Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Data Science Methods and Techniques [2026]

Phương pháp và Kỹ thuật Khoa học Dữ liệu [2026]

Phương pháp và Kỹ thuật Khoa học Dữ liệu [2026]

Học các Phương pháp và Kỹ thuật Khoa học Dữ liệu để Phân tích Dữ liệu và Máy học [2026]

4.9
(465 đánh giá)
3,460 học viên
Giảng viên
Henrik Johansson
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 399.000đ -87%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
22.0 giờ video
31 bài giảng
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 31/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Kiến thức về các phương pháp, kỹ thuật, lý thuyết, thực tiễn tốt nhất và nhiệm vụ trong Khoa học Dữ liệu
Kiến thức thực hành sâu về Khoa học Dữ liệu và tự tin xử lý các nhiệm vụ Khoa học Dữ liệu thông thường
Kiến thức chuyên sâu, chi tiết về Hồi quy, Dự đoán, Phân loại, Học có giám sát, Phân tích cụm và Học không giám sát
Kiến thức thực hành về Scikit-learn, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn và một số thư viện Python khác
Kiến thức nâng cao về mô hình dự đoán A.I. và tạo mô hình tự động
Điện toán đám mây: Sử dụng Anaconda Cloud Notebook (Jupyter Notebook trên nền tảng đám mây). Học cách sử dụng tài nguyên điện toán đám mây

Yêu cầu

Kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình Python và tốt nhất nên biết thư viện Pandas
Bốn phép tính cơ bản (+-*/)
Khuyến nghị có kinh nghiệm hàng ngày sử dụng máy tính với Windows, MacOS, iOS, Android, ChromeOS hoặc Linux
Có máy tính kết nối internet

Đối tượng phù hợp

Khóa học này dành cho bạn, dù bạn là người mới bắt đầu hay một nhà Khoa học Dữ liệu giàu kinh nghiệm
Khóa học này dành cho bạn, dù bạn có bằng Tiến sĩ hay không có trình độ học vấn hoặc kinh nghiệm gì

Nội dung khóa học

4 phần • 31 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Thiết lập Anaconda Cloud Notebook
3 Tải xuống và cài đặt Anaconda Distribution (tùy chọn)
4 Hệ thống Quản lý Gói Conda (tùy chọn)
1 Hồi quy, Dự đoán và Học có giám sát. Tổng quan Phần (I)
2 Mô hình Hồi quy Đơn giản Truyền thống (II)
3 Mô hình Hồi quy Đơn giản Truyền thống (III)
4 Một số khái niệm mô hình hóa thực tế và hữu ích (IV)
5 Một số khái niệm mô hình hóa thực tế và hữu ích (V)
6 Mô hình Hồi quy Tuyến tính Bội (VI)
7 Mô hình Hồi quy Tuyến tính Bội (VII)
8 Mô hình Hồi quy Đa thức Bội (VIII)
9 Mô hình Hồi quy Đa thức Bội (VIIII)
10 Chính quy hóa Hồi quy, mô hình Lasso và Ridge (X)
11 Mô hình Hồi quy Cây Quyết định (XI)
12 Hồi quy Rừng Ngẫu nhiên (XII)
13 Hồi quy Bỏ phiếu (XIII)
1 Phân loại và Học có giám sát, tổng quan
2 Bộ phân loại Hồi quy Logistic
3 Bộ phân loại Naive Bayes
4 Bộ phân loại K-Nearest Neighbor (KNN) [Video bổ sung]
5 Bộ phân loại Cây Quyết định
6 Bộ phân loại Rừng Ngẫu nhiên
7 Phân tích Phân biệt Tuyến tính (LDA) [Video bổ sung]
8 Bộ phân loại Bỏ phiếu
1 Tổng quan
2 Phân tích cụm K-Means
3 Phân tích cụm K-Means tự cập nhật, giới thiệu và mô phỏng
4 Phân cụm không gian dựa trên mật độ cho ứng dụng có nhiễu (DBSCAN)
5 Bốn thuật toán Phân cụm Phân cấp
6 Phân tích Thành phần Chính (PCA)

Giới thiệu khóa học

Welcome to the course Data Science Methods and Techniques for Data Analysis and Machine Learning!

