關於 r programming language ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

https://www.humblebundle.com/…/learn-to-code-the-fun-way-no…
แพ็คใหม่จาก Humble นะครัช ครั้งนี้คือ HUMBLE BOOK BUNDLE: LEARN TO CODE THE FUN WAY BY NO STARCH PRESS รายละเอียดมีดังนี้
.
จ่าย $1 รับ
- Think Like a Programmer: An Introduction to Creative Problem Solving
- Perl One-Liners: 130 Programs That Get Things Done
- The Book of F#: Breaking Free with Managed Functional Programming
- Learn Java the Easy Way: A Hands-On Introduction to Programming
- Code Craft: The Practice of Writing Excellent Code
- Learn You a Haskell for Great Good!: A Beginner's Guide
.
จ่าย $8 รับเพิ่ม
- Clojure for the Brave and True: Learn the Ultimate Language and Become a Better Programmer
- Land of Lisp: Learn to Program in Lisp, One Game at a Time!
- Learn You Some Erlang for Great Good!: A Beginner's Guide
- Practical SQL: A Beginner's Guide to Storytelling with Data
- The Book of R: A First Course in Programming and Statistics
- The Art of R Programming: A Tour of Statistical Software Design
- Impractical Python Projects: Playful Programming Activities to Make You Smarter
.
จ่าย $15 รับเพิ่ม
- The Secret Life of Programs: Understand Computers -- Craft Better Code
- The Rust Programming Language (Covers Rust 2018)
- C++ Crash Course: A Fast-Paced Introduction
- The Art of Assembly Language 2nd Edition
- Eloquent JavaScript, 3rd Edition: A Modern Introduction to Programming
- If Hemingway Wrote JavaScript
.
รายละเอียดเพิ่มเติมดูที่หน้าร้านค้า
https://www.humblebundle.com/…/learn-to-code-the-fun-way-no…
.
อนึ่ง eBook
.
อสอง ดีลนี้หมดเวลาในอีก 13 วันกว่าๆ
.
อสาม ดูหน้าปกอาจจะงงว่าหนังสืออิหยังวะ แต่ทั้งหมดนี้คือหนังสือเกี่ยวกับการเขียนโค้ดเขียนโปรแกรมล้วนๆ
.
หนังสือดีราคาถูกแบบนี้
ไม่สอยได้ไงพี่น้องงงงง
https://www.humblebundle.com/…/learn-to-code-the-fun-way-no…
-------------------------------
Steam Wallet, Battle.net Code, PSN ซื้อง่าย ได้โค๊ดทันที >> GGKeyStore.com
-------------------------------
Humble Choice ประจำเดือน ก.ย. จ่าย $12 รับสตีมคีย์ Generation Zero, Forager, Catherine Classic, Strange Brigade และอื่นๆ ดูที่นี่ - http://bit.ly/2KA2c0c

ขออัพเดตรายชื่อหนังสือและวีดีโอสอน
AI, Machine learning และ Data science สอนเป็นภาษาไทยฟรี ไม่เสียค่าใช้จ่าย ยกเว้นค่าเน็ตและค่าไฟนะครับ

====อันนี้เป็นคลิปวีดีโอสอน=====
🎥 1) สอนเรื่อง “Big Data” สำหรับงาน Data Science (วิทยาศาสตร์ด้านข้อมูล) .สอนโดย คณาจารย์คณะวิศวกรรมศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย เช่น ศ.ดร. ประภาส จงสถิตย์วัฒนา และ รศ.ดร. อติวงศ์ สุชาโต เป็นต้น ดูผ่าน iTune

https://itunes.apple.com/th/itunes-u/big-data/id1109952360…

🎥 2) Machine Learning ผู้สอนโดย Dr. Warasinee Chaisangmongkon
- Machine Learning Workshop (part 1)
https://www.facebook.com/bigdataexperience/videos/1569784483324081/
- [Machine Learning Workshop (Part 2)
https://www.facebook.com/bigdataexperience/videos/1569800019989194/
- Machine Learning Workshop (Part 3)
https://www.facebook.com/bigdataexperience/videos/1569814079987788/
- [Machine Learning Workshop (Part 4)
https://www.facebook.com/bigdataexperience/videos/1569818656653997/
- ไสลด์ประกอบการบรรยายเป็น PDF
https://drive.google.com/…/fol…/0B_K_-nCSCP1Dcjlua19VUlFRNG8

