Học Machine Learning & Khoa Học Dữ Liệu Toàn Diện với Python Từ A-Z

Giới Thiệu Khóa Học 

• Kiến thức cơ bản về Python: Biết lập trình Python ở mức cơ bản.
• Kỹ năng sử dụng máy tính: Có thể cài đặt và vận hành phần mềm.
• Phần mềm và công cụ miễn phí: Sử dụng các thư viện như NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn.
• Động lực và sự kiên nhẫn: Có quyết tâm học Học máy và mong muốn tìm hiểu chuyên sâu về Data Science.
• Khát khao học hỏi:
  • Tìm hiểu Python, Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn.
  • Làm việc với các dự án thực tế về Machine Learning.

• Đây là khóa học toàn diện, từ cơ bản đến nâng cao về Machine Learning và Data Science với Python.
• Bạn sẽ học cách sử dụng Python để phân tích dữ liệu, trực quan hóa thông tin, và áp dụng các thuật toán Học máy mạnh mẽ vào các dự án thực tế.
• Nội dung khóa học không chỉ tập trung vào lý thuyết mà còn có rất nhiều bài tập thực hành, thử thách, và ví dụ thực tế.

• Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến với cú pháp đơn giản, dễ đọc và hỗ trợ nhiều thư viện mạnh mẽ trong lĩnh vực Học máy như TensorFlow, Scikit-learn, Keras.
• Ngôn ngữ này được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, từ phát triển ứng dụng web, phân tích dữ liệu, đến trí tuệ nhân tạo và thực tế tăng cường.

1. Nền tảng lý thuyết và thực hành:
   • Nguyên lý cơ bản của Học máy từ A-Z.
   • Cách sử dụng các thư viện Python phổ biến: NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Scikit-learn.
   • Phân tích và trực quan hóa dữ liệu để tạo ra các biểu đồ và báo cáo hấp dẫn.
2. Dự án thực tế:
   • Ứng dụng các thuật toán Học máy vào các bài toán thực tế như dự đoán, phân loại và phát hiện bất thường.
   • Thực hành với dữ liệu thực và xây dựng các dự án như dự đoán xu hướng kinh doanh hoặc phân tích người dùng.
3. Lộ trình rõ ràng:
   • Học từ căn bản đến chuyên sâu, với phần lý thuyết trước mỗi bài thực hành.
   • Khóa học được thiết kế cho người mới bắt đầu nhưng cũng rất phù hợp cho những ai muốn ôn lại kiến thức.

• Người mới bắt đầu muốn học Machine Learning và Data Science từ đầu.
• Lập trình viên muốn mở rộng kỹ năng trong lĩnh vực Học máy để tăng giá trị bản thân.
• Những người đang tò mò về Khoa học Dữ liệu và muốn bắt đầu hành trình tự học với Python.
• Nhà phát triển phần mềm hoặc chuyên viên đang muốn chuyển sang lĩnh vực Data Science.

• Cơ hội nghề nghiệp rộng mở: Nhu cầu tuyển dụng chuyên gia Data Science dự kiến đạt 11,5 triệu vị trí vào năm 2026.
• Thu nhập hấp dẫn: Mức lương trung bình của một chuyên gia Data Science lên đến 100.000 USD/năm.
• Ứng dụng đa ngành: Từ bảo mật chính phủ, ứng dụng hẹn hò, đến thương mại điện tử, khoa học dữ liệu đang cách mạng hóa nhiều lĩnh vực trên toàn cầu.

• Máy học là gì?
• Khái niệm về Máy học
• Thuật ngữ trong Máy học
• Chỉ số đánh giá hiệu suất
• Phân biệt Phân loại và Hồi quy
• Đánh giá hiệu suất - Các chỉ số lỗi phân loại
• Đánh giá hiệu suất - Các chỉ số lỗi hồi quy
• Máy học với Python
• Học có giám sát (Supervised Learning)
• Cross-Validation và sự cân bằng Bias - Variance
• Sử dụng Matplotlib và Seaborn để trực quan hóa dữ liệu
• Máy học với SciKit Learn
• Lý thuyết Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)
• Lý thuyết Hồi quy logistic (Logistic Regression)
• Hồi quy logistic với Python
• Lý thuyết Thuật toán K gần nhất (K Nearest Neighbors - KNN)
• Thuật toán KNN với Python
• Tổng quan về dự án KNN
• Giải pháp cho dự án KNN
• Lý thuyết Cây quyết định và Rừng ngẫu nhiên (Random Forest)
• Cây quyết định và Rừng ngẫu nhiên với Python
• Tổng quan về dự án Cây quyết định và Rừng ngẫu nhiên
• Giải pháp cho dự án Cây quyết định và Rừng ngẫu nhiên
• Lý thuyết Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machines - SVM)
• Máy vector hỗ trợ với Python
• Tổng quan về dự án SVM
• Giải pháp cho dự án SVM
• Tổng quan về học không giám sát (Unsupervised Learning)
• Lý thuyết Thuật toán phân cụm K Means
• Thuật toán K Means với Python
• Tổng quan về dự án K Means
• Giải pháp cho dự án K Means
• Lý thuyết Thuật toán phân cụm Hierarchical Clustering
• Thuật toán phân cụm Hierarchical Clustering với Python
• Lý thuyết Phân tích thành phần chính (PCA)
• PCA với Python
• Lý thuyết Hệ thống gợi ý (Recommender System)
• Hệ thống gợi ý với Python
• Máy học hoàn chỉnh
• Máy học với Python
• Máy học từ A-Z

• Máy học là một phương pháp giúp các hệ thống dự đoán bằng cách sử dụng mô hình được huấn luyện trên dữ liệu thực tế. Ví dụ, trong bài toán nhận dạng mèo trong ảnh, chúng ta sẽ huấn luyện mô hình bằng cách cho mô hình học từ những ảnh có sẵn và sau đó mô hình sẽ dự đoán liệu một bức ảnh mới có chứa mèo hay không.