Data Science is expanding and developing on a massive and global scale. Everywhere in society, there is a movement to implement and use Data Science Methods and Techniques to develop and optimize all aspects of our lives, businesses, societies, governments, and states.

This course will teach you a large selection of Data Science methods and techniques, which will give you an excellent foundation for Data Science jobs and studies. This course has exclusive content that will teach you many new things regardless of if you are a beginner or an experienced Data Scientist, Data Analyst, or Machine Learning Engineer.


This is a three-in-one master class video course which will teach you to master Regression, Prediction, Classification, Supervised Learning, Cluster analysis, and Unsupervised Learning.

You will learn to master Regression, Regression analysis, Prediction and supervised learning. This course has the most complete and fundamental master-level regression content packages on Udemy, with hands-on, useful practical theory, and also automatic Machine Learning algorithms for model building, feature selection, and artificial intelligence. You will learn about models ranging from linear regression models to advanced multivariate polynomial regression models.

You will learn to master Classification and supervised learning. You will learn about the classification process, classification theory, and visualizations as well as some useful classifier models, including the very powerful Random Forest Classifiers Ensembles and Voting Classifier Ensembles.

You will learn to master Cluster Analysis and unsupervised learning. This part of the course is about unsupervised learning, cluster theory, artificial intelligence, explorative data analysis, and some useful Machine Learning clustering algorithms ranging from hierarchical cluster models to density-based cluster models.


You will learn

  • Knowledge about Data Science methods, techniques, theory, best practices, and tasks

  • Deep hands-on knowledge of Data Science and know how to handle common Data Science tasks with confidence

  • Detailed and deep Master knowledge of Regression, Regression analysis, Prediction, Classification, Supervised Learning, Cluster Analysis, and Unsupervised Learning

  • Hands-on knowledge of Scikit-learn, Statsmodels, Matplotlib, Seaborn, and some other Python libraries

  • Advanced knowledge of A.I. prediction models and automatic model creation

  • Cloud computing: Use the Anaconda Cloud Notebook (Cloud-based Jupyter Notebook). Learn to use Cloud computing resources

  • Option: To use the Anaconda Distribution (for Windows, Mac, Linux)

  • Option: Use Python environment fundamentals with the Conda package management system and command line installing/updating of libraries and packages – golden nuggets to improve your quality of work life

  • And much more…


This course includes

  • an easy-to-follow guide for using the Anaconda Cloud Notebook (Cloud-based Jupyter Notebook). You may learn to use Cloud Computing resources in this course

  • an easy-to-follow optional guide for downloading, installing, and setting up the Anaconda Distribution, which makes anyone able to install a Python Data Science environment useful for this course or for any Data Science or coding task

  • content that will teach you many new things, regardless of if you are a beginner or an experienced Data Scientist, Data Analyst, or Machine Learning Engineer

  • a large collection of unique content, and this course will teach you many new things that only can be learned from this course on Udemy

  • a course structure built on a proven and professional framework for learning.

  • a compact course structure and no killing time


This course is an excellent way to learn to master Regression, Prediction, Classification, and Cluster analysis!

These are the most important and useful tools for modeling, AI, and forecasting.


Is this course for you?

  • This course is for you, regardless if you are a beginner or an experienced Data Scientist

  • This course is for you, regardless if you have a Ph.D. or no education or experience at all


This course is the course we ourselves would want to be able to enroll in if we could time-travel and become new students. In our opinion, this course is the best course to learn to Master Regression, Prediction, Classification, Supervised Learning, Cluster analysis, and unsupervised learning.


Course requirements

  • Basic knowledge of the Python programming language and preferably the Pandas library

  • The four ways of counting (+-*/)

  • Everyday experience using a computer with either Windows, MacOS, iOS, Android, ChromeOS, or Linux is recommended

  • Access to a computer with an internet connection

  • The course only uses costless software

  • Walk-you-through installation and setup videos for Cloud computing and Windows 10/11 is included


Enroll now to receive 15+ hours of video tutorials with manually edited English captions, and a certificate of completion after completing the course!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Python
Hiển thị tất cả khoá học Scikit Learn
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