Khoa học dữ liệu ứng dụng cho các nhà phân tích dữ kiện

Các nhà phân tích dữ liệu thường đạt đến một trần nơi báo cáo tiêu chuẩn không còn đủ để đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược. Chương trình học dựa trên văn bản này nối kết khoảng cách giữa phân tích dữ liệu truyền thống và khoa học dữ kiện hiện đại. Bạn sẽ học cách chuẩn bị các tập dữ lạc phức tạp, xây dựng các mô hình học máy cơ bản, và sử dụng thư viện tiên tiến để trích xuất thông tin có thể hành động. Vào cuối chương trình này, bạn sẽ có thể áp dụng tính nghiêm ngặt của thống kê và logic dự đoán cho bất kỳ dự án nào được dẫn dắt bởi dữ liệu với sự tự tin. Bạn sẽ học được: - Hiểu được sự khác biệt cốt lõi giữa phân tích dữ liệu và các luồng công việc khoa học dữ kiện - Apply dataframe libraries for efficient data manipulation and cleaning - Xây dựng và đánh giá các mô hình hồi quy và phân loại để giải quyết các vấn đề kinh doanh phổ biến - Thực hành các kỹ thuật kỹ sư đặc điểm để cải thiện độ chính xác và phù hợp của mô hình - Tìm hiểu các nguyên tắc cơ bản của kỹ thuật nhanh chóng để tự động hóa tài liệu dữ liệu và tạo mã - Thực hiện các thực tiễn tốt nhất cho việc kể chuyện dữ liệu và truyền đạt kết quả kỹ thuật cho các bên liên quan Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và chu kỳ sống của khoa học dữ liệu trước khi chuyển sang các kỹ thuật thực tế cho việc mô phỏng và đánh giá. Bạn sẽ tiến bộ qua các giải thích bằng văn bản và các bài tập dựa trên mã được thiết kế để tăng cường ứng dụng thực tế trong một môi trường chuyên nghiệp. Lớp học này được thiết kế cho các nhà phân tích dữ liệu cấp độ mới và chuyên gia tìm kiếm để mở rộng bộ công cụ kỹ thuật của họ; không cần kinh nghiệm khoa học dữ kiện trước đó. Bắt đầu hành trình của bạn vào thế giới phân tích dự đoán hôm nay.