Machine Learning (Máy học) là một phân khúc sinh lợi trong ngành khoa học dữ liệu – và có nhiều cách để bạn tham gia. Một số đã chọn tạo vị trí của mình trong không gian máy học theo cách truyền thống hơn – đăng ký vào một trường đại học hoặc cao đẳng – trong khi những người khác có thể thực hiện một cách tiếp cận độc đáo hơn. Và nếu bạn tự coi mình là kiểu người sau, tổng quan về các khóa học máy học ở DataCamp của chúng tôi sẵn sàng trợ giúp.
Nếu bạn chưa quen với DataCamp – thì, chúng ta chắc chắn sẽ khắc phục điều đó ngay hôm nay. Tuy nhiên, để giới thiệu ngắn gọn, đây là một trong những nền tảng học tập trực tuyến lớn nhất và được đánh giá tốt nhất về phân tích và khoa học dữ liệu. Nó được biết đến với các khóa học bao gồm các chủ đề như lập trình Python, phân tích kinh doanh và – vâng – machine learning cho tất cả mọi người, từ người mới bắt đầu hoàn toàn đến người học nâng cao.
Trọng tâm của chúng tôi ngày hôm nay sẽ là lộ trình kỹ năng Nguyên tắc cơ bản về Machine Learning DataCamp với Python. Chúng tôi sẽ đề cập đến từng khóa học, từng khóa học một, theo thứ tự mà chúng theo dõi trên lộ trình. Tuy nhiên, hành trình học tập của bạn sẽ không kết thúc ở đó – tôi cũng sẽ chỉ cho bạn một vài khóa học mà bạn có thể tham gia cùng với lộ trình kỹ năng để hoàn thiện kiến thức machine learning của mình.
Nhưng trước khi bắt tay vào việc, trước tiên chúng ta hãy xem tại sao việc tham gia các khóa học Machine Learning DataCamp lại đáng giá.
Mục lục
- 1. Tại sao bạn nên chọn Machine Learning DataCamp?
- 2. Bắt đầu
- 2.1. Hiểu về Machine Learning (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 3. Nguyên tắc cơ bản về Machine learning với Python
- 3.1. Học có giám sát với scikit-learn (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 3.2. Học không giám sát trong Python (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 3.3. Trình phân loại tuyến tính trong Python (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 3.4. Giới thiệu về Deep Learning trong Python (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 4. Machine Learning DataCamp nhiều hơn, thú vị hơn
- 4.1. Machine learning cho doanh nghiệp (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 4.2. Machine learning cho Tài chính trong Python (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 5. Còn R thì sao?
- 5.1. Machine learning trong Tidyverse (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 5.2. Machine learning cho phân tích tiếp thị với R (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- 6. Kết luận
Tại sao bạn nên chọn Machine Learning DataCamp?
Bạn có thể thắc mắc – điều gì làm cho các khóa học máy học ở DataCamp nổi bật so với các nền tảng học tập khác? Xét cho cùng, với rất nhiều lựa chọn hiện có, tại sao đây lại là nền tảng bạn nên chọn để bắt đầu hành trình machine learning của mình? Hãy làm sáng tỏ vấn đề này từ hai phía – cụ thể là tại sao bạn nên chọn DataCamp và tại sao machine learning lại đáng học.
Ưu đãi mới nhất đang hoạt động ngay bây giờ:
GET 50% OFF
DataCamp Black Friday Sale
During this DataCamp Black Friday, you can access the top-rated courses with a 50% discount. Enrol now for way less!
Chúng ta sẽ bắt đầu với câu hỏi sau. Machine learning chắc chắn không phải là một lĩnh vực mới trong khoa học dữ liệu. Nó đã xuất hiện từ khoảng cuối những năm 1950 và bản thân thuật ngữ này được đặt ra bởi nhà phát triển Arthur Samuel, người đã làm việc trên một số chương trình tự học đầu tiên. Tuy nhiên, trong những năm gần đây, machine learning ngày càng trở nên quan trọng – tất cả là nhờ mạng xã hội.
Tất nhiên, các nền tảng như Facebook hay TikTok không phải là lý do duy nhất khiến các chuyên gia máy học có nhu cầu cao như vậy. Tuy nhiên, vì lĩnh vực này gắn liền với trí tuệ nhân tạo và việc sử dụng các thuật toán nên có thể hiểu tại sao các nền tảng truyền thông xã hội thường là trọng tâm. Sau cùng, máy học xử lý việc xử lý liên tục các chất lượng dữ liệu lớn, sau đó máy tính sẽ 'học' từ đó.
Chính xác thì machine learning sinh lợi như thế nào? Chỉ từ góc độ tiền lương, một vị trí mới bắt đầu có thể giúp bạn kiếm được hơn 96.000 đô la hàng năm, trong khi các chuyên gia có nhiều kinh nghiệm hơn có thể vượt quá mức lương trung bình hàng năm là 110.000 đô la!
Các kỹ sư máy học được các công ty FAANG săn đón rất nhiều – đó là Meta (chữ F của Facebook được viết tắt trong từ viết tắt), Amazon, Apple, Netflix và Google (hay Alphabet). Các công ty này nổi tiếng với việc xử lý các thuật toán người dùng khác nhau và triển khai công nghệ AI.