🎥 3) อธิบาย Machine Learning สำหรับผู้เริ่มต้น (บรรยายไทยให้อ่าน) http://ta.virot.me/fb-ai-explainer/

🎥 4) คอร์สเรียนจากจุฬา ชื่อ Pattern Recognition (ก็คือ Machine learning นั่นแหละ) โดยอาจารย์ Ekapol Chuangsuwanich

https://www.youtube.com/playlist…

🎥 5) 2110594 NLP L1 Introduction โดยอาจารย์ Ekapol Chuangsuwanich

https://youtu.be/yTYo6XJjMzY…

(Course on github https://github.com/ekapolc/nlp_course)

🎥 6) วิชา NLP เป็นหนึ่งในสาขาย่อยใน AI ขาดสาขานี้ไป เราก็ไม่มี chatbot เลยนะ สอนโดยอาจารย์คณะวิศวะจุฬา

https://www.youtube.com/playlist…

(Course on github https://github.com/ekapolc/nlp_course)

🎥 7) คอร์ส AI ของอาจารย์ วรเศรษฐ สุวรรณิก

https://www.youtube.com/watch…

🎥 8) deep learning และ Tensorflow (ต้องลงทะเบียนก่อง) สอนโดยอาจารย์ สรวิชญ์ แสงเขียวงาม และ ดร.วิโรจน์ จิรพัฒนกุล

https://www.skooldio.com

🎥 10) Chanel youtube ของ Algo Addict

https://www.youtube.com/channel/UCoA-Dyu0X02M12EBwVZ9_Bg

🎥 11) Python for Data Science จากเพจ AlgoAddict - Trading with Intelligence

https://www.facebook.com/…/a.16874542048…/2049490818622583/…

🎥 12) Deep Learning Workshop โดย NECTEC TechTalk

https://www.youtube.com/watch?v=CB7DKG7bPzo

🎥 13) คอร์สเรียนฟรีสำหรับงาน datascience มีสอนภาษา SQL, ภาษา R ของคุณ Kasidis S. (Toy)

https://datarockie.teachable.com/

🎥 14) การเขียนโปรแกรมเพื่อการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP: natural language processing)

https://attapol.github.io/programming/

https://www.youtube.com/c…/UCgNWcPsv0yC94HHVXLjyJ5Q/featured

โดย อ. ดร.อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์ ภาควิชาภาษาศาสตร์ คณะอักษรศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

🎥 15) ภาษาศาสตร์คอมพิวเตอร์ (Computational Linguistics)

https://attapol.github.io/compling

โดย อ. ดร.อรรถพล ธำรงรัตนฤทธิ์ ภาควิชาภาษาศาสตร์ คณะอักษรศาสตร์ จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย

=====ต่อมาเป็นหนังสือ=======
📖 1) คู่มือการใช้งาน Weka Explorer (เอาไว้ใช้ทำ ( Data Mining ) เบื้องต้น เขียนโดย ดร. เอกสิทธิ์ พัชรวงศ์ศักดา

http://dataminingtrend.com/2014/free-weka-book/

📖 2) ตำราเรียน ปัญญาประดิษฐ์ เขียนโดยอาจารย์ บุญเสริม กิจศิริกุล

https://www.cp.eng.chula.ac.th/~boonse…/teaching/ai1.0.2.pdf

📖 3) หนังสือ AI ของแอดมินเอง เกือบลืมแชร์ (ยังไม่เสร็จดี)
http://www.ebooks.in.th/…/AI_เขย่าโลก_(เลคเชอร์_วิชา_Machi…/

📖 4) หนังสือ R for Data Science 2019 ของเพจ DataRockie (มาใหม่ล่าสุด)
https://drive.google.com/…/1VYL0E6TNb1zru-NrCYfySthhA9g0gqt6

---------
เนื่องจากศาสตร์ด้านนี้ภาษาที่นิยมตอนนี้มีอยู่ 2 ตัวคือ Python แล้วอีกตัวคือ R เลยมีลายแทงให้เรียนฟรี

