưng vẫn hiểu được và hoàn thành được dự án của mình, thì các bạn có thể thấy thầy giải thích hay như thế nào rồi đấy. Tôi đã nghe nhiều giảng viên khác nhau trên Inflearn, nhưng cá nhân tôi thấy về khả năng giảng dạy thì không ai sánh được với thầy này. Thầy không chỉ đọc lên những dòng chữ mà giải thích tại sao lại như vậy một cách dễ hiểu, thấm vào tai. Thật sự là tuyệt vời nhất. Giờ tôi có mục tiêu mới nên sẽ cùng thầy tiếp tục hành trình từ machine learning đến deep learning. Luôn cảm ơn thầy vì những khóa học tuyệt vời.

5.0

YuJin Lee

94% đã tham gia

Quá trình lên kế hoạch và quay bài giảng chắc hẳn đã rất vất vả, đây thực sự là một bài giảng đầy đặn. Tôi không hề cảm thấy tiếc số tiền đã bỏ ra để mua nó. Nếu bạn là người mới bắt đầu và chưa có nhiều kiến thức về Machine Learning, thì đây là một bài giảng tuyệt vời để nắm bắt được khung kiến thức tổng quan. Tuy nhiên, chỉ nghe giảng thôi là chưa đủ. Bạn cần ôn tập dựa trên tài liệu học tập, nội dung bài giảng và tìm kiếm thêm thông tin, bao gồm cả GPT. Nếu bạn muốn biến nó thành kiến thức của mình, thì những nỗ lực bổ sung này là thực sự cần thiết. Tài liệu bài giảng cũng rất chi tiết, bạn có thể học chỉ bằng cách xem code mà không cần xem lại bài giảng. Gần đây bài giảng cũng đã được cập nhật, giúp nó trở nên mới mẻ hơn, điều này càng làm tôi thấy hài lòng. Cảm ơn bạn đã cung cấp một bài giảng chất lượng :)

5.0

hhs834373

92% đã tham gia

Như bạn đã nói, đó là một bài giảng rất hữu ích trong việc hiểu được bức tranh toàn cảnh. Tôi nghĩ đó cũng là một trải nghiệm thú vị mới khi được nghiên cứu và tìm kiếm thêm những lý thuyết, kiến thức toán học chi tiết dựa trên những kiến thức tôi đã học ở trường. Trên hết, đó là một bài giảng giúp bạn nhanh chóng tìm hiểu các mô hình khác nhau thông qua thực hành và cảm nhận về chúng.

Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.

Nhập môn học máy
sklearn và học máy Python
Nhập môn kaggle
Phương pháp phân loại học máy
Kỹ thuật hồi quy học máy
Kỹ thuật phân cụm học máy
Các kỹ thuật thực chiến như One-hot Encoding, điều chỉnh siêu tham số

Khóa học chính thức được lựa chọn làm khóa đào tạo nội bộ tại các công ty hàng đầu!
Dành cho người mới bắt đầu với Machine Learning Python
Khóa học chất lượng cao hoàn thiện

Khóa học này là khóa học dành cho người mới bắt đầu học Machine Learning bằng Python, dựa trên lộ trình Phân tích/Khoa học Dữ liệu
Dựa trên kinh nghiệm thất bại khi gi강사lần đầu tiên học Machine Learning từ lâu,
khóa học được thiết kế để giải quyết đa dạng các bài toán thực tế, giúp bạn hiểu được các khái niệm cần thiết phải nắm vững và các kỹ thuật ứng dụng chính
Qua đó, giúp bạn có thể ứng dụng Machine Learning vào các bài toán thực tế trong thời gian ngắn mà không gặp thất bại

Khóa học này đang được sử dụng làm chương trình đào tạo chính thức về Machine Learning với Python tại một trong các công ty hàng đầu

Khóa học này là khóa học được làm mới sau khi phản ánh các phản hồi trước đó

Tôi là người mới bắt đầu với dữ liệu! Công nghệ máy học/trí tuệ nhân tạo phức tạp, nên bắt đầu từ đâu?

