Bạn đọc thân mến,
Chúng tôi sẽ đưa Prabakaran Chandran vào hội đồng quản trị để dẫn dắt một phiên DataHour tương tác với chúng tôi. Anh ấy đã làm việc với Mu Sigma, một công ty có uy tín với tư cách là Nhà khoa học về dữ liệu và quyết định chuyên về giải quyết vấn đề, kể từ năm 2019. Anh ấy có kỹ năng về SQL, Python, R, Phân tích nâng cao và Thống kê. Trong các lĩnh vực thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học sâu, ông đã làm việc với một nhóm gồm hai người để phát triển các giải pháp dựa trên AI cho các công ty nằm trong danh sách Fortune 500. Anh ấy sẽ giải thích về Suy luận Nhân quả và chứng minh cách nó có thể được áp dụng cho một trường hợp sử dụng cụ thể trong Python. Vì thế, Đăng ký bây giờ! Chúng tôi đã bảo vệ bạn và thề sẽ không gây ra FOMO.
ĐẶT CHỖ NGAY! 
Giới thiệu về DataHour
Suy luận nhân quả được định nghĩa là một môn học trí tuệ kiểm tra các giả định, thiết kế nghiên cứu và ước tính phương pháp luận cho phép các nhà nghiên cứu rút ra kết luận nhân quả từ dữ liệu.
Nhân quả soi sáng mối liên hệ giữa nguyên nhân và kết quả. Suy luận nhân quả là một lĩnh vực mới giúp chúng ta hiểu và giải thích tại sao có mối quan hệ giữa hai biến số.
Trong DataHour này, hãy cùng Prabakaran Chandran giải thích Suy luận Nhân quả và chứng minh cách nó có thể được áp dụng cho một trường hợp sử dụng cụ thể trong Python.
Giới thiệu về diễn giả
Prabakaran đã làm việc với tư cách là Nhà khoa học dữ liệu và quyết định tại Mu Sigma, một công ty giải quyết vấn đề nổi tiếng, kể từ năm 2019. Anh ấy am hiểu về Phân tích nâng cao, Thống kê, Python, R và SQL. Anh ấy là thành viên của nhóm hai người đã phát triển các giải pháp dựa trên AI cho các công ty nằm trong danh sách Fortune 500 trong các lĩnh vực thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học sâu.
Điều kiện tiên quyết
Quan tâm đến việc học Khoa học dữ liệu và các nguyên tắc cơ bản của thống kê.
DataHour này dành cho ai?
- Sinh viên và sinh viên mới tốt nghiệp muốn theo đuổi sự nghiệp trong khoa học dữ liệu
- Các chuyên gia đang làm việc quan tâm đến sự nghiệp trong khoa học dữ liệu
- Các chuyên gia khoa học dữ liệu đang tìm cách thăng tiến sự nghiệp của họ
Bất kỳ câu hỏi?
Gửi email cho chúng tôi tại [email được bảo vệ] nếu bạn có bất kỳ thắc mắc nào hoặc bạn đang gặp khó khăn trong việc đăng ký phiên.
