‫สวัสดี! ฉันตื่นเต้นสุด ๆ ที่จะเริ่มต้นและหวังว่าคุณจะเช่นกัน
‫แต่เพื่อให้เราสามารถค้นพบโลกของวิทยาศาสตร์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง เราต้องเข้าใจว่าเรากำลังเรียนรู้อะไรและจะไปที่ใด
‫ดังนั้นเราจึงมีเส้นทางสู่ความสำเร็จที่ชัดเจน
‫ตอนนี้หลักสูตรนี้มีวิดีโอมากกว่า 300+ ที่แบ่งออกเป็นส่วนๆ
‫มาดูส่วนต่างๆ กันดีกว่า จะได้รู้ว่าแผนคืออะไร
‫อันดับแรก เราเริ่มต้นด้วยการเรียนรู้ของเครื่องส่วนที่สนุกจริงๆ 101 การเรียนรู้ของเครื่องคืออะไร? เราจะลองใช้เครื่องมือสนุก ๆ
‫และทำความเข้าใจว่าความคลั่งไคล้แมชชีนเลิร์นนิงคืออะไร เพื่อให้คุณได้อธิบายเรื่องนี้ให้เพื่อน
‫ๆ ครอบครัวและสุนัขของคุณฟังได้
‫โอเค อาจจะไม่ใช่หมา
‫เมื่อเราคุ้นเคยกับแนวคิดเรื่องแมชชีนเลิร์นนิงแล้ว เราก็เข้าใจประวัติศาสตร์และวิธีที่เรามาที่นี่
‫และวิธีทำงานในระดับสูง
‫เรามีสองทางให้คุณเดินตาม
‫หนึ่งคือถ้าคุณไม่รู้จัก Python หรือไม่เคยตั้งโปรแกรมมาก่อนในชีวิตของคุณ เราจะสอนภาษา Python ให้คุณเพื่อที่คุณจะได้ติดตามหลักสูตรที่เหลือได้
‫อีกเส้นทางหนึ่งสำหรับผู้ที่คุ้นเคยกับการเขียนโปรแกรมและ python อยู่แล้ว และต้องการเพียงแค่ดำดิ่งลงไป
‫เพื่อให้คุณสามารถเลือก Python ได้ หรือเราจะทำหลักสูตรต่อไป
‫ต่อไปเป็นเรื่องเกี่ยวกับสภาพแวดล้อมในการทำงาน
‫เราทุกคนต้องการมีการตั้งค่าแบบมืออาชีพที่คุณจะใช้ในสถานการณ์จริง
‫ดังนั้นเราจะมาแนะนำคุณในหัวข้อต่างๆ เช่น โน้ตบุ๊ก Jupyter, Conda และสภาพแวดล้อมเสมือนจริง เพื่อที่คุณจะได้มีการตั้งค่าแบบมืออาชีพในตอนท้าย
‫และเมื่อคุณไปทำงานในวันแรกที่คุณเริ่มงาน คุณจะเข้าใจอย่างถ่องแท้ว่าต้องติดตั้งอะไรในคอมพิวเตอร์ของคุณบ้าง
‫จากนั้นเราจะไปที่การวิเคราะห์ข้อมูล เราจะวิเคราะห์ข้อมูลนี้ที่เรามีอยู่โดยใช้ไลบรารี่อย่างแพนด้าได้อย่างไร
‫จากนั้นเราเรียนรู้เกี่ยวกับห้องสมุดที่สำคัญมากเมื่อพูดถึงวิทยาศาสตร์ข้อมูล และนั่นคือ NumPy ซึ่งเป็นเครื่องมือพื้นฐานสำหรับนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลทุกคน
‫จากนั้นเราไปต่อที่การแสดงข้อมูลเป็นภาพ
‫เรื่องนี้จะต้องสนุกมากแน่ๆ เพราะเราจะได้ทำงานกับไลบรารี่อย่าง matplotlib ที่ช่วยให้เราสร้างกราฟและภาพที่สวยงามเพื่ออธิบายข้อมูลของเราได้
‫จากนั้นเราไปที่ scikit-learn ยอดนิยม หากคุณต้องการเข้าสู่การเรียนรู้ของเครื่อง
‫คุณจำเป็นต้องรู้ไลบรารีนี้และ scikit-learn ช่วยให้เราใช้โมเดลและฝึกโมเดล และตรวจสอบว่าโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องของเรามีความแม่นยำเพียงใด
‫ในส่วนนั้น เราจะเรียนรู้เวิร์กโฟลว์ที่สมบูรณ์สำหรับโปรเจ็กต์แมชชีนเลิร์นนิง
‫จากนั้นสิ่งต่าง ๆ ก็น่าสนใจ
‫นี่คือตอนที่เราเริ่มทำงานในโครงการในชีวิตจริงและเจาะลึกลงไปในการเรียนรู้ของเครื่อง
‫เราจะเรียนรู้เกี่ยวกับโครงข่ายประสาทเทียมแบบมีผู้ดูแล การถ่ายทอดการเรียนรู้ การเรียนรู้เชิงลึก
‫เรากำลังจะทำโครงการเกี่ยวกับการจัดประเภท การถดถอย
‫เรากำลังจะสร้างแบบจำลองตามข้อมูลอนุกรมเวลา
‫ตอนนี้เราจะไม่อายไปจากหัวข้อที่ยากที่นี่
‫เราจะแนะนำคุณโดยเฉพาะอย่างยิ่งในหลักสูตรต่อไปในหัวข้อขั้นสูง เช่น การเรียนรู้เชิงลึก
