Name: Khóa Học Data Science và Machine Learning Cho Người Mới Từ Con Số 0 - Combo 10 Khóa
Price: 199000 VND

Nội dung khóa học

Combo 10 Khóa Data Science and Machine Learning Certificate phù hợp với người mới học Data Science, sinh viên CNTT/Toán Tin/Kinh tế và người muốn chuyển ngành sang Data/AI. Lộ trình đi từ Python cơ bản, Pandas, NumPy, SQL, xử lý dữ liệu, machine learning, R, deep learning với TensorFlow/Keras đến Big Data với Hadoop và Spark MLlib, sau đó tổng hợp lại bằng capstone project.

⭐ Điểm nổi bật của khóa học

● Bao phủ trọn workflow Data Science: lập trình Python, truy vấn SQL, thu thập dữ liệu, tiền xử lý, phân tích, machine learning, deep learning và big data.

● Có các công cụ và thư viện cốt lõi trong ngành như Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, TensorFlow/Keras, Hadoop và Spark MLlib.

● Nội dung được sắp theo lộ trình từ nền tảng đến nâng cao, giúp người mới dễ theo dõi trước khi đi vào mô hình ML, deep learning và xử lý dữ liệu lớn.

🛠️ Vì sao khóa học chọn các công cụ này?

Python được đặt ở đầu lộ trình vì đây là ngôn ngữ nền để viết logic, xử lý dữ liệu và triển khai các bước phân tích trong Data Science. Khi đã nắm biến, hàm, vòng lặp và OOP, người học mới có thể đi tiếp sang thao tác dữ liệu và xây dựng mô hình.

Pandas và NumPy là lớp công cụ xử lý dữ liệu cốt lõi trước khi vào machine learning. Pandas dùng cho làm sạch, biến đổi và thao tác bảng dữ liệu; NumPy hỗ trợ tính toán số học hiệu quả hơn trong các bài toán phân tích và mô hình hóa.

Matplotlib và Seaborn được học cùng giai đoạn phân tích vì trực quan hóa là bước cần thiết để nhìn nhanh xu hướng, phân bố và mối quan hệ trong dữ liệu trước khi chọn mô hình hoặc xử lý đặc trưng.

SQL, API và Web scraping xuất hiện trước machine learning vì workflow thực tế của Data Scientist luôn bắt đầu từ việc thu thập dữ liệu. Học truy vấn và lấy dữ liệu giúp người học làm chủ đầu vào thay vì chỉ thao tác trên dataset có sẵn.

TensorFlow/Keras, Hadoop và Spark MLlib được đưa vào các phần sau để mở rộng sang deep learning và big data, đúng với hướng đi từ xử lý dữ liệu nhỏ sang hệ thống dữ liệu lớn và mô hình phức tạp hơn.

🐍	Học phần 1: Python cơ bản cho Data Science Người học bắt đầu với Python, làm quen với biến, hàm, vòng lặp và OOP để có nền tảng lập trình đủ vững cho các bài toán dữ liệu. Phần này cũng đặt nền cho thao tác xử lý dữ liệu bằng Python trước khi chuyển sang các thư viện chuyên dùng.

📊

Học phần 2: Xử lý và trực quan hóa dữ liệu với Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn

Nội dung tập trung vào thao tác dữ liệu bằng Pandas và NumPy, sau đó chuyển sang vẽ biểu đồ với Matplotlib và Seaborn để quan sát xu hướng, phân bố và quan hệ giữa các biến.

Đây là bước quan trọng trước khi phân tích dữ liệu hoặc đưa dữ liệu vào mô hình machine learning.

🔢	Học phần 3: Toán và thống kê cho Data Science Phần này ôn lại đại số tuyến tính, xác suất và thống kê ứng dụng để người học hiểu nền tảng toán đứng sau phân tích dữ liệu và machine learning. Mục tiêu là giúp bạn đọc hiểu mô hình ở mức đúng bản chất, thay vì chỉ chạy theo công thức.

🗄️	Học phần 4: SQL, thu thập dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu Học viên dùng SQL để truy vấn dữ liệu, đồng thời làm quen với việc thu thập dữ liệu từ API và Web scraping. Sau đó là giai đoạn làm sạch, xử lý dữ liệu thiếu và dữ liệu nhiễu để chuẩn bị cho phân tích và mô hình hóa.

🤖

Học phần 5: Machine Learning, Deep Learning và Big Data

Khóa học đi vào các thuật toán machine learning như Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest và SVM, sau đó chuyển sang deep learning với CNN, RNN và TensorFlow/Keras.

Phần cuối mở rộng sang Big Data trong machine learning với Hadoop và Spark MLlib để người học làm quen với dữ liệu lớn và cách xử lý ở quy mô rộng hơn.

🧩	Học phần 6: Capstone project Phần capstone là nơi người học kết hợp toàn bộ kiến thức đã học để xử lý một bài toán Data Science/Machine Learning hoàn chỉnh. Đây cũng là mốc tổng hợp giúp hệ thống hóa workflow từ thu thập dữ liệu, xử lý, mô hình hóa đến đánh giá.

👨‍🎓 Khóa học này dành cho ai?

Người mới học Data Science muốn có lộ trình rõ ràng từ Python đến machine learning.
Sinh viên CNTT, Toán Tin, Kinh tế đang định hướng Data Analyst, Data Scientist hoặc Machine Learning Engineer.
Nhà phân tích dữ liệu muốn nâng cao thêm kỹ năng ML, deep learning và Big Data.
Người muốn chuyển ngành sang Data/AI và cần một combo học theo thứ tự bài bản.

💡 Học xong bạn có thể làm được gì?

Làm việc với Python, SQL và các thư viện dữ liệu cơ bản để xử lý và phân tích dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu và đọc insight từ biểu đồ, bảng số liệu và các mẫu phân bố dữ liệu.
Thực hành các thuật toán machine learning phổ biến và hiểu cách đánh giá, tối ưu mô hình.
Làm quen với deep learning và Big Data trong bối cảnh Data Science/Machine Learning.
Hoàn thiện một capstone project để tổng hợp kiến thức đã học theo hướng ứng dụng.

📝 Lưu ý / chuẩn bị

Khóa học đi theo lộ trình khá đầy đủ, nên phù hợp hơn với người muốn học Data Science từ nền tảng đến nâng cao thay vì chỉ học một mảng riêng lẻ.
Vì có phần toán, SQL, machine learning, deep learning và Big Data, người mới nên học theo đúng thứ tự để tránh bị đứt mạch kiến thức.

Bạn sẽ nhận được gì?

Kiến thức thực tế
Tài liệu hướng dẫn
Cộng đồng hỗ trợ
Chứng chỉ hoàn tất