ຄອບຄອງພື້ນຖານທີ່ຈຳເປັນ
ຂໍ້ມູນໃຫຍ່ໃຫມ່ແລະວິຊາຊີບວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນສະເຫນີໂອກາດທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ການຝຶກອົບຮົມທີ່ຈໍາເປັນສໍາລັບພວກເຂົາຮຽກຮ້ອງໃຫ້ມີພື້ນຖານທີ່ເຂັ້ມແຂງໃນສະຖິຕິແລະວິທະຍາສາດຄອມພິວເຕີ. ນີ້ແມ່ນຈຸດປະສົງທີ່ຊັດເຈນຂອງຫຼັກສູດທີ່ສົມບູນແບບນີ້: ເພື່ອເຮັດໃຫ້ເຈົ້າມີເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນເຫຼົ່ານີ້.
ກ່ອນອື່ນ ໝົດ, ມັນໄປຫຼາຍກວ່າພື້ນຖານຂອງການຂຽນໂປລແກລມ Python. ປະຈຸບັນເປັນພາສາທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່. ຈຸດໃຈກາງຂອງຫຼັກສູດ, ທ່ານຈະໄດ້ຮຽນຮູ້ syntax ແລະໂມດູນຕົ້ນຕໍຂອງມັນ. ໂດຍມີຈຸດສຸມໂດຍສະເພາະກ່ຽວກັບຫ້ອງສະຫມຸດ NumPy, ເຄື່ອງມືສູນກາງໃນວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນ.
ທ່ານຈະເຫັນວ່າເປັນຫຍັງຖານຂໍ້ມູນຄວາມສໍາພັນຄລາສສິກເຖິງຂອບເຂດຈໍາກັດຂອງພວກເຂົາໃນເວລາທີ່ປະເຊີນກັບປະລິມານຂະຫນາດໃຫຍ່ຂອງຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ການແນະນໍາລະບົບການເກັບຮັກສາຂະຫນາດໃຫຍ່ທີ່ແຈກຢາຍແມ່ນມີຄວາມຈໍາເປັນ.
ສະຖິຕິຈະກວມເອົາໃນຄວາມເລິກ, ຈາກແນວຄວາມຄິດພື້ນຖານໄປສູ່ຮູບແບບການຖົດຖອຍ. ຕົວແປແບບສຸ່ມ, ການຄິດໄລ່ຄວາມແຕກຕ່າງ, ຫນ້າທີ່ໂຄ້ງ, ບັນຫາການເພີ່ມປະສິດທິພາບ ... ແນວຄວາມຄິດທີ່ຈໍາເປັນຫຼາຍສໍາລັບການປະຕິບັດການວິເຄາະທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກ່ຽວກັບຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່.
ສຸດທ້າຍ, ທ່ານຈະຄົ້ນພົບວິທີການຈັດປະເພດທີ່ມີການເບິ່ງແຍງທໍາອິດ: Perceptron. ການນຳໃຊ້ຄວາມຮູ້ທາງສະຖິຕິໃໝ່ຂອງເຈົ້າໃນກໍລະນີການນຳໃຊ້ແບບເກົ່າ.
ວິທີການປະຕິບັດແລະຄົບຖ້ວນສົມບູນ
ໄກຈາກການຝຶກອົບຮົມທິດສະດີແບບດັ້ງເດີມ, ຫຼັກສູດນີ້ຮັບຮອງເອົາວິທີການປະຕິບັດຢ່າງເດັດດ່ຽວ. ແນວຄວາມຄິດຖືກ ນຳ ໃຊ້ຢ່າງເປັນລະບົບໂດຍຜ່ານກໍລະນີສີມັງແລະຕົວຈິງ. ສໍາລັບການປະສົມປະສານທີ່ດີທີ່ສຸດຂອງແນວຄວາມຄິດທີ່ກວມເອົາ.
ໂຄງການທັງຫມົດແມ່ນມີໂຄງສ້າງໃນລັກສະນະທີ່ສອດຄ້ອງກັນ. ໂມດູນທີ່ແຕກຕ່າງກັນປະຕິບັດຕາມເຊິ່ງກັນແລະກັນແລະເສີມເຊິ່ງກັນແລະກັນຢ່າງກົມກຽວ. ຈາກພື້ນຖານຂອງການຂຽນໂປລແກລມ Python ຈົນເຖິງສະຖິຕິ inferential, ລວມທັງການຈັດການຂໍ້ມູນໃຫຍ່. ທ່ານຈະກ້າວຫນ້າໃນຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ, ວິທີການສະສົມ bricks ທີ່ກໍານົດໄວ້.
