مهارات

استخدام بيثون لتعدين مجموعات البيانات والتنبؤ أنماط.

معيار الإنتاج

بناء النماذج الإحصائية - الانحدار والتصنيف - التي تولد معلومات قابلة للاستخدام من البيانات الخام.

الصورة الكبيرة

إتقان أساسيات التعلم الآلي وتسخير قوة البيانات للتنبؤ بما هو التالي.

تعرف على فريق الدعم

لدينا التفوق التعليمي هو جهد المجتمع. عندما تتعلم في غا، يمكنك دائما الاعتماد على فريق داخلي من الخبراء لتقديم التوجيه والدعم، كلما كنت في حاجة إليها.

المدربين

تعلم الأطر والأدوات والمفردات وأفضل الممارسات في صناعة الصف من المعلم الذي يتضمن العمل اليومي استخدامها بخبرة.

مساعدو التدريس

أخذ المواد الجديدة ليست دائما سهلة. من خلال ساعات العمل وغيرها من القنوات، لدينا تاس هنا لتوفير لكم مع الإجابات والنصائح، وأكثر من ذلك.

منتجي الدورة

لدينا الخريجين يحبون منتجي دوراتهم، الذين أبقوا لهم دوافع طوال الدورة. يمكنك الوصول إلى لك للحصول على الدعم في أي وقت.

اطلع على ما ستعرفه

الوحدة 1: تصميم البحوث وتحليل البيانات الاستكشافية

  • ما هو علم البيانات
    • وصف المنهج الدراسي وتأسيس بيئة الفصول الدراسية
    • أجب عن الأسئلة: "ما هو علم البيانات؟ ما هي الأدوار الموجودة في علوم البيانات؟"
    • تحديد سير العمل والأدوات والنهج يستخدم علماء البيانات لتحليل البيانات
  • تصميم البحوث والباندا
  • تحديد مشكلة وتحديد مجموعات البيانات المناسبة باستخدام سير عمل علوم البيانات
  • تجول في سير عمل علوم البيانات باستخدام دراسة حالة في مكتبة بانداس
  • استيراد وتنسيق البيانات النظيفة باستخدام مكتبة الباندا
  • الإحصاءات الأساسية I
  • استخدم مكتبات نومبي و بانداس لتحليل مجموعات البيانات باستخدام إحصائيات الملخص الأساسي: متوسط، متوسط، وضع، حد أقصى، دقيقة، ربع، بين ربع، مدى، تباين، انحراف معياري، ارتباط
  • إنشاء تصور البيانات - المؤامرات مبعثر، مصفوفة مبعثر، الرسم البياني الخط، وصناديق مربع، والمخططات البيانية - لتمييز الخصائص والاتجاهات في مجموعة البيانات
  • تحديد التوزيع الطبيعي ضمن مجموعة بيانات باستخدام إحصاءات موجزة والتصور
  • الإحصاءات الأساسية الثانية
  • اشرح الفرق بين العلاقة السببية مقابل الارتباط
  • اختبار فرضية ضمن دراسة حالة عينة
  • التحقق من صحة النتائج باستخدام التحليل الإحصائي (قيم p، فترات الثقة)
  • اختيار المعلم
  • التركيز على موضوع اختياره من قبل المدرب / الطبقة من أجل توفير نظرة أعمق في تحليل البيانات الاستكشافية

الوحدة 2: أسس نمذجة البيانات

  • مقدمة في الانحدار
    • تعريف نمذجة البيانات والانحدار الخطي
    • التفريق بين المتغيرات الفئوية والمستمرة
    • بناء نموذج الانحدار الخطي باستخدام مجموعة البيانات التي تلبي الافتراض الخطي باستخدام مكتبة سكيت-تعلم
  • تقييم نموذج صالح
  • تحديد مقاييس التنظيم والتحيز والأخطاء؛
  • تقييم نموذج تناسب باستخدام وظائف الخسارة بما في ذلك متوسط ​​الخطأ المطلق، متوسط ​​الخطأ التربيعي، الجذر متوسط ​​تربيع الخطأ
  • حدد أساليب الانحدار استنادا إلى تناسب والتعقيد
  • مقدمة في التصنيف
  • تحديد نموذج التصنيف
  • بناء K- أقرب الجيران باستخدام مكتبة سكيت تعلم
  • تقييم ونموذج لحن باستخدام مقاييس مثل دقة التصنيف / الإرهاب
  • مقدمة في الانحدار اللوجستي
  • بناء نموذج تصنيف الانحدار اللوجستي باستخدام مكتبة تعلم سكيت
  • وصف وظيفة السيني، والاحتمالات، ونسب الاحتمالات وكيفية ارتباطها الانحدار اللوجستي
  • تقييم نموذج باستخدام مقاييس مثل دقة التصنيف / الخطأ، مصفوفة الارتباك، منحنيات روك / أوك، ووظائف الخسارة
  • التواصل النتائج من الانحدار اللوجستي
  • اشرح التبادل بين الدقة واستدعاء النموذج وبيان تكلفة الايجابيات الخاطئة مقابل السلبيات الكاذبة.
  • تحديد مكونات تقرير موجز ومقنع وكيفية ارتباطها بجمهور / أصحاب مصلحة محددين
  • وصف الفرق بين التصور للعروض التقديمية مقابل تحليل البيانات الاستكشافية
  • جلسة مرنة
  • التركيز على موضوع اختياره من قبل المدرب / فئة من أجل توفير نظرة أعمق في نمذجة البيانات

