Khóa Học Machine Learning & Khoa Học Dữ Liệu Toàn Diện

Giới Thiệu Khóa Học 

• Không cần kinh nghiệm trước: Không cần nền tảng Toán học hay Thống kê. Khóa học bắt đầu từ những kiến thức cơ bản nhất.
• Cần thiết bị máy tính: Hệ điều hành Linux/Windows/Mac và kết nối internet.
• Lộ trình phù hợp: Bao gồm 2 lộ trình cho người có kinh nghiệm lập trình và người chưa biết lập trình.
• Công cụ miễn phí: Tất cả công cụ sử dụng trong khóa học đều miễn phí.

• Cập nhật hiện đại: Sử dụng các công cụ và thư viện Python mới nhất như TensorFlow 2.0, Numpy, và Scikit-Learn.
• Dựa trên dự án thực tế: Tạo dựng nhiều dự án thực tiễn để xây dựng portfolio chuyên nghiệp.
• Tiếp cận toàn diện: Tất cả tài nguyên cần thiết để bắt đầu sự nghiệp trong ngành Data Science đều được tích hợp trong khóa học này.

• Dành cho người chưa biết lập trình: Học Python từ đầu và cách áp dụng nó vào các dự án thực tế.
• Dành cho người đã biết lập trình: Bắt đầu ngay với các chủ đề chuyên sâu như Học máy, Mạng nơ-ron, và Học sâu (Deep Learning).

• Khám phá và trực quan hóa dữ liệu (Data Exploration and Visualizations).
• Mạng nơ-ron (Neural Networks), Học sâu (Deep Learning), và Học chuyển giao (Transfer Learning).
• Các thư viện Python như TensorFlow, Numpy, Pandas, Matplotlib, và Seaborn.
• Phân loại, hồi quy, và dự đoán chuỗi thời gian (Supervised Learning).
• Tạo cây quyết định (Decision Trees), rừng ngẫu nhiên (Random Forests), và học tăng cường (Ensemble Learning).
• Các kỹ thuật đánh giá và tinh chỉnh mô hình (Model Evaluation, Hyperparameter Tuning).
• Xử lý dữ liệu với Pandas, Kaggle, và Google Colab.
• Tham gia các cuộc thi Học máy.

• Hiểu rõ quy trình làm việc và thực hiện các dự án Khoa học Dữ liệu từ đầu đến cuối.
• Có khả năng áp dụng A.I., Học máy vào thực tế để giải quyết các vấn đề trong doanh nghiệp.
• Xây dựng hồ sơ chuyên nghiệp với các dự án nổi bật.
  Mục tiêu của khóa học

• Trở thành chuyên gia Khoa học Dữ liệu (Data Scientist) hoặc kỹ sư Học máy (Machine Learning Engineer) đủ khả năng làm việc tại các công ty lớn.
• Xây dựng các dự án thực tế như:
  • Dự đoán bệnh tim (Heart Disease Detection).
  • Dự đoán giá máy ủi (Bulldozer Price Predictor).
  • Phân loại giống chó qua hình ảnh (Dog Breed Image Classifier).
  • Và nhiều dự án khác.
• Có một bộ sưu tập các dự án chuyên nghiệp để đưa vào portfolio của bạn.

• Không chỉ dạy lý thuyết hoặc hướng dẫn từng bước mà còn giúp bạn thực sự hiểu sâu các nguyên lý.
• Khóa học sẽ thử thách bạn đi từ người mới bắt đầu đến chuyên gia có khả năng tự triển khai các giải pháp thực tế trong ngành Data Science và Học máy.
• Không chỉ học cách viết mã mà còn làm quen với các ứng dụng thực tế trong lĩnh vực như:
  • Marketing doanh nghiệp và tài chính.
  • Y tế, an ninh mạng, và sản xuất.
  • Hệ thống đề xuất, phát hiện gian lận, và nhiều hơn nữa.

1. Kiến thức nền tảng:
   • Python, TensorFlow, Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-Learn.
   • Xử lý và trực quan hóa dữ liệu.
2. Kỹ thuật nâng cao:
   • Học sâu (Deep Learning), Mạng nơ-ron (Neural Networks).
   • Phân loại (Classification), Hồi quy (Regression), và Dự đoán chuỗi thời gian.
   • Học chuyển giao (Transfer Learning).
3. Ứng dụng thực tế:
   • Dự đoán giá cả, phân tích hình ảnh, và nhận diện bất thường.
   • Xử lý dữ liệu lớn với Hadoop, Apache Spark, và Google Colab.
   • Cách trình bày và báo cáo kết quả để gây ấn tượng với nhà tuyển dụng.

• Daniel Bourke:
  • Tự học và làm việc như một kỹ sư Học máy tại công ty trí tuệ nhân tạo Max Kelsen.
  • Chuyên gia về xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và ứng dụng Học máy trong lĩnh vực y tế, tài chính, và thương mại điện tử.
  • Tác giả của nhiều bài viết và video với hơn 5 triệu lượt xem.
• Andrei Neagoie:
  • Giảng viên hàng đầu trên Udemy, với nhiều học viên làm việc tại các công ty như Google, Amazon, và IBM.
  • Kinh nghiệm từ Silicon Valley và Toronto, cùng phương pháp giảng dạy sáng tạo.

• Người chưa biết gì về Học máy, Khoa học Dữ liệu và Python.
• Lập trình viên muốn mở rộng kỹ năng và tăng giá trị bản thân trong lĩnh vực Học máy.
• Người muốn học từ các chuyên gia có kinh nghiệm thực tế trong ngành.
• Doanh nhân hoặc nhân viên muốn áp dụng công cụ Học máy để nâng cao hiệu quả công việc.