Kursus yang baik, ia menyediakan asas yang baik, saya lebih suka jika beberapa modul yang akan datang mempunyai tugas yang lebih mencabar.
Sains Data Python dan Pembelajaran Mesin dengan Scikit-Learn
Bina asas yang kukuh dalam analisis data dan pemodelan ramalan menggunakan Python, Pandas, dan Scikit-learn melalui penjelasan bertulis yang jelas dan latihan praktikal.
-
๐ฌ
Pengajar AI
Tanya tentang mana-mana pelajaran dan dapatkan jawapan jelas serta-merta, bila-bila masa. -
๐
Mula bila-bila masa
Tiada jadual atau tarikh akhir โ belajar mengikut rentak sendiri, bila-bila masa. -
๐
Dalam bahasa Melayu
Pelajaran, tugasan dan sijil โ semuanya sepenuhnya dalam bahasa anda.
Tentang kursus ini
Data adalah daya penggerak di sebalik teknologi moden, dan mempelajari cara menganalisisnya serta membina model ramalan adalah salah satu kemahiran paling bernilai yang boleh anda perolehi. Kursus berasaskan teks ini membimbing anda daripada asas pengekodan Python hingga melaksanakan algoritma pembelajaran mesin pertama anda.
Anda akan beralih daripada seorang pemula kepada pengamal yang yakin dan mampu membersihkan set data yang rumit, memvisualisasikan wawasan utama, and melatih model ramalan. Anda akan menguasai pustaka asas yang menjadi tunjang kepada ekosistem sains data, sekaligus menyediakan anda untuk menangani cabaran data dunia sebenar.
Perkara yang akan anda pelajari:
- Memahami konsep asas sains data, terminologi utama, dan timbunan pengkomputan saintifik Python.
- Memanipulasi dan membersihkan set data kompleks menggunakan Pandas dan teknik pembersihan data moden.
- Mencipta visualisasi data yang jelas dan bermaklumat menggunakan Matplotlib dan Seaborn untuk menyampaikan wawasan.
- Membina dan menilai model pembelajaran mesin ramalan menggunakan Scikit-learn untuk klasifikasi dan regresi.
- Melaksanakan saluran paip pembelajaran mesin yang bersih dan boleh diulang untuk menyelaraskan prapemprosesan data dan latihan model.
- Menggunakan metrik penilaian model untuk menala halus algoritma anda dan mencegah overfit.
Perjalanan ini bermula dengan sintaks dan struktur data penting sebelum beralih kepada manipulasi data, visualisasi, dan algoritma teras pembelajaran mesin. Anda akan meneroka setiap konsep melalui penjelasan bertulis yang jelas, panduan kod, dan latihan praktikal.
Kursus ini direka untuk pemula mutlak, bakal penganalisis data, dan pengaturcara yang ingin menceburi bidang sains data. Tiada pengalaman terdahulu dalam pembelajaran mesin atau statistik diperlukan.
Mulakan perjalanan anda ke dalam sains data dan buka potensi pemodelan ramalan hari ini.
Apa yang anda dapat
-
๐
Sijil tamat
Tambah ke profil LinkedIn anda -
๐ฌ
Tutor AI peribadi
Tersekat dalam pelajaran? Tanya tutor terbina dalam kamu apa sahaja, bila-bila masa. -
๐ง
Termasuk versi audio
Belajar sambil bergerak โ tanpa skrin -
โพ๏ธ
Akses seumur hidup
Kembali bila-bila masa, tiada tamat tempoh -
๐ฑ
Telefon atau komputer
Berfungsi di mana-mana, mana-mana peranti -
๐ธ
Pulangan 14 hari
Tanpa soalan -
โก
Pendek dan fokus
2 jam 48 min kandungan praktikal
Ulasan (16)
Informatif dan tersusun. Boleh mendapat manfaat daripada contoh yang lebih bervariasi dalam modul-modul seterusnya.
