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.

Tìm hiểu lý do tại sao việc khám phá dữ liệu (EDA), làm sạch dữ liệu, chia tỷ lệ, xử lý ngoại lệ, chuyển đổi nhật ký, mã hóa danh mục, v.v. là cần thiết và cách xử lý chúng trong thực tế thực tế. Bạn cũng sẽ tìm hiểu cách hợp nhất dữ liệu bảng và xử lý dữ liệu chuỗi thời gian (không có cấu trúc).

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.