Data Science Ultimate

KNCMAP

អំពី​កម្មវិធីនេះ

កម្មវិធីនេះគឺល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់អ្នកដែលចង់រៀនវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ បង្កើនជំនាញរបស់ពួកគេ ឬធ្វើឱ្យចំណេះដឹងរបស់ពួកគេឡើងវិញនៅពេលកំពុងធ្វើដំណើរ នៅកន្លែងដែលការតភ្ជាប់អ៊ីនធឺណិតប្រហែលជាមិនមាន។

លក្ខណៈសំខាន់ៗ៖
ការចូលប្រើក្រៅបណ្តាញ៖

អត្ថប្រយោជន៍ស្នូលនៃកម្មវិធីនេះគឺមុខងារក្រៅបណ្តាញរបស់វា។ អ្នកប្រើប្រាស់អាចចូលប្រើមេរៀន មេរៀន និងឧទាហរណ៍ទាំងអស់ដោយមិនចាំបាច់មានការតភ្ជាប់អ៊ីធឺណិតសកម្ម ធ្វើឱ្យវាក្លាយជាដៃគូដ៏ល្អសម្រាប់ការរៀននៅពេលធ្វើដំណើរ អំឡុងពេលធ្វើដំណើរ ឬនៅក្នុងតំបន់ដែលមានការចូលប្រើបណ្តាញមានកម្រិត។
ខ្លឹមសារទូលំទូលាយ៖

កម្មវិធីនេះគ្របដណ្តប់លើប្រធានបទវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យយ៉ាងទូលំទូលាយ ចាប់ពីកម្រិតចាប់ផ្តើមរហូតដល់កម្រិតខ្ពស់។ មិនថាអ្នកទើបតែចាប់ផ្តើមជាមួយ Python ឬកំពុងធ្វើការលើក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីនកម្រិតខ្ពស់ទេ កម្មវិធីនេះមានបណ្ណាល័យដែលរៀបចំដោយធនធានដើម្បីជួយអ្នក។
ប្រធានបទសំខាន់ៗរួមមាន:
ដំណើរការទិន្នន័យជាមុន៖ បច្ចេកទេសសម្អាត និងបំប្លែងទិន្នន័យឆៅ។
ការវិភាគទិន្នន័យរុករក (EDA): វិធីសាស្រ្តដើម្បីយល់ និងមើលឃើញទិន្នន័យ។
វិធីសាស្រ្តស្ថិតិ៖ មូលដ្ឋានគ្រឹះនៃប្រូបាប៊ីលីតេ ការធ្វើតេស្តសម្មតិកម្ម និងការសន្និដ្ឋានស្ថិតិ។
ការរៀនម៉ាស៊ីន៖ ក្បួនដោះស្រាយការរៀនដែលមានការត្រួតពិនិត្យ និងគ្មានការត្រួតពិនិត្យ។
ការសិក្សាជ្រៅជ្រះ៖ ការណែនាំអំពីបណ្តាញសរសៃប្រសាទ CNNs RNN ជាដើម។
ទិន្នន័យធំ៖ ដោះស្រាយសំណុំទិន្នន័យធំដោយប្រើឧបករណ៍ដូចជា Hadoop, Spark ជាដើម។
ការវាយតម្លៃគំរូ៖ បច្ចេកទេសវាយតម្លៃការអនុវត្តគំរូទិន្នន័យ។
ឧបករណ៍ និងបណ្ណាល័យ៖ របៀបប្រើបណ្ណាល័យពេញនិយមដូចជា Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras ជាដើម។
ការបង្រៀនអន្តរកម្ម៖

ស៊ីជម្រៅ ការបង្រៀនជាជំហាន ៗ ជួយឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់យល់ពីគោលគំនិតតាមរយៈឧទាហរណ៍ជាក់ស្តែង។
កម្មវិធីនេះគាំទ្រផ្នែកតូចៗនៃកូដនៅក្នុង Python, R និង SQL ដែលអនុញ្ញាតឱ្យអ្នកប្រើប្រាស់ធ្វើតាមជាមួយនឹងលំហាត់ដោយដៃ។
ការបង្រៀននីមួយៗត្រូវបានរចនាឡើងសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់នៅកម្រិតផ្សេងៗគ្នា (អ្នកចាប់ផ្តើម កម្រិតមធ្យម កម្រិតខ្ពស់) ជាមួយនឹងជម្រើសដើម្បីដំណើរការទៅតាមល្បឿនផ្ទាល់ខ្លួនរបស់អ្នក។
ផ្នែកសទ្ទានុក្រម និងឯកសារយោង៖

កម្មវិធីនេះរួមបញ្ចូលសទ្ទានុក្រមដ៏ទូលំទូលាយនៃវាក្យស័ព្ទ និងក្បួនដោះស្រាយវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ ដែលធ្វើឱ្យវាងាយស្រួលសម្រាប់អ្នកប្រើប្រាស់ក្នុងការស្វែងរកពាក្យណាមួយដែលពួកគេជួបប្រទះនៅពេលកំពុងសិក្សា។
ផ្នែកយោងផ្តល់នូវការចូលដំណើរការរហ័សទៅកាន់រូបមន្ត ឧទាហរណ៍វាក្យសម្ព័ន្ធ និងការអនុវត្តទូទៅសម្រាប់ឧបករណ៍ជាច្រើនដែលប្រើក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ។
ផ្លូវរៀន៖

