
Lớp học phân tích thống kê
Masocampus
Bây giờ là lúc trả lời dựa trên dữ liệu thay vì kinh nghiệm! Nếu bạn định lượng độ tin cậy bằng kiến thức thống kê và trình bày nó làm bằng chứng, sức thuyết phục của bạn sẽ tăng lên vô tận!
Basic
Statistics
Một khóa học để hiểu và thực hành học máy nhằm thực hiện các phân tích và dự đoán phức tạp một cách hiệu quả! Ngay cả việc học máy, tưởng chừng khó khăn và phức tạp, cũng có thể học dễ dàng và thú vị với <Python Machine Learning> của Microsoft.
Phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu thông qua việc tổ chức các gói lõi Python
Hiểu các khái niệm và sự khác biệt giữa học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường trong học máy
Tìm hiểu gói học máy Python Scikit-Learn và tổ chức khung
Hiểu cốt lõi của thuật toán thông qua các trường hợp thực tế và bài tập Scikit-learn
Bắt đầu học máy với Scikit-Learn!
Chúng tôi sẽ cải thiện hiệu quả công việc của bạn.
Học máy là gì ?
Bạn đã bao giờ nhận được đề xuất về những sản phẩm bạn có thể thích trên một trang web mua sắm trực tuyến chưa?
Đây là một ví dụ về tiếp thị sử dụng máy học !
Vậy học máy là gì?
Học máy có nghĩa là máy tính có thể tự đưa ra dự đoán mà không cần con người trực tiếp tạo ra chương trình .
Học máy , được coi là một trong những đổi mới sẽ thay đổi mạnh mẽ cuộc sống của chúng ta, có những ưu điểm sau :
1. Thay vì dựa vào trực giác để đưa ra quyết định không chắc chắn , bạn có thể tạo ra một mô hình dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu với hiệu suất đột phá .
2. Bạn có thể có được khả năng thoát khỏi những hạn chế của khu vực làm việc hiện tại và chuyển sang Superjobs .
3. Các phân tích và dự đoán phức tạp, chẳng hạn như dự đoán giá cổ phiếu , dự đoán bất động sản , dự đoán doanh số và phân loại khách hàng, có thể được giải quyết với sự trợ giúp của máy học .
4. Trong thị trường đang phát triển nhanh chóng này, việc học máy học hiện nay có thể mang lại cho bạn lợi thế cạnh tranh độc đáo .
Một số người ngần ngại học máy , cho rằng đây là lĩnh vực chỉ chuyên gia mới có thể xử lý . Với khóa học " Học Máy Python " của Maso Campus, điều đó hoàn toàn không khó ! Từ các khái niệm về máy học đến các nghiên cứu điển hình và bài tập thực hành đa dạng , ngay cả sinh viên khoa học xã hội và người mới bắt đầu học máy cũng có thể dễ dàng nắm vững trong thời gian ngắn . Hãy tham gia khóa học Học Máy Python này và trở thành nhân tài được các công ty trên toàn thế giới săn đón !
🔑 Được đề xuất cho những người này
- Những người quan tâm đến công nghệ tiên tiến sẽ dẫn đầu tương lai
- Những người muốn giải quyết các vấn đề phân tích và dự đoán phức tạp bằng cách sử dụng máy học.
- Những người mơ ước phát triển sự nghiệp và thay đổi công việc thông qua Python Master
- Những người muốn phân tích dữ liệu theo nhiều cách khác nhau và dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu này.
- Dành cho những người muốn học Python theo cách thực hành, thiết thực mà họ có thể sử dụng ngay.
✨ Tính năng của khóa học
Bạn có muốn đưa ra quyết định thành công bằng cách giải quyết thông minh các phân tích và dự đoán phức tạp không?
Đối với các bạn, chúng tôi đã chuẩn bị chương trình đào tạo máy học !
Học máy thường bị hiểu lầm là lĩnh vực của chuyên gia , nhưng ngay cả những sinh viên không biết gì về học máy cũng có thể dễ dàng sử dụng các công cụ học máy thông qua khóa học này .
1. Nắm vững phân tích và trực quan hóa dữ liệu với các gói cốt lõi của Python !
Trước khi đi sâu vào học máy , chúng ta sẽ xem xét Numpy và Pandas , hai gói phân tích dữ liệu cốt lõi của Python , giúp bạn thực hiện các phân tích dữ liệu phức tạp . Chúng ta cũng sẽ tận dụng Matplotlib và Seaborn để trực quan hóa dữ liệu của bạn dựa trên các đặc điểm và mục tiêu phân tích .