Công nghệ học máy/trí tuệ nhân tạo có các khái niệm phức tạp và nhiều kỹ thuật đa dạng để áp dụng vào các vấn đề thực tế, nên nội dung rất phong phú và rộng lớn
Khi mới bắt đầu học, cần học từ cơ bản về machine learning, kết hợp hợp lý giữa các khái niệm cần thiết phải nắm vững và các kỹ thuật áp dụng vào bài toán thực tế
Khi đã nắm được cảm giác về công nghệ machine learning dựa trên nền tảng này, bạn có thể học công nghệ trí tuệ nhân tạo dựa trên đó
Càng nhiều lý thuyết, công nghệ càng phức tạp, thì càng phải tập trung vào những phần thực sự cần thiết và tích lũy từng bước một thì mới có thể ứng dụng được

Khóa học này được cải tiến sau khi giảng viên trải qua nhiều lần thất bại và suy ngẫm về những điều đã học hỏi được!

Thay vì tập trung quá nhiều vào các nguyên lý sâu xa như toán học/thống kê, hoặc liệt kê tất cả các công nghệ cũ mà không sử dụng
Khóa học được cấu trúc để bạn nắm vững các khái niệm cần thiết và kỹ thuật cốt lõi áp dụng vào bài toán thực tế thông qua việc giải quyết các bài toán thực tế
Có nhiều kỹ thuật khác nhau để áp dụng vào bài toán thực tế. Để có thể nắm vững chúng, chúng ta sẽ học các kỹ thuật machine learning đa dạng thông qua các bài toán thực tế
Với bài toán nổi tiếng có nguồn tài liệu phong phú nhất, áp dụng càng nhiều càng tốt các kỹ thuật đa dạng có thể ứng dụng vào thực tế, đồng thời học hỏi các kỹ thuật khác nhau cần xem xét khi thực sự sử dụng machine learning
Chúng ta sẽ tải dữ liệu từ trang Kaggle - nổi tiếng nhất về các bài toán dự đoán dữ liệu, thực hiện dự đoán và nộp bài cuối cùng, qua đó trải nghiệm toàn bộ quy trình machine learning.

강사도 몇 차례 실패 끝에, 이와 같은 순서로 학습해서, 결국 현업에서도 잘 활용하고 있습니다.

Tôi muốn sử dụng công nghệ machine learning dù chỉ ở mức cơ bản thì phải làm thế nào?

Đây là phần mà giảng viên từng cảm thấy bế tắc từ lâu. Trước tiên, hãy học cách áp dụng các kỹ thuật machine learning dựa trên các vấn đề thực tế.
Lý do khó áp dụng vào vấn đề thực tế dù đã hiểu khái niệm cơ bản về machine learning là vì có nhiều kỹ thuật khác nhau được sử dụng khi áp dụng vào vấn đề thực tế.
Nếu bạn thực hành theo các kỹ thuật đa dạng có thể áp dụng vào vấn đề thực tế ở cấp độ code, và nghe giải thích ngay lập tức về các khái niệm liên quan cần hiểu mỗi khi cần thiết, bạn có thể sử dụng toàn bộ quy trình một cách nhẹ nhàng.

Khi đã quen thuộc với các kỹ thuật liên quan thông qua điều này, bạn có thể hiểu công nghệ machine learning tổng thể trong thời gian ngắn và thậm chí có thể áp dụng ngay lập tức

Tôi mới bắt đầu với công nghệ machine learning! Để tham gia khóa học này, trước tiên tôi cần nắm vững những kỹ thuật gì?

Chỉ cần biết sử dụng Python là có thể học khóa học nàyNếu biết thêm pandas và kỹ thuật trực quan hóa thì càng tốt
Dành cho những người chưa quen thuộc với các kỹ thuật liên quan, chúng tôi cung cấp lộ trình phân tích/khoa học dữ liệu có hệ thống, có tính đến cả độ khó
Đặc biệt, nếu học cùng với khóa học Phân tích dữ liệu Python cho người mới bắt đầu được giới thiệu ở phần cuối trang này trong lộ trình phân tích/khoa học dữ liệu, bạn có thể học tuần tự các kỹ thuật xử lý dữ liệu bằng Python explained at the bottom of this page in the data analysis/science roadmap, you can learn data handling techniques with Python sequentially

Tôi là người mới bắt đầu đang nghĩ đến sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu, làm thế nào để có thể học một cách có hệ thống?