Kursus yang hebat! Aliran maklumat adalah sempurna, dan contoh benar-benar mengukuhkan konsep. Saya suka!
Ia adalah pengenalan yang baik, boleh menggunakan beberapa contoh dunia sebenar untuk mengukuhkan konsep, walaupun.
Tak dapat minta pengalaman belajar yang lebih baik. Aliran maklumatnya sangat baik dan aplikasi praktikalnya sudah terbukti berguna.
Kursus ini melebihi jangkaan saya. Aplikasi dunia sebenar yang dibincangkan sangat berguna. Kerja yang bagus!
Saya sangat menikmati kursus ini. Cara maklumat disampaikan adalah cemerlang, dan aplikasi praktikalnya ditonjolkan dengan berkesan. Kerja yang bagus!
Asas yang baik dibina di sini. Beberapa penjelasan boleh menjadi lebih jelas, dan kadarnya sedikit tidak konsisten, tetapi secara keseluruhannya pengalaman pembelajaran yang berharga.
Ia pengenalan yang baik. Boleh mendapat manfaat daripada contoh yang lebih pelbagai dan aliran yang sedikit lebih baik antara modul.
Ianya kursus yang bagus, ada bahagian yang agak cepat, tapi contohnya sangat membantu, berbaloi dengan pelaburan.
Ini adalah pengenalan yang baik. Strukturnya logik, dan ia meliputi asas dengan berkesan. Mungkin terlalu pengenalan untuk pelajar yang lebih maju.
Saya rasa ia agak kering, contohnya tidak selalu relevan, membuatkan sukar untuk terus terlibat melalui beberapa modul.
Saya tidak pasti ini untuk pemula, ia mengambil sedikit pengetahuan yang tidak diajar secara jelas, beberapa contohnya agak kabur.
Ianya kursus yang baik. Strukturnya logik dan kebanyakan contohnya sangat membantu. Mungkin boleh gunakan beberapa situasi dunia sebenar.
Saya rasa ia berguna untuk mengisi semula. Saya tidak pasti ia akan menjadi titik permulaan yang terbaik untuk pemula, tbh.
Pengenalan yang baik. Saya menghargai langkah-langkah yang jelas, walaupun beberapa modul kemudian boleh menggunakan lebih banyak contoh.
Pelajar lain juga mengambil
๐ Pilihan pelajar
๐ Dengan sijil
Pengenalan kepada Pembelajaran Mesin: Python, R, dan AI Terpakai
Sijil
Amali
RM 66
→
๐ Pilihan pelajar
๐ Dengan sijil
Asas Pengaturcaraan Python untuk Pembelajaran Mesin
Sijil
Amali
RM 66
→
๐ฅ Popular
๐ Dengan sijil
Asas Sains Data: Belajar Melalui Pembinaan Projek
Sijil
Amali
RM 66
→
๐ Pilihan pelajar
๐ Dengan sijil
Python dan Pembelajaran Mesin untuk Pengurusan Pelaburan
Sijil
Amali
RM 66
→
Soalan lazim
Apa yang saya perlukan untuk mengikuti kursus ini? +
Hanya telefon atau komputer dengan internet. Tiada pemasangan, tiada perkakasan khas.
Bagaimana untuk membayar? +
Dengan kad melalui Stripe. Kami tidak menyimpan butiran kad โ Stripe menguruskannya dengan selamat.
Bolehkah saya dapatkan bayaran balik? +
Ya โ pulangan penuh dalam 14 hari, tanpa soalan.
Berapa lama saya akan mempunyai akses? +
Selamanya. Setelah membeli, kursus adalah milik anda โ boleh lawat semula bila-bila masa.
Adakah saya akan mendapat sijil? +
Ya. Setelah tamat, anda akan menerima sijil yang boleh ditambah ke profil LinkedIn anda.
Direka untuk pelajar dalam
Teknologi
Reka bentuk
Kewangan
Pemasaran
Kesihatan
Pendidikan
Hospitaliti
Pembuatan