📊Маалымат илими жана аналитикадагы жасалма интеллект

Технология жана маалыматтар · 11 бирдиги · акысыз, мүчөлүгү жок
1 Маалымат илиминде жана аналитикада жасалма интеллектке киришүү: иш процесси, ролдор, чек аралар, текшерүү жана этика
2 Маалыматтарды чогултуу жана булакты түшүнүү: схема, үлгүлөрдү алуу, сапат жана агып чыгууну билүү
3 Маалыматтарды тазалоо жана алдын ала кайра иштетүү: Жок маани, чектен чыгуу жана түрдү конверсиялоо
4 Изилдөөчү маалыматтарды талдоо (EDA): бөлүштүрүү, мамилелер жана баштапкы түшүнүктөр
5 Функция инженериясы: Варианттарды түзүү, коддоо, масштабдоо жана агып кетүүдөн сактануу
6 Моделди түзүү: Маселени аныктоо, алгоритмди тандоо жана окутуу/Тестти бөлүү
7 Моделди баалоо: метрика, кайчылаш текшерүү жана экстремалдуу үйрөнүү
8 Визуализация жана баяндоо: так графика, чынчыл графика
9 Кодду түзүү: Python (пандалар) жана SQL менен AI жардамы менен талдоо
10 Маалыматтын агып кетиши жана кайра жаралуу: Тынч кырсыктар жана тартип
11 MLOps Foundation, этика, купуялык жана жооптуу аналитика
Бардык тренингдер Биринчи агрегаттан баштаңыз