Data Science Ultimate

KNCMAP

ဤအက်ပ်အကြောင်း

ဤအက်ပ်သည် ဒေတာသိပ္ပံကို လေ့လာရန်၊ ၎င်းတို့၏ ကျွမ်းကျင်မှုများကို မြှင့်တင်ရန် သို့မဟုတ် အင်တာနက်ချိတ်ဆက်မှု မရရှိနိုင်သော နေရာများတွင် သွားနေစဉ်အတွင်း ၎င်းတို့၏ အသိပညာကို ပြန်လည်ဆန်းသစ်လိုသူတိုင်းအတွက် ပြီးပြည့်စုံပါသည်။

အဓိကအင်္ဂါရပ်များ-
အော့ဖ်လိုင်းအသုံးပြုခွင့်-

ဤအက်ပ်၏ အဓိကအားသာချက်မှာ ၎င်း၏အော့ဖ်လိုင်းလုပ်ဆောင်ချက်ဖြစ်သည်။ အသုံးပြုသူများသည် ကျူတိုရီရယ်များ၊ သင်ခန်းစာများနှင့် နမူနာများအားလုံးကို တက်ကြွသောအင်တာနက်ချိတ်ဆက်မှုမလိုအပ်ဘဲ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်သည်၊ ၎င်းသည် သွားရင်းလာရင်း၊ ခရီးများသွားနေစဉ် သို့မဟုတ် ကွန်ရက်ဝင်ရောက်ခွင့်ကန့်သတ်ထားသောနေရာများတွင် သင်ယူရန်အတွက် အကောင်းဆုံးအဖော်ဖြစ်လာသည်။
ပြည့်စုံသော အကြောင်းအရာ-

အပလီကေးရှင်းသည် စတင်သူမှအဆင့်မြင့်အဆင့်အထိ ဒေတာသိပ္ပံအကြောင်းအရာများစွာကို အကျုံးဝင်သည်။ သင်သည် Python ဖြင့် စတင်နေချိန် သို့မဟုတ် အဆင့်မြင့် စက်သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များကို လုပ်ဆောင်နေသည်ဖြစ်စေ၊ အက်ပ်တွင် သင့်အား ကူညီရန် အရင်းအမြစ်များ စုစည်းထားသော စာကြည့်တိုက်တစ်ခု ရှိသည်။
အဓိကအကြောင်းအရာများ ပါဝင်သည်-
ဒေတာကြိုတင်လုပ်ဆောင်ခြင်း- ဒေတာကုန်ကြမ်းများကို သန့်ရှင်းပြီး အသွင်ပြောင်းရန် နည်းပညာများ။
Exploratory Data Analysis (EDA)- ဒေတာကို နားလည်ပြီး မြင်ယောင်စေမည့် နည်းလမ်းများ။
ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာနည်းလမ်းများ- ဖြစ်နိုင်ခြေ၏အခြေခံများ၊ ယူဆချက်စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ကိန်းဂဏန်းအနုမာနများ။
စက်သင်ယူခြင်း- ကြီးကြပ်ပြီး ကြီးကြပ်မှုမရှိသော သင်ယူမှု အယ်လဂိုရီသမ်များ။
နက်ရှိုင်းစွာသင်ယူခြင်း- အာရုံကြောကွန်ရက်များ၊ CNNs၊ RNN စသည်တို့ကို မိတ်ဆက်ခြင်း။
Big Data- Hadoop၊ Spark စသည်တို့ကဲ့သို့ ကိရိယာများကို အသုံးပြု၍ ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများကို ကိုင်တွယ်ခြင်း။
မော်ဒယ်အကဲဖြတ်ခြင်း- ဒေတာမော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို အကဲဖြတ်ရန် နည်းပညာများ။
ကိရိယာများနှင့် စာကြည့်တိုက်များ- Pandas၊ NumPy၊ Scikit-learn၊ TensorFlow၊ Keras အစရှိသည့် နာမည်ကြီး စာကြည့်တိုက်များကို အသုံးပြုနည်း။
အပြန်အလှန်အကျိုးပြု ကျူတိုရီရယ်များ-

