Khóa học free Data Science A-Z: Bao gồm các bài tập khoa học dữ liệu thực tế - SÁCH MỚI

Tìm kiếm Blog này

Pages

Search This Blog

Thứ Hai, 31 tháng 8, 2020

Khóa học free Data Science A-Z: Bao gồm các bài tập khoa học dữ liệu thực tế

Khóa học free Data Science A-Z: Bao gồm các bài tập khoa học dữ liệu thực tế

[Free Course]Data Science A-Z: Real-Life Data Science Exercises Included ~ Google Driver Link 2020

UDEMY SOURCE: 

Giới thiệu khóa học

Khóa học này sẽ cung cấp cho bạn một cái nhìn tổng quan đầy đủ về hành trình Khoa học dữ liệu. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ biết:
  • Làm thế nào để làm sạch và chuẩn bị dữ liệu của bạn để phân tích
  • Cách thực hiện trực quan cơ bản dữ liệu của bạn
  • Tìm hiểu cách mô hình hóa dữ liệu của bạn
  • Làm thế nào để phù hợp với dữ liệu của bạn
  • Và cuối cùng, làm thế nào để trình bày những phát hiện của bạn và gây ngạc nhiên cho khán giả
Khóa học này sẽ cung cấp cho bạn rất nhiều bài tập thực tế và rất kích thích tư duy và thử thách. Trong khóa học này, bạn sẽ phát triển sự hiểu biết tốt về các công cụ sau:
  • SQL
  • SSIS
  • Tableau
  • Gretl

Bạn sẽ học được gì từ khóa Data Science A-Z này

Sau khi hoàn thành khóa học này bạn sẽ có đầy đủ kiến thức để
  • Thực hiện thành công tất cả các bước trong một dự án Khoa học dữ liệu phức tạp.
  • Tạo trực quan Tableau cơ bản.
  • Thực hiện khai thác dữ liệu tại Tableau.
  • Hiểu cách áp dụng bài kiểm tra thống kê Chi-Squared.
  • Áp dụng phương pháp bình phương tối thiểu bình thường để tạo hồi quy tuyến tính.
  • Đánh giá R-Squared cho tất cả các loại mô hình.
  • Đánh giá bình phương R đã điều chỉnh cho tất cả các loại mô hình.
  • Tạo hồi quy tuyến tính đơn giản (SLR).
  • Tìm hiểu cách tạo Hồi quy tuyến tính đa tuyến tính (MLR).
  • Tạo các biến giả.
  • Các hệ số phiên dịch của MLR.
  • Đọc đầu ra phần mềm thống kê cho các mô hình đã tạo.
  • Sử dụng các phương pháp Loại bỏ lùi, Lựa chọn chuyển tiếp và Loại bỏ hai chiều để tạo các mô hình thống kê.
  • Tạo hồi quy logistic.
  • Trực giác hiểu một hồi quy logistic.
  • Hoạt động với sai tích cực và âm tính giả và biết sự khác biệt.
  • Đọc một ma trận nhầm lẫn.
  • Tạo mô hình phân đoạn địa kỹ thuật mạnh mẽ.
  • Biến đổi các biến độc lập cho mục đích mô hình hóa.
  • Xuất phát các biến độc lập mới cho mục đích lập mô hình.
  • Kiểm tra độ đa hình bằng VIF và ma trận tương quan.
  • Hiểu được trực giác của đa cộng đồng.
  • Áp dụng Hồ sơ chính xác tích lũy (CAP) để đánh giá các mô hình.
  • Xây dựng đường cong CAP trong Excel.
  • Sử dụng dữ liệu Đào tạo và Kiểm tra để xây dựng các mô hình mạnh mẽ.
  • Nhận thức sâu sắc từ đường cong CAP.
  • Hiểu tỷ lệ cược.
  • Xuất phát những hiểu biết kinh doanh từ các hệ số của hồi quy logistic.
  • Hiểu được sự xuống cấp của mô hình thực sự trông như thế nào.
  • Áp dụng ba cấp độ bảo trì mô hình để ngăn chặn sự xuống cấp của mô hình.
  • Cài đặt và điều hướng SQL Server.
  • Cài đặt và điều hướng Microsoft Visual Studio Shell.
  • Làm sạch dữ liệu và tìm kiếm sự bất thường.
  • Sử dụng Dịch vụ tích hợp máy chủ SQL (SSIS) để tải dữ liệu vào cơ sở dữ liệu.
  • Tạo phân chia có điều kiện trong SSIS.
  • Xử lý các lỗi Trình định dạng văn bản trong dữ liệu RAW.
  • Tạo tập lệnh trong SQL.
  • Áp dụng SQL cho các dự án Khoa học dữ liệu.
  • Tạo các thủ tục được lưu trữ trong SQL.
  • Trình bày các dự án Khoa học dữ liệu cho các bên liên quan.

Khóa học này dành cho ai:

  • Bất cứ ai có hứng thú với Khoa học dữ liệu.
  • Bất cứ ai muốn cải thiện kỹ năng khai thác dữ liệu của họ.
  • Ai muốn cải thiện kỹ năng mô hình thống kê của họ.
  • Bất cứ ai muốn cải thiện kỹ năng chuẩn bị dữ liệu của họ.
  • Bất cứ ai muốn cải thiện kỹ năng trình bày Khoa học dữ liệu của họ.

Download Khóa học Data Science A-Z: Bao gồm các bài tập khoa học dữ liệu thực tế

#quantriexcel #kynangmoi

Không có nhận xét nào:

Đăng nhận xét