Vì vậy, tại sao cụ thể là các khóa học máy học ở DataCamp? DataCamp là một trong những nền tảng được đánh giá cao nhất dành cho những người học quan tâm đến khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu. Nó cung cấp cho người dùng hơn 390 khóa học, từ giới thiệu đến ngôn ngữ lập trình đến các công cụ quản lý dữ liệu nâng cao hơn.
Ngoài ra, với DataCamp, bạn có thể truy cập hàng trăm dự án và nghiên cứu điển hình sử dụng dữ liệu trong thế giới thực và mang lại cho bạn trải nghiệm thực tế cho phép bạn kiểm tra các kỹ năng của mình ngay khi bạn tiếp thu chúng. Quá trình học tập dựa trên các nguyên tắc của trò chơi hóa – nó mang tính tương tác, kết hợp nhiều loại nội dung trực quan và thậm chí sử dụng cơ chế tăng XP để khiến mọi thứ trở nên thú vị hơn đối với bạn.
Và chúng ta có thể nói về giá cả trước khi bắt đầu các khóa học. Gói Miễn phí cấp cho bạn quyền truy cập hoàn toàn miễn phí vào một số khóa học và bạn có thể thử chương đầu tiên của tất cả các khóa học khác trên danh mục. Tuy nhiên, gói Premium dành cho đặc quyền này.
Với giá 25 đô la/tháng, gói Premium mở ra toàn bộ danh mục – đó là hơn 390 khóa học, mọi lộ trình nghề nghiệp và kỹ năng, dự án, chương trình sẵn sàng cho việc làm, chứng chỉ – tôi có thể tiếp tục nhưng hãy để những điều bất ngờ đến với bạn khi tự khám phá. Ngoài ra, bạn có thể tìm thấy một số mã giảm giá DataCamp đặc biệt tại đây.
Vì vậy, bây giờ chúng ta đã thiết lập xong, hãy xem hành trình machine learning DataCamp bắt đầu từ đâu.
Bắt đầu
Để bắt đầu đánh giá machine learning DataCamp của chúng tôi (mặc dù 'tổng quan' có lẽ chính xác hơn), tôi sẽ cho rằng bạn chưa có kinh nghiệm trước đó về lĩnh vực này. Nếu đã có, bạn có thể thoải mái bỏ qua phần này và chuyển sang phần Lộ trình kỹ năng. Tuy nhiên, bạn nên tham gia vì khóa học đầu tiên của chúng tôi có thể giúp bạn hiểu rõ về cách thức hoạt động của DataCamp.
Trước khi giải quyết các chi tiết cụ thể – bạn dự định làm việc với R hay Python, bạn sẽ sử dụng nó cho nghiên cứu khoa học hay phân tích tài chính, v.v... – bạn cần có phần giới thiệu vững chắc về lĩnh vực này và các khái niệm chính của nó. Khóa học máy học của DataCamp đầu tiên này được thiết lập để thực hiện điều đó.
Hiểu về Machine Learning (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Được cung cấp bởi: Lis Sulmont, Hadrien Lacroix và Sara Billen
- Thời lượng: 2 giờ
- Giá: Miễn phí
- Chứng nhận: Có
- Trình độ: Mới bắt đầu
- Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY
Thoạt tiên, machine learning có vẻ đáng sợ, đặc biệt nếu lập trình không phải là thế mạnh của bạn. Tuy nhiên, việc thiếu kỹ năng mã hóa không phải là điều khiến bạn không thể tìm hiểu thêm về lĩnh vực này nếu bạn quan tâm đến nó. Ngay cả khi bạn quyết định rằng nó không dành cho mình, thì lộ trình machine learning DataCamp dành cho người mới bắt đầu này vẫn đáng để cân nhắc.
Hiểu về Machine Learning là khóa học kéo dài hai giờ, không viết mã, bao gồm các yếu tố cần thiết của lĩnh vực khoa học dữ liệu này. Mục tiêu của nó không phải là dạy bạn cách thực hiện các tác vụ kỹ thuật – đó là nội dung của khóa học Kỹ năng cơ bản về máy học DataCamp với Python. Mặt khác, khóa học máy học của DataCamp này đảm bảo trả lời tất cả các câu hỏi hóc búa mà bạn có thể có về machine learning.
Giáo trình gồm ba chương:
- Machine learning là gì? – đúng như tên gọi, chương này sẽ cung cấp cho bạn định nghĩa về machine learning. Bạn sẽ tìm hiểu cách machine learning khác với học AI, biệt ngữ thiết yếu của ngành là gì và những điều hoang đường xung quanh lĩnh vực này. Bạn cũng sẽ có cơ hội xây dựng một mô hình học máy đơn giản;
- Mô hình máy học - bạn sẽ đề cập đến các nguyên tắc học máy có giám sát và không giám sát cũng như những chiến lược mà cả hai yêu cầu. Bạn cũng sẽ thấy cách hoạt động của đánh giá hiệu suất và cách bạn có thể sử dụng phản hồi để cải thiện mô hình học tập của mình;
- Deep Learning (học sâu) – trong chương cuối cùng, bạn sẽ được giới thiệu về khái niệm deep learning. Bạn sẽ được trình bày ngắn gọn về cách thức hoạt động của mạng thần kinh và xem hai trong số các trường hợp sử dụng phổ biến nhất cho học sâu – thị giác máy tính (computer vision) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (natural language processing).
Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ hiểu rõ tất cả các thuật ngữ thiết yếu liên quan đến máy học. Bạn sẽ được hướng dẫn bởi bộ ba người hướng dẫn – Lis Sulmont, Hadrien Lacroix và Sara Billen.
Hai trong số những người hướng dẫn là thành viên của nhóm DataCamp – Lacroix là người quản lý chương trình giảng dạy và Billen là nhà khoa học dữ liệu – trong khi Sulmont là người quản lý chương trình nội dung tại nền tảng học ngôn ngữ Duolingo. Vì vậy, họ hiểu rõ hơn về những gì người học trực tuyến có thể cần và cách hệ thống máy học được sử dụng trong thực tế.
Và đây là phần quà dành cho bạn – khóa học Tìm hiểu về Machine Learning hoàn toàn miễn phí! Vì vậy, nếu bạn chưa sẵn sàng cam kết theo dõi toàn bộ kỹ năng, bạn có thể hoàn thành khóa học này và tự mình xem liệu machine learning có phải là lĩnh vực phù hợp với bạn hay không.
Hành trình machine learning DataCamp của bạn có thể bắt đầu ngay hôm nay – và bạn không cần phải là lập trình viên để bắt đầu. Vì vậy, đăng ký, và bắt đầu!
Những tìm kiếm được yêu thích nhất
Tìm kiếm thông tin chuyên sâu hơn về các chủ đề liên quan? Chúng tôi đã tập hợp các bài viết tương tự để bạn tiết kiệm thời gian. Hãy xem!
Nguyên tắc cơ bản về Machine learning với Python
Lộ trình kỹ năng và nghề nghiệp có lẽ là một trong những tính năng thân thiện với người học nhất mà DataCamp cung cấp. Bắt đầu với lập trình, quản lý dữ liệu và phát triển kỹ năng khác có thể khó khăn. Vì vậy, để làm cho mọi thứ trở nên đơn giản hơn, DataCamp đã sắp xếp một số lộ trình nghề nghiệp và kỹ năng để giúp bạn tìm ra con đường phù hợp để phát triển bản thân và chuyên nghiệp.
Một con đường như vậy là lộ trình kỹ năng Nguyên tắc cơ bản về Machine Learning DataCamp với Python. Chương trình gồm bốn khóa học này sẽ giúp bạn đạt được các kỹ năng lập trình cơ bản mà mọi kỹ sư máy học phải biết khi họ bước vào thị trường việc làm. Nó sẽ kéo dài 16 giờ để giúp bạn thành thạo quá trình phát triển mô hình máy học bằng cách sử dụng thư viện Python scikit-learn.
Chúng ta hãy xem các khóa học có sẵn trên lộ trình kỹ năng Python machine learning DataCamp này.
Học có giám sát với scikit-learn (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Cung cấp bởi: George Boorman
- Thời lượng: 4 giờ
- Giá: 25$/tháng
- Chứng nhận: Có
- Trình độ: Mới bắt đầu
- Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY
Mặc dù bạn có thể hiểu các nguyên tắc và thuật ngữ liên quan đến lĩnh vực này mà không cần phải gõ một dòng mã nào trước đây, nhưng xét cho cùng, lĩnh vực này đòi hỏi sự hiểu biết sâu rộng về cách các ngôn ngữ lập trình – đặc biệt là Python và R – hoạt động. Trong trường hợp này, chúng ta sẽ tập trung vào các khóa học Python dành cho máy học của DataCamp.
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất trên thế giới, do đó, có rất nhiều thư viện để bạn sử dụng. scikit-learn (được định dạng bằng tất cả chữ thường) là một trong những tùy chọn phổ biến nhất dành cho các kỹ sư máy học. Đó là phần mềm nguồn mở có tất cả các công cụ bạn cần, từ các thuật toán phân cụm dữ liệu cơ bản đến nâng cao.
Khóa học Học có giám sát với scikit-learn sẽ giới thiệu cho bạn thư viện này và chỉ cho bạn cách bạn có thể tận dụng các tài nguyên có sẵn. Trong bốn giờ để hoàn thành khóa học này, bạn sẽ làm việc với cơ sở dữ liệu trong thế giới thực và tìm hiểu cách các chuyên gia xử lý công nghệ máy học.
Bốn khóa học của bạn là:
- Phân loại – bạn sẽ tìm hiểu về các vấn đề phân loại và cách học có giám sát được sử dụng để giải quyết chúng. Nhiệm vụ thực tế đầu tiên của bạn sẽ liên quan đến việc xác định tình trạng rời bỏ của một công ty viễn thông;
- Hồi quy - bạn sẽ được giới thiệu về khái niệm hồi quy và cách nó được sử dụng để xây dựng các mô hình học tập được sử dụng để dự đoán giá trị bán hàng. Bạn sẽ làm việc với hai loại hồi quy – tuyến tính và chính quy;
- Tinh chỉnh mô hình của bạn – các mô hình của bạn sẽ xử lý một lượng lớn dữ liệu, vì vậy bạn cần đào tạo chúng để lọc ra bất kỳ thứ gì không cần thiết. Chương này sẽ hướng dẫn bạn cách đánh giá các mô hình học máy của bạn và sử dụng các công cụ trực quan để phân tích hiệu suất;
- Tiền xử lý và Đường dẫn – không phải lúc nào bạn cũng có tất cả dữ liệu mình cần. Vì vậy, tốt nhất bạn nên tìm hiểu sớm về cách xử lý các giá trị bị thiếu. Trong chương cuối cùng của khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu các yếu tố cần thiết để hợp lý hóa quy trình làm việc của mình – từ thay đổi quy mô dữ liệu đến đánh giá đồng thời một số mô hình học tập được giám sát cùng một lúc.