‫โครงข่ายประสาทเทียม และการเรียนรู้แบบถ่ายโอน และเราใช้ TensorFlow และ Keras เวอร์ชันล่าสุดเพื่อทำโปรเจ็กต์สนุกๆ
‫เช่น การจัดหมวดหมู่รูปภาพ การถ่ายโอนการเรียนรู้
‫เรายังจะแสดงให้คุณเห็นถึงวิธีใช้ GPU ในโมเดลของคุณเพื่อเร่งการฝึกอบรม
‫นี่จะเป็นส่วนที่สนุกจริงๆ ที่เราได้ทำงานในโครงการในชีวิตจริง และเราจะมีสมุดบันทึกและสมุดงานในตอนท้ายเพื่ออวดผลงานของคุณ
‫จากนั้นเราก็เข้าสู่วิศวกรรมข้อมูล
‫จริงๆ แล้ว วิศวกรรมข้อมูลเป็นสาขาทั้งหมดในตัวมันเอง แต่ในฐานะนักวิทยาศาสตร์ข้อมูล คุณต้องเข้าใจสิ่งที่พวกเขาทำและแนวคิดระดับสูงขนาดใหญ่คืออะไร
‫ในหัวข้อต่างๆ เช่น Hadoop และ Spark เพื่อให้คุณทราบว่ามีการใช้งานอย่างไรในอุตสาหกรรมนี้ และคุณสามารถสื่อสารกับวิศวกรข้อมูลได้
‫นี่เป็นส่วนหนึ่งที่มักจะขาดหายไปในหลายหลักสูตร
‫แต่ส่วนที่ฉันชอบที่สุดคือส่วนสุดท้าย: การเล่าเรื่องและการสื่อสาร สิ่งที่เรารู้สึกตื่นเต้นมากเพราะเป็นหัวข้อที่สำคัญมากแต่มักถูกลืมไป
‫นั่นคือการที่คุณจะได้เป็น Machine Learning และ Data Science Engineer ที่ประสบความสำเร็จ
‫คุณต้องสามารถสื่อสารงานของคุณ นำเสนองานของคุณต่อผู้บริหาร
‫ถึงเจ้านาย เพื่อนร่วมงานของคุณ
‫ดังนั้นโดยใช้ประสบการณ์ของเราในอุตสาหกรรมนี้ เราจะแสดงให้คุณเห็นถึงวิธีการทำงานในการเล่าเรื่องและการสื่อสารเพื่อนำเสนอโครงการของคุณและสร้างความโดดเด่นจากเพื่อนร่วมงานของคุณ
‫Data Science เป็นสาขาที่ได้รับความนิยม และเพื่อให้คุณประสบความสำเร็จ เราต้องการไปไกลกว่าแค่พื้นฐานและการสื่อสารเป็นส่วนสำคัญ
‫อย่างที่คุณเห็นเรามีอะไรมากมายที่จะกล่าวถึงที่นี่
‫วิดีโอมากมายและแบบฝึกหัดมากมาย
‫แต่ฉันสัญญาว่ามันจะสนุกมาก
‫ตามจริงแล้ว เราจะทำตามเนื้อเรื่องที่คุณได้รับการว่าจ้างจากบริษัท และงานทั้งหมดเหล่านี้จะถูกเจ้านายโยนใส่คุณ
‫และเราได้เลียนแบบงานเหล่านี้ตามประสบการณ์ของเราในการทำงานให้กับบริษัทต่างๆ เพื่อที่ว่าเมื่อคุณได้งานแรก...
‫คุณจะไม่มีเรื่องประหลาดใจหรืออย่างน้อยคุณก็คุ้นเคยกับสภาพแวดล้อมในการทำงาน
‫ในตอนท้าย ทั้งหมดนี้จะเข้ากันได้ดีและสมเหตุสมผลตั้งแต่เริ่มต้นของการเรียนรู้ของเครื่องและพื้นฐานของวิทยาศาสตร์ข้อมูลไปจนถึงจุดสิ้นสุดด้วยการสร้างโครงการของเราเอง
‫เราจะพาคุณจากศูนย์ไปสู่ความชำนาญ แต่คุณรู้ไหมว่าส่วนที่ดีที่สุดของหลักสูตรนี้คืออะไร? ชุมชนออนไลน์ของเรา
‫เรามีนักพัฒนาหลายพันคนพูดคุยกันทุกวันเพื่อช่วยเหลือซึ่งกันและกันในการแก้ปัญหา เพียงแค่พูดคุยเกี่ยวกับข้อมูลการเขียนโปรแกรมล่าสุดและยิ่งใหญ่ที่สุดและโลกของเทคโนโลยี
‫ตอนนี้เป็นแหล่งข้อมูลทางเลือกให้คุณใช้ เพื่อให้คุณสามารถสนทนากลับไปกลับมากับนักเรียนคนอื่นๆ
‫และตัวฉันและดาเนียล
‫ไอเดียที่จะทำให้คุณรู้สึกเหมือนเป็นส่วนหนึ่งของห้องเรียนและไม่ได้ทำทั้งหมดนี้ด้วยตัวเอง แต่คุณรู้อะไรไหม?
‫คุยกันพอ
‫ฉันรู้ว่าคุณกำลังตื่นเต้น
‫ฉันก็เหมือนกัน.
‫มาเริ่มกันเลยในวิดีโอหน้า
‫วันนี้เป็นวันแรกที่ทำงานของคุณ และเรากำลังจะเริ่มต้นหลักสูตรนี้
‫มาเริ่มเรียนรู้และดูว่าเหตุใดการเป็นนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลจึงกลายเป็นทักษะที่มีความต้องการมากที่สุดในโลก
‫มาเริ่มกันเลย.