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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/maso-ds-orange-onc46/
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**课程名称：** 使用 Orange 进行无代码 AI 数据分析 - Lv.4 分类机器学习分析 **课程概述：** 本课程由 Masocampus 提供，旨在教授如何使用 "Orange" 工具进行无代码 AI 数据分析，特别是专注于分类机器学习。课程强调通过直观的拖放操作，让没有编程经验的学习者也能掌握先进的数据分析技术。 **主要内容：** * **Orange 工具介绍与使用：** 学习如何利用 Orange，一个用户友好的数据分析平台，进行数据导入、处理和分析，无需编写任何代码。 * **分类模型构建：** 深入学习二元分类、支持向量机 (SVM)、随机森林等多种分类算法的构建方法。 * **模型评估：** 掌握 ROC 曲线、混淆矩阵等关键评估指标，用于精确评估模型的性能。 * **集成学习（Ensemble Learning）：** 学习如何结合多个分析模型，以实现比单一模型更高的预测精度，从而最大化模型准确性。 * **高级数据分析实战：** 通过真实数据集的应用，学习在实际工作中所需的数据分析技巧，提升作为数据科学家的实际操作能力。 **课程特色：** * **无代码实现：** 即使没有编程基础，也能轻松构建和评估数据分析模型。 * **易学易用：** Orange 工具的直观界面，降低了学习门槛。 * **实战导向：** 侧重于将分类模型应用于实际数据，培养解决实际问题的能力。 * **提升职业竞争力：** 帮助学习者掌握在数据科学领域高薪就业所需的技能。 **适合人群：** * 对高级数据分析和数据科学领域感兴趣的所有人。 * 希望学习分类模型基础和进阶概念的学习者。 * 希望掌握模型评估技巧的学习者。 * 希望将模型应用于实际数据集的学习者。 * 希望掌握高级分析技巧的学习者。 **讲师介绍：** 崔贞雅（최 정 아）：Masocampus 内容实验室总监。拥有延世大学管理学硕士学位，并在国际远程教育、数字内容创作及数据驱动的数字营销方面拥有丰富的经验。她是一位多产的作者，其多本数据营销相关书籍均成为畅销书。
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