ການຝຶກອົບຮົມນີ້ຍັງຖືກຈໍາແນກໂດຍວິທີການ versatile ຂອງຕົນ. ໂດຍກວມເອົາລະຫັດ, ຂໍ້ມູນ, ຄະນິດສາດແລະລັກສະນະສູດການຄິດໄລ່ຂອງຂໍ້ມູນໃຫຍ່. ວິໄສທັດ 360 ອົງສາເປັນສິ່ງຈໍາເປັນເພື່ອຮັບເອົາບັນຫາຕ່າງໆ.
ຕົວຢ່າງພື້ນຖານຂອງພຶດຊະຄະນິດເສັ້ນຊື່ຈະຖືກເອີ້ນຄືນ. ເງື່ອນໄຂທາງຄະນິດສາດທີ່ສໍາຄັນສໍາລັບການເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນ vector. ເຊັ່ນດຽວກັນ, ຈະເນັ້ນໃສ່ຄວາມເຂົ້າໃຈລະອຽດກ່ຽວກັບແນວຄວາມຄິດທາງສະຖິຕິທີ່ຕິດພັນກັບວິທີການວິເຄາະການຄາດຄະເນ.
ດັ່ງນັ້ນເຈົ້າຈະອອກໄປດ້ວຍຄວາມຊໍານິຊໍານານຂ້າມຜ່ານທີ່ແທ້ຈິງຂອງພື້ນຖານ. ພ້ອມແລ້ວທີ່ຈະແກ້ໄຂວິທະຍາສາດຂໍ້ມູນແລະຫຼັກສູດຂໍ້ມູນໃຫຍ່ທີ່ທ່ານສົນໃຈທີ່ສົມບູນແບບຂອງຈິດໃຈ!
ການເປີດປະຕູສູ່ທັດສະນະໃໝ່
ຫຼັກສູດທີ່ສົມບູນນີ້ຍັງຄົງຢູ່ເຫນືອການແນະນໍາພື້ນຖານທີ່ຕ້ອງການ. ແຕ່ມັນຈະເປັນ springboard ທີ່ແທ້ຈິງສໍາລັບທ່ານໄປສູ່ຂອບເຂດທີ່ຫນ້າຕື່ນເຕັ້ນ. ໂດຍການດໍາເນີນຂັ້ນຕອນທໍາອິດທີ່ສໍາຄັນນີ້, ທ່ານຈະເປີດທາງໄປສູ່ຄວາມຊ່ຽວຊານທີ່ຫຼາກຫຼາຍໃນປະຈຸບັນທີ່ມີຄວາມຕ້ອງການສູງ.
ຫຼັກສູດທີ່ກ້າວຫນ້າເຫຼົ່ານີ້ຈະຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານລົງເລິກເຕັກນິກການຂຸດຄົ້ນແລະການຂຸດຄົ້ນຂໍ້ມູນຂະຫນາດໃຫຍ່. ເຊັ່ນ: ການຮຽນຮູ້ເຄື່ອງຈັກທີ່ມີການຄວບຄຸມເບິ່ງແຍງ ແລະບໍ່ມີການຄວບຄຸມ, ການຮຽນຮູ້ເລິກເຊິ່ງ, ຫຼືແມ້ກະທັ້ງວິທີການຈັດກຸ່ມ. ໂອກາດການເຮັດວຽກຢ່າງຫຼວງຫຼາຍໃນຂົງເຂດຍຸດທະສາດສໍາລັບບໍລິສັດ.
ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ທ່ານມີອິດສະຫຼະທີ່ຈະຊ່ຽວຊານໃນຂະແຫນງການທີ່ fascinate ທ່ານ. ການເງິນ, ການຕະຫຼາດ, ສຸຂະພາບ, ການຂົນສົ່ງ... ເຂົາເຈົ້າລ້ວນແຕ່ຊອກຫາຜູ້ຊ່ຽວຊານດ້ານຂໍ້ມູນເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບຂະບວນການຂອງເຂົາເຈົ້າໂດຍການວິເຄາະຂໍ້ມູນຈໍານວນຫຼວງຫຼາຍຂອງເຂົາເຈົ້າ.
ແຕ່ເພື່ອຍຶດເອົາໂອກາດທີ່ເປັນໄປໄດ້ນັ້ນ, ກ່ອນອື່ນເຈົ້າຕ້ອງວາງຮາກຖານຢ່າງໜັກແໜ້ນ. ນີ້ແມ່ນກຸນແຈທີ່ການຝຶກອົບຮົມແນະນໍາທີ່ອຸດົມສົມບູນແລະ pragmatic ນີ້ຈະໃຫ້ທ່ານ!