• Máy học hiện đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ chẩn đoán y tế, nhận dạng khuôn mặt, dự báo thời tiết, xử lý ảnh, cho đến việc tối ưu hóa các quy trình công nghiệp và nhiều lĩnh vực khác.

• Mặc dù bạn có thể sử dụng các công cụ như AutoML mà không cần mã hóa, nhưng để xây dựng hệ thống máy học mới, bạn thường cần phải viết mã. Python là một ngôn ngữ phổ biến trong máy học, với các công cụ mạnh mẽ như Jupyter Notebooks hỗ trợ việc thử nghiệm và phát triển mô hình.

• Python là ngôn ngữ được sử dụng phổ biến nhất trong máy học nhờ vào thư viện phong phú và cú pháp dễ học. Các công cụ như Jupyter Notebooks, TensorFlow, và SciKit-learn giúp việc phát triển mô hình trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.

• Máy học được chia thành học có giám sát (supervised learning) và học không giám sát (unsupervised learning). Trong học có giám sát, bạn huấn luyện mô hình với dữ liệu có nhãn, còn trong học không giám sát, mô hình tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu không có nhãn.

• Máy học là gì?
• Khái niệm về Máy học
• Thuật ngữ trong Máy học
• Chỉ số đánh giá hiệu suất
• Phân biệt Phân loại và Hồi quy
• Đánh giá hiệu suất - Các chỉ số lỗi phân loại
• Đánh giá hiệu suất - Các chỉ số lỗi hồi quy
• Máy học với Python
• Học có giám sát (Supervised Learning)
• Cross-Validation và sự cân bằng Bias - Variance
• Sử dụng Matplotlib và Seaborn để trực quan hóa dữ liệu
• Máy học với SciKit Learn
• Lý thuyết Hồi quy tuyến tính (Linear Regression)
• Lý thuyết Hồi quy logistic (Logistic Regression)
• Hồi quy logistic với Python
• Lý thuyết Thuật toán K gần nhất (K Nearest Neighbors - KNN)
• Thuật toán KNN với Python
• Tổng quan về dự án KNN
• Giải pháp cho dự án KNN
• Lý thuyết Cây quyết định và Rừng ngẫu nhiên (Random Forest)
• Cây quyết định và Rừng ngẫu nhiên với Python
• Tổng quan về dự án Cây quyết định và Rừng ngẫu nhiên
• Giải pháp cho dự án Cây quyết định và Rừng ngẫu nhiên
• Lý thuyết Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machines - SVM)
• Máy vector hỗ trợ với Python
• Tổng quan về dự án SVM
• Giải pháp cho dự án SVM
• Tổng quan về học không giám sát (Unsupervised Learning)
• Lý thuyết Thuật toán phân cụm K Means
• Thuật toán K Means với Python
• Tổng quan về dự án K Means
• Giải pháp cho dự án K Means
• Lý thuyết Thuật toán phân cụm Hierarchical Clustering
• Thuật toán phân cụm Hierarchical Clustering với Python
• Lý thuyết Phân tích thành phần chính (PCA)
• PCA với Python
• Lý thuyết Hệ thống gợi ý (Recommender System)
• Hệ thống gợi ý với Python
• Máy học hoàn chỉnh
• Máy học với Python
• Máy học từ A-Z

• Máy học là một phương pháp giúp các hệ thống dự đoán bằng cách sử dụng mô hình được huấn luyện trên dữ liệu thực tế. Ví dụ, trong bài toán nhận dạng mèo trong ảnh, chúng ta sẽ huấn luyện mô hình bằng cách cho mô hình học từ những ảnh có sẵn và sau đó mô hình sẽ dự đoán liệu một bức ảnh mới có chứa mèo hay không.

• Máy học hiện đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ chẩn đoán y tế, nhận dạng khuôn mặt, dự báo thời tiết, xử lý ảnh, cho đến việc tối ưu hóa các quy trình công nghiệp và nhiều lĩnh vực khác.

• Mặc dù bạn có thể sử dụng các công cụ như AutoML mà không cần mã hóa, nhưng để xây dựng hệ thống máy học mới, bạn thường cần phải viết mã. Python là một ngôn ngữ phổ biến trong máy học, với các công cụ mạnh mẽ như Jupyter Notebooks hỗ trợ việc thử nghiệm và phát triển mô hình.

• Python là ngôn ngữ được sử dụng phổ biến nhất trong máy học nhờ vào thư viện phong phú và cú pháp dễ học. Các công cụ như Jupyter Notebooks, TensorFlow, và SciKit-learn giúp việc phát triển mô hình trở nên dễ dàng và hiệu quả hơn.

• Máy học được chia thành học có giám sát (supervised learning) và học không giám sát (unsupervised learning). Trong học có giám sát, bạn huấn luyện mô hình với dữ liệu có nhãn, còn trong học không giám sát, mô hình tìm kiếm các mẫu trong dữ liệu không có nhãn.

• Máy học Python hiện đang là một trong những nghề phát triển nhanh nhất trong lĩnh vực khoa học máy tính. Các kỹ sư máy học có thể ứng dụng công nghệ này vào nhiều ngành công nghiệp khác nhau, từ khoa học y tế đến logistics. Tuy nhiên, vì đây là một lĩnh vực hot, nên cũng rất cạnh tranh. Các kỹ sư có thể nâng cao cơ hội việc làm của mình bằng cách tham gia các khóa học chứng chỉ, bootcamp, và thực hành thực tế.