Về cơ bản, sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ có thể làm được một số việc. Để bắt đầu, bạn sẽ biết cách điều hướng scikit-learn và sử dụng các tài nguyên quản lý mô hình phù hợp. Bạn cũng sẽ biết cách tự xử lý các mô hình và tinh chỉnh chúng dựa trên yêu cầu cá nhân của mình.
Khóa học được giảng dạy bởi George Boorman, người quản lý chương trình giảng dạy khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu của DataCamp. Boorman đã làm việc với quản lý dữ liệu trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm cả nghiên cứu ứng dụng và y tế, vì vậy mọi thứ bạn học sẽ dựa trên kinh nghiệm thực tế.
Để hoàn thành khóa học này và bắt đầu với hành trình Nguyên tắc cơ bản về Machine Learning DataCamp với Python, bạn cần đăng ký gói DataCamp Premium. Chỉ với 25 đô la/tháng, bạn sẽ có quyền truy cập vào danh mục khóa học đầy đủ, cũng như một loạt các tài nguyên hữu ích khác.
Học không giám sát trong Python (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Cung cấp bởi: Benjamin Wilson
- Thời lượng: 4 giờ
- Giá: 25$/tháng
- Chứng nhận: Có
- Trình độ: Mới bắt đầu
- Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY
Học máy có giám sát? Đã xong. Đương nhiên, có một khía cạnh khác mà chúng ta nên xem xét ngay bây giờ – học máy không giám sát. Sự khác biệt giữa học có giám sát và không giám sát là loại đầu được thiết lập để dự đoán các mẫu, trong khi loại sau được sử dụng để khám phá các mẫu mới, ẩn bằng cách sử dụng dữ liệu chưa được gắn nhãn.
Khóa học Học không giám sát trong Python sẽ giúp bạn hiểu rõ về cách thức hoạt động của nó. Sau khi tham gia khóa học kéo dài bốn giờ này, bạn sẽ tìm hiểu toàn bộ phạm vi hoạt động quản lý mô hình – với bộ dữ liệu chưa được gắn nhãn, bạn sẽ biết cách phân cụm, trích xuất, trực quan hóa và biến đổi những hiểu biết mới. Bạn sẽ hoàn thành bốn chương sau:
- Phân cụm để khám phá tập dữ liệu
- Trực quan hóa với phân cụm theo cấp bậc và t-SNE
- Giải mã dữ liệu của bạn và giảm kích thước
- Khám phá các tính năng có thể hiểu được
Những cái tên thoạt nhìn có vẻ phức tạp, nhưng thực ra tất cả đều dễ dàng hơn bạn tưởng rất nhiều. Trong chương đầu tiên, bạn sẽ tìm hiểu cách tìm các cụm trong bộ dữ liệu của mình và đánh giá chúng. Tiếp tục, bạn sẽ thử sức với hai kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu – phân cụm theo cấp bậc và t-SNE.
Chương 3 tìm hiểu các cách tiến hành kỹ thuật giảm kích thước. Điều này được thực hiện để tóm tắt các tập dữ liệu của bạn bằng cách khám phá các mẫu trong số chúng. Cuối cùng, bạn sẽ làm việc với một kỹ thuật giảm kích thước cụ thể, Hệ số ma trận không âm (NMF), để thể hiện các mẫu của bạn dưới dạng các kết hợp khác nhau.
Khi tìm hiểu, bạn sẽ làm việc với các ví dụ sử dụng dữ liệu trong thế giới thực để bạn có thể có được một số trải nghiệm thực hành dễ dàng với quản lý dữ liệu không giám sát. Dữ liệu này được cung cấp bởi người hướng dẫn của bạn, Benjamin Wilson. Anh ấy là một chuyên gia về máy học với bằng tiến sĩ toán học, đồng thời là giám đốc nghiên cứu tại lateral.io. Anh ấy mang năng lực học tập và chuyên môn của mình vào khóa học.
Nếu bạn đang theo lộ trình kỹ năng theo thứ tự, tôi không cần phải nhắc bạn điều này – tuy nhiên, nếu bạn chỉ muốn tập trung vào việc học không giám sát, thì gói DataCamp Premium với giá 25 đô la/tháng là chìa khóa để truy cập mọi chương và một khi bạn đã hoàn thành, bạn sẽ nhận chứng chỉ hoàn thành. Vì vậy, hãy tiếp tục và bắt đầu!
Trình phân loại tuyến tính trong Python (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Cung cấp bởi: Mike Gelbart
- Thời lượng: 4 giờ
- Giá: 25$/tháng
- Chứng nhận: Có
- Trình độ: Trung cấp
- Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY
Trình phân loại tuyến tính là các mô hình thường được sử dụng trong máy học để dự đoán các giá trị của một danh mục nhất định trong một dòng (ví dụ: trục x). Chúng là một phần cơ bản của thuật toán máy học, vì chúng có thể được đào tạo và điều chỉnh bằng các công cụ cụ thể. Để giúp bạn tìm hiểu cách xử lý các trình phân loại tuyến tính, DataCamp đang cung cấp khóa học Trình phân loại tuyến tính trong Python.
