Name: Khóa Học Data Science & Machine Learning Nâng Cao Cho Chuyên Viên Dữ Liệu - Việt Nguyễn AI
Price: 149000 VND

Nội dung khóa học

Khóa học Data Science & Machine Learning Nâng Cao của Việt Nguyễn AI phù hợp với người đã có nền tảng Python và Machine Learning, muốn đi sâu hơn vào mô hình nâng cao, xử lý dữ liệu lớn và ứng dụng AI trong thực tế. Nội dung bám vào các chủ đề như Big Data, scikit-learn, Spark ML, Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM, Cross-validation, Hyperparameter Tuning, AutoML, XAI, MLOps, Docker, REST, Cloud, LLMs và các case study như phân loại tín dụng, dự báo doanh số, phân tích sentiment.

⭐ Điểm nổi bật của khóa học

● Cập nhật theo hai phiên bản 2023 và 2024, bao phủ cả mô hình ML nâng cao lẫn các chủ đề mới như AutoML, XAI và MLOps.

● Có các module rõ về Big Data & Scalable ML, Ensemble Models, Deployment và Explainable AI, phù hợp cho người muốn học theo workflow Data Science thực tế.

● Đưa vào case study cụ thể như phân loại tín dụng, dự báo doanh số và phân tích sentiment để người học thấy rõ cách áp dụng mô hình vào bài toán dữ liệu.

🛠️ Vì sao khóa học chọn các công cụ này?

scikit-learn và Spark ML xuất hiện ở phần xử lý dữ liệu lớn và machine learning quy mô lớn vì đây là lớp công cụ phù hợp cho workflow từ tiền xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình đến đánh giá trên các tập dữ liệu lớn.

Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost và LightGBM được đặt trong nhóm Ensemble Models vì đây là các thuật toán thường dùng khi cần tăng chất lượng dự đoán trên dữ liệu có cấu trúc, đặc biệt trong các bài toán classification và regression như tín dụng hay doanh số.

Cross-validation, Hyperparameter Tuning và Bias-Variance Tradeoff được đưa vào để người học hiểu cách kiểm soát chất lượng mô hình, tránh overfitting và chọn cấu hình phù hợp thay vì chỉ train mô hình rồi đọc kết quả.

Docker, REST, AWS/GCP và Cloud được dùng trong phần MLOps & Deployment để nối bước giữa phát triển mô hình và triển khai thực tế, giúp mô hình có thể đóng gói, phục vụ qua API và đi vào môi trường sản phẩm.

LIME, SHAP, AutoML và các chủ đề LLMs được thêm vào vì đây là các công cụ và hướng tiếp cận đang hiện diện rõ trong workflow AI hiện đại: giải thích mô hình, tự động hóa chọn mô hình và tích hợp mô hình ngôn ngữ vào bài toán phân tích văn bản hoặc trích xuất thông tin.

📊

Học phần 1: Big Data & Scalable ML với scikit-learn và Spark ML

Phần này tập trung vào cách làm việc với tập dữ liệu lớn bằng scikit-learn và Spark ML, phù hợp khi bài toán không còn ở mức dữ liệu nhỏ hay mô hình cơ bản.

Người học sẽ nắm được hướng tiếp cận xử lý dữ liệu, huấn luyện và đánh giá mô hình trong bối cảnh cần mở rộng quy mô phân tích.

🤖

Học phần 2: Ensemble Models và tối ưu mô hình

Khóa học đi vào các mô hình như Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost và LightGBM để xử lý các bài toán dự đoán với dữ liệu có cấu trúc.

Kèm theo đó là Cross-validation, Hyperparameter Tuning và Bias-Variance Tradeoff, giúp người học hiểu cách đánh giá và tinh chỉnh mô hình theo đúng logic Data Science.

🚀

Học phần 3: MLOps & Deployment với Docker, REST và Cloud

Module này xoay quanh việc xây pipeline model, đóng gói bằng Docker và triển khai qua REST API trên Cloud như AWS/GCP.

Đây là phần nối giữa khâu huấn luyện mô hình và khâu ứng dụng trong sản phẩm, nên rất quan trọng với người muốn đi theo hướng AI thực chiến hoặc MLOps.

🔍

Học phần 4: Explainable AI, AutoML và LLMs

Phần này giới thiệu LIME, SHAP để diễn giải kết quả mô hình, cùng với AutoML để tự động hóa một phần quá trình chọn và thử mô hình.

Ngoài ra, khóa học còn có phần LLMs ứng dụng vào phân tích văn bản, trích xuất thông tin hoặc xây chatbot dữ liệu theo ngữ cảnh thực tế.

🧠

Học phần 5: Case study ứng dụng trong doanh nghiệp

Các case study như phân loại tín dụng, dự báo doanh số và phân tích sentiment giúp người học nhìn thấy cách áp dụng mô hình vào bài toán cụ thể.

Nhờ vậy, nội dung không chỉ dừng ở thuật toán mà còn nối với ngữ cảnh business và phân tích dữ liệu thực tế.

👨‍🎓 Khóa học này dành cho ai?

Người đã có nền tảng Python và Machine Learning, muốn học lên mức nâng cao.
Data Scientist hoặc ML Engineer muốn củng cố kỹ năng xây dựng mô hình, đánh giá và triển khai.
Developer hoặc Analyst đang chuyển hướng sang AI/ML chuyên nghiệp.
Sinh viên, kỹ sư hoặc người tự học muốn tiếp cận MLOps, AI sản phẩm và các xu hướng như XAI, AutoML, LLMs.

💡 Học xong bạn có thể làm được gì?

Xử lý và huấn luyện mô hình trên dữ liệu lớn với các công cụ và workflow phù hợp hơn cho bài toán nâng cao.
So sánh, tinh chỉnh và đánh giá các mô hình ensemble như Random Forest, XGBoost hoặc LightGBM.
Đóng gói mô hình bằng Docker, triển khai qua REST API và đưa vào môi trường Cloud ở mức workflow thực tế.
Diễn giải kết quả mô hình bằng LIME, SHAP và làm quen với các hướng tiếp cận AutoML, LLMs trong bài toán dữ liệu hiện đại.
Áp dụng kiến thức vào các case study như tín dụng, doanh số và sentiment để đọc bài toán theo góc nhìn Data Science.

📝 Lưu ý / chuẩn bị

Khóa học thiên về nâng cao, nên sẽ phù hợp hơn nếu bạn đã quen Python và các khái niệm Machine Learning cơ bản.
Nếu bạn đang tìm nội dung đi từ nền tảng nhập môn, phần này có thể không phải lựa chọn phù hợp nhất.

Bạn sẽ nhận được gì?

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