Ứng dụng Data Science & Machine Learning

Tổng quan Nội dung Học phí Giảng viên Hình ảnh

Khoa học dữ liệu đang ngày càng quan trọng trong việc kinh doanh và quản lý. Trong vai trò là một nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ làm việc với dữ liệu để phát hiện ra những xu hướng và sự thật. Khóa học này sẽ cung cấp cho học viên các kỹ năng về khoa học dữ liệu cả trên mặt lý thuyết và thực hành.

Khóa học này phù hợp với ai?

Khóa học này phù hợp với nhiều đối tượng học viên:

Chuyên gia Công nghệ Thông tin.
Chuyên gia tài chính ngân hàng.
Sinh viên chuyên ngành Công nghệ Thông tin.
Những bạn quan tâm và muốn tìm hiểu về khoa học dữ liệu.
Chuyên gia về học máy, nhà khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu, nhà phân tích thị trường.
Kỹ sư dữ liệu, nhà phân tích kinh doanh, quản lý dữ liệu.
Nhà quản lý chuỗi cung ứng.

tham-gia-khoa-hoc-ba

Tại sao bạn nên tham gia khóa học này?

Nếu bạn muốn tìm hiểu về lĩnh vực khoa học dữ liệu, muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu thì khóa học này hoàn toàn phù hợp với bạn.

Khóa học nhằm mục đích truyền đạt cho học viên kiến thức về thuật toán hồi quy, thuật toán phân loại, học không giám sát, quy tắc kết hợp khai thác và vận hành mô hình học máy cho dự án capstone.

Với cấp độ của khóa học này, học viên có thể:

Bằng chứng nhận chuyên viên khoa học dữ liệu của trung tâm chúng tôi.
Trở thành một chuyên gia khoa học dữ liệu.
Có đầy đủ kiến thức của chủ đề bạn chọn.
Thực hành trực tiếp với các chuyên gia hàng đầu trong ngành của chúng tôi.
Làm việc với chúng tôi trong các dự án thực tế và đầy thử thách.
Được giới thiệu ứng tuyển chuyên viên BA cấp cao cho công ty phần mềm nổi tiếng như: CSC, FPT, KMS, Harvey Nash …

Chương trình học được thiết kế như thế nào?

Chúng tôi phát triển chương trình học dựa trên giáo trình khoa học dữ liệu, được thiết kế thành 24 buổi trong vòng 72 giờ (3 giờ/buổi):

Tạo điều kiện cho học viên dễ dàng tiếp thu bài học thông qua các bài tập trên lớp.6
Thực hành dựa trên dự án mẫu.

Áp dụng kiến thức vào các vấn đề thực tế

Lý thuyết thực tiễn.
Thực hành dựa trên dự án mẫu.
Thực hành dựa trên lý thuyết thực tiễn.

Đạt được sau khóa học

Nắm vững kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu
Nắm vững kiến thức về các kỹ năng, kỹ thuật, công cụ để trở thành nhà khoa học dữ liệu
Khả năng sử dụng ngôn ngữ Python
Hiểu những kiến thức cần thiết cho ngành khoa học dữ liệu như: Toán học, số liệu thống kê

Thông tin về lớp học

Địa điểm học: Lầu 6 - Tòa nhà Thiên Phước 1, 244 Cống Quỳnh, Phường Phạm Ngũ Lão, Quận 1, TP. HCM.
Ngôn ngữ giảng dạy: Tiếng Việt
Tài liệu: Tiếng Anh
Tài liệu phát: Bản cứng (KHÔNG bản mềm), các biểu mẫu ứng dụng (bản mềm chuẩn IIBA/BAC).

Yêu cầu đối với học viên

Tham gia khóa học đúng địa điểm, thời gian và thời khóa biểu đã quy định.
Tuân thủ các nội quy lớp học.
Có tinh thần hợp tác, tham gia xây dựng bài, làm việc nhóm cùng các thành viên trong lớp và giảng viên.

