Lịch học dự kiến diễn ra



Lớp: PYTHON 48A6 LEVEL 2
Địa điểm: Số 5, Ngách 23, Ngõ 165 Thái Hà, HN
Thời gian học: Thứ 3 - 19H00 - 21H30 & Thứ 7 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: July 5, 2022
Thời gian kết thúc: Aug. 6, 2022
Giảng viên dự kiến: Nguyễn Hữu Minh
Lớp: PYTHON 38SA6 LEVEL 2
Địa điểm: 284A Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Quận 3, TP.HCM
Thời gian học: Thứ 3 - 19H00 - 21H30 & Thứ 6 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: June 28, 2022
Thời gian kết thúc: July 29, 2022
Giảng viên dự kiến: --------
Lớp: PYTHON 51A6 LEVEL 1
Địa điểm: Số 5, Ngách 23, Ngõ 165 Thái Hà, HN
Thời gian học: Thứ 2 - 19H00 - 21H30 & Thứ 6 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: June 27, 2022
Thời gian kết thúc: Aug. 1, 2022
Giảng viên dự kiến: Đỗ Hưng
Python Level 1+2

Combo Python Level 1 & Level 2

Đây là chương trình đào tạo gồm 02 khóa học về Python, từ cơ bản đến nâng cao, ứng dụng trong phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analyst) và quản trị rủi ro kinh doanh, ứng dụng nâng cao trong lĩnh vực Học máy (Machine Learning), Học sâu (Deep Learning) và AI (trí tuệ nhân tạo)

Hình thức đào tạo online và offline trong thời lượng 20 buổi học, mỗi buổi học từ 2.5 - 3 tiếng. Học trực tiếp cùng các chuyên gia thông tin như sau:
Tên 02 khóa học:
1. Python For Data Analytics And Risk Analytics (Python Level 1)
2. Python For Machine Learning And Deep Learning (Python Level 2)

Cơ hội nghề nghiệp nổi bật sau khi tốt nghiệp chương trình combo 02 khóa học này là các vị trí hot sau:
• Data Analyst (Chuyên viên Phân tích Dữ liệu)
• Machine Learning (ML) Engineer (Kĩ sư Học máy)
• Artificial Intelligence (AI) Engineer (Kĩ sư Trí tuệ Nhân tạo)
• Data Scientist (Nhà Khoa học Dữ liệu)

4.7

Đối tượng

• Sinh viên khối kinh tế, kĩ thuật có định hướng tham gia ngành Data Science, Data Analytics đang bắt đầu tìm hiểu các kiến thức liên quan Python, Machine Learning, Deep Learning và học cách ứng dụng Python vào các dự án thực tế tại doanh nghiệp.

• Người đã đi làm mong muốn cải thiện kỹ năng làm việc với dữ liệu, kỹ năng giải quyết và ra quyết định với các bài toán thực tế trong công việc dựa trên phân tích dữ liệu chuyên sâu và hiệu quả với Python.

• Các bạn có mong muốn chuyển ngang sang ngành Data Analysis, Data Science & Machine Learning để có mức thu nhập cao hơn lên tới 1000$/tháng và phát triển sự nghiệp rộng mở hơn.

Yêu cầu đầu vào

Không yêu cầu đầu vào

Bạn sẽ học những gì

Kết quả chính của Python level 1:
• Nắm về Python và Python IDE (mục đích, chức năng, operators, các libraries thông dụng)
• Vẽ biểu đồ và trực quan hóa dữ liệu
• Cách sử dụng thư viện Numpy Basics, Pandas
• Nắm về Built-in Data Structures, Functions, and Files
• Biết cách ghép nối dữ liệu, phân tích theo nhóm Data Aggregation and Group Operations
• Xử lý dữ liệu dạng Time Series
• Ngoài ra có thể loading dữ liệu lớn, lưu trữ, file formats, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu
• Thành thạo Python sau 10 buổi học
• Biết Cách sử dụng các library nâng cao khác.

Kết quả chính của Python level 2:
• Hiểu rõ các frameworks chính trong data science, machine learning, and deep learning
• Khai thác được sức mạnh của thư viện nguồn mở Python mới nhất trong Machine Learning
• Khám phá các kĩ thuật machine learning sử dụng real-world data
• Nắm vững việc triển khai Deep Neural Network sử dụng thư viện TensorFlow
• Tìm hiểu cơ chế của các thuật toán phân loại để thực hiện công cụ tốt nhất cho công việc
• Dự đoán kết quả mục tiêu liên tục bằng phân tích hồi quy
• Khám phá các mô hình và cấu trúc ẩn trong dữ liệu với phân cụm
• Tìm hiểu sâu hơn về textual và social media data bằng cách sử dụng sentiment analysis

Nội dung khóa học

    Chủ đề:

    - Preliminaries
    - Python Language Basics, Ipython, and Jupiter NoteBooks
    - Built-in Data Structures, Functions, and Files

    Mục tiêu:

    - Làm quen với Python
    - Nắm vững cấu trúc dữ liệu, hàm, và files

    Ứng dụng:

    Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

    Case Study:

    Tách và xử lý chuỗi (string)

