Khoa học dữ liệu thực tế Phần 2. Tiền xử lý dữ liệu

Quá trình chuyển đổi kỹ thuật số (DT) và giới thiệu trí tuệ nhân tạo (AI) của một công ty bắt đầu bằng việc xây dựng mô hình học máy. Tuy nhiên, phạm vi của công nghệ học máy rất rộng và việc lựa chọn phương pháp tối ưu đòi hỏi sự hiểu biết rõ ràng về các khái niệm cơ bản. Bài giảng này giới thiệu những nội dung cốt lõi cần thiết để hiểu rõ các khái niệm cơ bản về machine learning thông qua 5 ví dụ.

Khóa học này dành cho những người cần kết hợp phân tích dữ liệu, học máy, AI, v.v. vào công việc của mình nhưng chưa quen với lập trình Python. Bạn sẽ học một cách có hệ thống các hàm Python cốt lõi cần thiết để trở thành nhà khoa học dữ liệu trong một khoảng thời gian ngắn.

Đây là khóa học về Airflow, công cụ Orchestration giúp tạo và quản lý data pipeline hiệu quả. Chào mừng bạn đến với Airflow Master Class, nơi cả người mới bắt đầu cũng có thể học từng bước!

Khi kỷ nguyên AI đến, việc xây dựng đường dẫn dữ liệu đã trở thành năng lực cốt lõi quyết định khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp. Hãy học hỏi bí quyết xây dựng đường dẫn dữ liệu hiệu quả bằng cách sử dụng Airflow được sử dụng rộng rãi nhất, trực tiếp từ các chuyên gia Thung lũng Silicon (cựu Trưởng nhóm Dữ liệu Udemy, hiện là Giáo sư Chương trình Thạc sĩ Dữ liệu tại Đại học Bang San Jose) với kinh nghiệm thực tế và kinh nghiệm giảng dạy phong phú.

Trong khóa học này, chúng ta sẽ tìm hiểu từ các thuật toán cốt lõi của hệ thống gợi ý đến triển khai thực tế. - Lọc dựa trên nội dung - Lọc cộng tác, triển khai mô hình gợi ý dựa trên deep learning - Triển khai Two-step recommender systems - Thực hành với PyTorch/RecBole - Kinh nghiệm thực tế và trực quan hóa kết quả gợi ý

Bạn có dữ liệu nhưng không biết cách đọc và xử lý nó trong Python? Đừng lo lắng. Bạn có thể xử lý nó bằng phép thuật của Pandas. Pandas là thư viện xử lý dữ liệu mạnh mẽ, hiệu quả và hữu ích nhất. Tiền xử lý dữ liệu với Pandas Skill-UP! Insight ngập tràn!

Phân tích hơn 40 loại chỉ số kinh tế và dữ liệu giá cổ phiếu bằng AI, dự đoán S&P 500, QQQ ETF lẫn cổ phiếu riêng lẻ, hãy tự tạo một mô hình phân tích giá cổ phiếu mạnh mẽ!

Học công nghệ NoSQL để xử lý Big Data - một trong những kỹ thuật cơ bản của công nghệ Full-stack và Data Science được các startup hiện đại sử dụng. MongoDB là công nghệ dễ nhất và có thể ứng dụng nhanh nhất trong số các NoSQL. Trong khóa học này, chúng ta sẽ học các kiến thức cơ bản về MongoDB trong thời gian ngắn và học cả kỹ thuật xử lý và ứng dụng MongoDB bằng Python.

Bạn sẽ phát triển khả năng xác định vấn đề dựa trên dữ liệu và giải thích rõ ràng căn cứ đánh giá cũng như quy trình ra quyết định. Ngoài ra, thay vì chỉ tập trung vào hiệu suất của một mô hình đơn lẻ, bạn sẽ có được tư duy theo quan điểm pipeline - đánh giá tính hoàn thiện và độ tin cậy của toàn bộ quy trình làm việc machine learning. Đồng thời, bạn sẽ tăng cường khả năng giải quyết vấn đề bằng cách truy nguyên nguyên nhân khi xảy ra lỗi và đưa ra hướng cải thiện, đồng thời thông qua kinh nghiệm thực hiện dự án end-to-end, bạn sẽ nắm vững năng lực xây dựng ML pipeline thực tế có thể áp dụng ngay vào công việc.

Trong khóa học này, chúng ta sẽ học cách thao tác với PostgreSQL và tìm hiểu phương pháp sử dụng kết hợp với Python.