Khóa Học Advanced Analytics With Python Mới Nhất Cùng Tomorrow Marketers là một chương trình đào tạo chuyên sâu, được thiết kế để cung cấp những kiến thức vững chắc về Machine Learning và Python trong lĩnh vực kinh doanh. Chương trình giúp các Data Analyst xây dựng và áp dụng các mô hình dự đoán hiệu quả, từ đó hỗ trợ doanh nghiệp trong việc ra quyết định chiến lược.
Khóa Học Advanced Analytics With Python Mới Nhất Cùng Tomorrow Marketers
Bạn Sẽ Học Được Gì Từ Khóa Học Này?
☀ Bạn sẽ được trang bị kiến thức bài bản từ gốc rễ về Predictive Analytics và Machine Learning, được cập nhật từ các chương trình Master of Science in Data Science hàng đầu thế giới.
☀ Học cách sử dụng Python và các thuật toán quan trọng như KNN, Linear Regression, và Logistic Regression để xây dựng và kiểm tra các mô hình dự đoán hỗ trợ quá trình ra quyết định trong doanh nghiệp.
☀ Tạo dựng một portfolio nổi bật, nâng cao lợi thế cạnh tranh khi ứng tuyển với dự án cuối khóa chất lượng.
Ai Nên Tham Gia Khóa Học Advanced Analytics With Python?
♦ Các Marketers/Sales hoặc Data Analyst: Nếu bạn muốn trang bị kiến thức vững chắc về Predictive Analytics, nâng cao năng lực cá nhân, tạo lợi thế cạnh tranh và mang lại giá trị cao hơn cho doanh nghiệp thông qua các phân tích dự báo nâng cao.
♦ Những Bạn Data Analyst hoặc Data Engineer: Nếu bạn mong muốn trở thành Data/AI Scientist nhưng vẫn chưa có kiến thức về Machine Learning và muốn trang bị thêm kiến thức để tự học sâu hơn về Deep Learning.
♦ Những Data Engineer: Nếu bạn muốn trang bị thêm kiến thức chuyên môn về Machine Learning để thiết kế và xây dựng các hình thái nhà kho dữ liệu phức tạp hơn như Data Lake, Cloud Data Lake, Data Mesh, Data Fabric…
Lộ Trình Khóa Học
Module 1- Căn bản về Predictive analytics & machine learning 1. Ba cấp độ của Business analytics. 2. Phân loại các mảng trong AI, Machine Learning, Deep Learning. 3. Các loại mô hình dự đoán. 4. Tư duy: Máy học hoạt động như thế nào? 5. Demo dự án phân tích dự báo mẫu. Module 2- Python 1 – Kiến thức nhập môn 1. Kiến thức nhập môn về lập trình Python: biến dữ liệu, kiểu dữ liệu, hàm số, cấu trúc điều khiển,… 2. Thực hành tính toán cơ bản trên Python. Module 3- Python 2 – Cấu trúc dữ liệu và làm sạch dữ liệu 1. Data structure trong python (List, Tuple, Dictionary, Set) và các built-in function, cách đọc hiểu list và dictionary, cách tạo lập hàm số. 2. Làm sạch dữ liệu, xử lý data bị thiếu, biến đổi dữ liệu, xử lý dữ liệu dạng chuỗi, kết hợp các dataset với nhau, các phép toán với ‘join’, các phép toán tổng hợp dữ liệu. Module 4- Python 3 – Thư viện Pandas, Numpy & Seaborn 1. Giới thiệu thư viện Python cho tính toán, xử lý dữ liệu và trực quan hóa: Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib. 2. Thực hành sử dụng thư viện để trực quan hóa. Module 5- Python 4 – Phân tích mô tả Thực hành Case study: Phân tích business performance sử dụng Python (tải dữ liệu, làm sạch, trực quan hóa) Module 6- Phân loại khách hàng với thuật toán KNN 1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán K-Nearest Neighbors 2. Ưu điểm và nhược điểm của thuật toán KNN 3. Ứng dụng KNN cho bài toán phân loại 4. Thực hành thuật toán KNN trên Google Colab Module 7- Assignment 1: Thực hành KNN phân loại khách hàng Case study: Customer Classification – Phân tích EDA – khám phá dữ liệu khách hàng – Xây dựng mô hình KNN để phân loại khách hàng – Đánh giá độ hiệu quả của mô hình Module 8- Dự báo doanh thu với Linear Regression 1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán Linear Regression 2. Ưu điểm và nhược điểm của thuật toán Linear Regression 3. Ứng dụng Linear Regression cho bài toán dự báo 4. Thực hành thuật toán Linear Regression trên Google Colab Module 9- Dự đoán giá với Multivariate & Polynomial regression 1. Nguyên lý cơ bản của Multivariate & Polynomial Regression 2. Case study: Dự đoán giá bất động sản – Phân tích EDA để phân tích dữ liệu – Xây dựng mô hình Multivariate/ Polynomial Regression để dự đoán giá bất động sản – Đánh giá độ hiệu quả của mô hình Module 10- Dự đoán rủi ro khách hàng với Logistic Regression 1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán Logistic Regression 2. Ưu điểm và nhược điểm của thuật toán Logistic Regression 3. Ứng dụng Logistic Regression cho bài toán phân loại 4. Case study: Loan default prediction – Xây dựng mô hình Logistic Regression để dự đoán khách hàng có rủi ro cao – Đánh giá độ hiệu quả Module 11- Chọn và chuẩn hóa mô hình training 1. Các kỹ thuật cross validation để điều chỉnh mô hình dự báo 2. Các metrics đo lường hiệu quả của thuật toán Regression & Classification 3. Kỹ thuật xử lý Overfitting: Regularization L1, L2 Module 12- Assignment 2: Capstone project (Regression) Case study tối ưu marketing budget/ ROI – Phân tích EDA khám phá dữ liệu chi phí marketing và revenue – Xây dựng mô hình Multivariate/ Polynomial Regression để dự đoán revenue – Tối ưu chi phí marketing từ mô hình dự đoán – Đánh giá độ hiệu quả của mô hình
![Khóa Học Việt Nguyễn Ai – Học Python & AI Cơ Bản [Đỉnh Cao]](https://vuakhoahocpro.com/images/khoa-hoc-python-ai-co-ban-viet-nguyen-lap-trinh-ung-dung-ai-thuc-tien_prsd_5691dff8da53e1407b02b5413a19a3ef.jpg/w=500)
![Khóa Học ReactJS Pro [ Đỉnh Cao] – Trở Thành Lập Trình Viên ReactJS Không Thể Bị Thay Thế](https://vuakhoahocpro.com/images/khoahoc-reactjs-pro-dinh-cao-lap-trinh-vien-chuyen-nghiep.jpg_prsd_e0c24638dd32dd9f8ef794f8178792d9.jpg/w=500)
![Khóa Học F8 – HTML CSS Pro [Đỉnh Cao]](https://vuakhoahocpro.com/images/khoa-hoc-f8-html-css-pro-chuyen-gia-thiet-ke-web.jpg_prsd_a9792a3b9b611c2a77c8f462616c905a.jpg/w=500)
