Data Science Ultimate

KNCMAP

Энэ аппын тухай

Энэ аппликейшн нь интернэт холболт байхгүй байж болзошгүй газруудад өгөгдлийн шинжлэх ухаанд суралцах, ур чадвараа дээшлүүлэх, мэдлэгээ сэргээх хүсэлтэй хэн бүхэнд тохиромжтой.

Гол онцлогууд:
Офлайн хандалт:

Энэхүү програмын гол давуу тал нь офлайн үйл ажиллагаа юм. Хэрэглэгчид идэвхтэй интернет холболт шаардлагагүйгээр бүх хичээл, хичээл, жишээнүүдийг үзэх боломжтой бөгөөд энэ нь зам дээр, ажилдаа явахдаа эсвэл сүлжээний хандалт хязгаарлагдмал орчинд суралцахад тохиромжтой хамтрагч болгодог.
Цогц агуулга:

Энэхүү програм нь анхан шатнаас эхлээд ахисан түвшний мэдээллийн шинжлэх ухааны өргөн хүрээг хамардаг. Та дөнгөж Python-г ашиглаж эхэлж байгаа эсвэл дэвшилтэт машин сургалтын алгоритмууд дээр ажиллаж байгаа эсэхээс үл хамааран тус програм нь танд туслах нөөцийн сантай.
Гол сэдвүүдэд:
Өгөгдлийн урьдчилсан боловсруулалт: Түүхий өгөгдлийг цэвэрлэх, хувиргах арга техник.
Exploratory Data Analysis (EDA): Өгөгдлийг ойлгох, дүрслэх аргууд.
Статистикийн аргууд: Магадлалын үндэс, таамаглалыг шалгах, статистик дүгнэлт гаргах.
Машины сургалт: Хяналттай болон хяналтгүй сургалтын алгоритмууд.
Гүнзгий суралцах: Мэдрэлийн сүлжээ, CNN, RNN гэх мэтийн танилцуулга.
Big Data: Hadoop, Spark гэх мэт хэрэгслүүдийг ашиглан том өгөгдлийн багцыг удирдах.
Загварын үнэлгээ: Өгөгдлийн загваруудын гүйцэтгэлийг үнэлэх арга техник.
Хэрэгсэл ба номын сан: Pandas, NumPy, Scikit-learn, TensorFlow, Keras гэх мэт алдартай сангуудыг хэрхэн ашиглах вэ.
Интерактив хичээлүүд:

Гүнзгийрүүлсэн, алхам алхмаар зааварчилгаа нь хэрэглэгчдэд практик жишээнүүдийн тусламжтайгаар ойлголтыг ойлгоход тусалдаг.
Энэхүү програм нь Python, R, SQL хэл дээрх кодын хэсгүүдийг дэмждэг бөгөөд хэрэглэгчдэд практик дасгалуудыг дагаж мөрдөх боломжийг олгодог.
Хичээл бүр нь өөр өөр түвшний (Анхан, Дунд, Ахисан шат) хэрэглэгчдэд зориулагдсан бөгөөд өөрийн хурдаар ахих боломжтой.
Тайлбар толь ба лавлах хэсэг:

Энэхүү программ нь өгөгдлийн шинжлэх ухааны нэр томьёо, алгоритмуудын иж бүрэн толь бичгийг агуулсан бөгөөд хэрэглэгчид суралцах явцад тааралдсан ямар ч нэр томъёог хайхад хялбар болгодог.
Лавлах хэсэг нь өгөгдлийн шинжлэх ухаанд хэрэглэгддэг төрөл бүрийн хэрэгслүүдийн томъёо, синтакс жишээ болон нийтлэг практикт хурдан хандах боломжийг олгодог.
Сурах арга замууд:

Энэхүү програм нь хэрэглэгчийн ур чадварын түвшинд тулгуурлан сонгосон сургалтын замыг санал болгодог. Эдгээр замууд нь хэрэглэгчдийг үндсэн ойлголтоос эхлээд дэвшилтэт техник хүртэл ур чадвараа аажмаар хөгжүүлэх сэдвүүдийн логик дарааллаар удирдан чиглүүлдэг.
Асуулт ба үнэлгээ:

Суралцах чадвараа бататгахын тулд энэ аппликейшн нь заавар бүрийн төгсгөлд асуулт хариулт, үнэлгээ өгдөг. Эдгээр нь хэрэглэгчдэд материалын талаарх ойлголтоо үнэлж, ахиц дэвшлийг нь хянахад тусалдаг.
Хэрэглэгчдэд алдаанаасаа суралцахад нь туслах үүднээс нарийвчилсан шийдэл, тайлбарыг оруулсан болно.
Жишээ төслүүд:

Энэхүү программ нь хэрэглэгчид практик дадлага болгон ашиглаж болох өгөгдлийн шинжлэх ухааны жишээ төслүүдийг агуулдаг. Эдгээр төслүүд нь бодит ертөнцийн өргөн хүрээний хувилбаруудыг хамардаг, тухайлбал:
Орон сууцны үнийг урьдчилан таамаглах
Текст өгөгдлийн мэдрэмжийн шинжилгээ
Гүнзгий суралцах замаар дүрсийг таних
Цагийн цуваа урьдчилан таамаглах гэх мэт.
Текст болон визуал контент:

Тохиромжтой:
Эхлэгчдэд: Хэрэв та өгөгдлийн шинжлэх ухаанд анхлан суралцаж байгаа бол уг программ нь энгийн хэлээр тайлбарласан үндсэн ойлголтуудыг агуулсан салбарыг хялбархан танилцуулж өгдөг.
Дунд шатны суралцагчид: Бага зэрэг мэдлэгтэй хүмүүс машин сургалтын алгоритмууд, өгөгдлийн дүрслэл зэрэг илүү дэвшилтэт сэдвүүдэд шумбаж болно.
Нарийвчилсан хэрэглэгчид: Өгөгдлийн мэргэжилтнүүд гүнзгий суралцах, том өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, хиймэл оюун ухаан дахь хамгийн сүүлийн үеийн техникүүд зэрэг дэвшилтэт контентоос ашиг тус хүртэх боломжтой.
Оюутнууд болон мэргэжилтнүүд: Эрдмийн болон мэргэжлийн зорилгоор дата шинжлэх ухааны чиглэлээр ур чадвараа дээшлүүлэхийг хүссэн хэн бүхэн уг програмыг үнэлж баршгүй эх сурвалж гэж үзэх болно.
Ашиг тус:
Тохиромжтой байдал: Интернет холболт шаардлагагүйгээр сургалтын бүх эх сурвалжид хандах.
Бүтцийн сургалт: Өмнөх үзэл баримтлалд тулгуурласан сэдвүүдийн логик явц, бие даан суралцахад тохиромжтой.
Гарын дадлага: Сурсан зүйлээ хэрэгжүүлэхийн тулд интерактив кодлох сорилтууд болон бодит амьдрал дээрх өгөгдлийн шинжлэх ухааны төслүүдийг багтаасан болно.

Нууцлалын бодлого https://kncmap.com/privacy-policy/