Thông tin liên hệ

Điện thoại tư vấn Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi hay muốn biết thêm thông tin về khóa học,
xin vui lòng liên hệ với chúng tôi qua:
Điện thoại: (84) 909 310 768 hoặc (84) 903 746 294
Email: info@bacs.vn | bac.trainingba@gmail.com

Nội dung khóa học:

Chuyên đề 1: Introduction to Data science
Chuyên đề 2: Regression algorithm
Chuyên đề 3: Classification Algorithms
Chuyên đề 4: Unsupervised Learning
Chuyên đề 5: Mining Association Rules
Chuyên đề 6: Operationalizing Machine Learning Models (For the capstone project)

Nội dung chi tiết:

Introduction to Data science
1. Theory in-class
  1. Introduction to Data Science
  2. Fundamentals of Data Mining
  3. Supervised Learning vs. Unsupervised Learning
2. Practice in-class
3. Introduction to Python
4. Implement k-NN in Python
5. Self-study on Python
6. Reading basic concepts
7. Do several basic exercises
8. Homework in Lab

Regression algorithm
1. Theory in-class
  1. Linear Regression
    - Simple Linear regression
    - Multiple Linear Regression
    - Assumptions and Diagnostics
  2. Generalized Linear Models
    - Logistic Regression
    - Maximum Likelihood Estimation
    - Model Interpretation
    - Assessing model fit
2. Practice in-class
  1. Applying Regression on practical dataset
    - Applying given models on data
    - Interpreting the results
3. Homework in Lab
  1. Trying other regression methods on practical dataset
    - Applying given models on data
    - Evaluating, report and Interpreting the results

Classification Algorithms
1. Theory in-class
  1. Introduction to Predictive model
  2. Naive Bayes
  3. Tree-based methods: Decision tree and random forest
  4. SVM
  5. Neuron Networks
2. Practice in-class
3. Applying Naive Bayes and Decision tree to an example dataset
4. Evaluating results and discussion
5. Applying other methods for a practical dataset
6. Homework in Lab

Unsupervised Learning
1. Theory in-class
  1. What is cluster analysis?
  2. Type of data in cluster analysis and similarity measures
  3. Clustering methods
    - Partitioning Methods
    - Hierarchical Methods
    - Density-Based Methods
    - Grid-Based Methods
    - Model-Based Clustering Methods
  4. Clustering evaluation
2. Practice in-class
  1. Applying clustering methods for in customer segmentation problem with practical data.
  2. Challenge on outlier detection using clustering method with practical data from Kaggle.
3. Homework in Lab
Mining Association Rules

Theory in-class
1. Basic concepts
2. The Apriori algorithm
3. Various issues on association rules
Practice in-class
1. Applying apriori algorithm to solve an example dataset
2. Homework in Lab

6. Operationalizing Machine Learning Models (for the capstone project)

Theory in-class
1. Experiment design
  - Overfitting
  - Evaluation techniques
    1. Leave-1-out
    2. Cross Validation
  - Metric Design
    1. Accuracy, Precision, Recall, F-measure, RMSE,MSE, etc.
    2. Confusion matrix, ROC/AOC
2. Model Tuning and selection
  - Grid search
  - Tools and packages
3. Deployment
Practice in-class
1. Designing experiment for a practical case
2. Revising a worked model with fine-tuning and model selection.
Homework in Lab
1. Applying given methods to a practical problem.
2. Reasoning on the approach and results
3. With the same dataset, propose other “problems” and the required additional data for each “problems”
4. Implementing solutions for the proposed problems

HỌC PHÍ TRỌN KHÓA: 15,800,000 VND

Học phí đã bao gồm tài liệu học tập và lệ phí cấp chứng chỉ/ chứng nhận.
Quà tặng độc quyền: sổ, hoặc viết
Học phí KHÔNG thuộc đối tượng chịu thuế giá trị gia tăng (VAT).

ƯU ĐÃI HỌC PHÍ ĐẶC BIỆT

Giảm ngay 10% khi học viên hoàn tất học phí trước ngày khai giảng ít nhất 10 ngày.

QUY ĐỊNH THANH TOÁN

Học viên có thể tùy ý lựa chọn một trong các hình thức thanh toán học phí như sau:

Thanh toán tiền mặt

CÔNG TY CỔ PHẦN ĐÀO TẠO VÀ TƯ VẤN BAC

Trụ sở chính : Lầu 6 - Tòa nhà Thiên Phước 1, 244 Cống Quỳnh,
Phường Phạm Ngũ Lão, Quận 1, TP. HCM.
Chi nhánh : Lầu 11, Tòa nhà Hải Âu, Số 39B Trường Sơn, Quận Tân Bình, Tp.HCM.
Email : info@bacs.vn hoặc bac.trainingba@gmail.com
Số điện thoại: (84) 909 310 768 hoặc (84) 903 746 294

Thanh toán bằng thẻ

BAC chấp nhận phương thức thanh toán mới: Thanh toán tiện lợi bằng thiết bị mPOS:

Thanh toán bằng hình thức quẹt thẻ ATM và thẻ quốc tế, tại văn phòng BAC.
Thanh toán bằng Internet Banking / Mobile Banking / Ví điện tử (E-Wallet) / QR-code.
Thanh toán mọi nơi bằng link thanh toán.
Thanh toán bằng thẻ tín dụng, trả góp với lãi suất 0%.

