Applied Data Science: Xây dựng mô hình dự đoán cho thuê xe đạp

Bạn đã bao giờ tự hỏi làm thế nào các doanh nghiệp dự báo nhu cầu bằng dữ liệu lịch sử chưa? Dự đoán xu hướng tương lai là một kỹ năng cốt lõi đối với bất kỳ chuyên gia dữ liệu nào, và thực hành là cách tốt nhất để thành thạo nó. Trong khóa học dự án dựa trên văn bản này, bạn sẽ xây dựng một mô hình dự đoán hoàn chỉnh từ đầu. Bạn sẽ lấy dữ liệu lịch sử thô—như điều kiện thời tiết, mùa vụ và các ngày trong tuần—và biến đổi nó thành một quy trình học máy mạnh mẽ, dự báo chính xác lượng xe đạp cho thuê hàng ngày. Bằng cách thực hiện theo kịch bản thực tế này, bạn sẽ thu hẹp khoảng cách giữa các thuật toán lý thuyết và các ứng dụng kinh doanh trong thế giới thực. Bạn sẽ học được gì: • Hiểu thuật ngữ khoa học dữ liệu nền tảng, các khái niệm và nguyên tắc hồi quy. • Xử lý và khám phá các tập dữ liệu lịch sử bằng các kỹ thuật dataframe hiện đại. • Kỹ thuật các đặc trưng dự đoán từ ngày tháng, điều kiện thời tiết và các biến phân loại. • Xây dựng các quy trình học máy có thể tái lập để hợp lý hóa việc chuyển đổi dữ liệu. • Huấn luyện và đánh giá các mô hình hồi quy để dự đoán các giá trị số liên tục. • Áp dụng các khái niệm diễn giải mô hình cơ bản để giải thích điều gì thúc đẩy các dự đoán của bạn. Khóa học bắt đầu với phần giới thiệu về các thuật ngữ khoa học dữ liệu chính và quy trình làm việc học máy trước khi đi sâu vào thực hành ứng dụng. Từ đó, bạn sẽ tiến hành qua các giải thích bằng văn bản và các đoạn mã thực tế, đi từng bước từ thu thập và làm sạch dữ liệu đến huấn luyện và đánh giá mô hình. Khóa học này được thiết kế cho người mới bắt đầu muốn thực hành các kỹ năng lập trình của họ trên một dự án khoa học dữ liệu thực tế, đầu cuối mà không cần kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu đọc ngay hôm nay để xây dựng mô hình học máy dự đoán đầu tiên của bạn.