2. Từ cơ sở ! Xây dựng nền tảng cho máy học.
Cuốn sách này sẽ giúp bạn hiểu các khái niệm cốt lõi của học có giám sát , học không giám sát và học tăng cường, thông qua các ví dụ minh họa . Bằng cách nắm vững các loại hình và khái niệm của học máy, bạn sẽ có thể hiểu nó trước khi bước vào thế giới thực .
3. Nâng cao kỹ năng thực tế của bạn với các ví dụ thực tế và bài tập scikit-learn !
Thông qua các ví dụ thực tế và bài tập scikit-learn, bạn sẽ hiểu các thuật toán cốt lõi thường được sử dụng trong thực tế. Bạn sẽ có thể xử lý sơ bộ dữ liệu chẩn đoán sức khỏe , dự đoán giá nhà và phân loại các tập dữ liệu rượu vang . Ngoài việc học thuộc lòng đơn thuần, bạn sẽ nâng cao khả năng ứng dụng thực tế và kỹ năng của mình thông qua các khóa đào tạo thực hành .
4. Hãy nói không với định kiến cho rằng học máy là khó! Học từng bước sẽ giúp ngay cả những điều tưởng chừng khó khăn nhất cũng trở nên dễ dàng!
Tham gia khóa học này , bạn sẽ xóa tan quan niệm sai lầm rằng học máy là khó và phức tạp . Từ khái niệm đến các dự án thực tế, bạn sẽ đi sâu vào cốt lõi của học máy từng bước một, cho phép bất kỳ ai cũng có thể sử dụng các công cụ học máy chỉ với một chiếc máy tính để bàn !
Khóa học < Python Machine Learning > của Maso Campus không phải là khóa học khó hay không thực tế !
Trong thời đại AI , hãy để máy học thực hiện phân tích và dự đoán phức tạp để tăng hiệu quả công việc !
📜 Sau khi nghe Python Machine Learning
Nếu bạn tham gia khóa học < Python Machine Learning > của Maso Campus , bạn có thể dễ dàng áp dụng học máy, vốn có vẻ khó khăn, vào công việc của mình .
- Cải thiện khả năng phân tích dữ liệu phức tạp bằng cách xem xét các gói phân tích dữ liệu.
- Cải thiện kỹ năng trực quan hóa dữ liệu của bạn dựa trên đặc điểm dữ liệu và mục tiêu phân tích bằng cách xem xét các gói trực quan hóa dữ liệu.
- Phát triển kỹ năng ra quyết định dựa trên dữ liệu thông qua học máy
- Có khả năng chuyển đổi sang những công việc siêu việt vượt quá khả năng làm việc của bạn.
Tham gia khóa học Python Machine Learning , bạn có thể vượt qua những hạn chế của bản thân và trở thành một nhân tài phù hợp với kỷ nguyên AI . Đừng bỏ lỡ cơ hội này để trở thành nhân tài mà mọi công ty đều mong muốn !
📚 Những gì bạn sẽ học được
💬 Câu hỏi dự kiến Hỏi & Đáp
Trước khi tham dự buổi thuyết trình , hãy chuẩn bị ít nhất ba câu hỏi và câu trả lời mà sinh viên có thể có. Xin hãy viết .
Chúng tôi khuyên bạn nên đưa ra những câu trả lời phản ánh tính cách của người chia sẻ kiến thức thay vì những câu trả lời mang tính hình thức và hiển nhiên .
H. Tôi là người mới bắt đầu và thậm chí còn không biết chữ cái đầu tiên của Python . Tôi có thể tham gia khóa học này không ?
A. Khóa học < Học Máy Python > được thiết kế dành cho những người đã học khóa < Thực Hành Python > hoặc có kinh nghiệm sử dụng các gói phân tích dữ liệu bằng Python . Tuy nhiên , khóa học được thiết kế để ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng theo dõi nội dung chính của khóa học trước và hướng dẫn từng bước học . Nếu bạn lo lắng vì chưa có kiến thức cơ bản về Python , việc học tập sẽ hữu ích hơn nhiều nếu bạn tham gia các khóa học < Giới Thiệu Python > và < Thực Hành Python > tại Maso Campus !