កម្មវិធីនេះផ្តល់ជូននូវផ្លូវសិក្សាដែលបានរៀបចំដោយផ្អែកលើកម្រិតជំនាញរបស់អ្នកប្រើប្រាស់។ ផ្លូវទាំងនេះណែនាំអ្នកប្រើប្រាស់តាមលំដាប់លំដោយនៃប្រធានបទ ដើម្បីបង្កើតជំនាញរបស់ពួកគេជាលំដាប់ ចាប់ពីគោលគំនិតមូលដ្ឋានរហូតដល់បច្ចេកទេសកម្រិតខ្ពស់។
កម្រងសំណួរ និងការវាយតម្លៃ៖

ដើម្បីពង្រឹងការរៀនសូត្រ កម្មវិធីនេះមានកម្រងសំណួរ និងការវាយតម្លៃនៅចុងបញ្ចប់នៃមេរៀននីមួយៗ។ ទាំងនេះជួយអ្នកប្រើប្រាស់វាយតម្លៃការយល់ដឹងរបស់ពួកគេអំពីសម្ភារៈ និងតាមដានវឌ្ឍនភាពរបស់ពួកគេ។
ដំណោះស្រាយ និងការពន្យល់លម្អិតត្រូវបានផ្តល់ជូនដើម្បីជួយអ្នកប្រើប្រាស់រៀនពីកំហុសរបស់ពួកគេ។
គម្រោងគំរូ៖

កម្មវិធីនេះរួមបញ្ចូលគម្រោងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យគំរូដែលអ្នកប្រើប្រាស់អាចប្រើជាការអនុវត្តដោយដៃ។ គម្រោងទាំងនេះគ្របដណ្តប់ជួរដ៏ធំទូលាយនៃសេណារីយ៉ូក្នុងពិភពពិតដូចជា៖
ការព្យាករណ៍តម្លៃផ្ទះ
ការវិភាគអារម្មណ៍នៃទិន្នន័យអត្ថបទ
ការទទួលស្គាល់រូបភាពជាមួយនឹងការរៀនស៊ីជម្រៅ
ការព្យាករណ៍ស៊េរីពេលវេលា និងច្រើនទៀត។
ខ្លឹមសារអត្ថបទ និងរូបភាព៖

សាកសមសម្រាប់៖
អ្នកចាប់ផ្តើមដំបូង៖ ប្រសិនបើអ្នកជាមនុស្សថ្មីចំពោះវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យ កម្មវិធីនេះផ្តល់នូវការណែនាំដ៏ងាយស្រួលដល់វិស័យនេះជាមួយនឹងគោលគំនិតជាមូលដ្ឋានដែលត្រូវបានពន្យល់ជាភាសាសាមញ្ញ។
អ្នកសិក្សាកម្រិតមធ្យម៖ អ្នកដែលមានចំណេះដឹងខ្លះរួចមកហើយអាចចូលទៅក្នុងប្រធានបទកម្រិតខ្ពស់បន្ថែមទៀត ដូចជាក្បួនដោះស្រាយការរៀនម៉ាស៊ីន និងការមើលឃើញទិន្នន័យ។
អ្នកប្រើប្រាស់កម្រិតខ្ពស់៖ អ្នកជំនាញផ្នែកទិន្នន័យអាចទទួលបានអត្ថប្រយោជន៍ពីខ្លឹមសារកម្រិតខ្ពស់ដូចជាការរៀនស៊ីជម្រៅ ការវិភាគទិន្នន័យធំ និងបច្ចេកទេសទំនើបនៅក្នុង AI ។
សិស្ស និងអ្នកជំនាញ៖ អ្នកណាម្នាក់ដែលចង់បង្កើនជំនាញរបស់ពួកគេក្នុងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យសម្រាប់គោលបំណងសិក្សា ឬវិជ្ជាជីវៈនឹងរកឃើញកម្មវិធីដើម្បីក្លាយជាធនធានដែលមិនអាចកាត់ថ្លៃបាន។
អត្ថប្រយោជន៍៖
ភាពងាយស្រួល៖ ចូលប្រើធនធានសិក្សាទាំងអស់ដោយមិនចាំបាច់ភ្ជាប់អ៊ីនធឺណិត។
ការរៀនតាមរចនាសម្ព័ន្ធ៖ វឌ្ឍនភាពឡូជីខលនៃប្រធានបទដែលបង្កើតលើគោលគំនិតពីមុន ល្អឥតខ្ចោះសម្រាប់ការរៀនដោយខ្លួនឯង
ការអនុវត្តដោយដៃ៖ រួមបញ្ចូលបញ្ហាប្រឈមនៃការសរសេរកូដអន្តរកម្ម និងគម្រោងវិទ្យាសាស្ត្រទិន្នន័យក្នុងជីវិតពិត ដើម្បីអនុវត្តអ្វីដែលអ្នកបានរៀន។

គោលការណ៍ឯកជនភាព https://kncmap.com/privacy-policy/