Lĩnh vực dữ liệu có nhiều lý thuyết và kỹ thuật đa dạng, nên nếu tiếp cận sai cách thì dù mất nhiều thời gian cũng khó có thể nắm vững. Tôi cũng đã thất bại nhiều lần. Tuy nhiên, nếu học tập tập trung vào các kỹ thuật cốt lõi thì có thể dễ dàng hơn bạn nghĩ.

Hãy chia các kỹ năng cốt lõi liên quan đến dữ liệu thành các công việc thu thập, lưu trữ, phân tích và dự đoán dữ liệu, sau đó học tuần tự các kỹ năng liên quan. Nếu bạn tích lũy thêm kiến thức về từng lĩnh vực kinh doanh (được gọi là kiến thức chuyên môn), bạn sẽ có thể có được lợi thế cạnh tranh. Liên quan đến điều này, tôi đã tạo lộ trình phân tích/khoa học dữ liệu để có thể học tuần tự các kỹ năng cốt lõi liên quan đến dữ liệu với độ khó tăng dần. Bạn cũng có thể xem lộ trình liên quan ở phần dưới của trang này.

Chúng tôi đã tạo video giải thích chi tiết về nghề nghiệp liên quan đến dữ liệu và toàn bộ quá trình phân tích/khoa học dữ liệu. Tham khảo video này, tùy theo mục đích của bạn, bạn có thể tự học trong thời gian ngắn và dễ dàng nắm vững quy trình dữ liệu mà không mắc sai lầm!

Đây là những khóa học đã được kiểm chứng qua nhiều năm với rất nhiều người học và nhận được phản hồi cực kỳ tích cực.

Đã được 20.000 học viên trả phí trực tuyến và trực tiếp xác nhận trong 10 năm!
Đừng lãng phí thời gian!
Giảng viên khác nhau, khóa học IT cũng có thể khác nhau!
Nếu bạn là người tỉ mỉ và hợp lý thì hoàn toàn có thể!

Học công nghệ machine learning có khó không?

Nếu bạn có thể sử dụng Python, thì không khó đâu!
Khi mới bắt đầu học machine learning, phần khó khăn nhất là việc học toán, thống kê, xác suất để hiểu các lý thuyết liên quan. Dù giảng viên đã rèn luyện kỹ thuật liên quan hàng chục năm có giải thích dễ hiểu, người học vẫn cần rất nhiều thời gian.

Thay vì nghiên cứu sâu về lý thuyết và nguyên lý toán học từ đầu, hãy hiểu khái niệm một cách nhẹ nhàng và thử học cách viết code machine learning với các bài toán thực tế. Thay vì đặt mục tiêu Top 1% ngay từ đầu, trước tiên hãy đặt mục tiêu Top 20% trong dự đoán dữ liệu và học cách viết code cũng như các kỹ thuật áp dụng vào bài toán thực chiến. Khi hiểu khái niệm ở mức có thể tiếp thu được và thực sự áp dụng code machine learning, bạn sẽ quen dần, và có thể hiểu cũng như ứng dụng công nghệ machine learning vốn trước đây chỉ mơ hồ khi chỉ học lý thuyết.

Gần đây có nhiều cuộc thi kaggle giải quyết các vấn đề dữ liệu thực tế, liệu có khả thi không?

Khóa học này được thiết kế để bạn có thể học từng bước bằng cách áp dụng từng phần dựa trên các vấn đề và dữ liệu thực tế từ kaggle.

Có sự khác biệt lớn giữa việc học cách sử dụng từng thuật toán machine learning và code cũng như các bước cần thiết khi giải quyết vấn đề thực tế.
Tiến hành từng bước phân tích, xử lý và dự đoán dữ liệu thực tế theo các giai đoạn cụ thể.
Và giải thích các kỹ thuật cần thiết để hiểu từng bước. Thậm chí còn thực hành nộp kết quả dự đoán.
Vì vậy, bạn sẽ không bị kiệt sức vì chỉ học lý thuyết suốt, mà còn có thể hiểu được cách áp dụng thực tế.

Khóa học này hướng đến người mới bắt đầu, nên mục tiêu là Top 20% tập trung vào những kỹ thuật nhất định phải được đề cập!