Lệ phí: Người thanh toán sẽ PHẢI CHỊU PHÍ quẹt thẻ khi thanh toán bằng thẻ, tư vấn viên sẽ báo phí quẹt thẻ và thông báo ước tính cụ thể theo biểu phí niêm yết của mPOS để học viên cân nhắc trước khi thanh toán. Tham khảo thông tin chi tiết về việc tích hợp giải pháp thanh toán mPOS tại đây.

Chuyển khoản qua Ngân hàng

Ngân hàng Tiên Phong (TPB)
- Số tài khoản: 01236879001
- Tên tài khoản: CTY CO PHAN DAO TAO VA TU VAN BAC
- Chi nhánh Tân Bình

Lưu ý: Học viên cần hoàn tất việc thanh toán học phí trước khi khóa học bắt đầu, chậm nhất là trước giờ khai giảng lớp. BAC không áp dụng hình thức thanh toán sau ngày khai giảng. Trừ những trường hợp ngoại lệ có thông báo và được xem xét chấp nhận từ BAC như: quy trình thanh toán bị lỗi vì lý do khách quan hoặc học viên có cam kết và được sự chấp thuận từ BAC.

CÁC QUY ĐỊNH KHÁC

Bảo lưu khóa học đã đăng ký

Sau khi đã đăng ký và đóng phí cho khóa học, nếu vì lý do chính đáng mà học viên không thể tham gia khóa học thì cần có thông báo chính thức cho BAC trước giờ khai giảng bằng email. Trong trường hợp này, học viên sẽ được bảo lưu học phí để có thể tham gia khóa học tiếp theo hoặc chuyển sang một khóa học khác của BAC phù hợp theo nhu cầu với mức học phí tương đương bằng hoặc cao hơn thì cần được bổ sung học phí phù hợp với khóa học đó.

Việc bảo lưu chỉ được thực hiện 6 tháng kể từ thời gian bảo lưu hoặc 3 khóa liên tiếp của BAC đã thông báo khai giảng. Nếu học viên không thể sắp xếp được coi như việc đóng học phí mất hiệu lực.

Thay đổi lịch khai giảng khóa học

Trong trường hợp khóa học chưa thể bắt đầu đúng thời gian dự kiến, BAC sẽ gửi thư đến học viên và thông báo lịch khai giảng dự kiến mới.

Nếu lịch khai giảng mới đáp ứng nhu cầu học viên thì BAC sẽ bảo lưu học phí để học viên tiếp tục tham gia khóa học.
Nếu học viên không tham gia được lịch học mới thì BAC sẽ hoàn trả lại học phí cho học viên.

Chính sách hoàn tiền

Học viên SẼ KHÔNG ĐƯỢC hoàn học phí sau khi đã đóng học phí.
Nếu học viên không tham gia được lịch học mới khi có sự thay đổi từ BAC ở mục thay đổi lịch khai giảng khóa học thì BAC sẽ hoàn trả lại học phí cho học viên theo quy trình sau:
- Học viên có thể lựa chọn một trong hai hình thức nhận lại học phí qua chuyển khoản ngân hàng hoặc nhận tiền mặt trực tiếp tại văn phòng công ty.
- Sau khi hai bên đã chính thức xác nhận việc hủy tham gia khóa học, toàn bộ học phí sẽ được BAC hoàn trả lại cho học viên trong vòng tối đa 3 ngày làm việc.
- Học viên cần gửi trả lại biên nhận đã đóng học phí cho BAC để hoàn tất thủ tục hoàn tiền.

Mọi thông tin chi tiết hoặc cần hỗ trợ về vấn đề thanh toán, vui lòng liên hệ:

Hotline: 0903 746 294 hoặc Email: phungtran@bacs.vn.

Hồ Tường Vinh

Anh Hồ Tường Vinh, Giảng viên dạy Phân tích nghiệp vụ, Quản lý dự án phần mềm, Ước lượng phần mềm và BlockChain của BAC, Tiến sĩ Khoa Học Máy Tính đại học Québec, Canada
Gv.BAC, Business Analyst

“Anh có nhiều kinh nghiệm làm việc trong nghiên cứu và giảng dạy về lĩnh vực khoa học dữ liệu và khoa học máy tính. Anh từng đảm nhận nhiều vị trí quan trọng tại Viện tin học Pháp ngữ thuộc Đại học La Francophonie như: Giảng viên – Nhà nghiên cứu, Trưởng phòng nghiên cứu học thuật, Trưởng bộ phận nghiên cứu. Hiện tại, anh đang là giảng viên – nhà nghiên cứu tại Viện quốc tế Pháp ngữ thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội đồng thời là thành viên Nhóm nghiên cứu UMMISCO Việt Nam - Đơn vị nghiên cứu quốc tế UMMISCO về mô hình toán học, tính toán và mô phỏng các hệ thống phức tạp."

