hóa học Advanced Analytics with Python từ Tomorrow Marketers là chương trình đào tạo mới nhất về ứng dụng cơ bản Machine Learning và Python trong kinh doanh. Khóa học giúp các Data Analyst xây dựng mô hình dự đoán hiệu quả, giải quyết các bài toán thực tế và hỗ trợ đưa ra các quyết định chiến lược quan trọng cho doanh nghiệp.

Bạn sẽ học được gì từ khóa học Advanced Analytics With Python

Được cung cấp kiến thức nền tảng bài bản và sâu sắc về Predictive Analytics và Machine Learning, được cập nhật từ các chương trình Master of Science in Data Science hàng đầu thế giới.

Thành thạo sử dụng Python cùng các thuật toán quan trọng như KNN, Linear Regression và Logistic Regression để xây dựng, kiểm tra mô hình dự đoán, hỗ trợ quá trình ra quyết định chiến lược.

Nâng tầm Portfolio cá nhân và tạo sự khác biệt khi ứng tuyển với dự án thực tế cuối khóa, giúp bạn gia tăng lợi thế cạnh tranh trong thị trường lao động.

Những ai nên tham gia khóa học Advanced Analytics With Python

♦ Marketers/Sales hoặc Data Analyst: Những người muốn nâng cao kỹ năng phân tích dự báo thông qua Predictive Analytics, từ đó tạo lợi thế cạnh tranh và mang lại giá trị lớn hơn cho doanh nghiệp.

♦ Data Analyst hoặc Data Engineer: Những ai mong muốn chuyển hướng trở thành Data/AI Scientist nhưng chưa có nền tảng về Machine Learning. Khóa học giúp trang bị kiến thức cơ bản, tạo tiền đề để tự học sâu hơn về Deep Learning và các lĩnh vực liên quan.

♦ Data Engineer: Những người cần mở rộng chuyên môn về Machine Learning để thiết kế và xây dựng các hệ thống dữ liệu phức tạp hơn như Data Lake, Cloud Data Lake, Data Mesh hoặc Data Fabric, đáp ứng các yêu cầu dữ liệu hiện đại.

Nội dung khóa học Advanced Analytics With Python

Module 1- Căn bản về Predictive analytics & machine learning
1. 3 level 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 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 hoá: Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib.
2. Thực hành sử dựng thư viện để trực quan hoá.
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 hoá)
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 kĩ 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

Liên hệ với Rickchilling Store để được hỗ trợ chi tiết về khóa học Advanced Analytics With Python mới nhất cùng Tomorrow Marketers.