Weekly Study - Data Science, Machine Learning, AI & Analytics

Lưu ý:  Các khóa học Coursera được đề cập trong bài viết này có thể được truy cập miễn phí, nghĩa là bạn có quyền truy cập vào tất cả nội dung khóa học mà không mất bất kỳ chi phí nào. Lập trình Lập trình là một phần thiết yếu trong hành trình khoa học dữ liệu của bạn. Nếu bạn biết cách viết mã bằng R, Python hoặc Julia, bạn sẽ khá dễ dàng chuyển các thuật toán thành các hàm. Hơn nữa, bạn sẽ học các kỹ thuật tốt hơn để tạo báo cáo chương trình hoặc dữ liệu.  Tôi thực sự khuyên bạn nên bắt đầu …

Các giải pháp máy học đã tự động hóa một phần lớn cách thế giới từng vận hành và hiện đang khắc phục sự kém hiệu quả của chính chúng. Vì vậy, thế giới khoa học dữ liệu không tránh khỏi lợi thế của tự động hóa và đang chứng kiến ​​các quy trình kỹ thuật máy học cốt lõi được tự động hóa để cho phép phát triển mượt mà và nhanh hơn.  Khi nhiều bước từ tích hợp dữ liệu đến huấn luyện mô hình, lựa chọn và triển khai mô hình được thực hiện thủ công. Mỗi bước đều rất nghiêm ngặt và đòi hỏi nhiều nỗ lự…

Khi nhiều công ty bắt đầu dựa vào Big Data , nhiều công ty cũng đang phân tích sai dữ liệu mà họ nhận được. Công ty của bạn có phải là một trong số đó? Đây là ba sai lầm hàng đầu mà các công ty thường mắc phải ảnh hưởng đến độ chính xác của phân tích dữ liệu của họ. Bây giờ là năm 2023, điều đó có nghĩa là hầu hết các doanh nghiệp trong hầu hết các ngành đang thu thập thông tin chi tiết và đưa ra các quyết định thông minh hơn với sự trợ giúp của big data . Ngày nay, điều này không có gì đáng ng…

Đã có một bài viết về xây dựng lộ trình học khoa học dữ liệu với các khóa học miễn phí do MIT cung cấp. Tuy nhiên, trọng tâm của hầu hết các khóa học trong bài báo đều thiên về lý thuyết và tập trung nhiều vào việc học toán và thống kê đằng sau các thuật toán máy học. Mặc dù lộ trình của MIT sẽ giúp bạn hiểu các nguyên tắc đằng sau mô hình dự đoán, nhưng điều còn thiếu là khả năng thực sự triển khai các khái niệm đã học và thực hiện một dự án khoa học dữ liệu trong thế giới thực. Sau khi dành …

Bạn đã đăng ký vào một chương trình khoa học máy tính bậc đại học và quyết định học chuyên ngành khoa học dữ liệu. Tôi đã chi một khoảng học phí lớn trong khoảng thời gian 4 năm, chỉ để tốt nghiệp và nhận ra rằng bạn không được trang bị những kỹ năng cần thiết để kiếm được một công việc trong lĩnh vực này. Bạn hầu như không biết cách viết mã và không rõ về các khái niệm máy học cơ bản nhất. Bạn đã dành một chút thời gian để thử và tự học về khoa học dữ liệu - với sự trợ giúp của các video trên…

Bước đi quan trọng Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực không ngừng phát triển Trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, học tập là suốt đời Một chuyên gia khoa học dữ liệu phải tiếp tục nâng cao kiến ​​thức của họ trong lĩnh vực này để theo kịp những phát triển công nghệ và ứng dụng phần mềm mới. Giới thiệu Tôi có thể nhớ niềm vui và sự phấn khích mà tôi đã có khi bắt đầu hành trình khoa học dữ liệu của mình khoảng 6 năm trước. Đối với tôi, quá trình chuyển đổi sang khoa học dữ liệu diễn ra khá suôn sẻ n…

Khả năng viết mã có thể đọc được là thứ mà các nhà phát triển gọi là một loại hình nghệ thuật. Mặc dù tôi đồng ý một phần với nhận định đó, viết mã, đặc biệt là mã có thể đọc được, là một kỹ năng có thể được phát triển. Cách duy nhất để cải thiện khả năng đọc mã của bạn là thực hành viết mã chất lượng hơn. Do đó, tôi khuyên bạn nên đọc mã được viết bởi các nhà phát triển khác được biết đến với việc viết mã chất lượng cao. Nói chung, mã có thể đọc được là một kết quả thiết yếu càng trở nên quan …