Được thiết kế để bạn có thể hiểu và áp dụng công nghệ machine learning vào thực tế.

Đây là khóa học đóng vai trò mồi lửa cho những người mới bắt đầu học machine learning
Với kinh nghiệm thực tế và tài liệu, ví dụ được tổng hợp tốt, giảng viên cũng như đang học lần đầu!
Trong thời gian ngắn, ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể áp dụng kỹ thuật machine learning đạt Top 20%!

Tập trung vào các kỹ thuật machine learning chính vẫn đang được sử dụng hiện nay!
Dựa trên các vấn đề và dữ liệu thực tế từ kaggle
→ Có những kỹ thuật machine learning nào
→ Phân tích, xử lý và dự đoán dữ liệu thực tế qua những bước nào
→ Cho đến các kỹ thuật cần thiết để ứng dụng thực tế như Feature Engineering, Hyper Parameter Tuning, Voting, Encoding, v.v.

Áp dụng vào các vấn đề thực tế thì vừa thú vị, và nếu kết quả dự đoán tốt thì thực sự rất vui! Hy vọng có thể chia sẻ những niềm vui nhỏ của machine learning với những người tốt bụng và hợp lý.

Nâng cao hiệu quả học tập với tài liệu tóm tắt dễ hiểu, code và bài giảng dựa trên chúng!

Tài liệu và thông tin thì vô cùng dồi dào.
Sau khi nghe bài giảng giải thích chi tiết với tài liệu tóm tắt được tạo ra để có thể hiểu chính xác những phần thực sự cần thiết,
sau đó bất cứ khi nào bạn nghĩ 'À! Có nội dung này mà?' thì chỉ cần xem lại tài liệu là có thể hiểu ngay lập tức.

Tài liệu được viết ngắn gọn chỉ những phần thực sự cần thiết
để có thể hiểu và áp dụng chủ đề liên quan
Và các file code áp dụng machine learning vào bài toán thực tế

Mã code kiểm tra được cung cấp dưới dạng có thể test code (dạng Jupyter Notebook), lý thuyết cơ bản được cung cấp dưới dạng file PDF.
Tài liệu PDF liên quan đến Machine Learning được cung cấp như sách điện tử (ebook) để bạn có thể xem bất cứ lúc nào. (Tuy nhiên, tài liệu liên quan bị hạn chế sao chép và tải xuống do vấn đề bản quyền)

Đây là chuỗi bài giảng IT được tạo ra
sau nhiều suy nghĩ để bạn có thể cảm nhận 'À! Thật sự khác biệt!'
Chỉ mong nhận được sự đăng ký học
từ những người hợp lý, biết quan tâm lẫn nhau
và có thể tạo dựng mối quan hệ tốt đẹp!

Học một cách có hệ thống
Lộ trình của Dave Lee - Janjaemi Coding 🔑

Lộ trình sự nghiệp cho lập trình viên, nhà phân tích dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu!

Từ phát triển web/app đến phân tích dữ liệu và AI, chúng tôi cung cấp lộ trình A to Z giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc trong thời gian ngắn. Công nghệ IT có mối liên kết chặt chẽ với nhau, cần tích hợp chúng để có thể thực hiện dịch vụ web/app hoặc khoa học dữ liệu. Nếu nâng cao độ khó từng bước và học các công nghệ cốt lõi, bạn có thể học tập hiệu quả, hiểu toàn diện về hệ thống và dữ liệu, từ đó phát triển thành lập trình viên hoặc chuyên gia dữ liệu có năng lực cạnh tranh. Để đạt được điều này, chúng tôi đã chuẩn bị lộ trình hệ thống hóa các công nghệ cốt lõi của từng lĩnh vực.

1. Lộ trình nhanh nhất cho toàn bộ quy trình dữ liệu

Chúng tôi đã tạo video giải thích chi tiết về lộ trình này, nghề nghiệp liên quan đến dữ liệu và toàn bộ quá trình phân tích/khoa học dữ liệu. Nếu tham khảo video này, bạn có thể tự mình trong thời gian ngắn học dễ dàng quy trình dữ liệu mà không mắc sai lầm!