‫Hellooooo! Tôi cực kỳ hào hứng khi bắt đầu và hy vọng bạn cũng vậy.
‫Nhưng để chúng ta khám phá thế giới khoa học dữ liệu và máy học này, chúng ta cần hiểu những gì
‫chúng ta đang học và chúng ta sẽ đi đến đâu.
‫Vì vậy, chúng tôi có một con đường rõ ràng để thành công.
‫Hiện khóa học này có hơn 300 video được chia thành nhiều phần.
‫Vì vậy, chúng ta hãy xem xét các phần để bạn biết kế hoạch là gì.
‫Đầu tiên, chúng ta bắt đầu với phần machine learning 101 thực sự thú vị. học máy là gì? chúng ta sẽ chơi xung quanh
‫một số công cụ thú vị và hiểu toàn bộ cơn sốt xung quanh máy học là gì để bạn có thể giải
‫thích điều này cho gia đình bạn bè và chú chó của mình.
‫Được rồi có lẽ không phải con chó.
‫Khi chúng tôi cảm thấy thoải mái với ý tưởng về học máy, chúng tôi hiểu lịch sử và cách chúng tôi đến
‫đây cũng như cách nó hoạt động ở cấp độ cao.
‫Sau đó, chúng tôi có hai con đường để bạn làm theo.
‫Một là nếu bạn không biết Python hoặc chưa bao giờ lập trình trong đời. Chúng tôi sẽ dạy bạn một số Python để bạn có
‫thể theo dõi phần còn lại của khóa học.
‫Con đường khác dành cho những người đã quen thuộc với lập trình và python và muốn đi thẳng vào
‫để bạn có thể chọn Python hoặc chúng ta tiếp tục với khóa học.
‫Phần tiếp theo là về môi trường làm việc.
‫Tất cả chúng ta đều muốn có một thiết lập chuyên nghiệp mà bạn sẽ sử dụng trong các tình huống thực tế.
‫Vì vậy, chúng tôi sẽ giới thiệu cho bạn các chủ đề như sổ ghi chép Jupyter, Conda và môi trường ảo để vào
‫cuối phần này, bạn có một thiết lập chuyên nghiệp.
‫Và khi bạn bắt đầu làm việc vào ngày đầu tiên làm việc, bạn hiểu chính xác những gì bạn cần cài đặt
‫trên máy tính của mình.
‫Sau đó, chúng tôi chuyển sang phân tích dữ liệu làm thế nào để chúng tôi phân tích dữ liệu này mà chúng tôi có bằng cách sử dụng các thư viện như gấu trúc.
‫Sau đó, chúng ta tìm hiểu về một thư viện rất quan trọng khi nói đến khoa học dữ liệu và đó là NumPy, một công cụ
‫cơ bản cho tất cả các nhà khoa học dữ liệu.
‫Sau đó, chúng tôi chuyển sang phần trực quan hóa dữ liệu.
‫Điều này sẽ thực sự thú vị vì chúng tôi được làm việc với các thư viện như matplotlib cho phép chúng tôi tạo
‫các biểu đồ và hình ảnh thực sự gọn gàng để mô tả dữ liệu của chúng tôi.
‫Sau đó chúng ta đi vào học scikit rất phổ biến. Nếu bạn muốn tham gia vào học máy,
‫Bạn cần biết thư viện này và scikit-learning cho phép chúng tôi sử dụng các mô hình và đào tạo mô hình cũng như kiểm tra độ
‫chính xác của các mô hình học máy của chúng tôi.
‫Trong phần đó, chúng ta sẽ tìm hiểu quy trình làm việc hoàn chỉnh cho một dự án máy học.
‫Sau đó, mọi thứ trở nên thú vị.
‫Đây là lúc chúng tôi bắt đầu làm việc với dự án cuộc sống thực và thực sự đi sâu vào học máy.
‫Chúng ta sẽ tìm hiểu về học có giám sát về mạng nơ-ron, học chuyển tiếp, học sâu.
‫Chúng ta sẽ làm các dự án về phân loại, hồi quy.
‫Chúng tôi sẽ xây dựng các mô hình xung quanh dữ liệu chuỗi thời gian.
‫Bây giờ chúng ta sẽ không né tránh những chủ đề khó ở đây.
‫Chúng tôi sẽ giới thiệu với bạn, đặc biệt là ở phần sau của khóa học, về các chủ đề nâng
‫cao như học sâu, mạng thần kinh và học chuyển tiếp và chúng tôi sử dụng phiên bản mới nhất của TensorFlow và Keras để thực hiện các
‫dự án thú vị như phân loại hình ảnh, học chuyển giao.