    Chủ đề:

    - Built-in Data Structures, Functions, and Files

    Mục tiêu:

    - Làm quen với Python
    - Nắm vững cấu trúc dữ liệu, hàm, và files

    Ứng dụng:

    Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

    Case Study:

    - Viết hàm tự build
    - Áp dụng lọc và trích xuất dữ liệu bằng hàm

    Chủ đề:

    - Numpy Basics: Arrays and Vectorized Computation
    - Getting Started with Pandas

    Mục tiêu:

    - Sử dụng thư viện Numpy, cấu trúc mảng, vector
    - Xử lý dữ liệu lớn bằng Pandas

    Ứng dụng:

    Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

    Case Study:

    Random walks using Numpy

    Chủ đề:

    - Data Loading, Storage, and File Formats
    - Data Cleaning and Preparation

    Mục tiêu:

    - Đọc, lưu trữ và xử lý dữ liệu
    - Làm sạch dữ liệu

    Ứng dụng:

    Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

    Case Study:

    - Lấy dữ liệu chứng khoán và tỷ giá

    Chủ đề:

    - Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape
    - Plotting and Visualization
    - Data Aggregation and Group Operations

    Mục tiêu:

    - Sắp xếp và cấu trúc lại dữ liệu
    - Vẽ biểu đồ và trực quan hóa
    - Tập hợp dữ liệu và thao tác trên nhóm

    Ứng dụng:

    Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

    Case Study:

    Phân tích dữ liệu viễn thông, tài chính, ngân hàng và bảo hiểm

    Chủ đề:

    Time Series Data

    Mục tiêu:

    - Nắm vững kiến thức về dữ liệu theo thời gian
    - Mở rộng kiến thức với pandas nâng cao

    Ứng dụng:

    Khoa học dữ liệu

    Case Study:

    Phân tích dữ liệu viễn thông, tài chính, ngân hàng và bảo hiểm

    Chủ đề:

    Advanced pandas

    Mục tiêu:

    - Nắm vững kiến thức về dữ liệu theo thời gian
    - Mở rộng kiến thức với pandas nâng cao

    Ứng dụng:

    Khoa học dữ liệu

    Case Study:

    Phân tích dữ liệu viễn thông, tài chính, ngân hàng và bảo hiểm

    Chủ đề:

    - Introduction to Modelling Libraries in Python
    - Data Analysis Examples

    Mục tiêu:

    Kiến thức thực hành từ chuyên gia khoa học dữ liệu

    Ứng dụng:

    Thực hành phân tích dữ liệu bằng các bài tập thực tế

    Case Study:

    Phân tích dữ liệu viễn thông, tài chính, ngân hàng và bảo hiểm

    Chủ đề:

    - Risk management
    - Portfolio management

    Mục tiêu:

    - Kiến thức về Máy học
    - Học có giám sát với thư viện Scikit-learn
    - Học không giám sát trong Python

    Ứng dụng:

    Phân tích và mô hình quản trị rủi ro, quản trị danh mục

    Case Study:

    Credit risk scoring and Segmentation in banking

    Chủ đề:

    Tổng kết chương trình xử lý, phân tích và biểu diễn dữ liệu với Python (Python level 1)

    Mục tiêu:

    - Giới thiệu về quản trị danh mục trong ngân hàng
    - Sử dụng các công cụ vintage, roll-rate, flow-rate trong quản lý danh mục bán lẻ trong tài chính ngân hàng

    Ứng dụng:

    Phân tích và mô hình quản trị rủi ro, quản trị danh mục

    Case Study:

    Retail portfolio management in banking and finance

    Chủ đề:

    Machine Learning

    Mục tiêu:

    - Hiểu biết cơ bản về ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng Python
    - Review kiến thức cũ về Phân tích dữ liệu và Khai phá dữ liệu - chương trình Python level 1

    Ứng dụng:

    Machine Learning

    Case Study:

    Exploratory Data Analysis on datasets & develop python class implementing sklearn API

    Chủ đề:

    Tìm hiểu về Data Analysis on Datasets & phát triển python class triển khai sklearn API

    Mục tiêu:

    - Hiểu biết các khái niệm về mô hình dự báo trong Machine Learning
    - Áp dụng mô hình Linear Regression trong Python

    Ứng dụng:

    Machine Learning

    Case Study:

    Perform t-test, ANOVA, regression, chi-square test with traditional and resampling methods

    Chủ đề:

    Giới thiệu Machine Learning, hyperparameter, model validation. Naive Bayes Classification, KNN

    Mục tiêu:

    Nắm các kiến thức về hyperparameter, model validation. Naive Bayes Classification, KNN

    Ứng dụng:

    Machine Learning

    Case Study:

    Perform Feature Engineering, simple prediction/classification models with Naive Bayes and KNN

    Chủ đề:

    Supervised Learning: Multiple Linear Regression, Logistic Regression, Soft-Max Regression, Support Vector Machine & Kernel Method, Decision Tree & Ensemble methods, measure model's performance

    Mục tiêu:

    Hiểu biết và áp dụng các mô hình học máy có giám sát nâng cao, có tính chính xác cao

    Ứng dụng:

    Học máy có giám sát nâng cao

    Case Study:

    Perform multiple models on same dataset and compare performance

    Chủ đề:

    Unsupervised Learning: Principal Component Analysis, Manifold Learning, Clustering (K-Means, DBSCAN, Hierachical), Gaussian Mixture Model, Kernel Density Estimation

    Mục tiêu:

    Hiểu biết và áp dụng các mô hình học máy không có giám sát nâng cao, có tính chính xác cao

    Ứng dụng:

    Học máy không giám sát nâng cao

    Case Study:

    Customer segmentation. Supervised learning on reduced feature list.

