Lịch học dự kiến diễn ra



Lớp: MATH 03A2
Địa điểm: Số 5, Ngách 23, Ngõ 165 Thái Hà, HN
Thời gian học: Thứ 5 - 19H00 - 21H30 & Chủ nhật - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: Feb. 9, 2023
Thời gian kết thúc: Feb. 23, 2023
Giảng viên dự kiến: Nguyễn Hữu Minh
Math

Math & Statistics for Data Science

Học viện lập trình MCI xin gửi đến anh chị khóa học Math & Statistics for Data Science, dạy online và offline trong 5 buổi học cùng các chuyên gia.

Tên khóa học: Math & Statistics for Data Science

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)

4.8 (393)

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

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên có thể:

1. Hiểu cơ sở toán học của các thuật toán cơ bản trong việc học có giám sát và học tập không giám sát.
2. Sử dụng Python và scikit-learning để triển khai các thuật toán cơ bản trong việc học có giám sát và học tập không giám sát

Nội dung khóa học

    Chủ đề:

    Set theory, sơ đồ venn
    Loại dữ liệu trong toán
    Binning
    Distribution và param mô tả dist.
    Data matrix
    Correlation

    Mục tiêu:

    Set theory, sơ đồ venn
    Loại dữ liệu trong toán
    Binning
    Distribution và param mô tả dist.
    Data matrix
    Correlation

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Chủ đề:

    Khái niệm đạo hàm
    Nguyên tắc tính
    Bài toán điển hình trong đạo hàm

    Mục tiêu:

    Khái niệm đạo hàm
    Nguyên tắc tính
    Bài toán điển hình trong đạo hàm

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Chủ đề:

    Hệ trục toạ độ
    Transform bằng matrix (cộng, nhân)
    Khoảng cách

    Mục tiêu:

    Hệ trục toạ độ
    Transform bằng matrix (cộng, nhân)
    Khoảng cách

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Chủ đề:

    Bức tranh tổng quan của ML
    Giới thiệu Kmeans (đại diện unsupervised)
    Giới thiệu SVM (đại diện supervised)
    - Flow of thinking: bài toán/vấn đề mà hai thuật toán này giải quyết là gì? Trình tự thực hiện thuật toán trên 1 dataset
    - Nêu tên bài toán điển hình (vd: cluster khách hàng bằng Kmeans)
    - Giới thiệu về Sklearn

    Mục tiêu:

    Bức tranh tổng quan của ML
    Giới thiệu Kmeans (đại diện unsupervised)
    Giới thiệu SVM (đại diện supervised)
    - Flow of thinking: bài toán/vấn đề mà hai thuật toán này giải quyết là gì? Trình tự thực hiện thuật toán trên 1 dataset
    - Nêu tên bài toán điển hình (vd: cluster khách hàng bằng Kmeans)
    - Giới thiệu về Sklearn

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Chủ đề:

    Thực hành:
    EDA (EXPLORY DATA ANALYSIS)

    Mục tiêu:

    Thực hành:
    EDA (EXPLORY DATA ANALYSIS)

    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


Phạm Nguyên Hạnh

- 4 năm kinh nghiêm trong ngành Phân tích dữ liệu và Công nghệ thông tin
- Chuyên viên Quản lý và Phân tích dữ liệu cao cấp, Ban Quản trị dữ liệu, Tập đoàn Viettel
- Chuyên viên Phân tích dữ liệu tại Viettel Telecom Cambodia, Peru
- Đảm nhận ví trí nghiên cứu thị trường tại Boston Consulting Group, Việt Nam
- Tốt nghiệp Thạc sĩ Phân tích Tài chính và Quản lý Quỹ tại Anh Quốc - MSc Financial Analysis and Fund Management (FAFM), with Distinction - University of Exeter
- Chứng chỉ:
1. Certified Senior Big Data Analyst, DASCA
2. CFA level II
3. Introduction to Analytics (IBM Coursera)
4. Data visualization and Dashboards with Excel and Cognos (IBM Coursera)
5. Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra(Imperial College Coursera)


Tạ Quốc Khánh

- Am hiểu, kiến thức chuyên sâu về ngành khoa học dữ liệu với cấu trúc dữ liệu, phương pháp công nghệ mới để đưa ra các giải pháp kinh doanh thành công
- Hiểu biết sâu sắc về hoạt động kinh doanh và công cụ phân tích để tối ưu việc phân tích và xử lý dữ liệu
- Hiện đảm nhận vị trí Chuyên viên Mô hình tín dụng cao cấp tại BEGROUP, Việt Nam
- Chuyên viên phân tích dữ liệu cao cấp ngân hàng số OCB Bank, Việt Nam
- Phân tích dữ liệu tại Công ty FE-Credit, Việt Nam
- Chuyên viên xây dựng mô hình tín dụng tại Công ty FE-Credit, Việt Nam