Khóa học này cung cấp cho bạn các kỹ năng để xây dựng một mô hình dự đoán từ đầu bằng cách sử dụng Python Show
Bạn sẽ tìm hiểu toàn bộ vòng đời của việc xây dựng mô hình. Đầu tiên, bạn sẽ hiểu quy trình khám phá dữ liệu và khám phá cách tạo kết nối giữa các biến dự đoán và dự đoán. Bạn cũng sẽ tìm hiểu về các vấn đề chuẩn bị và chuyển đổi dữ liệu chính, tạo thành nền tảng cho phần giới thiệu về Python để phân tích dữ liệu Thông qua việc phân tích dữ liệu thực tế, bạn cũng sẽ phát triển một cách tiếp cận để triển khai các mô hình hồi quy tuyến tính và logistic đơn giản. Những ví dụ thực tế này bao gồm các đánh giá về hành vi sử dụng thẻ tín dụng của khách hàng và các nghiên cứu điển hình về dự báo khối lượng bán hàng Khóa học này là khóa học đầu tiên trong chương trình MicroMasters và sẽ giúp bạn chuẩn bị cho việc mô hình hóa các vấn đề phân loại và hồi quy bằng các phương pháp học máy và thống kê Một số tài liệu học và thực thi Python cho các ngành Data Science, Machine Learning, Mobile Apps, Websites,. in this post Định nghĩa về PythonPython là một ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi trong các ứng dụng web, phát triển phần mềm, khoa học dữ liệu và máy học (ML). Các nhà phát triển sử dụng Python vì nó hiệu quả, dễ học và có thể chạy trên nhiều nền tảng khác nhau. Phần mềm Python được tải xuống miễn phí, tích hợp tốt với tất cả các loại hệ thống và tăng tốc độ phát triển Một số ứng dụng phổ biến của Python là
Tài liệu học python Lĩnh vực Khoa học dữ liệu1. 1 yêu cầu dữ liệu Dataquest là một trang web dạy đồng thời Python và Data Science một cách tương tác. Bạn sẽ được phân tích một chuỗi dữ liệu thú vị, từ những tài liệu của Cơ quan tình báo Trung ương (Hoa Kỳ), đến các cầu thủ chơi NBA. Sau đó, bạn sẽ xây dựng các thuật toán phức tạp, trong đó có mạng thần kinh (mạng nơ-ron) và cây quyết định (cây quyết định) 1. 2 Python để phân tích dữ liệu Đây là một cuốn sách được viết bởi một tác giả thuộc phân tích dữ liệu Python. Cuốn sách này là một tài liệu cơ bản và tổng quan trọng nhất dành cho bất kỳ ai muốn bắt đầu học phân tích dữ liệu trong Python.  1. 3 Tài liệu tìm hiểu Scikit Scikit-learning là một thư viện về Machine Learning trong Python. Bạn có thể tìm được nhiều tài liệu và hướng dẫn hữu ích tại đây. 1. 4 CS109 CS109 là một lớp học tại Đại học Harvard dạy về Khoa học dữ liệu trong Python. Bạn có thể tìm thấy một số dự án và tài liệu học Python trực tuyến của lớp học này tại đây. Tài liệu học python trong lĩnh vực phát triển ứng dụng điện thoại2. 1 hướng dẫn Kivy Kivy là một tài liệu trực tuyến hướng dẫn bạn tạo các ứng dụng điện thoại với Python. Đây là một tài liệu phù hợp cho cả những người mới bắt đầu hay những người học Python đã lâu vì nó có những đường dẫn chỉ từ cách bạn bắt đầu thế nào Tài liệu học python trong lĩnh vực phát triển website3. Hướng dẫn 1 bình Flask là một web framework phổ biến được sử dụng trong Python. Bạn sẽ được học những kiến thức tổng quan và căn bản nhất về Flask qua liên kết đính kèm ở trên 3. 2 chai hướng dẫn Giống như Flask, Bottle cũng là một web framework được sử dụng trong Python. Tài liệu này sẽ giúp bạn nắm bắt được kiến thức tổng quan về Chai thông qua lý thuyết cùng nhiều ví dụ Tài liệu học python trong lĩnh vực phát triển game4. 1 hướng dẫn về Pygame Pygame là một thư viện tài liệu Python phổ biến dành cho việc phát triển trò chơi. Bạn có thể tham khảo một số tài liệu liên quan tại đây Trên đây là một số tài liệu học tập chi tiết các ứng dụng của Python trong các lĩnh vực như Khoa học dữ liệu, nhà phát triển ứng dụng,. Để có thể tận dụng hết công dụng của Python bạn hãy nhớ lựa chọn cho mình một lĩnh vực cụ thể và đào sâu tìm hiểu. Hy vọng các tài liệu học Python trên đây sẽ giúp ích cho bạn trong quá trình học tập và nghiên cứu. Bên cạnh đó Học viện công nghệ MCI cũng luôn có các từ khóa học về python để bạn lựa chọn nhé. Bấm vào đây để đăng ký nhận tư vấn Trong bài viết này, bạn sẽ khám phá 7 bước trở thành cao thủ Python trong lĩnh vực Data Science. Bên cạnh đó, bài viết này cũng cung cấp tài nguyên học tập miễn phí để bạn dễ dàng tập sử dụng ngôn ngữ lập trình Python Trong bài viết này, bạn sẽ khám phá 7 bước trở thành cao thủ Python trong lĩnh vực Data Science. Bên cạnh đó, bài viết này cũng cung cấp tài nguyên học tập miễn phí để bạn dễ dàng tập sử dụng ngôn ngữ lập trình Python. Lộ trình trở thành Master Python trong lĩnh vực Data ScienceBước 1. Tìm hiểu các khái niệm cơ bảnNếu bạn là người mới bắt đầu tìm hiểu kiến thức về Python, hãy bắt đầu từ những kiến thức cơ bản nhất.