H. Tôi là sinh viên ngành khoa học xã hội nhân văn nhưng dường như không có hứng thú với học máy . Tôi có thể học khóa học này chỉ vì tò mò không ?
A. Chắc chắn rồi ! Bất kỳ ai có mong muốn tìm hiểu về học máy đều có thể tham gia khóa học này . Ngay cả khi công việc hiện tại của bạn dường như không liên quan đến học máy, học máy vẫn sẽ ăn sâu vào cuộc sống hàng ngày của chúng ta . Hơn nữa , học máy đang được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực , ngay cả khi chúng ta không nhận ra điều đó . Việc học nó chắc chắn sẽ giúp ích cho bạn trong bất kỳ công việc nào hoặc trong tương lai !
H. Tại sao tôi nên học < Python Machine Learning > tại Maso Campus thay vì nơi khác ?
Khóa học "Học Máy Python" của A. Masocampus được thiết kế để cải thiện đáng kể hiệu quả công việc . Mục đích của khóa học không chỉ đơn thuần là truyền đạt kiến thức ; nó bao gồm các ví dụ thực tế và bài tập thực hành được thiết kế để giúp bạn áp dụng kiến thức vào lĩnh vực của mình. Nếu bạn đang tìm kiếm một khóa học học máy thực sự hữu ích, hãy tham gia khóa học " Học Máy Python " của Masocampus !
✒ Giới thiệu người chia sẻ kiến thức ️
✔ Vui lòng kiểm tra trước khi tham gia lớp học ! ️
- Vì đây là khóa học thực hành, chúng tôi khuyến nghị bạn nên mang theo màn hình kép hoặc thiết bị dự phòng để phân tách màn hình bài giảng và màn hình thực hành . Hơn nữa, vì khóa học thực hành sẽ được thực hiện trên hệ điều hành Windows , chúng tôi khuyến nghị bạn nên tham gia khóa học trên môi trường Windows .
- Ghi chú bài giảng và tệp thực hành nằm ở phần 00 .
- Âm lượng bài giảng được ghi âm hơi nhỏ. Vui lòng kiểm tra [Xem trước] bài giảng trước khi tham dự.
Khóa học này dành cho ai?
Bất cứ ai quan tâm đến học máy bằng Python
Những người muốn phân tích nhiều dữ liệu khác nhau và dự đoán tương lai dựa trên dữ liệu đó
Bất cứ ai muốn nhanh chóng giải quyết các phân tích và dự đoán phức tạp
Bất cứ ai muốn đưa ra quyết định hiệu quả với các dự đoán và kết quả được phân tích nhanh chóng và chính xác
Cần biết trước khi bắt đầu?
Không có giới hạn, nhưng sẽ dễ hiểu hơn nếu bạn học khóa này sau khi tham gia khóa học cơ bản và thực hành về Python.
Được đề xuất cho những người đã tham gia khóa học phân tích dữ liệu Python hoặc có kinh nghiệm sử dụng gói phân tích dữ liệu bằng Python.
Vì đây là bài giảng thiên về thực hành nên chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng màn hình kép hoặc các thiết bị bổ sung có thể tách biệt màn hình bài giảng và màn hình thực hành.
Xin lưu ý rằng khóa học này được thực hiện trong môi trường thực hành dựa trên hệ điều hành Windows.
7,026
Học viên
857
Đánh giá
96
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.
Tất cả
80 bài giảng ∙ (10giờ 42phút)
Tài liệu khóa học:
Tất cả
6 đánh giá
4.7
6 đánh giá
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 3.0
3
Cảm ơn bạn đã để lại đánh giá. Vui lòng cho chúng tôi biết về bất kỳ sự bất tiện nào bạn có thể gặp phải khi tham gia khóa học. Chúng tôi sẽ cân nhắc điều này khi tạo khóa học.
Đánh giá 1
∙
Đánh giá trung bình 5.0
5
Đó là một bài giảng hữu ích.
Tôi rất vui vì nó đã giúp ích! Cảm ơn bạn 😊
Đánh giá 22
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 23
∙
Đánh giá trung bình 5.0
Đánh giá 18
∙
Đánh giá trung bình 4.9
1.464.816 ₫
Hãy khám phá các khóa học khác của giảng viên!
Khám phá các khóa học khác trong cùng lĩnh vực!