Data Analyst/Data Science/Machine Learning
Trong thời đại kỹ thuật số hiện nay, dữ liệu là tài nguyên quan trọng để các doanh nghiệp đưa ra các quyết định thông minh, phát triển kinh doanh và đối phó với các thách thức trong thị trường cạnh tranh. Vì vậy, khoa học dữ liệu đang trở thành xu hướng của các doanh nghiệp hiện đại, giúp các doanh nghiệp đạt được lợi thế cạnh tranh trong thị trường, giảm thiểu rủi ro và tăng hiệu quả kinh doanh.
Chương trình học Tổng quan về Data Science tại Cole được thiết kế để trang bị cho học viên những kiến thức và kỹ năng cần thiết nhằm khai thác dữ liệu hiệu quả trong môi trường kinh doanh hiện đại.
Nội dung khóa học giúp học viên nắm vững các khái niệm về Data Science, thành thạo lập trình SQL và Python, hiểu và vận dụng xác suất thống kê trong EDA, làm quen với các mô hình học máy. Cuối khóa, học viên sẽ trình bày và đánh giá dự án của mình, chia sẻ kinh nghiệm và thảo luận về ứng dụng thực tế của kiến thức đã học.
Chương trình bao gồm các buổi học lý thuyết kết hợp với thực hành, giúp học viên áp dụng kiến thức vào các bài tập và dự án thực tế. Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ có khả năng làm việc với các công cụ và công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực Data Science, sẵn sàng đối mặt với các thách thức trong ngành.
Một số lợi ích khác của việc cạnh tranh bằng Khoa học dữ liệu bao gồm:
Tăng cường khả năng phân tích và dự đoán trong việc ra quyết định kinh doanh
Tối ưu hóa quản lý và vận hành sản xuất
Nâng cao khả năng định vị thương hiệu và hiểu rõ hành vi của khách hàng
Tăng hiệu quả tiếp cận và tối đa hóa lợi nhuận từ giới hàng hóa ở trong và ngoài nước
Tăng cường năng lực cạnh tranh, giảm chi phí cho các doanh nghiệp
Tạo tương tác động với khách hàng, tạo niềm tin và giúp gia tăng giá trị tương tác ở các khía cạnh như, sản phẩm, dịch vụ, v.v.
Lợi ích khóa học
Đào tạo trực tuyến
Các buổi học sẽ diễn ra qua các nền tảng trực tuyến như Zoom, Microsoft Teams, và Google Meet.Học viên tham gia các buổi học trực tiếp với giảng viên qua hình thức online.
Lý thuyết và thực hành
60% lý thuyết và 40% thực hành. Các bài thực hành được lấy từ các bài toán thực tế, giúp học viên áp dụng ngay kiến thức vào công việc.
Tài liệu học tập
Slide bài giảng, hướng dẫn thực hành chi tiết.
Video bài giảng
Học viên có thể xem lại video các buổi học để ôn tập và nắm vững kiến thức.
Tương tác trực tiếp
Học viên có thể trao đổi trực tiếp 1-1 với giảng viên hoặc trợ giảng để được giải đáp thắc mắc và hỗ trợ trong quá trình học.
Mục tiêu học tập
OP1: Có kiến thức cơ bản về Data Science và các vấn đề trong phạm vi của khoa học dữ liệu.
OP2: Nắm vững kiến thức cơ bản về Python, SQL và thư viện Pandas, NumPy. Thực hành trực quan hóa dữ liệu và ứng dụng những kiến thức này vào dự án thực tế.
OP3: Hiểu rõ vai trò của thống kê và xác suất trong Khoa học Dữ liệu, áp dụng các phương pháp thống kê, kỹ thuật lấy mẫu, kiểm định giả thuyết, và trực quan hóa dữ liệu vào phân tích thăm dò (EDA). Học viên sẽ sử dụng Python để thực hành và tạo báo cáo tự động, kết thúc với một dự án thực tế.
OP4: Nắm vững các bài toán và mô hình phổ biến trong Khoa học Dữ liệu. Qua đó, học viên thực hành triển khai và đánh giá các mô hình này, áp dụng vào dữ liệu thực tế và dự án lớn cuối khóa.
OP5: Thực hiện được một dự án mini về Khoa học Dữ liệu, từ phân tích bài toán và dữ liệu, tiền xử lý, xây dựng và tối ưu mô hình, đến đánh giá và triển khai theo cá nhân/nhóm.
OP6: Giúp học viên đánh giá tiến độ, áp dụng kiến thức vào thực tế, phân tích project của từng nhóm, và cung cấp phản hồi về khóa học để cải thiện trong tương lai.
Đối tượng học tập
Những người muốn theo đuổi nghề phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu nhưng chưa biết gì.
Những người làm việc trong các ngành khác nhưng muốn nâng cấp bản thân, trau dồi kỹ năng về các thuật toán, mô hình và học về khoa học dữ liệu bài bản.
Học sinh, sinh viên khối ngành công nghệ thông tin, hệ thống thông tin, nghiên cứu, kinh tế,..muốn học nâng cấp để theo đuổi nghề dữ liệu trong tương lai
#cole #colevn #coleblogvn
Nguồn:
https://cole.vn/san-pham/khoa-hoc-du-lieu-data-science-895
Link:
https://www.linkedin.com/feed/update/urn:li:share:7371935348236419072/