    Chủ đề:

    Giới thiệu về mạng Nơ-Ron nhân tạo

    Mục tiêu:

    Hiểu biết cơ bản về mô hình học sâu (Deep Learning)

    Ứng dụng:

    Deep Learning

    Case Study:

    Chủ đề:

    Natural language processing:
    - Applying Machine Learning to Sentiment Analysis
    - Embedding a Machine Learning Model into a Web Application

    Mục tiêu:

    Áp dụng các mô hình học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

    Ứng dụng:

    Deep Learning

    Case Study:

    Sentiment Analysis

    Chủ đề:

    Natural language processing:
    - Applying Machine Learning to Sentiment Analysis
    - Embedding a Machine Learning Model into a Web Application

    Mục tiêu:

    Áp dụng các mô hình học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

    Ứng dụng:

    Deep Learning

    Case Study:

    Sentiment Analysis

    Chủ đề:

    Computer Vision: Handwriting recognition with Deep Convolutional Neural Networks

    Mục tiêu:

    Áp dụng các mô hình học sâu trong thị giác máy tính

    Ứng dụng:

    Deep Learning

    Case Study:

    Handwriting recognition

    Chủ đề:

    Computer Vision: Handwriting recognition with Deep Convolutional Neural Networks

    Mục tiêu:

    Áp dụng các mô hình học sâu trong thị giác máy tính

    Ứng dụng:

    Deep Learning

    Case Study:

    Handwriting recognition

Tại sao khóa học tại MCI phù hợp với bạn

1. Lộ trình khóa học thiết kế khoa học, theo quy trình làm việc thực tế giúp bạn tiếp thu và nắm chắc kiến thức theo trình tự khoa học
2. Giáo trình đào tạo theo chuẩn Quốc tế kết hợp giữa lý thuyết và thực hành qua các case study thực tế
3. 100% Giảng viên tại MCI là các chuyên gia tư vấn tại Big4 các tập đoàn lớn tại Việt Nam, có chứng chỉ đào tạo nghiên cứu quốc tế trong lĩnh vực lập trình và dữ liệu
4. Giảng viên hướng dẫn tận tay giúp bạn thành thạo Python trong thời gian ngắn nhất
5. Cam kết chất lượng đào tạo, miễn phí học lại trọn đời nếu chưa nắm rõ kiến thức

Đội ngũ giảng viên


Trần Thị Hồng Hạnh

- Joint PhD - La Rochelle University and Jozef Stefan Institute
- Invited Researcher tại Josef Stefan Institute
- Data Scientist tại 3T JSC
- Data Scientist tại Samsung SDSV


Nguyễn Mạnh Trường

- Data Scientist – Spring Knowledge Global Joint Stock Company
Retail Investors Classification
- Master of Science in Financial Engineering – WorldQuant University
- Data Scientist tại TMA Innovation
- AI Data Scientist tại TEE-COIN Pte. Ltd
- Software Engineer – Robert Bosch Engineering Vietnam (RBVH)
CQP – Platform for managing the coding sources


Nguyễn Đình Tương

- Senior Data Analyst tại BIDV
- Big data analyst tại Viettel Cyberspace Center
- 6 năm kinh nghiệm tại vị trí Data Analyst tại các ngân hàng lớn


Doãn Hoàng Thái

- Senior Consultant, Risk Advisory tại Deloitte Vietnam
- Thạc sĩ về Khoa học tài chính tại Trường kinh doanh Stuart - Viện công nghệ Illinois tại Chicago, Mỹ
- Pass CFA (Chartered Financial Analyst) level I và level II
- Pass FRM (Financial Risk Manager) part I và part II
- ACADEMIC PROJECTS: Multi-factor model and USE4 Barra Risk Model (Ph.D. paper), Equity and Equity Derivatives Trading, Equity Portfolio Construction and Analysis


Nguyễn Tiến Đình

- Software Engineer (SERVER ARM) - AMPERE
COMPUTING
- Software Engineer - CBA( COMPONENT BASED ARCHITECTURE) - DEK
TECHNOLOGY
- Mentor anh supporter - IT CAR RACING (USING KERAS, TENSOFLOW, IMAGE
PROCESSING)


Đỗ Văn Hiếu

- Senior Data Analytics Specialist - Prudential Viet Nam
- Data Analyst Team Leader - VNG Corporation
- Business Analyst Team Leader - Zalo
- Kaggle Competitions/Projects:
+ House Prices - Advanced Regression Techniques
+ Computer vision - Digit numbers classification (MNIST Dataset)