Những khái niệm cơ bản này có thể được gọi là “xương sống” của mọi ngôn ngữ lập trình và bạn phải học chúng để xây dựng nền tảng vững chắc trong lập trình Để tìm hiểu kiến thức cơ bản về lập trình Python, bạn có thể tham khảo khóa học 2022 Complete Python Bootcamp của Jose Portilla trên Udemy. Jose Portilla là nhà đào tạo lập trình và Nhà khoa học dữ liệu chuyên nghiệp. Các từ khóa học của anh ấy bắt đầu với các bài giảng và bài học đơn giản, sau đó tăng dần mức độ phức tạp với tốc độ dễ dàng theo kịp thời. Ngoài ra, nếu bạn đang tìm kiếm từ khóa học miễn phí, bạn có thể tham khảo từ khóa học Nếu bạn muốn một giải pháp thay thế miễn phí cho từ khóa học ở trên, hãy tham khảo từ khóa học viết mã Python theo hướng dẫn của FreeCodeCamp trên . Bước 2. Thực hiện các thử thách viết mãKhá nhiều học viên từng phản hồi rằng, khi tham gia hết từ khóa học trực tuyến này đến khóa học trực tuyến khác, họ không thể áp dụng các khái niệm đã học vào thực tế. Do đó, họ không thể giải quyết các bài tập hay dự án thực tế của doanh nghiệp hoặc họ không thể viết một đoạn mã nếu không có sự trợ giúp của người hướng dẫn. Chính vì vậy, bạn chỉ nên tham gia một hoặc hai khóa học lập trình trực tuyến. Bạn không tham gia quá nhiều khóa học để học những kiến thức cơ bản về viết mã. Sau khi bạn nắm bắt được các nguyên tắc cơ bản về thiết lập chương trình, hãy bắt đầu áp dụng kiến thức của bạn vào thực tế HackerRank là một nền tảng kỹ thuật mã hóa đưa ra nhiều vấn đề lập trình bằng các ngôn ngữ khác nhau. Bạn có thể giải quyết các bài tập của trang web bằng Python. Bắt đầu với những câu hỏi dễ nhất và tiếp tục với những câu hỏi nâng cao hơn Bên cạnh đó, HackerRank thường được các công ty sử dụng để đánh giá ứng viên trong quá trình phỏng vấn xin việc, vì vậy, việc thực hiện các thử nghiệm mã hóa trên nền tảng sẽ giúp bạn vượt qua các cuộc phỏng vấn khoa học Bước 3. Python để phân tích dữ liệuMột khi bạn giải quyết được các vấn đề mã hóa trên các trang web như HackerRank, bạn sẽ nắm bắt khá cơ bản về trình lập trình Python. Sau đó, bạn cần học cách sử dụng các kỹ năng viết mã này để phân tích dữ liệu. Python có rất nhiều thư viện có thể được sử dụng để thao tác và phân tích dữ liệu, chẳng hạn như Pandas, Matplotlib và Seaborn. Để học Python để phân tích dữ liệu, bạn có thể tham gia khóa học Python để phân tích và trực quan hóa dữ liệu của Jose Portilla. Ngoài ra, nếu bạn muốn một khóa học hoàn toàn miễn phí, hãy khám phá khóa học Phân tích dữ liệu với Python , khóa học này kéo dài 4 tiếng trên YouTube của FreeCodeCamp Bước 4. Python cho Machine LearningLà một nhà khoa học dữ liệu, bạn phải biết cách xây dựng và diễn đạt hiệu quả của các thuật toán dự đoán bằng cách sử dụng các gói Python như Scikit-Learn. Nguyên tắc cơ bản về Machine Learning với Python là một khóa học tuyệt vời của Datacamp mà bạn có thể tham gia để tìm hiểu cách phát triển các mô hình ML trong Python. Chương trình này sẽ hướng dẫn bạn cách xây dựng, đào tạo và đánh giá các thuật toán