Mga Pundasyon ng Data Science: Pagsusuri, Regresyon, at Machine Learning — PickAClass
4.0 (4) ⏱ 2 oras 48 min 📚 28 aralin

Mga Pundasyon ng Data Science: Pagsusuri, Regresyon, at Machine Learning

Bumuo ng matatag na pundasyon sa pagsusuri ng data, supervised regression, classification, at unsupervised clustering gamit ang mga modernong Python tool at workflow.

  • 💬 AI instructor
    Magtanong tungkol sa anumang aralin at makakuha ng malinaw na sagot agad, anumang oras.
  • 🕐 Magsimula anumang oras
    Walang iskedyul o deadline — mag-aral sa sarili mong bilis, kahit kailan.
  • 🌐 Sa Filipino
    Mga aralin, gawain at sertipiko — lahat ay ganap na nasa wika mo.

Tungkol sa kursong ito

Umaasa ang mga organisasyon sa buong mundo sa mga insight na batay sa data upang ma-optimize ang mga desisyon, malutas ang mga kumplikadong problema, at mahulaan ang mga hinaharap na trend. Ang pag-unawa sa mga pangunahing konsepto sa matematika at algorithm sa likod ng pagsusuri ng data at machine learning ay ang unang hakbang tungo sa pagbubukas ng mga oportunidad na ito. Ginagabayan ka ng kursong ito mula sa mga pangunahing konsepto ng data hanggang sa pagpapatupad ng matatag na mga modelo ng machine learning. Magbabasa ka ng malinaw na mga paliwanag ng mga pangunahing algorithm, matututunan kung paano maghanda ng data nang mahusay, at mauunawaan kung paano suriin ang pagganap ng modelo gamit ang mga modernong Python workflow. Ano ang matututunan mo: - Unawain ang mga pangunahing konsepto ng data science, terminolohiyang pang-estadistika, at mga modernong workflow sa paghahanda ng data - Maglapat ng mga pamamaraan ng pagsusuri ng regresyon upang mahulaan ang mga tuloy-tuloy na numerikal na kinalabasan nang may kumpiyansa - Bumuo ng mga modelo ng klasipikasyon upang uriin ang data gamit ang mga algorithm tulad ng decision trees at random forests - Galugarin ang unsupervised learning gamit ang pagsusuri ng cluster upang matuklasan ang mga nakatagong pattern sa mga unlabeled dataset - Magsanay sa data manipulation gamit ang mga modernong dataframe library at structured Python code - Suriin ang pagganap ng modelo gamit ang matatag na mga pamamaraan ng pagpapatunay at pagsusuri ng sukatan Nagsisimula ang kurikulum sa mga mahahalagang depinisyon ng data science at mga teknik sa data preprocessing bago umusad sa supervised regression at classification. Pagkatapos ay susuriin mo ang unsupervised clustering at magtatapos sa mga modernong kasanayan para sa pagsusuri at pag-aayos ng iyong mga workflow sa machine learning. Ang kursong ito ay idinisenyo para sa mga baguhan, naghahangad na data analyst, at mga hinaharap na machine learning engineer, na walang kinakailangang naunang karanasan sa data science. Magsimulang magbasa ngayon upang buuin ang iyong pundasyon sa data science at machine learning.

Ang makukuha mo

  • 📜 Certificate ng pagtatapos
    Idagdag sa LinkedIn profile mo
  • 💬 Personal na AI tutor
    Natigil sa isang aralin? Itanong sa iyong built-in na tutor ang kahit ano, kahit kailan.
  • ♾️ Lifetime access
    Bumalik anumang oras, walang expiry
  • 📱 Telepono o computer
    Gumagana saanman, kahit anong device
  • 💸 14-day refund
    Walang tanong
  • Maikli at focused
    2 oras 48 min ng practical content

Certificate ng pagtatapos

Bawat kursong tinapos mo sa PickAClass ay nag-iisyu ng credential na ganito — orihinal, may sariling code, ma-verify sa URL, at detalyado tungkol sa aktwal na naipakita.

P
PickAClass
Skills profile · verifiable
Dokumento
Certificate of Mastery
Pinatutunayan nito na
Pangalan Apelyido
ay matagumpay na nagpakita ng kahusayan sa
Mga Pundasyon ng Data Science: Pagsusuri, Regresyon, at Machine Learning
Mga skill na ipinakita
Pagsusuri ng Behavioral Pattern
Pundasyonal
1.2 oras
Mga framework ng decision-architecture
Bihasa
1.4 oras
Disenyo ng A/B test
Bihasa
1.7 oras
Behavioral copywriting
Advanced
1.9 oras
P
PickAClass — Pangalan Apelyido
Mga Pundasyon ng Data Science: Pagsusuri, Regresyon, at Machine Learning
Pahina 2 ng 2
Detalye ng performance
Buod ng coursework
Mga araling natapos 14 / 14
Practice questions 26 / 28
Mga assignment na isinumite 4 (avg 4.5 / 5)
Capstone project Nasuri — 4.6 / 5
Kabuuang practice 6.2 oras
Performance benchmark
Cohort rank Top 12% sa 1,625
Oras hanggang matapos 11 araw (median: 22)
Mastery score 91 / 100
Practice-question score 94%
Skill verification Verified Skill Path
I-verify ang credential na ito
pickaclass.com/certificates/PCC-2026-X4F7-AP19
Inisyu sa ilalim ng academic standards ng PickAClass. Ang skill levels ay sumasalamin sa na-assess na performance laban sa competency rubric ng kurso. Ito ay orihinal na credential ng platform na ito.

Mga review (4)

Isabella Reyes AR
★ 4 · 24.07.2026

A good introduction. The structure was mostly clear, but I wish there were a few more real-world examples. Still, learned a lot.

Carlos Oliveira PT Verified learner
★ 3 · 06.07.2026

It's a good course if you have some prior knowledge. For absolute beginners, some concepts might be a bit challenging. The structure is logical, though.

Kateřina Pospíšilová CZ Verified learner
★ 5 · 13.06.2026

This course exceeded my expectations. The real-world applications discussed are incredibly useful. Great job!

مشاري بن عبد الوهاب SA Verified learner
★ 4 · 12.06.2026

Brilliant course! The flow of information was perfect, and the examples really solidified the concepts. Loved it!

Magsulat ng review

Hihilingin naming mag-sign in ka pagkatapos — ligtas ang draft mo.

Kinuha rin ng iba

Mga madalas itanong

Ano ang kailangan ko para sa kursong ito? +

Telepono o computer na may internet lang. Walang install, walang special hardware.

Paano ako magbabayad? +

Sa pamamagitan ng card via Stripe. Hindi namin iniimbak ang detalye ng card — secure na hinahawakan ng Stripe.

Pwede ba akong mag-refund? +

Oo — full refund sa loob ng 14 araw, walang tanong.

Hanggang kailan ang access ko? +

Habang buhay. Sa pagbili, sa iyo na ang course — balikan mo kahit kailan.

Makakakuha ba ako ng certificate? +

Oo. Pagkatapos, makakatanggap ka ng certificate na maidadagdag sa LinkedIn profile mo.

Para sa mga learner sa
Tech Design Finance Marketing Healthcare Edukasyon Hospitality Manufacturing