နက်ရှိုင်းသော၊ အဆင့်ဆင့်သော ကျူတိုရီရယ်များသည် အသုံးပြုသူများအား လက်တွေ့နမူနာများဖြင့် သဘောတရားများကို နားလည်ရန် ကူညီပေးသည်။
အပလီကေးရှင်းသည် Python၊ R နှင့် SQL တို့တွင် ကုဒ်အတိုအထွာများကို ပံ့ပိုးပေးထားပြီး သုံးစွဲသူများအား လက်ဖြင့်လေ့ကျင့်မှုများနှင့်အတူ လိုက်လျှောက်နိုင်စေပါသည်။
ကျူတိုရီရယ်တစ်ခုစီသည် သင့်ကိုယ်ပိုင်အရှိန်အဟုန်ဖြင့် တိုးတက်ရန်ရွေးချယ်မှုဖြင့် မတူညီသောအဆင့်များ (အစပြုသူ၊ အလယ်အလတ်၊ အဆင့်မြင့်) အသုံးပြုသူများအတွက် ဒီဇိုင်းရေးဆွဲထားသည်။
ဝေါဟာရနှင့် အကိုးအကား အပိုင်း-

အက်ပ်တွင် ဒေတာသိပ္ပံဝေါဟာရနှင့် အယ်လဂိုရီသမ်များ ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်ပါဝင်သောကြောင့် အသုံးပြုသူများသည် လေ့လာနေစဉ်အတွင်း ၎င်းတို့တွေ့ကြုံရသည့် မည်သည့်အသုံးအနှုန်းကိုမဆို ရှာဖွေရန် လွယ်ကူစေသည်။
ကိုးကားမှုကဏ္ဍတစ်ခုသည် ဒေတာသိပ္ပံတွင်အသုံးပြုသည့် ကိရိယာမျိုးစုံအတွက် ဖော်မြူလာများ၊ အထားအသိုနမူနာများနှင့် ဘုံအလေ့အကျင့်များကို အမြန်ဝင်ရောက်ခွင့်ပေးသည်။
သင်ယူမှုလမ်းကြောင်းများ-

အပလီကေးရှင်းသည် အသုံးပြုသူကျွမ်းကျင်မှုအဆင့်အပေါ်အခြေခံ၍ ရွေးချယ်ထားသော သင်ကြားရေးလမ်းကြောင်းများကို ပေးဆောင်သည်။ ဤလမ်းကြောင်းများသည် သုံးစွဲသူများအား အခြေခံသဘောတရားများမှ အဆင့်မြင့်နည်းပညာများအထိ ၎င်းတို့၏စွမ်းရည်များကို အဆင့်ဆင့်တည်ဆောက်ရန် ယုတ္တိနည်းကျသောအကြောင်းအရာများမှတဆင့် လမ်းညွှန်ပေးသည်။
ပဟေဠိများနှင့် အကဲဖြတ်ချက်များ-

သင်ယူမှုကို အားဖြည့်ရန်အတွက် ကျူတိုရီရယ်တစ်ခုစီ၏အဆုံးတွင် အက်ပ်သည် ပဟေဠိများနှင့် အကဲဖြတ်ချက်များကို ပါရှိသည်။ ဤအရာများသည် အသုံးပြုသူများအား ပစ္စည်းအကြောင်း ၎င်းတို့၏နားလည်မှုကို အကဲဖြတ်ရန်နှင့် ၎င်းတို့၏တိုးတက်မှုကို ခြေရာခံရန် ကူညီပေးသည်။
သုံးစွဲသူများ၏ အမှားများမှ သင်ခန်းစာယူနိုင်စေရန်အတွက် အသေးစိတ်ဖြေရှင်းချက်များနှင့် ရှင်းလင်းချက်များကို ပံ့ပိုးပေးထားပါသည်။
နမူနာပရောဂျက်များ-

