Lợi ích của học viên



  • Tặng miễn phí 01 tài khoản trên Hệ thống quản lý học tập của MCI
  • Được support từ đội ngũ IT và CTO của MCI về công nghệ, dữ liệu lớn và hàng trăm job trên Workspace
  • Nhận chứng chỉ sau khóa học
  • Miễn phí học lại không giới hạn
R Level 2

R Applications in Risk, Portfolio Management & Marketing

Đây là 1 khóa học lập trình R từ cơ bản đến nâng cao, ứng dụng trong phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analyst) và quản trị rủi ro kinh doanh. Hình thức đào tạo online và offline trong thời lượng 10 buổi học, mỗi buổi học từ 2.5 - 3 tiếng. Học trực tiếp cùng các chuyên gia thông tin như sau:

Tên khóa học: R Applications in Risk, Portfolio Management & Marketing (R Level 2)

Phân tích dữ liệu chuyên sâu cho ngành Tài Chính, Ngân Hàng
• Ứng dụng lập trình R mạnh mẽ trong thống kê và phân tích dữ liệu
• Chạy các mô hình hồi quy, mô hình phân tích và bổ trợ thêm các kiến thức về Machine Learning
• Giải các cases thực tế trong lĩnh vực Risk Analytics (phân tích rủi ro), Business Analytics (phân tích kinh doanh) và Portfolio Management (quản trị doanh mục)

Cơ hội nghề nghiệp nổi bật sau khi tốt nghiệp khóa học này là các vị trí:
• 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

• Tất cả những bạn muốn ứng dụng lập trình R để theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực Data Science

• Tất cả những bạn làm việc trong các lĩnh vực liên quan cần trang bị kiến thức về ngôn ngữ lập trình R phục vụ công việc

• Những bạn trẻ có mong muốn chuyển ngang sang ngành Data Analytics, Data Science & Big Data để có mức thu nhập cao hơn lên tới 1000$/tháng

• Sinh viên khối kinh tế, kĩ thuật có định hướng tham gia ngành Data Science, Data Analytics đang cần học thêm kiến thức về lập trình R và kỹ năng về phân tích dữ liệu chuyên sâu để ra trường có việc làm ngay

Yêu cầu đầu vào

• Các bạn đã có kiến thức cơ bản về R trước đó

• Các bạn đã hoàn thành khóa học R nền tảng, level 1 tại MCI: R Programming for Data Analytics

Bạn sẽ học những gì

• Thiết lập các báo cáo tự động, trực quan hóa dữ liệu
• Thực hiện phân tích dữ liệu sử dụng các thuật toán machine learning trong các bài toán về rủi ro, marketing trong ngành ngân hàng, chứng khoán, tài chính
• Sử dụng các cấu trúc trong R để giải quyết bài toán, thực hiện các công việc tính toán thống kê
• Thiết lập visualization qua các loại bar & chart, trực quan hóa dữ liệu
• Sử dụng các kiểu dữ liệu String, Vector, List, Matric, Array, Data Frame, Object, Class,…
• Vận dụng các cấu trúc lặp, cấu trúc điều kiện, function.

Nội dung khóa học

    Chủ đề:

    Giới thiệu phân tích dữ liệu

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    - Giới thiệu về phân tích dữ liệu và các ứng dụng phân tích dữ liệu (use cases) trong ngân hàng, tài chính
    - Giới thiệu về quản trị danh mục (portfolio management)

    Chủ đề:

    Supervised learning in R (Học có giám sát)

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán phân loại quyết định cho vay dựa trên thông tin nhân khẩu học của khách hàng

    Chủ đề:

    Supervised learning in R (Học có giám sát)

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán xây dựng mô hình chấm điểm khách hàng (XHTD) tại ngân hàng dựa trên thuật toán Logistic regression

    Chủ đề:

    Supervised learning in R (Học có giám sát)

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán mô hình hành vi của khách hàng tiền gửi thanh toán & tiền gửi tiết kiệm và/ hoặc mô hình tính VAR

    Chủ đề:

    Supervised learning in R (Học có giám sát)

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán xây dựng mô hình chấm điểm khách hàng (XHTD) tại ngân hàng dựa trên thuật toán Cây quyết định

    Chủ đề:

    Supervised learning in R (Học có giám sát)

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán tính toán các tham số tính tổn thất dự kiến (Expected loss – PD, LGD, EAD) tại ngân hàng dựa trên thuật toán Cây quyết định

    Chủ đề:

    Unsupervised learning in R (Học không có giám sát)

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán: Phân nhóm khách hàng (customer segmentation) sử dụng k-means

    Chủ đề:

    Unsupervised learning in R (Học không có giám sát)

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán: Phân tích mạng xã hội (Social network clustering analysis)

    Chủ đề:

    Unsupervised learning in R (Học không có giám sát)

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toàn phân tích hành vi khách hàng dựa trên mô hình RFM và thực hành trên R

    Chủ đề:

    Tổng kết

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

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 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


Tạ Quốc Khánh

- Digital bank Senior Data Analyst tại OCB Bank
- Data Analyst tại FE-CREDIT COMPANY
- Risk Modeling Specialist tại FE-CREDIT COMPANY