Data Science

WILLS Computer Systems Limited

ປະກອບ​ມີ​ໂຄ​ສະ​ນາ

ກ່ຽວກັບແອັບນີ້

ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ: ໄປສູ່ນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ? ( AI Machine Learning - Data Science ) #datascience #machinelearning #ai

"ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?" ຄວາມຫມາຍວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແລະ "ຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?" ກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນອາດຈະເປັນຄໍາຖາມເບື້ອງຕົ້ນທີ່ອາດຈະເລີ່ມຕົ້ນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຫຼືການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະອາດຈະເປັນນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຫຼືນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ. ນອກຈາກນັ້ນ, ການເລີ່ມຕົ້ນຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ Python ຫຼື Python Library (* Python ແມ່ນເຄື່ອງຫມາຍການຄ້າຂອງ Python Software Foundation) ອາດຈະຈໍາເປັນສໍາລັບ Data Scientist ຫຼື Data Analyst. ວິສະວະກໍາວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຫຼືວິສະວະກໍາຂໍ້ມູນອາດຈະເປັນຫນຶ່ງໃນປັດໃຈຄວາມສໍາເລັດໃນສະພາບແວດລ້ອມ AI.

ທ່ານຕ້ອງການຈັດການການດໍາລົງຊີວິດຢູ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມ AI ບໍ?
ທ່ານຕ້ອງການເລີ່ມວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນບໍ?
ເຈົ້າຢາກໄປຫາ Data Scientist ບໍ?

ແອັບນີ້ອາດຈະຊ່ວຍສິ່ງຕໍ່ໄປນີ້ໄດ້:
- ເຂົ້າໃຈເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບ AI ເພື່ອຈັດການດໍາລົງຊີວິດຢູ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມ AI
- ອາດຈະເລີ່ມຕົ້ນຂອງ Data Science
- ອາດຈະເລີ່ມຕົ້ນໄປຫາ Data Scientist

ແອັບນີ້ອາດມີຂໍ້ດີຕໍ່ໄປນີ້:
- ເຈົ້າ​ອາດ​ຈະ​ຊອກ​ຫາ​ຄວາມ​ມ່ວນ​ຫຼາຍ​ທີ່​ມີ​ວິ​ທີ​ການ​ແຜນ​ວາດ​
- ທ່ານອາດຈະຊອກຫາຂໍ້ມູນທີ່ເປັນປະໂຫຍດສໍາລັບການອ້າງອີງໃນອະນາຄົດທີ່ເຫມາະສົມ
- ນິຕິບຸກຄົນດຽວຮັດແຄບຫົວຂໍ້ຮ່ວມກັນໃນ Apps