Bạn sẽ một lần nữa làm việc với scikit-learn tại đây. Khi bắt đầu khóa học này, bạn sẽ được bồi dưỡng nhanh chóng để bắt kịp tốc độ và chuẩn bị cho bước tiếp theo trong quá trình học tập của mình. Khóa học Linear Classifiers trong Python kéo dài bốn giờ và bao gồm bốn chương:
- Áp dụng hồi quy logistic và SVM – bạn sẽ đề cập đến các nguyên tắc cơ bản của việc sử dụng hồi quy logistic bất cứ khi nào bạn gặp phải các vấn đề về phân loại. Bạn cũng sẽ được giới thiệu về khái niệm support vector machines (SVM);
- Loss functions – trong chương này, bạn sẽ đề cập đến khuôn khổ về cách thức hoạt động của support vector machines và hồi quy logistic. Bạn cũng sẽ học cách triển khai hồi quy logistic;
- Hồi quy logistic – bạn sẽ xem xét kỹ hơn về hồi quy logistic. Chương này tập trung vào giải thích đầu ra mô hình và xác suất;
- Support vector machines – cuối cùng, bạn sẽ tìm hiểu thêm về support vector machines. Bạn sẽ thấy chúng chứa những siêu tham số nào và cách bạn có thể điều chỉnh chúng dựa trên nhu cầu của mình.
Khi kết thúc khóa học này, bạn sẽ có thể tự tin áp dụng các bộ phân loại tuyến tính cho các mô hình máy học của mình và điều chỉnh chúng theo nghiên cứu dữ liệu của riêng bạn. Khóa học và nhiệm vụ của nó được phát triển bởi Mike Gelbart, người giảng dạy tại Đại học British Columbia. Trong quá trình nghiên cứu của riêng mình, Gelbart tập trung vào việc tối ưu hóa siêu tham số cho máy học.
Nếu bạn đã sẵn sàng bắt đầu tham gia khóa học Trình phân loại tuyến tính trong Python, đừng quên xem mã giảm giá DataCamp của chúng tôi tại đây. Đưa thuật toán của bạn lên một tầm cao mới bằng cách thêm hồi quy logistic và support vector machine vào bộ công cụ máy học của bạn.
Giới thiệu về Deep Learning trong Python (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Cung cấp bởi: Dan Becker
- Thời lượng: 4 giờ
- Giá: 25$/tháng
- Chứng nhận: Có
- Trình độ: Mới bắt đầu
- Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY
Hơi thiên vị một chút, nếu tôi viết một bài đánh giá về máy học DataCamp chỉ dựa trên tiêu đề khóa học, thì bài đánh giá này chắc chắn sẽ nổi bật nhất. Mạng thần kinh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính – nó không giống như một bộ phim khoa học viễn tưởng sao?
Nếu bạn cũng tò mò về deep learning như tôi, tại sao không xem khóa học cuối cùng trên lộ trình kỹ năng Nguyên tắc cơ bản về Machine Learning DataCamp với Python – Giới thiệu về Deep Learning trong Python?
Khóa học này sẽ dạy cho bạn mọi thứ bạn cần biết về nhánh con này của máy học. Học sâu được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực như người máy, trí tuệ nhân tạo và quá trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên đã nói ở trên – và các kỹ sư học sâu có trình độ đang có nhu cầu cao. Vì vậy, tham gia khóa học này sẽ có lợi cho bạn.
Khóa học kéo dài bốn giờ này bao gồm bốn chương:
- Khái niệm cơ bản về học sâu và mạng lưới thần kinh
- Tối ưu hóa mạng thần kinh với lan truyền ngược
- Xây dựng mô hình học sâu với Keras
- Tinh chỉnh các mô hình Keras
Lúc đầu, bạn sẽ được giới thiệu về khái niệm học sâu và nội dung của nó. Mặc dù đây là một lĩnh vực khó, nhưng bạn sẽ không quá choáng ngợp – khóa học thân thiện với người mới bắt đầu và đóng vai trò là điểm khởi đầu cho một số lộ trình kỹ năng học sâu khác.
Khi bạn đã xây dựng xong mạng thần kinh đơn giản đầu tiên của mình, bạn sẽ chuyển sang phần tối ưu hóa. Bạn sẽ được giới thiệu về cơ chế lan truyền ngược và xem nó hoạt động như thế nào trong thực tế. Việc học của bạn sẽ liên quan đến thư viện Keras, một API học sâu mã nguồn mở dành cho Python. Cuối cùng, bạn sẽ thấy cách bạn có thể tối ưu hóa các mô hình học sâu của mình bằng các công cụ có sẵn trên Keras.
Mặc dù khóa học này sẽ không biến bạn thành một chuyên gia học sâu trong một ngày, nhưng nó sẽ tạo ra một nền tảng vững chắc. Bạn có thể yên tâm rằng các nguồn tài nguyên và kinh nghiệm thực hành mà bạn sẽ có được từ khóa học này có chất lượng cao – người hướng dẫn của bạn, Dan Becker, là người đóng góp cho thư viện Keras và đã có nhiều năm làm việc trong lĩnh vực học sâu.
