Lịch mở lớp

  • KHAI GIẢNG

    22/11/2018

  • THỜI LƯỢNG

    2 buổi/tuần, 3 giờ/buổi (Từ 18:30-21:30 – Thứ 3, Thứ 5)

    Tổng thời lượng chương trình 12 buổi (Kéo dài 1,5 tháng)

  • ĐỊA ĐIỂM

    Tầng 11, tòa nhà VP MD Complex, 68 Nguyễn Cơ Thạch, Hà Nội.

  • HẠN ĐĂNG KÝ

    21/11/2018

  • HỌC PHÍ

    CHỈ 3.900.000

  • ƯU ĐÃI

    Giảm học phí 900.000 VND cho 5 người đăng ký đầu tiên

    Giảm 10% học phí cho nhóm đăng ký 3 người trở lên

BẠN MUỐN …

  • Theo ngành Data Science nhưng còn mơ hồ chưa biết bắt đầu từ đâu?

  • Áp dụng công nghệ AI vào hoạt động doanh nghiệp?

  • Tạo network và học hỏi từ những người cùng chí hướng làm chủ công nghệ AI?

  • Có nền tảng vững chắc trong ngành Data Science?

  • Mức lương khủng nghìn đô?

BẠN SẼ NHẬN ĐƯỢC GÌ SAU KHÓA HỌC ?

  • Có tư duy nền tảng về khoa học dữ liệu (Data Science)

  • Khả năng phân tích và ra quyết định từ dữ liệu

    Khả năng phân tích và đưa ra kết luận chính xác từ dữ liệu. Qua đó đưa ra quyết định phù hợp cho hoạt động của doanh nghiệp

  • Làm chủ kỹ thuật khai phá và thao tác với dữ liệu.

  • Khả năng làm việc với dữ liệu

    Làm việc với dữ liệu bao gồm: Thu thập, chuẩn bị, khai phá và trực quan hóa dữ liệu.

  • Sử dụng phần mềm làm việc với dữ liệu

    Có khả năng sử dụng được các phần mềm chuyên dụng để làm việc với dữ liệu

  • Khả năng sử dụng ngôn ngữ Python

    Có khả năng sử dụng ngôn ngữ Python để làm việc với dữ liệu

NỘI DUNG KHÓA HỌC

  • Quy trình của khoa học dữ liệu

  • Xác suất và thống kê trong khoa học dữ liệu

  • Khai phá và trực quan hoá dữ liệu

  • Chuẩn bị, làm sạch và chuyển đổi dữ liệu

  • Nhập môn Machine Learning

  • Sử dụng các công cụ

    Ngôn ngữ lập trình Python, Microsoft Azure Machine Learning

PHƯƠNG PHÁP HỌC

  • Flipped Learning

  • Học viên học bài dựa trên khoá học của Microsoft

  • Mentor hỗ trợ giải quyết các vấn đề khó khăn cùng học viên

  • Ứng dụng kiến thức vào các bài toán thực tế

MODULE KHÓA HỌC

Introduction to Data Science

  • Principles of Data Science
  • Introduction to Data Science Technologies
  • An Overview of Data Science Technology
  • Azure Machine Learning Studio
  • Using Code in Azure ML
  • Jupyter Notebooks
  • Creating a Machine Learning Model

Probability and Statistics for Data Science

  • Overview of Probability and Random Variables
  • Introduction to statistic
  • Z-Scores
  • Correlation

Simulation and Hypothesis Testing

  • Simulation
  • Introduction to Simulation
  • Introduction to Hypothesis Testing
  • Z-Tests, T-Tests, and Other Tests
  • Type 1 and Type 2 Errors
  • Confidence Intervals
  • Misconceptions About Hypothesis Testing

Exploring and Visualizing Data

  • Introduction to Data Exploration
  • Introduction to Data Visualization
  • Getting Started with Univariate Plots
  • Two-Dimensional Plots
  • Aesthetics for Multidimensional Plots
  • Faceting Plots
  • Plotting in Azure ML Experiments

Data Cleansing and Manipulation

  • Data Ingestion and Flow
  • Data Cleansing
  • Feature Engineering
  • Outliers and Errors
  • Data Scaling

Introduction to Machine Learning

  • Machine Learning
  • Evaluating Regression Models
  • Publishing a Machine Learning Web Service
  • Introduction to Azure ML Web Services
  • Publishing a Web Service

ĐỐI TƯỢNG THAM GIA

Các lập trình viên mong muốn tìm hiểu và làm chủ công nghệ AI để phục vụ cho công việc hiện tại cũng như định hướng công việc trong tương lai.

Các bạn học sinh, sinh viên có nhu cầu tiếp cận công nghệ AI từ số không nhưng chưa biết bắt đầu như thế nào.

Các nhà quản trị, hoạch định chiến lược cho doanh nghiệp theo hướng ứng dụng công nghệ hiện đại, tối ưu hóa giá trị trong doanh nghiệp.

YÊU CẦU HỌC VIÊN CẦN CÓ

  • Kỹ năng lập trình căn bản.
  • Khả năng đọc tài liệu tiếng Anh
  • Có máy tính cá nhân. Học viên sẽ được hướng dẫn cài đặt một số phần mềm như: Visual Studio Code, bộ phần mềm Anaconda (Jupyter, R Studio v.v...)

CÁC MENTOR

Mentor là những người tổ chức, cố vấn và hỗ trợ học viên trong và sau khóa học

Nguyễn Khắc Nhật

Nguyễn Khắc Nhật

- Phó Tổng Giám Đốc CodeGym Việt Nam – Coach & Trainer.
- Trên 10 năm kinh nghiệm phát triển phần mềm và đào tạo lập trình.
- Chuyên gia Java, PHP, .NET, Agile, Scrum, IoT và SMAC.
- Đồng tác giả cẩm nang Scrum đầu tiên tại Việt Nam.
- Sáng lập viên website Tạp chí Lập trình.

Nguyễn Ngọc Tú

Nguyễn Ngọc Tú

- Thành viên ban điều hành của NAL
- Trên 10 năm kinh nghiệm phát triển phần mềm và đào tạo lập trình.
- Là “kiến trúc sư” kiêm “nhà phát triển cơ sở hạ tầng” trong việc phát triển và vận hành sản phẩm trên nhiều nền tảng từ Java IoT cho tới PHP và Mobile.

Phạm Văn Tuân

Phạm Văn Tuân

- Thạc sỹ Công nghệ thông tin, CH Pháp.
- Giảng viên khoa Tin học Kinh tế, trường đại học Kinh tế Quốc dân.
- Product Owner Team AI, công ty NAL Việt Nam.
- Chuyên môn: Machine learning, Phân tích xử lý dữ liệu, Xử lý Ngôn ngữ tự nhiên.

Nguyễn Tuấn Nam

Nguyễn Tuấn Nam

- Thạc sĩ Khoa học dữ liệu, Đại học FPT.
- Chuyên gia giải pháp thị giác máy tính và deep learning tại NAL

ĐĂNG KÝ CHƯƠNG TRÌNH