Quản Thành Thơ

Tiến sĩ Quản Thành Thơ là Phó giáo sư, hiện đang công tác tại Khoa học và kỹ thuật máy tính, Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP.HCM (HCMUT). Thầy tốt nghiệp cử nhân tại HCMUT năm 1998 và nhận bằng Tiến sĩ khoa học của đại học Công nghệ Nanyang, Singapore năm 2002.

Các công trình nghiên cứu nổi bật của thầy gồm có: các phương pháp hình thức, phân tích/ kiểm định chương trình, Semantic Web, máy học/ khai phá dữ liệu và hệ thống thông minh. Hiện tại, thầy là trưởng bộ môn Kỹ thuật phần mềm của khoa. Thầy cũng là chủ nhiệm chương trình Khoa học máy tính (Bậc Đại học). Bên cạnh công việc giảng dạy, thầy Thơ cũng là Cố vấn khoa học của mảng Nghiên cứu và Phát triển (Research and development – R&D) của YouNet Group kể từ năm 2011."

Vương Bá Thịnh

Anh Vương Bá Thịnh tốt nghiệp ngành Khoa học và Kỹ thuật Máy tính tại Đại học Bách khoa Thành phố Hồ Chí Minh. Năm 2012, anh đã nhận được bằng Thạc sĩ kỹ thuật Khoa học Máy tính. Hiện tại, anh là giảng viên tại Khoa khoa học và kỹ thuật máy tính tại Đại học Bách Khoa Thành phố Hồ Chí Minh.

Hình ảnh khóa học Phân tích nghiệp vụ của BAC

Nguyễn Thị Mai Bình

Business Analyst

Với một người ngoại đạo như mình thì những chuyên đề về "kỹ thuật" của BA hết sức quan trọng. Ví dụ như sử dụng các diagram để mô hình hóa requirement, viết User Story/Use case, v...v..

Đến với khóa học Fundamental Business Analysis, mình đã được gặp thầy Lộc, một người người rất nhiệt tình và có tâm. Ngoài việc chia sẻ các kinh nghiệm thực tế trên lớp thì thầy còn dành thời gian ra để tư vấn, hỗ trợ, góp ý CV cho mình. Bên cạnh đó trung tâm và anh Phụng cũng hỗ trợ gửi CV, kết nối học viên tới mạng lưới các công ty đối tác chất lượng, điều này giúp học viên như mình tìm được công việc phù hợp nhất. Cảm ơn BAC.
Xem chi tiết +
Phạm Quế

Business Analyst

Khoá học Product Design của BAC đã cung cấp cho tôi nhiều kiến thức và nền tảng vô cùng hữu ích. Giảng viên giảng dạy rất nhiệt tình, truyền cho chúng tôi ngọn lửa đam mê và nhiệt huyết trong ngành. Đồng thời chia sẻ các kiến thức và kỹ năng cần thiết trong bài giảng một cách dễ hiểu hơn. Số lượng học viên không quá nhiều nên chất lượng giảng giạy vô cùng tốt. Giảng viên sửa bài tập 1-1 nên bài giảng sẽ chuyên sâu hơn.
Xem chi tiết +
Nguyễn Văn Long

Chuyên viên về chế độ kế toán & Giải pháp nghiệp vụ Tài chính kế toán trong ứng dụng CNTT - Tập đoàn Điện lực Việt Nam (EVN)

Tôi đã tham gia khóa Phân tích nghiệp vụ phần mềm cơ bản 3.0 tại BAC. Ở đây, tài liệu đào tạo cung cấp nhiều nội dung bổ ích và trình bày dễ hiểu. Giảng viên rất nhiệt tình, ngoài nội dung giảng dạy theo giáo trình còn chia sẻ nhiều kinh nghiệm thực tiễn, các câu hỏi của học viên đều được giải đáp ngay trên lớp và có minh họa từ các dự án trong thực tế. Sau tất cả, tôi cảm ơn BAC và Thầy giáo Thái Sơn.
Xem chi tiết +

Introduction to Data science

Regression algorithm

Classification Algorithms

Unsupervised Learning

Mining Association Rules

Hồ Tường Vinh

Quản Thành Thơ

Vương Bá Thịnh