วิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Science), แมชชีนเลิร์นนิง (Machine Learning) และโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Networks) ด้วย Python

ข้อมูลคือพลังขับเคลื่อนเบื้องหลังเทคโนโลยีสมัยใหม่ แต่การปลดล็อกคุณค่าของข้อมูลต้องอาศัยความเข้าใจที่ชัดเจนเกี่ยวกับการวิเคราะห์และการสร้างแบบจำลองเชิงคาดการณ์ หลักสูตรแบบข้อความนี้จะนำทางคุณตั้งแต่แนวคิดพื้นฐานไปจนถึงการสร้างแบบจำลองอัจฉริยะแรกของคุณโดยใช้ Python คุณจะเปลี่ยนจากผู้เริ่มต้นไปสู่ผู้ปฏิบัติงานที่มีความมั่นใจ สามารถเตรียมชุดข้อมูล ฝึกฝนอัลกอริทึมแมชชีนเลิร์นนิง และกำหนดค่าโครงข่ายประสาทเทียม คุณจะได้เรียนรู้การใช้ไลบรารี Python มาตรฐานอุตสาหกรรมเพื่อแก้ปัญหาการวิเคราะห์ในโลกแห่งความเป็นจริงทีละขั้นตอน สิ่งที่คุณจะได้เรียนรู้: - ทำความเข้าใจแนวคิดหลักของวิทยาศาสตร์ข้อมูล รากฐานทางสถิติ และไลบรารี Python ที่จำเป็น - ทำความสะอาด จัดการ และวิเคราะห์ชุดข้อมูลที่ซับซ้อนโดยใช้เครื่องมือ dataframe ที่ทันสมัย - สร้างและประเมินแบบจำลองเชิงคาดการณ์โดยใช้ Scikit-Learn สำหรับงานการจำแนกประเภท (classification) และการถดถอย (regression) - กำหนดค่าและฝึกฝนโครงข่ายประสาทเทียมสำหรับการรู้จำรูปแบบพื้นฐาน - ประยุกต์ใช้พื้นฐาน MLOps เพื่อกำหนดเวอร์ชันข้อมูลและติดตามประสิทธิภาพของแบบจำลอง - ฝึกฝนการเขียนโค้ด Python ที่สะอาดและสามารถทำซ้ำได้สำหรับเวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ข้อมูล หลักสูตรเริ่มต้นด้วยคำจำกัดความพื้นฐานและเทคนิคการจัดการข้อมูล ก่อนที่จะก้าวไปสู่การเรียนรู้แบบมีผู้สอน (supervised learning), ไปป์ไลน์แมชชีนเลิร์นนิง และสถาปัตยกรรมดีปเลิร์นนิง โปรแกรมนี้ออกแบบมาสำหรับผู้ที่ต้องการเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล นักวิเคราะห์ และโปรแกรมเมอร์ที่เพิ่งเริ่มต้นกับแมชชีนเลิร์นนิง โดยต้องการเพียงความคุ้นเคยพื้นฐานกับ Python เท่านั้น เริ่มต้นการเดินทางสู่โลกวิทยาศาสตร์ข้อมูลและโครงข่ายประสาทเทียมของคุณวันนี้