ເນື້ອ​ໃນ​ຂອງ Apps ນີ້​ປະ​ກອບ​ມີ​ດັ່ງ​ຕໍ່​ໄປ​ນີ້​:
1. ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນອາດຈະຫມາຍຄວາມວ່າງ່າຍດາຍ?
2. ຄຸນສົມບັດຂອງຂໍ້ມູນໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
3. ປະເພດຂອງຂໍ້ມູນໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ
4. ຄອມພິວເຕີຊ່ວຍວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຢູ່ໃສ?
5. ສະຖິຕິຊ່ວຍວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຢູ່ໃສ?
6. ບ່ອນທີ່ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ / ສູດການຄິດໄລ່ / ຮູບແບບຊ່ວຍໃຫ້ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນເປັນໄປໄດ້?
7. ໂດເມນທຸລະກິດຊ່ວຍວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຢູ່ໃສ?
8. ສິ່ງທີ່ທ່ານອາດຈະໄດ້ຮັບຈາກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ?
9. ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນວິທີການຂໍ້ມູນໃນ Data Science? (ການສຶກສາທຸລະກິດ)
10. ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນວິທີການຂໍ້ມູນໃນ Data Science? (ພາບຂໍ້ມູນ)
11. ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນວິທີການຂໍ້ມູນໃນ Data Science? (ການອອກແບບຕົວແບບຂໍ້ມູນ)
12. ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນການກະກຽມຂໍ້ມູນໃນ Data Science? (ການກະກຽມຂໍ້ມູນ)
13. ວິທີການເລີ່ມຕົ້ນການກະກຽມແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນໃນ Data Science? (ການສ້າງແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນ)
14. ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) ແມ່ນຫຍັງ?
15. ຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງ AI ແລະການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ (ML) ເປັນໄປໄດ້ບໍ?
16. ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງແມ່ນຫຍັງ?
17. ວິທີການຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫຍັງ?
18. ວິທີການຄາດຄະເນໂດຍຕົວແບບທີ່ເປັນໄປໄດ້?
19. ວິທີການຄາດຄະເນໂດຍ algorithm ເປັນໄປໄດ້?
20. ວິທີການຂອງການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແມ່ນຫຍັງ?
21. ການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມແມ່ນຫຍັງ?
22. ການຮຽນຮູ້ທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງແຍງແມ່ນຫຍັງ?
23. ການຮຽນຮູ້ເສີມແມ່ນຫຍັງ?
24. ຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຕົວແບບ / ສູດການຄິດໄລ່ແລະວິທີການໃນ ML ເປັນໄປໄດ້ບໍ?
25. ຄວາມສໍາພັນລະຫວ່າງຕົວແບບ / ສູດການຄິດໄລ່ແລະວິທີການໃນ ML ເປັນໄປໄດ້ບໍ? (ຕົວຢ່າງ)
26. ວິທີການປະຕິບັດແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນເປັນໄປໄດ້?
27. ວິທີການປະຕິບັດແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນເປັນໄປໄດ້? (ຫໍສະຫມຸດແບບຈໍາລອງຂໍ້ມູນ)
28. ຫໍສະຫມຸດ Python ສາມາດພິຈາລະນາສໍາລັບຕົວແບບ / algorithm ໄດ້ບໍ?
29. ການປະເມີນແບບຈໍາລອງແມ່ນຫຍັງ?
30. ການປະເມີນແບບຈໍາລອງແມ່ນຫຍັງ? (ຕົວຢ່າງການວັດແທກການປະເມີນ)
31. ການປັບຕົວແບບຈໍາລອງແມ່ນຫຍັງ?
32. Process Flow of Model Deployment ແມ່ນຫຍັງ?

ທ່ານຢາກຈະເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບ "AI ແມ່ນຫຍັງ?", ເຊັ່ນ Machine Learning ແລະ Data Science, ເຊິ່ງອາດຈະເປັນພື້ນຖານທີ່ສຸດໃນການຄຸ້ມຄອງການດໍາລົງຊີວິດຢູ່ໃນສະພາບແວດລ້ອມ AI? ທ່ານຢາກຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບ "ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?" ຄວາມຫມາຍວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແລະ "ຂໍ້ມູນແມ່ນຫຍັງ?" ກັບການວິເຄາະຂໍ້ມູນເຊິ່ງອາດຈະເລີ່ມຕົ້ນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຫຼືການວິເຄາະຂໍ້ມູນແລະອາດຈະເປັນນັກວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນຫຼືນັກວິເຄາະຂໍ້ມູນ? ທ່ານຕ້ອງການເລີ່ມຕົ້ນຄວາມເຂົ້າໃຈກ່ຽວກັບ Python Data Science ຫຼື Python Library (* Python ແມ່ນເຄື່ອງຫມາຍການຄ້າຂອງ Python Software Foundation), ເຊິ່ງອາດຈະຕ້ອງການສໍາລັບ Data Scientist ຫຼື Data Analyst? ທ່ານຢາກຮູ້ເພີ່ມເຕີມກ່ຽວກັບວິສະວະກໍາຂໍ້ມູນວິທະຍາສາດຫຼືວິສະວະກໍາຂໍ້ມູນໃນສະພາບແວດລ້ອມ AI ບໍ? ດາວໂຫລດແອັບ "AI - Data Science" ນີ້ບໍ?

ມີຫຍັງໃໝ່

***** Manage to live in the AI environment?
***** Start Data Science?
***** Toward Data Scientist?