==== สอนภาษา R =====
💻 1) สอนภาษา R สอนโดย รศ.ดร.ประเสริฐ คณาวัฒนไชย
- https://www.youtube.com/watch?
v=UaEtZ5XzVeE&list=PLoTScYm9O0GGSiUGzdWbjxIkZqEO-O6qZ

- https://www.youtube.com/watch…

- https://www.youtube.com/watch…

==== สอนภาษา Python =====
💻 1) ภาษา Python โดย SIPA https://www.youtube.com/watch…

💻 2) บทเรียนวิชาการเขียนโปรแกรมสำหรับนิสิต ปี 1 คณะวิศวกรรมศาสตร์ ภาคปลาย ปีการศึกษา 2558 ใช้ Python เป็นพื้นฐาน รหัสวิชา 2110101 Computer Programming (2558-2) สอนโดยดร. สมชาย ประสิทธิ์จูตระกูล จากจุฬาฯ

https://www.youtube.com/playlist…

💻 3) สอนพื้นฐานการเขียนโปรแกรมด้วยภาษาไพธอน (Python 3) โดย รศ. ดร. ประเสริฐ คณาวัฒนไชย จากจุฬาฯ

https://www.youtube.com/playlist…

💻 4) Python โดย Clique Club - ชมรมคลิก ของจุฬา

https://www.youtube.com/playlist…

💻 5) Python เบื้องต้นแบบรวบรัด 30 นาที

https://www.youtube.com/watch?v=UXJ_iogbivw

💻 6) Python programming จากเพจ AlgoAddict - Trading with Intelligence

https://www.facebook.com/…/a.16874542048…/2022801434624855/…

==== หนังสือภาษา Python =====

📚 1) หนังสือเชียวชาญการเขียนโปรแกรมด้วยไพธอน (Python) ของอาจารย์ ผศ. สุชาติ คุ้มมะณี - ขอแนะนำเล่มนี้เลย

https://isan.msu.ac.th/…/Py…/ProgrammingExpertwithPython.pdf

📚 2) Python ๑๐๑ หนังสือสอนเขียนโปรแกรมภาษา Python ใช้ประกอบการเรียนวิชา 2110101 Computer Programming ของวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ จุฬา เขียนโดยอาจารย์ กิตติภณ พละการ, กิตติภพ พละการ, สมชาย ประสิทธิ์จูตระกูล และ สุกรี สินธุภิญโญ

http://www.cp.eng.chula.ac.th/books/python101

==== เว็บไซต์ ======
1) https://phyblas.hinaboshi.com/ : เว็บนี้น่าจะเป็นเว็บที่รวบรวมเนื้อหา Python, Machine learning , Neural network ที่มีเนื้อหาเป็นภาษาไทยมากสุด ละเอียดสุดแล้วละครับ

2) เนื้อหา machine learning พ่วงด้วย deep learning ของคุณ Peerat Limkonchotiwat มีทั้งหมด 12 parts ครับ
https://medium.com/…/เริ่มเรียน-machine-learning-0-100-intr…

-----ใครอยากแนะนำเพิ่มก็ได้
ถ้ามีเพิ่มก็จะอัพเดตใหม่เรื่อยๆ
ทุกอย่างผมรวบรวมไว้ที่นี้นะครับ
-----
https://github.com/adminho/learning-it/

.
เขียนโดยโปรแกรมเมอร์ไทย thai programmer

[SHORT SHARE] CON ĐƯỜNG HỌC KHOA HỌC DỮ LIỆU CỦA MỘT SINH VIÊN KINH TẾ

Helu cả nhà, nhân dịp bài đăng về Data Scientist được quá trời bạn quan tâm và hỏi chị về con đường trở thành nhà khoa học dữ liệu, nay chị giới thiệu cho các em bài viết của một bạn học trái ngành nhé. :D

Bật mí nhỏ là ngày xưa chị cũng học Tài chính ngân hàng ở FTU sau đó chuyển qua làm security cho Microsoft và Facebook, nên việc trái ngành là hoàn toàn có thể nha. Nhưng schofans sẽ phải cố gắng nhiều lắm đấy!!

