Machine Learning Foundations for Entry-Level Data Science (bằng tiếng Anh).

Đi vào sự nghiệp khoa học dữ liệu đòi hỏi nhiều hơn chỉ là kiến thức lý thuyết; bạn cần biết cách giải quyết các vấn đề thực tế mà doanh nghiệp phải đối mặt hàng ngày. Bằng cách đọc qua các giải thích rõ ràng và nghiên cứu các ví dụ mã được tổ chức, bạn sẽ chuyển từ người mới bắt đầu sang người thực hành có khả năng chuẩn bị dữ liệu, mô hình huấn luyện và đánh giá hiệu suất của họ. Bạn sẽ có được sự tự tin để xử lý các nhiệm vụ khoa học dữ liệu tiêu chuẩn, viết các đường ống học máy sạch, và hiểu cách các mô hình hiện đại được đánh giá và theo dõi. Bạn sẽ học được: - Hiểu các khái niệm cơ bản của học máy giám sát và không giám thị. - Sạch, xử lý trước, và khám phá dữ liệu cấu trúc sử dụng thư viện dataframe hiện đại. - Luyện tập và điều chỉnh các mô hình học máy cổ điển, bao gồm hồi quy, phân loại và thuật toán nhóm. - Đánh giá hiệu suất mô hình sử dụng các chỉ số chính như chính xác, chính xác và điểm F1. - Ứng dụng các phương pháp hiện đại nhất cho khả năng tái tạo mô hình và theo dõi đường ống cơ bản. - Chuẩn bị cho các cuộc phỏng vấn kỹ thuật khoa học dữ liệu cấp độ nhập với các bài tập đánh giá khái niệm và mã hóa. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cốt lõi và phân tích dữ liệu thăm dò trước khi hướng dẫn bạn qua việc lựa chọn mô hình, đào tạo, đánh giá và quản lý đường ống hiện đại. Lớp học dựa trên văn bản này được thiết kế cho các nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích và người mới bắt đầu lập trình muốn xây dựng một hiểu biết thực tiễn có cấu trúc về học máy mà không cần các điều kiện tiên quyết toán học phức tạp. Bắt đầu đọc hôm nay để có bước đi chuyên nghiệp đầu tiên của bạn vào thế giới học máy.