4.500.000 ₫Giá gốc là: 4.500.000 ₫.179.000 ₫Giá hiện tại là: 179.000 ₫.
Khóa học cung cấp cho học viên (HV) các kiến thức cần thiết về toán dành cho Data Science như Đại số tuyến tính (Linear Algebra), Phương trình vector ma trận (Matrix-Vector Equations), Matrix Factorization, Eigenvalues và Eigenvectors, Singular Value Decomposition (SVD), Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis – PCA), Giải tính (Calculus), Gradient Descent
Add to wishlistAdded to wishlistRemoved from wishlist0
Add to compare
Lưu Ý Quan Trọng Từ EduMalls.net
Nền tảng cung cấp khóa học rẻ giúp bạn tiết kiệm chi phí và hoàn toàn phù hợp cho người học có khả năng tự học. NẾU BẠN CÓ ĐIỀU KIỆN, HÃY MUA KHÓA HỌC GỐC ĐỂ ỦNG HỘ TÁC GIẢ.
Khóa học được lưu trữ trên Cloud, người học truy cập vào link được gửi để học hoặc có thể TẢI XUỐNG. Link truy cập khóa học trọn đời, học bất cứ khi nào, mọi lúc, mọi nơi.
Nền tảng có SỐ LƯỢNG KHÓA HỌC LỚN, CHẤT LƯỢNG CAO VÀ RẺ NHẤT HIỆN NAY. Mua nhiều, giảm giá sâu, tặng kèm cho người học.
Khóa Học Online Mathematics and Statistics for Data Science: Toán và Xác Suất Thống Kê Cho Khoa Học Dữ Liệu chia sẻ bởi EduMalls.net sẽ bao gồm:
Các kiến thức cần thiết về toán dành cho Data Science như Đại số tuyến tính (Linear Algebra), Giải tính (Calculus), Gradient Descent, Phương trình vector ma trận (Matrix-Vector Equations), Matrix Factorization, Eigenvalues và Eigenvectors, Singular Value Decomposition (SVD), Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis – PCA)
Các kiến thức cần thiết xác suất thống kê dành cho Data Science như Thống kê mô tả (Descriptive Statistics), Xác suất (Probability), Thống kê suy luận (Inferential Statistics), Ước lượng (Estimation), Tương quan (Correlation)
Vận dụng các thư viện toán, xác suất thống kê của Python để giải quyết các vấn đề về khoa học dữ liệu.
Thực hiện phân tích thống kê, đưa ra nhận xét trên những bộ dữ liệu thực tế
Mathematics and Statistics for Data Science
Khóa học cung cấp cho học viên (HV) các kiến thức cần thiết về toán dành cho Data Science như Đại số tuyến tính (Linear Algebra), Phương trình vector ma trận (Matrix-Vector Equations), Matrix Factorization, Eigenvalues và Eigenvectors, Singular Value Decomposition (SVD), Phân tích thành phần chính (Principal Component Analysis – PCA), Giải tính (Calculus), Gradient Descent
Khóa học cung cấp cho học viên (HV) các kiến thức cần thiết về xác suất thống kê dành cho Data Science như Thống kê mô tả (Descriptive Statistics), Xác suất (Probability), Thống kê suy luận (Inferential Statistics), Ước lượng (Estimation), Tương quan (Correlation)
Hướng dẫn HV cách vận dụng các thư viện toán, xác suất thống kê của Python để giải quyết các vấn đề về khoa học dữ liệu.
899.000 ₫Giá gốc là: 899.000 ₫.159.000 ₫Giá hiện tại là: 159.000 ₫.-82%
Đặc biệt, khóa học được thiết kế cho tất cả mọi người, mọi trình độ đều có thể đi vào hành trình chinh phục xử lý dữ liệu bằng Python một cách dễ dàng.
4.000.000 ₫Giá gốc là: 4.000.000 ₫.239.000 ₫Giá hiện tại là: 239.000 ₫.-94%
Trong học Business Analyst, R2S sẽ trang bị cho bạn tư duy, công cụ để tạo được Mockup, Prototype, vẽ ERD,... các kỹ thuật phân tích cũng như lấy yêu cầu,...
9.900.000 ₫Giá gốc là: 9.900.000 ₫.239.000 ₫Giá hiện tại là: 239.000 ₫.-98%
Là chương trình đào tạo được thiết kế thiết thực, học viên sẽ được trang bị đầy đủ các kỹ năng và kiến thưc cần có để bắt đầu công việc phân tích nghiệp vụ phần mềm (BA) trong dự án cũng như trong doanh nghiệp.
3.500.000 ₫Giá gốc là: 3.500.000 ₫.319.000 ₫Giá hiện tại là: 319.000 ₫.-91%
Khóa học sẽ giúp các bạn, những người đang tìm hiểu về nghề Data, các anh/chị muốn trang bị thêm cho mình kỹ năng phân tích dữ liệu. Tất cả đang muốn bước vào thế giới Data Analytics.
Thời lượng: 40 giờ – 53 tiết (5 tuần), học trực tiếp trên máy
BẠN SẼ HỌC NHỮNG GÌ?
Phần 1: Toán học (Mathematics)
Linear Algebra (Đại số tuyến tính)
Matrix Vectors & Space
Matrix – Vector operations (tính toán ma trận với vector)
Matrix transformations (biến đổi ma trận): Matrix Multiplication
T-matrix (ma trận chuyển vị)
Matrix – Matrix calculations (tính toán ma trận với ma trận)
Matrix Factorization
LU decomposition
QR decomposition
Cholesky decomposition
Eigenvalues & Eigenvectors
Scalar Multiplication
Scaling different axes (Tinh chỉnh dữ liệu trên các trục)
Toán trong Eigenvalues
Singular Value Decomposition (SVD)
SVD
Tái cấu trúc ma trận từ SVD
SVD cho Dimensionality Reduction
Principal Component Analysis (Phân tích thành phần chính – PCA)
Giới thiệu PCA
Tìm feature thừa
Linear Algebra trong PCA
Tìm hiểu Covarience
Chuẩn hóa dữ liệu
Tính toán varience, covariance
Calculus (Giải tính)
Multivariate calculus
Derivatives và gradients
Phần 2: Xác suất, thống kê (Probability Statistic)
Descriptive Statistics (thống kê mô tả)
Mean, Median, Mode
Standard Deviation
Variance
Co-variance
Range
Probability Density Function (PDF: hàm mật độ xác suất)
Outliers
Probability mass function (PMF: hàm khối xác suất)
Cumulative distribution function (CDF: hàm phân phối tích lũy)
Probability (Xác suất)
Quy tắc xác suất
Exponential distribution
Pareto distribution
Nomal Distribution – Gaussian Distribution
Binomial distribution
Uniform Distribution
Poisson Distribution
Bernoulli Distribution
Central Limit Theorem
Three Sigma Rule
Inferential Statistics (thống kê suy luận)
Standard error
Confidence interval (khoảng tin cậy T)
Confidence levels and Sigificance levels
Correlation
Hypothesis Testing (kiểm định giả thuyết)
Cross-validation
t-test, p-value, chi-squared test
A/B Testing
ANOVA
Khuyến Nghị
Nền tảng cung cấp khóa học rẻ giúp bạn tiết kiệm chi phí và hoàn toàn phù hợp cho người học có khả năng tự học. Nếu bạn có điều kiện hãy mua khóa học gốc để ủng hộ tác giả.
