Data Science Ultimate

KNCMAP

ກ່ຽວກັບແອັບນີ້

ແອັບນີ້ແມ່ນດີເລີດສຳລັບທຸກຄົນທີ່ກຳລັງຊອກຫາການຮຽນຮູ້ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ປັບປຸງທັກສະຂອງເຂົາເຈົ້າ, ຫຼື ໂຫຼດຂໍ້ມູນຄວາມຮູ້ຂອງເຂົາເຈົ້າຄືນໃໝ່ໃນຂະນະທີ່ເດີນທາງ, ໃນສະຖານທີ່ທີ່ອາດຈະບໍ່ມີການເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດ.

ຄຸນ​ນະ​ສົມ​ບັດ​ທີ່​ສໍາ​ຄັນ​:
ການເຂົ້າເຖິງອອຟໄລ:

ປະໂຫຍດຫຼັກຂອງແອັບນີ້ແມ່ນການເຮັດວຽກແບບອອບໄລນ໌. ຜູ້​ໃຊ້​ສາ​ມາດ​ເຂົ້າ​ເຖິງ​ການ​ສອນ​, ບົດ​ຮຽນ​, ແລະ​ຕົວ​ຢ່າງ​ທັງ​ຫມົດ​ໂດຍ​ບໍ່​ຈໍາ​ເປັນ​ຕ້ອງ​ມີ​ການ​ເຊື່ອມ​ຕໍ່​ອິນ​ເຕີ​ເນັດ​, ເຮັດ​ໃຫ້​ມັນ​ເປັນ​ຄູ່​ທີ່​ເຫມາະ​ສົມ​ສໍາ​ລັບ​ການ​ຮຽນ​ຮູ້​ໃນ​ເວ​ລາ​ທີ່​ໄປ​, ໃນ​ລະ​ຫວ່າງ​ການ​ເດີນ​ທາງ​, ຫຼື​ໃນ​ເຂດ​ທີ່​ມີ​ການ​ເຂົ້າ​ເຖິງ​ເຄືອ​ຂ່າຍ​ຈໍາ​ກັດ​.
ເນື້ອ​ໃນ​ທີ່​ສົມ​ບູນ​ແບບ​:

ແອັບດັ່ງກ່າວກວມເອົາຫົວຂໍ້ວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ຫຼາກຫຼາຍ, ຈາກລະດັບເລີ່ມຕົ້ນຈົນເຖິງລະດັບຂັ້ນສູງ. ບໍ່ວ່າເຈົ້າຈະຫາກໍ່ເລີ່ມຕົ້ນກັບ Python ຫຼືເຮັດວຽກກ່ຽວກັບລະບົບການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກຂັ້ນສູງ, ແອັບດັ່ງກ່າວມີຫ້ອງສະໝຸດທີ່ຄັດສັນມາເພື່ອຊ່ວຍເຫຼືອເຈົ້າ.
ຫົວ​ຂໍ້​ທີ່​ສໍາ​ຄັນ​ປະ​ກອບ​ມີ​:
Data Preprocessing: ເຕັກນິກການເຮັດຄວາມສະອາດ ແລະປ່ຽນຂໍ້ມູນດິບ.
Exploratory Data Analysis (EDA): ວິທີເຂົ້າໃຈ ແລະ ເຫັນພາບຂໍ້ມູນ.
ວິທີການສະຖິຕິ: ພື້ນຖານຂອງຄວາມເປັນໄປໄດ້, ການທົດສອບສົມມຸດຕິຖານ, ແລະການສະຫຼຸບສະຖິຕິ.
ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກ: ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ແບບຄວບຄຸມ ແລະບໍ່ມີການຄວບຄຸມເບິ່ງແຍງ.
ການຮຽນຮູ້ຢ່າງເລິກເຊິ່ງ: ການແນະນໍາເຄືອຂ່າຍ neural, CNNs, RNNs, ແລະອື່ນໆ.
Big Data: ການຈັດການຊຸດຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່ໂດຍໃຊ້ເຄື່ອງມືເຊັ່ນ Hadoop, Spark, ແລະອື່ນໆ.
ການປະເມີນແບບຈໍາລອງ: ເຕັກນິກການປະເມີນປະສິດທິພາບຂອງຕົວແບບຂໍ້ມູນ.
ເຄື່ອງມື ແລະຫ້ອງສະໝຸດ: ວິທີການໃຊ້ຫ້ອງສະໝຸດທີ່ນິຍົມເຊັ່ນ Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras, ແລະອື່ນໆ.
ການສອນແບບໂຕ້ຕອບ:

ໃນຄວາມເລິກ, ການສອນແບບເທື່ອລະຂັ້ນຕອນຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ເຂົ້າໃຈແນວຄວາມຄິດໂດຍຜ່ານຕົວຢ່າງການປະຕິບັດ.
ແອັບດັ່ງກ່າວຮອງຮັບການຫຍໍ້ລະຫັດໃນ Python, R, ແລະ SQL, ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ສາມາດປະຕິບັດຕາມດ້ວຍມື.
ແຕ່ລະ tutorial ຖືກອອກແບບມາສໍາລັບຜູ້ໃຊ້ໃນລະດັບທີ່ແຕກຕ່າງກັນ (ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ, ລະດັບປານກາງ, ຂັ້ນສູງ), ມີທາງເລືອກທີ່ຈະກ້າວຫນ້າໃນຈັງຫວະຂອງທ່ານເອງ.
ພາກຄຳສັບ ແລະເອກະສານອ້າງອີງ:

ແອັບດັ່ງກ່າວປະກອບມີຄຳສັບທີ່ສົມບູນຂອງຄຳສັບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ ແລະລະບົບສູດການຄິດໄລ່, ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍສຳລັບຜູ້ໃຊ້ຊອກຫາຄຳສັບຕ່າງໆທີ່ພວກເຂົາພົບໃນຂະນະທີ່ກຳລັງສຶກສາ.
ພາກສ່ວນອ້າງອີງໃຫ້ການເຂົ້າເຖິງສູດ, ຕົວຢ່າງ syntax, ແລະການປະຕິບັດທົ່ວໄປສໍາລັບຫຼາຍໆເຄື່ອງມືທີ່ໃຊ້ໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
ເສັ້ນທາງການຮຽນຮູ້:

ແອັບດັ່ງກ່າວສະເໜີເສັ້ນທາງການຮຽນຮູ້ທີ່ຄັດສັນໂດຍອີງຕາມລະດັບຄວາມສາມາດຂອງຜູ້ໃຊ້. ເສັ້ນທາງເຫຼົ່ານີ້ນໍາພາຜູ້ໃຊ້ໂດຍຜ່ານລໍາດັບຢ່າງມີເຫດຜົນຂອງຫົວຂໍ້ເພື່ອສ້າງທັກສະຂອງເຂົາເຈົ້າກ້າວຫນ້າ, ຈາກແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານໄປສູ່ເຕັກນິກຂັ້ນສູງ.
ການ​ທົດ​ສອບ​ແລະ​ການ​ປະ​ເມີນ​ຜົນ​:

ເພື່ອເສີມສ້າງການຮຽນຮູ້, ແອັບມີແບບສອບຖາມ ແລະ ການປະເມີນໃນຕອນທ້າຍຂອງແຕ່ລະບົດເຝິກຫັດ. ເຫຼົ່ານີ້ຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ປະເມີນຄວາມເຂົ້າໃຈຂອງເຂົາເຈົ້າກ່ຽວກັບອຸປະກອນການແລະຕິດຕາມຄວາມຄືບຫນ້າຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ການແກ້ໄຂລາຍລະອຽດແລະຄໍາອະທິບາຍໄດ້ຖືກສະຫນອງໃຫ້ເພື່ອຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ໃຊ້ຮຽນຮູ້ຈາກຄວາມຜິດພາດຂອງພວກເຂົາ.
ໂຄງການຕົວຢ່າງ:

ແອັບປະກອບມີຕົວຢ່າງໂຄງການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນທີ່ຜູ້ໃຊ້ສາມາດໃຊ້ເປັນການປະຕິບັດດ້ວຍມື. ໂຄງການເຫຼົ່ານີ້ກວມເອົາຫຼາຍສະຖານະການຂອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງ, ເຊັ່ນ:
ຄາດຄະເນລາຄາເຮືອນ
ການວິເຄາະຄວາມຮູ້ສຶກຂອງຂໍ້ມູນຂໍ້ຄວາມ
ການຮັບຮູ້ຮູບພາບທີ່ມີການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ
ການພະຍາກອນແບບຊຸດເວລາ, ແລະອື່ນໆອີກ.
ເນື້ອໃນຂໍ້ຄວາມ ແລະພາບ:

ເຫມາະສໍາລັບ:
ຜູ້ເລີ່ມຕົ້ນ: ຖ້າທ່ານເປັນຄົນໃໝ່ໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ, ແອັບດັ່ງກ່າວໃຫ້ຄຳແນະນຳທີ່ງ່າຍໃນພາກສະຫນາມດ້ວຍແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານທີ່ອະທິບາຍເປັນພາສາງ່າຍໆ.
ນັກຮຽນລະດັບປານກາງ: ຜູ້ທີ່ມີຄວາມຮູ້ບາງຢ່າງແລ້ວສາມາດເຂົ້າໄປໃນຫົວຂໍ້ທີ່ກ້າວຫນ້າ, ເຊັ່ນ: ຂັ້ນຕອນການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກແລະການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນ.
ຜູ້ໃຊ້ຂັ້ນສູງ: ຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນສາມາດໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກເນື້ອຫາຂັ້ນສູງເຊັ່ນການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ, ການວິເຄາະຂໍ້ມູນໃຫຍ່, ແລະເຕັກນິກທີ່ທັນສະ ໄໝ ໃນ AI.
ນັກສຶກສາແລະຜູ້ຊ່ຽວຊານ: ທຸກຄົນທີ່ຊອກຫາເພື່ອເສີມຂະຫຍາຍທັກສະຂອງເຂົາເຈົ້າໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສໍາລັບຈຸດປະສົງທາງວິຊາການຫຼືເປັນມືອາຊີບຈະຊອກຫາ app ທີ່ຈະເປັນຊັບພະຍາກອນອັນລ້ໍາຄ່າ.
ຜົນປະໂຫຍດ:
ຄວາມສະດວກສະບາຍ: ເຂົ້າເຖິງແຫຼ່ງການຮຽນຮູ້ທັງໝົດໂດຍບໍ່ຈໍາເປັນຕ້ອງເຊື່ອມຕໍ່ອິນເຕີເນັດ.
ການຮຽນຮູ້ແບບໂຄງສ້າງ: ຄວາມຄືບໜ້າຢ່າງມີເຫດຜົນຂອງຫົວຂໍ້ທີ່ສ້າງຂຶ້ນໃນແນວຄວາມຄິດທີ່ຜ່ານມາ, ສົມບູນແບບສຳລັບການຮຽນຮູ້ດ້ວຍຕົນເອງ.
ການປະຕິບັດດ້ວຍມື: ລວມມີການທ້າທາຍການຂຽນລະຫັດແບບໂຕ້ຕອບ ແລະໂຄງການວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນໃນຊີວິດຈິງເພື່ອນຳໃຊ້ສິ່ງທີ່ທ່ານໄດ້ຮຽນຮູ້.

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