📘 Bạn Giang Phương Hoa từng học Đại học Ngoại Thương Hà Nội, học Thạc sỹ tại Imperial College London, hiện đang làm việc tại Microsoft AI Research London chia sẻ về con đường trở thành Data Scientist của mình.

Chào cả nhà,

Cảm ơn anh Tiệp đã tạo cơ hội cho mình viết bài này để chia sẻ. Follow Forum Machine Learning cơ bản đã lâu mà chưa đóng góp được gì nhiều.

Dạo gần đây mình có gặp nhiều bạn trẻ muốn theo nghề Data Science và PM mình hỏi về con đường mình đến với Data Science và bắt đầu học Machine Learning như thế nào. Vì thế mình đã xin phép anh Tiệp để viết bài ở đây, chia sẻ cùng mọi người và hy vọng sẽ giúp ích cho các bạn đang tự học Data Science, hoặc có background trái ngành trái nghề và muốn làm Data Science một cách nghiêm túc. Bài viết sẽ rất vớ vẩn với các chuyên gia 😊.

Đây là con đường không hề dễ dàng nếu bạn không học Khoa học máy tính hay Toán từ bậc ĐH nhưng cũng không có nghĩa là không thể. **Everything is impossible until you do it.**

📘 Học Ngoại Thương HN
Con đường mình đến với Data Science không hề bằng phẳng và mình tin nhiều bạn ở đây cũng vậy. Mình học Ngoại Thương chuyên ngành Tài chính. Cũng tự coi là có chút background về Toán Cao Cấp và Xác suất thống kê nhưng sẽ chỉ là muối bỏ bể so với các bạn học bài bản về Toán Lý Thuyết hay Xác suất thống kê. Rất may là trong quá trình học Ngoại Thương thì mình nhận ra môn học mà mình yêu thích nhất là môn Phân tích dữ liệu tài chính. Cảm giác nhìn những con số rồi tìm tòi ra một ý tưởng gì đó mới rồi trình bày bảng biểu vô cùng hấp dẫn (mãi sau này mình mới biết khái niệm đó gọi là insights 😊). Vì thế mình có tham gia một số cuộc thi sinh viên về phân tích dữ liệu.

📘 Nielsen Case Competition
Hồi đó hình như chỉ có Nielsen Case Competition–cuộc thi dành cho sinh viên của Nielsen, một công ty data consulting khá lớn tại Mỹ. Mình cũng may mắn cùng với các bạn trong nhóm giành giải của cuộc thi đó và bắt đầu đầu quân cho Nielsen để làm Chuyên viên phân tích dữ liệu 😊–Insight Analyst. Thời gian làm việc cho Nielsen là thời gian mình luôn cảm thấy là thời gian tạo một nền tảng vững chắc cho bản thân trong nghề làm Analyst. Nếu bạn google Nielsen thì Nielsen là một công ty nghiên cứu thị trường truyền thống, dữ liệu cung cấp chủ yếu bằng survey và phỏng vấn người tiêu dùng. Thời đó khái niệm Dữ liệu lớn hay là Khoa học máy tính vẫn còn xa vời với mình. Nhưng chính từ thời gian làm việc giống như một nhân viên tư vấn dữ liệu đã giúp mình hiểu được ứng dụng thực sự của dữ liệu là gì? Làm sao để dữ liệu có ích cho doanh nghiệp? Mình cũng học được cách từ một câu hỏi lớn và mơ hồ, làm sao để chia nhỏ câu hỏi đó thành những câu hỏi nhỏ hơn mà bạn có thể translate (phiên dịch) thành một câu hỏi có thể trả lời bằng dữ liệu sẵn có? Mình cũng hiểu khái niệm connecting the dots (xâu chuỗi) dữ liệu là gì? Vì vậy, đừng tự nghĩ rằng công việc mình đang làm không có gì hấp dẫn, không có gì liên quan đến Machine Learning hay Dữ liệu lớn mà nản lòng. Nhiều lúc bạn sẽ ngạc nhiên về những gì bạn học được từ các dirty jobs trong cuộc sống.

