Tải xuống Data Science (Full Course) trên PC với Trình giả lập GameLoop

Data Science (Full Course) trên PC

Data Science (Full Course), đến từ nhà phát triển SikApps Academy, đang chạy trên hệ điều hành Android trong quá khứ.

Giờ đây, bạn có thể chơi Data Science (Full Course) trên PC với GameLoop một cách mượt mà.

Tải xuống nó trong thư viện GameLoop hoặc kết quả tìm kiếm. Không còn để ý đến pin hoặc các cuộc gọi bực bội vào sai thời điểm nữa.

Chỉ cần thưởng thức Data Science (Full Course) PC trên màn hình lớn miễn phí！

Data Science (Full Course) Giới thiệu

Ứng dụng này là một lựa chọn tuyệt vời cho người mới bắt đầu học Khoa học dữ liệu thông qua các bài học và hướng dẫn video tương tác miễn phí. Ngoài ra, ứng dụng này không yêu cầu bất kỳ quy trình đăng ký nào nên rất thân thiện và thuận tiện khi sử dụng.

★ Bạn sẽ học được gì trong khóa học này? ★

1. Khóa học cung cấp toàn bộ hộp công cụ bạn cần để trở thành nhà khoa học dữ liệu

2. Điền vào sơ yếu lý lịch của bạn với các kỹ năng khoa học dữ liệu theo yêu cầu

3. Học phân tích thống kê, lập trình Python với NumPy, pandas, matplotlib và Seaborn

4. Học phân tích thống kê nâng cao, Tableau, Machine Learning với các mô hình thống kê và scikit-learning, Học sâu với TensorFlow

5. Gây ấn tượng với người phỏng vấn bằng cách thể hiện sự hiểu biết về lĩnh vực khoa học dữ liệu

6. Hiểu toán học đằng sau Học máy

7. Bắt đầu viết mã bằng Python và học cách sử dụng nó để phân tích thống kê

8. Thực hiện hồi quy tuyến tính và logistic trong Python

9. Có thể tạo các thuật toán Machine Learning bằng Python, sử dụng NumPy, statsmodels và scikit-learning

10. Áp dụng các kỹ năng của bạn vào các trường hợp kinh doanh thực tế

11. Sử dụng các khung Học sâu hiện đại như TensorFlow của Google

12. Phát triển trực giác kinh doanh trong khi mã hóa và giải quyết các công việc với dữ liệu lớn

13. Khám phá sức mạnh của mạng nơ-ron sâu

14. Cải thiện các thuật toán Học máy bằng cách nghiên cứu trang bị thiếu, trang bị quá mức, đào tạo, xác nhận

15. Làm ấm các ngón tay của bạn vì bạn sẽ háo hức áp dụng tất cả những gì bạn đã học ở đây vào nhiều tình huống thực tế hơn

16. Trở thành Nhà khoa học dữ liệu và được thuê

17. Thành thạo Máy học và sử dụng nó trong công việc

18. Học sâu, học chuyển giao và mạng thần kinh sử dụng Tensorflow 2.0 mới nhất

19. Sử dụng các công cụ hiện đại mà các công ty công nghệ lớn như Google, Apple, Amazon và Meta sử dụng

20. Trình bày các dự án Khoa học dữ liệu cho ban quản lý và các bên liên quan

21. Tìm hiểu mô hình Học máy để chọn cho từng loại vấn đề

22. Nghiên cứu tình huống và dự án thực tế để hiểu cách mọi thứ được thực hiện trong thế giới thực

23. Tìm hiểu các phương pháp hay nhất khi nói đến Quy trình làm việc của Khoa học dữ liệu

24. Triển khai các thuật toán Học máy

25. Học cách lập trình bằng Python bằng Python 3 mới nhất

26. Cách cải thiện Mô hình Học máy của bạn

27. Học cách xử lý trước dữ liệu, làm sạch dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn.

28. Xây dựng danh mục công việc cần có trong sơ yếu lý lịch của bạn

29. Thiết lập Môi trường dành cho Nhà phát triển cho Khoa học Dữ liệu và Học máy

30. Học tập có giám sát và không giám sát

31. Học máy trên dữ liệu Chuỗi thời gian

32. Khám phá các tập dữ liệu lớn bằng các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Matplotlib và Seaborn

33. Khám phá các tập dữ liệu lớn và kết hợp dữ liệu bằng cách sử dụng Pandas

34. Tìm hiểu NumPy và cách nó được sử dụng trong Học máy

35. Một danh mục các dự án Khoa học Dữ liệu và Học máy để xin việc trong ngành với tất cả mã và sổ ghi chép được cung cấp

36. Tìm hiểu về Kỹ thuật dữ liệu và cách các công cụ như Hadoop, Spark và Kafka được sử dụng trong ngành

37. Toàn bộ quy trình Khoa học Dữ liệu

38. Các khái niệm và ứng dụng đám mây trong Khoa học Dữ liệu

39. Các khái niệm cơ sở dữ liệu

40. Các nguyên tắc cơ bản về thống kê khi cần thiết trong Khoa học dữ liệu

41. Hình ảnh hóa để khai thác và trình bày dữ liệu

42. Tổng quan về Học thống kê

43. Các yếu tố cần thiết của Học máy

44. Python nâng cao hơn để áp dụng cho Khoa học dữ liệu

45. Hiểu những điều cơ bản về xác suất

46. ​​Có thể thực hiện các thống kê cơ bản

47. Hiểu cách sử dụng các phân phối thống kê khác nhau

48. Áp dụng các phương pháp thống kê và kiểm tra giả thuyết cho các vấn đề kinh doanh

49. Hiểu cách hoạt động của các mô hình hồi quy

50. Triển khai ANOVA một chiều và hai chiều

51. Có thể hiểu các loại dữ liệu khác nhau

★ Tuyên bố từ chối trách nhiệm ★

Nhà phát triển tuyên bố không có tín dụng cho bất kỳ video nào được nhúng trong ứng dụng này trừ khi có ghi chú khác. Các video được nhúng trong ứng dụng này là bản quyền đối với chủ sở hữu tôn trọng của nó. Nếu có video xuất hiện trong ứng dụng này thuộc về bạn và bạn không muốn video xuất hiện trong ứng dụng này, vui lòng liên hệ với chúng tôi qua email và video đó sẽ được gỡ bỏ nhanh chóng.

★ Tín dụng biểu tượng ★

https://www.flaticon.com/free-icons/data-science