Đến bây giờ, bạn biết về quy trình. DataCamp Premium có thể mở ra cánh cửa đến với thế giới deep learning cho bạn. Chỉ cần đăng ký và bắt đầu khóa học Giới thiệu về Deep Learning trong Python ngay hôm nay!
Machine Learning DataCamp nhiều hơn, thú vị hơn
Chúc mừng! Bạn đã hoàn thành xuất sắc lộ trình kỹ năng Nguyên tắc cơ bản về Machine Learning DataCamp với Python và nhận được tuyên bố thành tích của mình! Bây giờ, bạn có thể bắt đầu làm việc với hồ sơ năng lực của mình và chuẩn bị cho thị trường việc làm.
Tuy nhiên, nếu bạn quan tâm đến một chủ đề thích hợp hơn – chẳng hạn như tài chính hoặc tiếp thị – tôi có thêm hai khóa học mà bạn có thể hoàn thành và mở rộng bộ kỹ năng của mình hơn nữa. Hãy để tôi giới thiệu với bạn về DataCamp Machine Learning cho doanh nghiệp và DataCamp Machine Learning cho tài chính trong Python.
Machine learning cho doanh nghiệp (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Cung cấp bởi: Karolis Urbanas
- Thời lượng: 2 giờ
- Giá: 25$/tháng
- Chứng nhận: Có
- Trình độ: Mới bắt đầu
- Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY
Bạn có phải là chủ doanh nghiệp? Bạn có muốn tìm hiểu cách bạn có thể cải thiện hiệu suất thị trường của mình bằng cách sử dụng máy học không? Vậy thì khóa học DataCamp Machine Learning cho Doanh nghiệp chính là thứ bạn đang tìm kiếm!
Khóa học này không chuyên sâu về mặt kỹ thuật như một số khóa học Python machine learning DataCamp khác mà chúng tôi đã thảo luận cho đến nay. Mục tiêu là giới thiệu cho bạn các khái niệm về máy học và cách chúng có thể được sử dụng để giúp bạn trả lời các câu hỏi kinh doanh thiết yếu.
Ngoài ra, biết khi nào nên tránh sử dụng máy học cũng quan trọng không kém để đảm bảo các quy trình của bạn không bị lộn xộn và luôn được tối ưu hóa. Trong hai giờ, bạn sẽ học bốn chương sau:
- Các trường hợp sử dụng dữ liệu và học máy – bạn sẽ tìm thấy phần giới thiệu cơ bản về thuật ngữ chính và các ví dụ liên quan đến học máy;
- Các loại máy học – bạn sẽ tìm hiểu sự khác biệt giữa các loại và loại máy học phụ khác nhau, cũng như loại mô hình nào được sử dụng;
- Yêu cầu kinh doanh và thiết kế mô hình – bạn sẽ nắm được một số mẹo để xác định yêu cầu kinh doanh của mình là gì và cơ hội học máy nào mà công ty bạn cung cấp;
- Quản lý dự án máy học – bạn sẽ thấy quy trình quản lý dự án máy học, bao gồm cả trường hợp sử dụng tích cực và tiêu cực.
Sau khi hoàn tất khóa học, bạn sẽ có thể đưa ra kết luận và quyết định xem liệu máy học có phù hợp với công ty của mình hay không và nếu có, bạn có thể cần loại mô hình nào. Khóa học được giảng dạy bởi Karolis Urbonas, Trưởng nhóm Khoa học và Máy học tại Amazon Web Services.
Vì vậy, nếu việc triển khai machine learning phù hợp với bạn và doanh nghiệp của bạn, thì hãy đăng ký DataCamp Premium và đăng ký khóa học Machine Learning cho doanh nghiệp!
Machine learning cho Tài chính trong Python (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Cung cấp bởi: Nathan George
- Thời lượng: 4 giờ
- Giá: 25$/tháng
- Chứng nhận: Có
- Trình độ: Trung cấp
- Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY
Và như vậy, chúng ta đã tiến tới khóa học Python machine learning DataCamp cuối cùng của mình. Nếu bạn tình cờ là một nhà giao dịch hoặc nếu thị trường chứng khoán chỉ đơn giản là khiến bạn quan tâm, thì đây sẽ là lựa chọn phù hợp cho bạn. Bạn đã sẵn sàng thử nghiệm tất cả các kỹ năng của mình và làm việc với decision-tree, mạng thần kinh và mô hình tuyến tính chưa?
Khóa học DataCamp Machine Learning cho tài chính trong Python ở đây để giúp bạn mở rộng các kỹ năng kỹ thuật của mình trong lĩnh vực tài chính. Chỉ trong bốn giờ, bạn sẽ thấy cách bạn có thể sử dụng các thuật toán máy học trên bộ dữ liệu của mình để tạo các mô hình dự đoán thị trường.
Bạn sẽ bao gồm bốn chương trong khóa học này:
- Chuẩn bị dữ liệu và mô hình tuyến tính – bạn sẽ tìm hiểu về các trường hợp sử dụng máy học trong lĩnh vực tài chính và phát triển mô hình máy học tuyến tính đầu tiên của mình;
- Phương pháp cây máy học – bạn sẽ được giới thiệu các mô hình dựa trên cây để dự đoán giá trị thị trường trong tương lai;
- Mạng thần kinh và KNN – bạn sẽ tìm hiểu về các quy trình mở rộng dữ liệu và xem cách KNN được sử dụng để dự đoán các giá trị trong tương lai;
- Máy học với lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại – bạn sẽ làm việc với lý thuyết danh mục đầu tư hiện đại (MPT) và sử dụng máy học để dự đoán danh mục đầu tư và đánh giá những dự đoán này.