‫Chúng tôi thậm chí sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng GPU trên các mô hình của bạn để đẩy nhanh quá trình đào tạo.
‫Đây sẽ là một phần thực sự thú vị, nơi chúng tôi thực sự làm việc trên các dự án trong cuộc sống thực và chúng tôi sẽ có sổ
‫ghi chép và sổ làm việc vào cuối phần đó để giới thiệu trên danh mục đầu tư của bạn. Sau đó, chúng tôi đi vào kỹ thuật dữ liệu.
‫Kỹ thuật dữ liệu thực sự là một lĩnh vực hoàn toàn, nhưng là một nhà khoa học dữ liệu, bạn cần hiểu
‫những gì họ làm và những khái niệm cấp cao lớn là gì.
‫Về các chủ đề như Hadoop và Spark để bạn biết cách chúng được sử dụng trong ngành và bạn có thể giao
‫tiếp với các kỹ sư dữ liệu.
‫Đây là một phần thường bị thiếu trong rất nhiều khóa học.
‫Nhưng một trong những phần tôi thích nhất là phần cuối cùng này: kể chuyện và giao tiếp. điều mà chúng tôi rất hào hứng vì đây là
‫một chủ đề rất quan trọng nhưng thường bị lãng quên, đó là để bạn trở thành một kỹ sư khoa học
‫dữ liệu và máy học thành công, bạn cần có khả năng
‫truyền đạt công việc của mình, trình bày công việc của bạn với ban giám đốc, cho sếp, cho đồng nghiệp của bạn.
‫Vì vậy, bằng kinh nghiệm làm việc trong ngành, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách làm việc với cách kể chuyện và giao
‫tiếp để trình bày dự án của bạn và thực sự nổi bật so với tất cả các đồng nghiệp của bạn.
‫Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực phổ biến và để bạn thành công, chúng tôi muốn vượt ra ngoài những điều cơ bản và giao
‫tiếp là một phần quan trọng trong đó.
‫Như bạn có thể thấy, chúng tôi có rất nhiều thứ để trình bày ở đây.
‫Rất nhiều video và rất nhiều bài tập.
‫Nhưng tôi hứa với bạn rằng nó sẽ rất vui.
‫Trên thực tế, chúng ta sẽ đi theo một cốt truyện, nơi bạn được thuê tại một công ty và tất cả
‫những nhiệm vụ này sẽ được giao cho bạn bởi một ông chủ.
‫Và chúng tôi đã bắt chước những công việc này dựa trên kinh nghiệm của chúng tôi khi làm việc cho các công ty để khi
‫bạn bắt đầu công việc đầu tiên của mình ... tốt, bạn sẽ không có bất kỳ điều ngạc nhiên nào hoặc ít nhất bạn đã quen với môi trường làm việc.
‫Cuối cùng, tất cả những điều này sẽ ăn khớp với nhau và có ý nghĩa ngay từ khi bắt đầu học máy và các kiến
‫thức cơ bản về khoa học dữ liệu cho đến cuối cùng với việc xây dựng các dự án của riêng chúng tôi.
‫Chúng tôi sẽ đưa bạn từ con số 0 đến sự thành thạo nhưng bạn biết điều tốt nhất của khóa học này là gì không? Cộng đồng trực tuyến của chúng
‫tôi.
‫Chúng tôi có hàng nghìn nhà phát triển trò chuyện mỗi ngày để giúp đỡ nhau giải quyết vấn đề cùng nhau
‫chỉ nói về những gì mới nhất và tuyệt vời nhất trong dữ liệu lập trình và thế giới công nghệ.
‫Giờ đây, đây là nguồn tài nguyên tùy chọn để bạn sử dụng để bạn có thể trò chuyện qua lại với các
‫sinh viên khác cũng như bản thân tôi và Daniel.
‫Ý tưởng cho bạn cảm giác như bạn là một phần của lớp học và bạn không phải tự mình làm tất cả nhưng
‫bạn biết không?
‫Nói đủ.
‫Tôi biết bạn đang rất phấn khích.
‫Tôi cũng vậy.
‫Vì vậy, chúng ta hãy bắt đầu trong video tiếp theo.
‫Đây là ngày đầu tiên bạn đi làm và chúng ta sẽ bắt đầu khóa học này.
‫Hãy bắt đầu tìm hiểu và xem tại
‫sao, Trở thành nhà khoa học dữ liệu lại trở thành một trong những kỹ năng được yêu cầu nhiều nhất trên thế giới.
‫Bắt đầu nào.