الوحدة 3: علوم البيانات في العالم الحقيقي

  • أشجار القرار والغابات العشوائية
    • صف الفرق بين أشجار التصنيف والانحدار وكيفية تفسير هذه النماذج
    • شرح وتوصيل المقايضات من أشجار القرار مقابل نماذج الانحدار
    • بناء أشجار القرار والغابات العشوائية باستخدام مكتبة تعلم سكيت
  • معالجة اللغة الطبيعية
  • إظهار كيفية ترميز نص اللغة الطبيعية باستخدام نلتك
  • تصنيف وتصنيف بيانات النص غير المهيكل
  • اشرح كيفية بناء نموذج تصنيف نصي باستخدام نلتك
  • تخفيض الأبعاد
  • شرح كيفية إجراء تخفيض الأبعاد باستخدام نماذج الموضوع
  • إظهار كيفية تحسين البيانات باستخدام تخصيص ديريشليت الكامن (لدا)
  • استخراج معلومات من مجموعة بيانات نص عينة
  • العمل مع البيانات سلسلة الوقت
  • اشرح سبب اختلاف بيانات السلاسل الزمنية عن البيانات الأخرى وكيفية حسابها
  • إنشاء وسائل المتداول ومؤامرة البيانات سلسلة الوقت باستخدام مكتبة بانداس
  • أداء الارتباط الذاتي على بيانات السلاسل الزمنية
  • إنشاء نماذج مع البيانات سلسلة الوقت
  • تتحلل البيانات سلسلة الوقت في الاتجاه والمكونات المتبقية
  • التحقق من صحة البيانات والتحقق من صحتها من مجموعات بيانات مختلفة
  • استخدم نموذج أريما للتنبؤ بالكشف عن الاتجاهات في بيانات السلاسل الزمنية واكتشافها
  • قيمة قواعد البيانات
  • وصف حالات الاستخدام لأنواع مختلفة من قواعد البيانات
  • اشرح الاختلافات بين قواعد البيانات العلائقية وقواعد البيانات المستندة إلى الوثائق
  • اكتب استعلامات تحديد بسيطة لسحب البيانات من قاعدة بيانات واستخدامها داخل الباندا
  • الانتقال إلى الأمام مع الخاص بك علوم البيانات الوظيفي
  • تحديد النماذج الشائعة المستخدمة في مختلف الصناعات
  • حدد حالات الاستخدام للنماذج الشائعة
  • ناقش الخطوات التالية والموارد الإضافية لتعلم علوم البيانات
  • جلسة مرنة
  • التركيز على الموضوع المحدد من قبل المعلم / كلاس من أجل توفير نظرة أعمق في علم البيانات في العالم الحقيقي
  • العروض النهائية
  • تقديم العرض النهائي إلى الأقران، والمدرب، وأعضاء الفريق الضيف الذين سوف تحدد نقاط القوة ومجالات للتحسين

خيارات التمويل

هل تحتاج إلى مساعدة للدفع؟ خيارات التمويل لدينا تسمح لك بالتركيز على أهدافك بدلا من الحواجز التي تمنعك من الوصول إليها.

WeLend

التقدم بطلب للحصول على قرض بدون فوائد لمدة تصل إلى 18 شهرا، أو قرض رسوم ثابتة تصل إلى 48 شهرا⁵ يجب أن يكون مواطن هونغ كونغ أو مقيم دائم.
تختلف خيارات التمويل في كل سوق وهي متاحة فقط للطلاب المقبولين في برامجنا.
اتصل ضابط القبول المحلي لمزيد من المعلومات.

يُدرَّس البرنامج في:
  • الإنجليزية

أبحث عن 12كورسات اخرى في General Assembly »

هذه الدورة عبارة عن الحرم الجامعي تستند
Duration
10 أسابيع
دوام جزئي
Price
3,950 USD
حسب المواقع
حسب التاريخ
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
أخر موعد للتسجيل
Location
أخر موعد للتسجيل
End Date