ML được giám sát và không được giám sát bởi thư viện Scikit-Learn. Ngoài ra, bạn cũng sẽ tìm hiểu về các bộ phân loại tuyến tính như màn hình hỗ trợ và hoạt động bên trong của chúng. Cuối cùng, khóa học này sẽ dạy bạn phát triển các thuật toán học sâu trong Python bằng các khung Keras Nếu bạn đang tìm kiếm các từ khóa học miễn phí, hãy thử tham khảo Machine Learning with Python của Krish Naik. Danh sách phát này bao gồm tất cả các khái niệm được đề cập trong khóa học Datacamp ở trên, mặc dù thứ tự và phong cách giảng dạy có thể hơi khác một chút Bước 5. Python để thu thập dữ liệuNhiều công ty dựa vào dữ liệu bên ngoài có sẵn để xây dựng các dự án Machine Learning. Là một nhà khoa học dữ liệu, có khả năng bạn sẽ được yêu cầu thu thập dữ liệu thu thập dữ liệu như báo cáo của chính phủ, tâm lý xã hội và đánh giá từ các nguồn trực tuyến Để đạt được điều này, bạn cần có khả năng lấy một lượng lớn dữ liệu tự động từ các trang web thông qua API hoặc quét web. Python có các thư viện hợp nhất sẵn có như BeautifulSoup có thể giúp bạn thu thập dữ liệu bên ngoài và phân tích dữ liệu một cách dễ dàng Nếu bạn muốn học cách xây dựng trình quét web tự động, thì khóa học Web Scraping with Python của Datacamp là một nơi tuyệt vời để bắt đầu. Một giải pháp miễn phí cho khóa học này chính là khóa học Web Scraping with BeautifulSoup của FreeCodeCamp Bước 6. Thực hiện dự ánSau khi hoàn tất tất cả các bước được đề cập ở trên, bạn sẽ có đủ kiến thức về lập trình Python để bắt đầu tạo các dự án của riêng mình Xây dựng một dự án từ đầu đến cuối là một trong những cách tốt nhất để nâng cao kỹ năng viết mã của bạn. Nếu bạn không có bằng Đại học liên quan đến Khoa học dữ liệu, các dự án đã thực hiện sẽ giúp nhà tuyển dụng đánh giá rõ ràng năng lực của bạn. Và điều quan trọng là bạn phải xây dựng các dự án có thể thực hiện nhiều kỹ năng khác nhau. Vai trò của nhà khoa học dữ liệu thường liên quan đến việc sử dụng các công cụ lập trình để thu thập dữ liệu, thực hiện phân tích thăm dò và trực tiếp hóa cũng như xây dựng các mô hình dự đoán Bước 7. Xây dựng danh mục đầu tư nổi bậtHãy tạo một danh mục đầu tư hoàn chỉnh để nhà tuyển dụng dễ dàng xem xét và đánh giá năng lực của bạn. Nhiều nhà khoa học dữ liệu thường xây dựng danh mục trang web và lưu trữ nó trực tuyến. Bằng cách này, mọi người đều có thể xem tất cả công việc của bạn trong một liên kết duy nhất Bạn có thể sử dụng GitHub cho danh mục đầu tư của mình. Nếu muốn đơn giản hơn, bạn có thể sử dụng trình tạo trang web như Wix hoặc WordPress để tạo danh mục trang web của mình Kết luận Học cách viết mã có thể khiến bạn mê mẩn và là rào cản khiến nhiều người đam mê khoa học dữ liệu phải vật lộn khi tìm hiểu lĩnh vực này. Tuy nhiên, chỉ có một điểm khác biệt duy nhất giữa Nhà khoa học dữ liệu có kinh nghiệm và Nhà khoa học dữ liệu mới vào nghề, đó là người thực hành. Vì vậy, hãy kiên trì cải thiện kỹ năng thông tin qua việc xây dựng các dự án và thử sức với các thử nghiệm lập trình. Chúc bạn thành công. |
