Học máy cơ bản cho phân tích dữ liệu

Mỗi tổ chức đều có một mỏ vàng dữ liệu, nhưng giá trị thực sự nằm ở việc dự đoán những gì sẽ xảy ra tiếp theo. Chuyển đổi từ mô tả xu hướng quá khứ sang dự đoá kết quả tương lai là cốt lõi của phân tích dữ kiện dự đoan hiện đại. Chương trình học dựa trên văn bản này giúp bạn nối kết khoảng cách đó bằng cách dạy bạn các nền tảng của học máy. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách chuyển từ phân tích dữ liệu tiêu chuẩn sang xây dựng mô hình học máy dự đoán. Bạn sẽ có kỹ năng để chuẩn bị các tập dữ kiện, huấn luyện các thuật toán học có giám sát, và đánh giá hiệu suất của chúng với sự tự tin. Bạn sẽ học được: - Hiểu thuật ngữ cơ bản của học máy, các khái niệm cốt lõi, và quy trình mô hình dự đoán - Chuẩn bị và dọn dẹp các tập dữ liệu cấu trúc bằng cách sử dụng thư viện khung dữ kiện hiện đại cho các đường ống học máy - Thực hiện và huấn luyện các mô hình học được giám sát chính, bao gồm các thuật toán hồi quy và phân loại - Đánh giá hiệu suất mô hình chính xác bằng cách sử dụng các chỉ số như chính xác, nhớ lại và sai số bình phương trung bình - Apply best practices for model validation, splitting datasets, and avoiding overfitting - Tạo ra các quy trình tái tạo để đảm bảo các mô hình dự đoán của bạn là đáng tin cậy và nhất quán Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản và định nghĩa cơ bản trước khi hướng dẫn bạn từng bước qua việc chuẩn bị dữ liệu, chọn thuật toán, và huấn luyện mô hình. Bạn sẽ tiến từ các khung khái niệm đơn giản đến việc thực hiện các luồng công việc dự đoán thực tế qua các lời giải thích và ví dụ mã. Chương trình này được thiết kế cho những người phân tích dữ liệu mới và những nhà khoa học dữ kiện có tham vọng muốn thêm mô hình dự đoán vào bộ công cụ của họ. Không cần kinh nghiệm học máy trước đó. Bắt đầu hành trình của bạn vào phân tích dữ liệu dự đoán và mở khóa tiềm năng dự báo của dữ kiện của bạn hôm nay.