Hãy nhớ rằng Machine Learning DataCamp cho tài chính trong Python là một khóa học trung cấp. Người hướng dẫn của bạn là Nathan George, Trợ lý Giáo sư Khoa học Dữ liệu tại Đại học Regis. George cũng sử dụng mạng thần kinh để đưa ra dự đoán thị trường trong thị trường truyền thống và tiền điện tử.
Vì vậy, nếu bạn sẵn sàng đối mặt với thử thách, Machine Learning cho tài chính trong Python có thể là thứ bạn muốn chọn. Chỉ cần đăng ký gói DataCamp Premium và bắt đầu học ngay hôm nay!
Còn R thì sao?
Mặc dù bài đánh giá/hướng dẫn machine learning DataCamp này tập trung vào các khóa học dựa trên Python, nhưng tôi cũng không quên các lập trình viên R. Cho dù bạn đã bỏ qua ngay phần này hay cũng quan tâm đến các khóa học Python, tôi sẽ nhanh chóng giới thiệu cho bạn hai khóa học tương thích nếu bạn định sử dụng máy học với R trong lĩnh vực tiếp thị.
Machine learning trong Tidyverse (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Cung cấp bởi: Dmitriy Gorenshteyn
- Thời lượng: 5 giờ
- Giá: 25$/tháng
- Chứng nhận: Có
- Trình độ: Trung cấp
- Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY
Tương tự như cách scikit-learn được các lập trình viên Python sử dụng, Tidywerse là một tập hợp mã nguồn mở được đóng gói cho người dùng useR (thuật ngữ thường được sử dụng để mô tả các lập trình viên R). Nó tuân theo các nguyên tắc về dữ liệu gọn gàng – điều cần thiết trong việc quản lý các dự án máy học.
Khóa học DataCamp Machine Learning trong Tidyverse sẽ giới thiệu cho bạn bộ sưu tập này và cách bạn có thể sử dụng các công cụ có sẵn để tạo các mô hình machine learning, khám phá kết quả của chúng và đánh giá hiệu suất tổng thể. Hai gói chính mà bạn sẽ cần cho khóa học này là tidyr và purr.
Khóa học năm giờ bao gồm bốn chương:
- Nền tảng của học máy "tidy"
- Nhiều Mô Hình với broom
- Xây dựng, điều chỉnh và đánh giá các mô hình hồi quy
- Xây dựng, điều chỉnh và đánh giá các mô hình phân loại
Trong mỗi chương, bạn sẽ tìm hiểu cách sử dụng Quy trình công việc cột danh sách (List Column Workflow - LCW) để tối ưu hóa làm việc với nhiều mô hình và cách sử dụng gói broom package để xử lý các thuộc tính của một số mô hình cùng một lúc. Bạn cũng sẽ thử xây dựng mô hình hồi quy (linear và random forest) và phân loại.
Khi bạn đã hoàn thành nhiệm vụ của mình, bạn sẽ biết cách đánh giá chính xác các mô hình của mình và đo lường hiệu suất của chúng bằng R. Người hướng dẫn của bạn, Dmitriy Gorenshteyn, là Nhà khoa học dữ liệu chính tại Trung tâm Ung thư Memorial Sloan Kettering. Ông tập trung vào việc phát triển các mô hình dự đoán để cải thiện việc chăm sóc bệnh nhân và có bằng Tiến sĩ. trong Sinh học định lượng & tính toán.
Nếu bạn dự định thực hiện kỹ thuật của mình bằng R, DataCamp Machine Learning trong Tidyverse là một lựa chọn tuyệt vời cho bạn. Tất cả những gì bạn cần để truy cập đầy đủ là gói Premium.
- Dễ sử dụng
- Cung cấp nội dung chất lượng
- Minh bạch giá cả
- Chứng chỉ miễn phí sau hoàn thành
- Tập trung vào các kỹ năng khoa học dữ liệu
- Thời gian học tập linh hoạt
- Thiết kế đơn giản (không có thông tin không cần thiết)
- Khóa học chất lượng cao (ngay cả khóa miễn phí)
- Đa dạng tính năng
- Chương trình nanodegree
- Phù hợp với doanh nghiệp
- Chứng chỉ hoàn thành trả phí
- Được tạo dựng tốt trong ngành
- Đa dạng các tính năng để lựa chọn
- Các khóa học trình độ đại học
- Các khóa học trình độ đại học
- Phù hợp với doanh nghiệp
- Trả phí cho chứng chỉ hoàn thành
Machine learning cho phân tích tiếp thị với R (Đăng ký TẠI ĐÂY)
- Cung cấp bởi: Verena Pflieger
- Thời lượng: 4 giờ
- Giá: 25$/tháng
- Chứng nhận: Có
- Trình độ: Trung cấp
- Đăng ký ở đâu? TẠI ĐÂY
Chúng ta đã xem xét một số khả năng thích hợp với các khóa học DataCamp Machine Learning cho tài chính trong Python và cho Marketing trong Python, vì vậy, chúng ta cũng sẽ dành thời gian cho một ngách tương tự mà các lập trình viên R có thể tận dụng – khóa học Machine learning cho phân tích tiếp thị với R.
