Chia Sẻ Khóa Học Data Science - Lộ Trình Của Bạn Đến AI & Những Hiểu Biết Sâu Sắc Về Dữ Liệu [Khóa 5886 A]
Đi từ data chaos đến clear insights. Học Python, Pandas, ML và Deep Learning cho các project thực tế.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Hiểu những kiến thức cơ bản về data science và các loại ML (supervised, unsupervised, reinforcement).
- ✓ Làm chủ thống kê mô tả, xác suất, tương quan, causality, hypothesis testing và A/B testing..
- ✓ Thao tác và chuyển đổi dữ liệu với Python: types, lists, tuples, sets, dictionaries và comprehensions.
- ✓ Phân tích dữ liệu với Pandas: đọc, khám phá, dọn dẹp, lọc, nhóm, tổng hợp và tạo pivot table.
- ✓ Quản lý time series hiệu quả với Pandas cho chronological data analysis.
- ✓ Thực hiện các phép tính số hiệu quả với NumPy: arrays, indexing, slicing, phép toán.
- ✓ Tạo trực quan hóa dữ liệu có tác động mạnh mẽ với Matplotlib: lines, bars, points, histograms, boxplots, subplots.
- ✓ Nâng cao khả năng trực quan hóa với Seaborn: tích hợp Pandas, pairplot, facetgrid, regressions và heatmaps.
- ✓ Hiểu các khái niệm chính về Machine Learning: workflow, feature selection, overfitting và underfitting.
- ✓ Áp dụng supervised ML với Scikit-Learn: linear regression, decision trees, random forests, SVM, ANN.
- ✓ Quản lý feature selection và dimensionality reduction để tối ưu hóa các mô hình ML.
- ✓ Làm chủ imbalanced data và các kỹ thuật classification nâng cao.
- ✓ So sánh và đánh giá các mô hình ML với metrics và các ensemble method có liên quan.
- ✓ Tối ưu hóa mô hình thông qua hyperparameter tuning và cross-validation (Scikit-Learn).
- ✓ Áp dụng unsupervised ML: K-Means, hierarchical clustering, dimensionality reduction.
- ✓ Phát hiện các điểm bất thường ((outliers) trong các tập dữ liệu để cải thiện chất lượng phân tích.
- ✓ Kết hợp supervised & unsupervised learning để có các giải pháp mạnh mẽ hơn.
- ✓ Giới thiệu về Deep Learning với TensorFlow và Keras: sequential và functional model.
- ✓ Hiểu về Forward và Backpropagation và các activation function (ReLU, Sigmoid, Softmax).
- ✓ Thực hiện hyperparameter tuning cho Deep Learning với Optuna. Phát triển các CNN cho image recognition và sequential model (RNN, LSTM, GRU).
- ✓ Khám phá GAN và các khái niệm về generative model.
- ✓ Lead một Data Science project từ A đến Z: loading, cleaning, visualization, feature engineering, ML/DL modeling.
- ✓ Data Science Beginner: Bất kỳ ai muốn có một nền tảng vững chắc về khoa học dữ liệu, ngay cả khi không có kinh nghiệm lập trình hoặc thống kê trước đó.
- ✓ Chuyên gia Data Analysts & BI: Những người muốn nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu của mình bằng các kỹ thuật nâng cao và machine learning.
Làm chủ Data Science - và chuyển từ Simple Code sang Real Analysis.
Bạn đã chán ngấy việc không biết bắt đầu từ đâu với dữ liệu, lãng phí thời gian cleaning các file CSV, hay không hiểu tại sao mô hình của bạn không hoạt động? Khóa học này sẽ hướng dẫn bạn từng bước - từ những dòng code đầu tiên cho đến các predictive model của riêng bạn.
Dù bạn là người mới bắt đầu học Python hay đã có nền tảng lập trình, khóa học này sẽ giúp bạn trở thành một Data Science practitioner. Bạn sẽ học cách thao tác, phân tích, trực quan hóa và mô hình hóa dữ liệu như một chuyên gia.
Không còn những script lộn xộn, những lỗi khó hiểu và hàng giờ lãng phí trên Google. Đã đến lúc áp dụng Data Science một cách rõ ràng, có cấu trúc và hiệu quả.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Hiểu được những nền tảng thống kê thiết yếu cho khoa học dữ liệu.
- ✓ Thao tác dữ liệu hiệu quả với Pandas và NumPy.
- ✓ Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn.
- ✓ Xây dựng các mô hình Machine Learning với Scikit-Learn.
- ✓ Tạo neural networks với TensorFlow và Keras.
- ✓ Triển khai các dự án cụ thể từ đầu đến cuối.
Cấu trúc khóa học – Những điều cần biết:
- ✓ 1. Giới thiệu về Data Science. Data Science là gì, tại sao nó lại cần thiết ngày nay và những kỹ năng chính cần nắm vững là gì?
