or
Bài tập này là một phần của khóa học
Chúng ta sẽ bắt đầu bằng cách định nghĩa khoa học dữ liệu là gì. Bạn sẽ tìm hiểu quy trình làm việc trong khoa học dữ liệu và cách áp dụng vào các bài toán kinh doanh thực tế. Kết thúc chương, chúng ta sẽ học cách xây dựng cấu trúc đội ngũ dữ liệu để đáp ứng nhu cầu của tổ chức.
Sau khi đã hiểu quy trình khoa học dữ liệu, chúng ta sẽ đi sâu vào bước đầu tiên: thu thập dữ liệu. Bạn sẽ học về các nguồn dữ liệu khác nhau mà công ty có thể khai thác, và cách lưu trữ dữ liệu sau khi thu thập.
Trong chương này, chúng ta sẽ thảo luận cách khám phá và trực quan hóa dữ liệu qua bảng điều khiển (dashboard). Bạn sẽ nắm được các thành phần của một dashboard và cách đưa ra yêu cầu có định hướng cho dashboard. Chương này cũng đề cập đến việc thực hiện các yêu cầu dữ liệu ad hoc và thử nghiệm A/B — một công cụ phân tích mạnh mẽ giúp giảm rủi ro khi ra quyết định.
Trong chương cuối, chúng ta sẽ thảo luận chủ đề “nóng” nhất của khoa học dữ liệu: machine learning! Bạn sẽ học về machine learning có giám sát và không giám sát, cùng với phân cụm. Sau đó, chúng ta chuyển sang các chủ đề đặc biệt trong machine learning, bao gồm dự báo chuỗi thời gian, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, deep learning và AI có thể giải thích!
Bài tập hiện tại