📘 Bắt đầu con đường học Khoa học dữ liệu
Sau một thời gian làm việc ở Nielsen thì mình nhận thấy hạn chế của các phương pháp nghiên cứu truyền thống (limited samples, biased trong cách đặt câu hỏi và trả lời). Vì thế mình bắt đầu tìm hiểu phương pháp mới để có thể thực sự phân tích user behavior mà không cần phải “hỏi” họ. Và thế là mình khám phá ra một thế giới mới là Khoa học dữ liệu (Data Science-DS). Thời điểm mình bắt đầu tìm hiểu về DS và học về DS thì mọi thứ còn khá mới mẻ (2013) cũng chưa có nhiều các khóa học open source như bây giờ. Mình hoàn toàn tự học mọi thứ từ xác suất thống kê (may mà trong công việc cũng có dùng), toán, lập trình, hệ thống dữ liệu. Mình hiểu là với các bạn không có nền tảng về Khoa học máy tính như mình, việc các bạn làm một cách bản năng là cố gắng lấp đầy lỗ hổng về lĩnh vực này càng nhiều càng tốt. Vì thế, các bạn sẽ cố gắng học Python, học R hay học các ngôn ngữ lập trình. Điều này dẫn đến một hệ quả là các bạn bị tool-driven. Học Python không khó, bỏ ra 6 tháng học một cách tập trung, các bạn sẽ viết được những dòng codes như mẫu. Nhưng điều mình hay gặp đó là các bạn học Python hay R như Kinh Thánh vậy. Nhiều bạn nghĩ rằng chỉ cần biết Python hay R là có thể làm được phân tích dữ liệu rồi. Thực ra thì không phải. Mình rất may mắn là trong thời kỳ đầu bắt đầu học, cảm thấy hoang mang quá thì một lần đi gặp khách hàng, gặp một bạn đã làm quantitative analyst ở Wall Street nhiều năm. Bạn ấy thấy mình ôm một quyển Python Fundamentals dầy cộp thì mới bảo “Mày nên học cách nghĩ, đừng học cách làm vội”. Chỉ một câu nói nhỏ mà mình nghĩ là có thể trao thưởng huy chương cho bạn ấy vì đã cứu rỗi cuộc đời mình. 😊. Và quyển sách đã thay đổi cuộc đời mình là How to think like a Computer Scientist. Mình đã có dịp gặp tác giả của cuốn sách này và nói với anh ấy là “You saved my life. 😊”.

✏ Thực sự thì đối với người học trái ngành, trái nghề, vấn đề lớn nhất là thay đổi cách suy nghĩ và sự tự ti. Bạn có xuất phát điểm không giống người khác và thế là tìm mọi cách để làm được NHƯ người ta mà quên mất mục đích ban đầu của mình là gì. Sau khi đọc cuốn sách trên thì mình hiểu ra vấn đề vì sao mình học Python đến hai tháng mà vẫn rất thụ động, chỉ có thể viết những gì code mẫu mà gặp vấn đề mới thì chịu. Đó là vì mình không suy nghĩ theo cách máy tính có thể suy nghĩ. Vì không think the language nên mình cũng không thể speak the language. Điều này cũng giống như lúc bạn học Tiếng Anh hay ngoại ngữ vậy, không hiểu cách tư duy của ngôn ngữ thì bạn sẽ thành học vẹt. Vì thế mình dành hẳn ba tháng chỉ để học computational thinking và computer logic, về những thứ như directory, class, variables, binary operations, algorithmic thinking, big O notation, v.v.. Điểm này sẽ không thể nào so sánh được với các bạn học Khoa học máy tính trong 3-4 năm nhưng cũng đủ để mình học lập trình một cách đúng hướng (programming in the right way). Mình đã nói chuyện với nhiều bạn tự học programming và nhiều bạn bị cuốn theo cách học Google knowledge–có vấn đề gì thì google–stackoverflows có câu trả lời sẵn. Cuối cùng thì chương trình cũng vẫn chạy, các bạn vẫn thấy hạnh phúc, nhưng lần sau gặp vấn đề khác các bạn không tự trả lời được. Cũng giống như hồi nhỏ ở trường học “How are you?” và trả lời “I’m fine, thank you”. Đến lúc người ta hỏi “How do you feel today?” thì không biết trả lời thế nào.

✏ Lập trình cũng chỉ là công cụ. Cái cốt lõi của Data Science và Machine Learning (ML) vẫn là Toán và Xác suất thống kê. Về điểm này thì forum và cuốn sách của anh Tiệp sẽ rất hữu ích. Nền tảng Toán của mình không tệ vì cũng từng học chuyên Toán. Tuy nhiên, cũng giống như câu chuyện lập trình thì mình cảm thấy cũng cần học ML bằng cách think in ML ways. Các thuật toán quan trọng trong ML hầu như đều đã được viết và tạo thành thư viện nên vài bạn có thể lười chỉ cần from sckitlearn import * và thế là ung dung chạy một cái chương trình ML. Nhưng để thực sự làm DS/ML thì nhiều khi nên bắt đầu ôn lại khái niệm đạo hàm, ma trận và toán cơ bản.

📘 Học Thạc sỹ tại Imperial College London
Một điểm nữa mà nhiều bạn rất hay quên hoặc bỏ qua khi học DS vì nghĩ nó nhàm chán đó là database structure và data manipulation. Mình cũng vấp phải vấn đề tương tự khi mình bắt đầu học Thạc sỹ về Data Science ở Imperial College London. Ngay Kỳ 1 thì trong chương trình có một môn học mà rất nhiều bạn bỏ lớp (mình cũng cúp cua mấy lần) đó là Database Admin. Môn này phải nói là cực kỳ chán vì nó sẽ không có kết quả ngay cho bạn như khi bạn chạy môt chương trình máy tính hay vẽ biểu đồ, đem lại cảm giác cực kỳ cool vì I did something. Tuy nhiên khi bắt đầu thực sự làm dự án nghiên cứu ở Data Science Institute in Imperial College (mình làm cộng tác viên) thì mình có thể thực sự hiểu được tầm quan trọng kinh khủng của môn này. Bạn không thể thi triển được thuật toán hay tối ưu hóa thuật toán nếu không hiểu cấu trúc dữ liệu hay database relation, handle missing values, organizing the table in long/wide format, normalization of the database, etc.** Những việc nhỏ nhặt, *dirty jobs, tốn thời gian vậy thực ra là vô cùng quan trọng. Khi bạn hiểu cấu trúc dữ liệu thì bạn mới quay lại bước 1 được: Từ câu hỏi lớn làm sao để thi triển ra nhiều câu hỏi nhỏ và trả lời? Rốt cuộc thì DS chính là công cụ để trả lời câu hỏi mà thôi. Đừng quên mục đích ban đầu!

📘 Microsoft AI Research
Sau rất nhiều chông gai thì bây giờ mình được gọi là data scientist tại Microsoft AI Research. Chặng đường học thì vẫn còn rất dài, bây giờ mình vẫn phải đọc forum Machine Learning thường xuyên để hiểu thêm. Dưới đây là một ít bài học mình đã đúc kết sau 4 năm ròng rã mất nhiều máu (ngã cầu thang mấy lần vì mải nghĩ) và nước mắt (khó quá làm thế nào), hy vọng sẽ giúp ích cho nhiều bạn có nền tảng giống mình.

⚠️ Đừng chạy theo buzzwords, cuộc sống nhiều cám dỗ, hãy bắt đầu từ những thứ căn bản nhất. Thinking và mindset là những thứ quan trọng nhất. Python hay R hay Java cũng chỉ là công cụ.

⚠️ Machine Learning là học máy, trước khi làm ML nếu bạn không có nền tảng về Computer Science thì hãy thử tìm hiểu về Computational thinking và computer logic.

⚠️ Data science rất rộng lớn. Hãy thử nghĩ về một mảng nhỏ mà bạn muốn theo đuổi: nhiều người có thể theo đuổi Optimization, mình thì chọn cho mình con đường đã đưa mình đến với DS ngay từ đầu: User Behavior Analytics. Điều này sẽ giúp các bạn định hình và tập trung vào những mảng lý thuyết liên quan mật thiết đến mảng này. Nghe có vẻ thực dụng nhưng mình chủ yếu tìm hiểu về các mô hình/thuật toán liên quan đến time series, sequential pattern mining, pattern recognition, clustering/classification, association mining, etc. vì đây sẽ là những thứ giúp bạn tìm hiểu về User Behavior. Các thuật toán simulation như Monte Carlo hay các thuật toán tối ưu khác mình không biết quá sâu.