Khóa học này sẽ giới thiệu cho bạn các mô hình thống kê mà bạn có thể sử dụng để xử lý số lượng lớn dữ liệu và cung cấp hỗ trợ cho quá trình ra quyết định tại bộ phận Tiếp thị của công ty bạn.
Bạn sẽ mất 4 giờ để hoàn thành khóa học Machine Learning DataCamp cho R này và bao gồm 4 chương:
- Lập mô hình Giá trị Vòng đời của Khách hàng bằng Hồi quy Tuyến tính – bạn sẽ tìm hiểu cách đánh giá giá trị vòng đời của khách hàng (CLV) và sử dụng hồi quy tuyến tính. Bạn cũng sẽ tìm hiểu về tầm quan trọng tổng thể của CLV và cách nó có thể giúp tối ưu hóa các chiến lược kinh doanh của bạn;
- Hồi quy logistic để ngăn chặn sự gián đoạn – "churn" là một sự kiện khi một khách hàng rời khỏi doanh nghiệp của bạn. Đương nhiên, với tư cách là một nhà tiếp thị, bạn muốn ngăn chặn tình trạng rời bỏ càng nhiều càng tốt. Chương này sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng các mô hình máy học để nhắm mục tiêu và giữ chân những khách hàng có giá trị của mình;
- Lập mô hình thời gian để sắp xếp lại với Phân tích tồn tại – hành trình của khách hàng có thể tiếp tục đến lần mua hàng tiếp theo của họ hoặc kết thúc bất ngờ khi họ rời khỏi doanh nghiệp của bạn. Trong chương này, bạn sẽ tìm hiểu khái niệm về phân tích khả năng sống sót và cách thức hoạt động của nó. Bạn cũng sẽ làm việc với các giả định về mô hình để xác định khả năng tồn tại của những khách hàng có giá trị của mình;
- Giảm kích thước với Phân tích thành phần chính – chương cuối cùng tập trung vào việc tối ưu hóa quản lý quan hệ khách hàng (CRM) của bạn. Bạn sẽ thấy cách Phân tích thành phần chính (PCA) được sử dụng để sắp xếp và giảm dữ liệu thành số biến tối ưu và thành phần chính nào có liên quan.
Khóa học này sẽ giúp bạn rèn luyện cả kỹ năng tiếp thị và lập trình R, vì bạn sẽ có được kinh nghiệm thực hành khi thực hiện các nhiệm vụ để phát triển chiến lược kinh doanh giả định. Sở hữu những kỹ năng này có thể giúp bạn cải thiện hiệu suất thị trường, giữ chân khách hàng hiện tại và thậm chí thu hút những khách hàng mới.
Người hướng dẫn của bạn cho khóa học máy học của DataCamp này là Verena Pflieger, một nhà khoa học dữ liệu tại INWT Statistics. Cô ấy đặc biệt quan tâm đến quản lý quan hệ khách hàng và giá trị trọn đời của khách hàng. Vì vậy, khóa học sẽ bao gồm một số chuyên môn lĩnh vực vô giá của cô ấy.
Ý tưởng cải thiện bộ phận tiếp thị bằng một số kỹ năng máy học sẵn có có khiến bạn quan tâm không? Vậy thì hãy đăng ký khóa học DataCamp Machine Learning cho Marketing Analytics với R ngay hôm nay!
Bạn có biết?
Bạn đã bao giờ băn khoăn nền tảng học online nào tốt nhất cho sự nghiệp của bạn chưa?
Những tìm kiếm thịnh hành nhất
Duyệt qua bộ sưu tập của chúng tôi về các bài báo, chỉ dẫn và hướng dẫn kỹ lưỡng nhất liên quan đến sàn giao dịch tiền ảo. Luôn nắm rõ và đưa ra quyết định sáng suốt!
Kết luận
Chúng tôi đã đề cập đến khá nhiều khóa học về Machine Learning DataCamp – từ thông tin cốt lõi không yêu cầu lập trình đến bộ kỹ năng lý tưởng dành cho nhà phát triển Python và thậm chí một số đề xuất cho những kỹ sư dữ liệu thích làm việc với R. Vì vậy, chúng ta hãy tóm tắt nhanh.
Machine learning là một lĩnh vực sinh lợi có tầm quan trọng to lớn trong bối cảnh internet ngày nay. Từ thương mại đến phương tiện truyền thông xã hội, dữ liệu ở khắp mọi nơi và dữ liệu có thể được sử dụng để phát triển các thuật toán, tạo dự đoán và chỉ cần thử nghiệm các mô hình máy học của bạn. Và các khóa học Python và R Machine Learning DataCamp là một nơi tuyệt vời để bạn bắt đầu tìm hiểu tất cả về nó.
Từ lộ trình kỹ năng Nguyên tắc cơ bản về Machine Learning DataCamp với Python cho đến sử dụng R để phân tích tiếp thị, có rất nhiều sự lựa chọn. Đừng quên rằng bạn có thể tìm thấy mã giảm giá và ưu đãi đặc biệt cho DataCamp tại đây.
Vì vậy, hãy lấy cơ sở dữ liệu của bạn, chuẩn bị sẵn sàng mô hình máy học của bạn và tận hưởng niềm vui!
Tham khảo khoa học
Giới thiệu chuyên gia & nhà phân tích của bài viết