အပလီကေးရှင်းတွင် အသုံးပြုသူများသည် လက်ဖြင့်လေ့ကျင့်မှုအဖြစ် အသုံးပြုနိုင်သည့် နမူနာဒေတာသိပ္ပံပရောဂျက်များ ပါဝင်သည်။ ဤပရောဂျက်များကဲ့သို့သော ကျယ်ပြန့်သော လက်တွေ့ကမ္ဘာအခြေအနေများကို အကျုံးဝင်သည်-
အိမ်စျေးနှုန်းများခန့်မှန်း
စာသားဒေတာများ၏ ခံစားချက်ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။
နက်နဲသောသင်ယူမှုဖြင့် ရုပ်ပုံအသိအမှတ်ပြုခြင်း။
အချိန်စီးရီး ခန့်မှန်းချက်နှင့် အခြားအရာများ။
စာသားနှင့် အမြင်ဆိုင်ရာ အကြောင်းအရာ-

စံပြ-
အစပြုသူများ- သင်သည် ဒေတာသိပ္ပံပညာကို တတ်ကျွမ်းသူဖြစ်ပါက၊ အပလီကေးရှင်းသည် ရိုးရှင်းသော ဘာသာစကားဖြင့် ရှင်းပြထားသော အခြေခံသဘောတရားများဖြင့် နယ်ပယ်ကို လွယ်ကူသော မိတ်ဆက်မှုကို ပေးပါသည်။
အလယ်အလတ်သင်ယူသူများ- အသိပညာအချို့ရှိပြီးသားသူများသည် စက်သင်ယူမှု algorithms နှင့် data visualization ကဲ့သို့သော ပိုမိုအဆင့်မြင့်သောအကြောင်းအရာများသို့ ဝင်ရောက်နိုင်သည်။
အဆင့်မြင့်အသုံးပြုသူများ- ဒေတာကျွမ်းကျင်သူများသည် နက်ရှိုင်းသောသင်ယူမှု၊ ကြီးမားသောဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုနှင့် AI ရှိ နောက်ဆုံးပေါ်နည်းပညာများကဲ့သို့သော အဆင့်မြင့်အကြောင်းအရာများမှ အကျိုးကျေးဇူးရရှိနိုင်ပါသည်။
ကျောင်းသားများနှင့် ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များ- ပညာရပ်ဆိုင်ရာ သို့မဟုတ် ပရော်ဖက်ရှင်နယ်ရည်ရွယ်ချက်များအတွက် ဒေတာသိပ္ပံတွင် ၎င်းတို့၏စွမ်းရည်များကို မြှင့်တင်လိုသူတိုင်းသည် အက်ပ်အား တန်ဖိုးမဖြတ်နိုင်သော အရင်းအမြစ်တစ်ခုဖြစ်သည်ကို တွေ့ရှိမည်ဖြစ်သည်။
အကျိုးကျေးဇူးများ
အဆင်ပြေမှု- အင်တာနက်ချိတ်ဆက်မှုမလိုအပ်ဘဲ သင်ယူမှုရင်းမြစ်အားလုံးကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုပါ။
Structured Learning- မိမိကိုယ်ကို အရှိန်အဟုန်ဖြင့် သင်ယူရန်အတွက် ပြီးပြည့်စုံသော ယခင်အယူအဆများအပေါ် တည်ဆောက်ထားသည့် အကြောင်းအရာများ၏ ယုတ္တိကျသော တိုးတက်မှု။
လက်ဆင့်ကမ်း အလေ့အကျင့်- သင်သင်ယူခဲ့ရာကို အသုံးချရန် အပြန်အလှန်အကျိုးသက်ရောက်သော ကုဒ်ရေးနည်းစိန်ခေါ်မှုများနှင့် လက်တွေ့ဘဝဒေတာသိပ္ပံပရောဂျက်များ ပါဝင်ပါသည်။

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