Name: Khóa Học Data Science Machine Learning Cho Người Mới Bắt Đầu - Việt Nguyễn AI
Price: 99000 VND

Nội dung khóa học

Khóa học Data Science Machine Learning Cơ Bản – Việt Nguyễn AI phù hợp cho người mới muốn bắt đầu với phân tích dữ liệu và học máy bằng Python. Nội dung đi từ tổng quan Machine Learning, xử lý dữ liệu với Pandas và Numpy, trực quan hóa với Matplotlib, Seaborn đến xây dựng mô hình với Scikit-learn, theo hướng dễ tiếp cận và có logic rõ ràng từ nền tảng đến triển khai mô hình.

⭐ Điểm nổi bật của khóa học

● Học theo lộ trình từ nền tảng đến mô hình thực tế: tổng quan Machine Learning, supervised learning, unsupervised learning, đánh giá mô hình và project.

● Bộ công cụ đúng trọng tâm cho data science cơ bản: Python, Pandas, Numpy, Scikit-learn, Matplotlib và Seaborn.

● Có nội dung về các thuật toán phổ biến như Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree, KNN, Clustering và PCA.

🛠️ Vì sao khóa học chọn các công cụ này?

Python là nền tảng phù hợp để đi vào workflow data science vì người học có thể xử lý dữ liệu, thử thuật toán và chuyển sang phân tích mô hình trong cùng một môi trường học tập.

Pandas và Numpy được đặt ở phần xử lý dữ liệu vì đây là bước đầu của hầu hết bài toán phân tích: làm sạch dữ liệu, thao tác bảng, chuẩn bị đầu vào trước khi đưa vào mô hình machine learning.

Scikit-learn phù hợp cho phần học máy cơ bản vì hỗ trợ trực tiếp các thuật toán như regression, decision tree, KNN, clustering và các bước xây mô hình, đánh giá mô hình theo một pipeline khá rõ ràng.

Matplotlib và Seaborn được dùng ở giai đoạn trực quan hóa để người học đọc dữ liệu, nhìn xu hướng và hiểu kết quả mô hình trước khi sang phần evaluation hoặc project nhỏ.

🧠

Học phần 1: Tổng quan Data Science và Machine Learning

Phần mở đầu giúp người học nắm khung kiến thức cơ bản về Data Science và Machine Learning, hiểu cách tiếp cận của khóa học và vai trò của Python trong toàn bộ quy trình học.

Đây là nền để đi tiếp sang xử lý dữ liệu, xây mô hình và hiểu các bước phía sau mà không bị rời rạc.

🐍

Học phần 2: Xử lý dữ liệu với Python, Pandas và Numpy

Nhóm nội dung này tập trung vào thao tác dữ liệu cơ bản để chuẩn bị cho phân tích và machine learning, đặc biệt là làm việc với bảng dữ liệu bằng Pandas và tính toán mảng bằng Numpy.

Đây là phần quan trọng nếu bạn muốn hiểu cách dữ liệu được đọc, xử lý và đưa vào mô hình trong thực tế.

📊

Học phần 3: Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn

Phần này giúp người học tạo biểu đồ và đọc dữ liệu bằng trực quan hóa, từ đó nhìn ra xu hướng, so sánh và các dấu hiệu quan trọng trước khi đi vào mô hình.

Đây là cầu nối giữa xử lý dữ liệu và phân tích dữ liệu, rất cần thiết cho người mới học data science.

🤖

Học phần 4: Machine Learning có giám sát và không giám sát

Khóa học đi vào các thuật toán quen thuộc như Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree, KNN, Clustering và PCA, giúp người học hiểu hai nhóm supervised learning và unsupervised learning.

Phần này phù hợp với người cần nắm cách mô hình học từ dữ liệu và cách chọn hướng tiếp cận cho từng bài toán cơ bản.

✅

Học phần 5: Đánh giá mô hình và project thực hành

Người học làm quen với các chỉ số như Accuracy, Precision, Recall và F1-score để hiểu mô hình đang hoạt động như thế nào thay vì chỉ nhìn kết quả đầu ra.

Phần cuối của khóa học là project thực tế, theo hướng xây dựng mô hình dự báo hoặc phân loại trên dữ liệu thật.

👨‍🎓 Khóa học này dành cho ai?

Người mới bắt đầu muốn học Data Science và Machine Learning từ đầu.
Sinh viên ngành CNTT, Kinh tế, Quản trị hoặc các ngành cần làm việc với dữ liệu.
Nhân sự văn phòng, chuyên viên phân tích hoặc người đang muốn chuyển hướng sang Data.
Người muốn học theo lộ trình rõ ràng, có lý thuyết đi cùng thực hành minh hoạ.

💡 Học xong bạn có thể làm được gì?

Hiểu quy trình cơ bản của data science và machine learning bằng Python.
Xử lý dữ liệu với Pandas, Numpy và trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib, Seaborn.
Làm quen với các mô hình ML phổ biến như regression, decision tree, KNN, clustering và PCA.
Đánh giá mô hình bằng các chỉ số cơ bản và theo dõi một project phân loại hoặc dự báo ở mức nhập môn.

📝 Lưu ý / chuẩn bị

Khóa học được thiết kế cho người mới nên phù hợp nếu bạn cần một lộ trình nhập môn rõ ràng, đi từ dữ liệu đến mô hình.
Nếu bạn đang tìm nền tảng cơ bản để học tiếp các chủ đề AI, Deep Learning hoặc Computer Vision sau này, khóa học này là bước khởi đầu hợp lý.

Bạn sẽ nhận được gì?

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