📘 Chúc mọi người học Machine Learning vui. 😊
Nguồn: Machine Learning Cơ Bản

Hết rồi, các em đã có cái nhìn rõ ràng hơn về ngành khoa học này chưa?

❤ Tag và chia sẻ bài viết đến bạn bè em nhé ❤

#HannahEd #duhoc #hocbong #sanhocbong #scholarshipforVietnamesestudents

MINI ALBUM 'MOON' OUT ON 6.21

全新迷你專輯 【月】6.21 全球數位發行
https://DianaWang.lnk.to/Moon

MOON, Diana’s second album under Fu Music, enchants the listener with a moody and romantic ode to love. Diana’s delivery can be powerful yet delicate, with influences ranging from alternative R&B, classic soul to retro pop.

Her songwriting skills really shine in her elusive and soulful melodic choices in the song “Intertwined”, a first of its kind in Chinese language music.

Follow Diana Wang 王詩安
Facebook: https://www.facebook.com/DianaWangOfficial
Instagram: https://www.instagram.com/DianaWangOfficial
Weibo: http://tw.weibo.com/DianaWangShiAn
Twitter: https://twitter.com/_DianaWang
Label: Fu Music

融合深邃迷離的 Alternative R&B 與復古風格。創作女聲 Diana 王詩安以大膽多樣的創新曲風，搭配成熟、慵懶的迷人嗓音交織出曲曲彼此含意相連，以「月」為主題、因月而生的概念專輯 。如果上一張專輯《詩》是白天的話，《月》則像是充滿神祕迷幻氛圍的黑夜。


【脈絡】

人與人相遇的背後都有看不見的脈絡牽引，唯有用心聆聽才能感受脈絡讓愛的時態進行

你是否曾對一場因邂逅而認識的戀情感到傾心，又或者感嘆著人與人之間有著難以形容的緣份牽引？緣份是如此奇妙，R&B創作女聲王詩安以充滿都會感與慵懶的歌聲，在〈脈絡〉中唱出在看似疏離與飄泊無垠的日常生活中，背後可是有千絲萬縷、無形無影的線聯繫著我們彼此。
〈脈絡〉一曲有著迷離的氛圍，王詩安透過情感深邃的歌聲，搭配著曲中彷彿心跳悸動般的電子節奏，告訴著聆聽者人與人之間之所以交集相遇與相戀多少帶有宿命，背後有命運的巧手，有著看不見的脈絡。雖然說緣份和生命中的似曾相識在冥冥之中早已註定，但王詩安的這首歌告訴你，愛是一種感應，要用心聽才能真正感受出隱藏在背後，讓我們彼此牽引，彼此頻率一致的脈絡。


脈絡 Intertwined
曲 Composed by Diana Wang王詩安 , Khalil Fong 方大同
詞 Lyrics by Luke"B.T.”Tsui 崔惟楷

導演 Director: Gibran
攝影 Director of Photography: Gianpaolo Lupori
企劃 A&R: Diana Wang 王詩安

Produced by Khalil Fong @ JTW
All instruments and programming by Khalil Fong
Vocal arrangements by Diana Wang
Recorded at Fu Music Studio by Jeff Li
All Digital Editing by Jeff Li
Mixed by Phil Tan
Mastered by Chris Gehringer @ Sterling Sound



Follow Fu Music 賦音樂
Facebook: https://www.facebook.com/fumusicasia
Instagram: https://www.instagram.com/fumusicasia

#DianaWang #Intertwined #王詩安 #脈絡 #賦音樂 #FuMusic

DON'T HATE ME I filmed this vid in October wth it's so late hAHHAHA. Also why do I look so bad in this vid ughh maybe that's why I didn't edit it for so long. But ok, self love. Hope you guys enjoy this crazy extra haul!!