- ✓ 2. Cơ sở về Thống kê cho Data Science. Tìm hiểu các khái niệm thiết yếu: mean, standard deviation, distributions, correlation vs causality, p-values, A/B testing…!
- ✓ 3. Python dành cho Data Science. Nắm vững các cấu trúc dữ liệu Python (lists, dictionaries, sets, v.v.) và tìm hiểu các kỹ thuật hiện đại như comprehension.
- ✓ 4. Data Manipulation với Pandas. Importing, cleaning, filtering, grouping, merging… Bạn sẽ biết mọi thứ về việc chuẩn bị dữ liệu.
- ✓ 5. Numerical Calculation với NumPy. Tạo và thao tác các mảng số hiệu suất cao và thực hiện các phép tính vectơ.
- ✓ 6. Data Visualization. Học cách tạo các biểu đồ có tác động mạnh với Matplotlib và Seaborn: histogram, scatter plot, heatmap, boxplot, v.v.
- ✓ 7. Machine Learning với Scikit-Learn. Xây dựng các supervised & unsupervised model, test, tối ưu hóa và hiểu hiệu suất của chúng.
- ✓ 8. Deep Learning với TensorFlow và Keras. Tạo các neural network, CNN, RNN đầu tiên của bạn và thậm chí khám phá GAN để generate dữ liệu của riêng bạn.
- ✓ 9. Final Project: Ứng dụng hoàn chỉnh. Một dự án cụ thể mà bạn sẽ triển khai mọi thứ đã học: cleaning, visualization, modeling và prediction.
Khóa học này dành cho ai?
- ✓ Người mới bắt đầu học Python tò mò muốn khám phá khoa học dữ liệu.
- ✓ Sinh viên hoặc chuyên gia muốn bổ sung một kỹ năng được săn đón vào profile của họ.
- ✓ Các developer tự học muốn cấu trúc việc học của họ.
- ✓ Bất kỳ ai muốn chuyển từ phân tích Excel đơn giản sang dự đoán dựa trên dữ liệu thực tế.
Không có điều kiện tiên quyết ! Bạn sẽ được học từng bước một. Tất cả những gì bạn cần là một chiếc máy tính, kết nối internet và động lực.
Tại sao bạn nên tham gia khóa học này? Học Data Science đang mở ra cánh cửa đến với một trong những ngành nghề có nhu cầu tuyển dụng cao nhất thế giới. Khóa học này không chỉ dạy bạn các khái niệm - mà còn cung cấp cho bạn những kỹ năng cụ thể, thiết thực, cùng với các công cụ chuyên nghiệp, để bạn có thể áp dụng ngay hôm nay.
Vậy bạn đã sẵn sàng biến dữ liệu thành quyết định chưa? Hãy cùng tôi bước vào hành trình thú vị này - và trở thành một Data Scientist thực thụ. Hẹn gặp lại bạn trong khóa học!
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu về Data Science.
- ✓ 02. Nền tảng Thống kê cho Data Science.
- ✓ 03. Cấu trúc và Kiểu dữ liệu trong Python.
- ✓ 04. Data Manipulation với Pandas.
- ✓ 05. Numerical Computation với NumPy.
- ✓ 06. Data Visualization với Matplotlib.
- ✓ 07. Data Visualization với Seaborn.
- ✓ 08. Giới thiệu về Machine Learning.
- ✓ 09. Supervised Learning với Scikit-Learn.
- ✓ 10. Unsupervised Learning với Scikit-Learn.
- ✓ 11. Deep Learning với TensorFlow & Keras.
- ✓ 12. Final Project: Ứng dụng các Khái niệm đã Học.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Python Developer: Các nhà phát triển muốn mở rộng kỹ năng của mình sang lĩnh vực data science, analysis và machine learning.
- ✓ Sinh viên và Researcher: Những người cần hiểu và áp dụng các phương pháp khoa học dữ liệu cho các dự án học thuật hoặc nghiên cứu của mình.
- ✓ Chuyên gia chuyển đổi nghề nghiệp: Bất kỳ ai muốn theo đuổi sự nghiệp khoa học dữ liệu và thành thạo các công cụ thiết yếu của ngành.
- ✓ Những người đam mê AI và ML: Bất kỳ ai mong muốn tìm hiểu về các thuật toán machine learning và deep learning cũng như ứng dụng thực tế của chúng.
- ✓ Data Scientist tương lai: Những người hướng tới sự nghiệp Data Scientist và muốn thành thạo các kỹ năng kỹ thuật mà các công ty yêu cầu.
- ✓ Các nhà phát triển muốn tối ưu hóa giải pháp của mình bằng các mô hình dự đoán và AI.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU