Data Science (Full Course)

แอปนี้เป็นตัวเลือกที่ยอดเยี่ยมสำหรับผู้เริ่มต้นในการเรียนรู้ Data Science ผ่านวิดีโอแนะนำแบบโต้ตอบและบทเรียนฟรี นอกจากนี้ แอปนี้ไม่ต้องการขั้นตอนการสมัครใดๆ ซึ่งทำให้ใช้งานง่ายและสะดวกอย่างยิ่ง

★ คุณจะได้เรียนรู้อะไรในหลักสูตรนี้? ★

1. หลักสูตรนี้มีกล่องเครื่องมือทั้งหมดที่คุณต้องการเพื่อเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล

2. กรอกประวัติย่อของคุณด้วยทักษะด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่ต้องการ

3. เรียนรู้การวิเคราะห์ทางสถิติ การเขียนโปรแกรม Python ด้วย NumPy, pandas, matplotlib และ Seaborn

4. เรียนรู้การวิเคราะห์ทางสถิติขั้นสูง, Tableau, Machine Learning ด้วยโมเดลสถิติและ scikit-learn, Deep learning ด้วย TensorFlow

5. สร้างความประทับใจให้ผู้สัมภาษณ์ด้วยการแสดงความเข้าใจด้าน Data Science

6. ทำความเข้าใจคณิตศาสตร์เบื้องหลังการเรียนรู้ของเครื่อง

7. เริ่มเขียนโค้ดใน Python และเรียนรู้วิธีใช้มันสำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติ

8. ทำการถดถอยเชิงเส้นและโลจิสติกใน Python

9. สามารถสร้างอัลกอริทึม Machine Learning ใน Python โดยใช้ NumPy, statsmodels และ scikit-learn

10. ใช้ทักษะของคุณกับกรณีธุรกิจในชีวิตจริง

11. ใช้เฟรมเวิร์ก Deep Learning ที่ล้ำสมัย เช่น TensorFlow ของ Google

12. พัฒนาสัญชาตญาณทางธุรกิจในขณะที่เขียนโค้ดและแก้ปัญหาด้วยข้อมูลขนาดใหญ่

13. เปิดเผยพลังของโครงข่ายประสาทลึก

14. ปรับปรุงอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องโดยศึกษาเรื่องความเหมาะสม การใส่มากเกินไป การฝึกอบรม การตรวจสอบความถูกต้อง

15. อุ่นนิ้วของคุณในขณะที่คุณกระตือรือร้นที่จะนำทุกสิ่งที่คุณได้เรียนรู้มาใช้กับสถานการณ์ในชีวิตจริงมากขึ้นเรื่อย ๆ

16. มาเป็น Data Scientist แล้วได้รับการว่าจ้าง

17. Master Machine Learning และนำไปใช้ในงาน

18. Deep Learning, Transfer Learning และ Neural Networks โดยใช้ Tensorflow 2.0 . ล่าสุด

19. ใช้เครื่องมือทันสมัยที่บริษัทเทคโนโลยีรายใหญ่อย่าง Google, Apple, Amazon และ Meta ใช้

20. นำเสนอโครงการ Data Science ต่อผู้บริหารและผู้มีส่วนได้ส่วนเสีย

21. เรียนรู้ว่าเครื่องเรียนรู้รูปแบบใดให้เลือกสำหรับปัญหาแต่ละประเภท

22. กรณีศึกษาและโครงการในชีวิตจริงเพื่อทำความเข้าใจว่าสิ่งต่าง ๆ เกิดขึ้นได้อย่างไรในโลกแห่งความเป็นจริง

23. เรียนรู้แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดเมื่อพูดถึง Data Science Workflow

24. ใช้อัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่อง

25. เรียนรู้วิธีการเขียนโปรแกรมใน Python โดยใช้ Python 3 . ล่าสุด

26. วิธีปรับปรุงโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง

27. เรียนรู้ที่จะประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า ล้างข้อมูล และวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่

28. สร้างพอร์ตโฟลิโอของงานที่จะมีในเรซูเม่ของคุณ

29. การตั้งค่าสภาพแวดล้อมของนักพัฒนาซอฟต์แวร์สำหรับวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง

30. การเรียนรู้ภายใต้การดูแลและไม่ได้รับการดูแล

31. การเรียนรู้ของเครื่องเกี่ยวกับข้อมูลอนุกรมเวลา

32. สำรวจชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้เครื่องมือสร้างภาพข้อมูล เช่น Matplotlib และ Seaborn

33. สำรวจชุดข้อมูลขนาดใหญ่และโต้แย้งข้อมูลโดยใช้ Pandas

34. เรียนรู้ NumPy และวิธีใช้ในการเรียนรู้ของเครื่อง

35. โครงการ Data Science และ Machine Learning เพื่อสมัครงานในอุตสาหกรรมพร้อมโค้ดและโน้ตบุ๊กทั้งหมด

36. เรียนรู้เกี่ยวกับ Data Engineering และวิธีการใช้เครื่องมืออย่าง Hadoop, Spark และ Kafka ในอุตสาหกรรม

37. กระบวนการ Data Science ทั้งหมด

38. แนวคิดและการประยุกต์ใช้ระบบคลาวด์ใน Data Science

39. แนวคิดฐานข้อมูล

40. พื้นฐานสถิติที่จำเป็นใน Data Science

41. การสร้างภาพสำหรับการทำเหมืองข้อมูลและการนำเสนอ

42. ภาพรวมการเรียนรู้ทางสถิติ

43. สิ่งสำคัญของแมชชีนเลิร์นนิง

44. Python ขั้นสูงเพิ่มเติมเพื่อใช้กับ Data Science

45. เข้าใจพื้นฐานของความน่าจะเป็น

46. ​​สามารถใช้สถิติพื้นฐานได้

47. เข้าใจวิธีการใช้การแจกแจงทางสถิติต่างๆ

48. ใช้วิธีทางสถิติและการทดสอบสมมติฐานกับปัญหาทางธุรกิจ

49. ทำความเข้าใจว่าตัวแบบการถดถอยทำงานอย่างไร

50. ใช้ ANOVA . ทางเดียวและสองทาง

51. สามารถเข้าใจข้อมูลประเภทต่างๆ ได้

★ ข้อจำกัดความรับผิดชอบ ★

นักพัฒนาอ้างว่าไม่มีเครดิตสำหรับวิดีโอใด ๆ ที่ฝังอยู่ในแอพนี้เว้นแต่จะระบุไว้เป็นอย่างอื่น วิดีโอที่ฝังอยู่ในแอพนี้เป็นลิขสิทธิ์ของเจ้าของที่เคารพ หากมีวิดีโอปรากฏในแอพนี้ที่เป็นของคุณและคุณไม่ต้องการให้ปรากฏในแอพนี้ โปรดติดต่อเราทางอีเมลและจะถูกลบออกทันที

★ เครดิตไอคอน ★

https://www.flaticon.com/free-icons/data-science