Help translate my videos into your language! Feel free to add credit into the subtitles so that your work may be recognized. http://www.youtube.com/timedtext_cs_panel?tab=2&c=UCMHcnNwDqa7oRtoF7Ti5pyA

☆ P R O D U C T S
Mediheal Sheet Mask
3CE x Maison Kitsune
Banila Co Dear Hydration Facial Mist
Innisfree Soybean Energy Oil
Belif Problem Solution Moisturizer
Belif Baby Bo Sunscreen for Babies
HERA Cell Essence
Son & Park Beauty Water
Too Cool For School 24K Gold Mask
Clio Prism Air Shadow in Dope Taupe
VDL Eye Primer
Moonshot Concealer
Moonshot Jelly Pot
Moonshot Cream Paint
Face Shop Designing Eyebrow Pencil
Chateau Labiotte Wine Lip Tint
NARS CC Cushion
Laneige BB Cushion Anti-Aging
Su:m37 Secret Programming Eye Cream
Nature Republic Sunblock
TheSaem Cover Perfection Concealer Duo
TheSaem Mousse Candy Tint
TheSaem Eye Paint Indie Pink
It’s Skin Lip Crush Matte in 01 Watch Me
Banila & Co Green Makeup Base
Banila & Co Cheek Gradation Blush
3CE Duo Color Face Blush in Peach Crush and Shy Shy
3CE Liquid Lip Color Makes Sense - Lip Gloss in Baby Punch
COSRX AHA White Powerhead Liquid
Heimish Artless Glow Base
Innisfree Jeju Volcanic Color Clay Mask
Innisfree Capsule Recipe Pack Aloe Vera
Innisfree Smart Drawing Blusher
Innisfree Always New Auto Liner
Etude House Tint My 4 Tip Brow
Etude House Look At My Eyes Eyeshadow in RD301
Etude House Photo Hair Liner
COSRX Acne Pimple Patch
Tony Moly Lip Tone Get It Tint
Skinfood Black Sugar Mask
Daiso Nail Glitters
Jung Saem Mool Essential Starcealer Foundation

☆ S O C I A L M E D I A
Instagram:
https://instagram.com/titantyra

Snapchat:
@Titantyra

Facebook:
https://www.facebook.com/Titan-Tyra-1205663879465025/

Blog:
https://Titantyra.blogspot.com

Ask.fm:
https://ask.fm/titantyra

☆ F A Q
What ARE you?
I’m Chinese-Indonesian from Jakarta, living in both Indonesia and Singapore. I make beauty and lifestyle videos and I upload every weekend. Make sure to subscribe so you never miss any of my silly videos. You don’t have to, though. But just do it because it’s free anyway :D

How old are you?
I’m 23 years young.

What camera, lens, and software do you use?
Vlog camera: Sony A5100 with 16-50mm f3.5-5.6
Tutorial camera: Sony 6500 with Vario-Tessar T* E 16-70mm f/4 ZA OSS Lens
Mic: Rode VideoMic GO
Edited with Final Cut Pro X.

☆ S P O N S O R S H I P
This video was not sponsored and all opinions are my own honest thoughts.
For Business & PR opportunities, please email: titantyra@gmail.com

เทคนิคการดึงข้อมูลส่วนต่าง ๆ ที่จัดเก็บใน list
1) ดึงข้อมูลมาเป็น list
2) ดึงมาเป็นค่าของข้อมูล
ดาวน์โหลดไฟล์ตัวอย่างได้ที่ https://goo.gl/15K2iN
เชิญสมัครเป็นสมาชิกของช่องนี้ได้ที่ ► https://www.youtube.com/subscription_center?add_user=prasertcbs
สอนการเขียนโปรแกรมด้วยภาษา R เบื้องต้น ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GF6qjrRuZFSHdnBXD2KVICp
สอนการใช้โปรแกรม R เบื้องต้น ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGSiUGzdWbjxIkZqEO-O6qZ
สอน R สำหรับ Data Science ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GGat89RT9NMjW7sqFz84XSk
สอนการสร้างกราฟด้วยโปรแกรม R เบื้องต้น ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GEvw9bN_Q8nRdDUPyaSymqM
การสร้างกราฟด้วย ggplot2 ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GFEu7flht1Fv_gsT2mizgPW
สอนการใช้ dplyr package ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GEsJv4E4QmrBkdyax2IgRQG
สอนการใช้ tidyr package ► https://www.youtube.com/playlist?list=PLoTScYm9O0GFL9f4LpDa0zrh-rqzF3xdN
#prasertcbs #prasertcbs_R #prasertcbs_DataScience