Giới thiệu về Google Colab dành cho Data Science Training Course

Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

Khóa học hướng dẫn trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhắm đến các chuyên viên cấp cao muốn nâng cao kiến thức về mô hình máy học, cải thiện kỹ năng điều chỉnh siêu tham số và học cách triển khai mô hình hiệu quả sử dụng Google Colab.

• Thực hiện các mô hình máy học nâng cao bằng các khung làm việc phổ biến như Scikit-learn và TensorFlow.
• Tối ưu hóa hiệu suất mô hình thông qua điều chỉnh siêu tham số.
• Triển khai các mô hình máy học vào ứng dụng thực tế sử dụng Google Colab.
• Hợp tác và quản lý dự án máy học quy mô lớn trong Google Colab.

This instructor-led, live training in Việt Nam (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and healthcare professionals who wish to leverage AI for advanced healthcare applications using Google Colab.

By the end of this training, participants will be able to:

• Implement AI models for healthcare using Google Colab.
• Use AI for predictive modeling in healthcare data.
• Analyze medical images with AI-driven techniques.
• Explore ethical considerations in AI-based healthcare solutions.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng hệ sinh thái Anaconda để thu thập, quản lý và triển khai các gói và quy trình phân tích dữ liệu trên một nền tảng duy nhất.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các thành phần và thư viện Anaconda.
• Hiểu các khái niệm, tính năng và lợi ích cốt lõi của Anaconda.
• Quản lý các gói, môi trường và kênh bằng Anaconda Navigator.
• Sử dụng các gói Conda, R và Python cho khoa học dữ liệu và học máy.
• Tìm hiểu một số trường hợp sử dụng thực tế và kỹ thuật quản lý nhiều môi trường dữ liệu.

Đến cuối khóa học này, các học viên sẽ có khả năng:

Khóa học trực tuyến hoặc trực tiếp tại Việt Nam do giảng viên hướng dẫn tập trung vào các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư cấp trung muốn sử dụng Google Colab và Apache Spark cho xử lý và phân tích dữ liệu lớn.

• Cài đặt môi trường dữ liệu lớn bằng cách sử dụng Google Colab và Spark.
• Xử lý và phân tích các tập dữ liệu lớn một cách hiệu quả với Apache Spark.
• Biểu diễn dữ liệu lớn trong môi trường hợp tác.
• Tích hợp Apache Spark với các công cụ dựa trên đám mây.

Đến cuối khóa học này, các học viên sẽ có khả năng:

Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) tại Việt Nam này hướng đến những chuyên gia trình độ cao muốn làm sâu sắc thêm kiến thức về thị giác máy tính và khám phá khả năng của TensorFlow để phát triển các mô hình thị giác tinh vi bằng cách sử dụng Google Colab.

• Xây dựng và huấn luyện mạng nơ-ron tích chập (CNNs) sử dụng TensorFlow.
• Khai thác Google Colab để phát triển mô hình dựa trên đám mây một cách quy mô và hiệu quả.
• Triển khai các kỹ thuật tiền xử lý hình ảnh cho nhiệm vụ thị giác máy tính.
• triển khai các mô hình thị giác máy tính cho các ứng dụng thực tế.
• Sử dụng học chuyển tiếp để cải thiện hiệu suất của mô hình CNNs.
• Biểu diễn và giải thích kết quả của mô hình phân loại hình ảnh.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này (tại Việt Nam) hướng đến các nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên mức trung cấp muốn hiểu và áp dụng kỹ thuật deep learning sử dụng môi trường Google Colab.

• Thiết lập và điều hướng Google Colab cho các dự án deep learning.
• Hiểu cơ bản về mạng neural.
• Triển khai mô hình deep learning sử dụng TensorFlow.
• Huấn luyện và đánh giá các mô hình deep learning.
• Tận dụng các tính năng nâng cao của TensorFlow cho deep learning.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

Khóa học trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các nhà khoa học dữ liệu trình độ đầu vào muốn học cách tạo ra các biểu đồ dữ liệu ý nghĩa và hấp dẫn về mặt thị giác.

• Cài đặt và điều hướng Google Colab để trực quan hóa dữ liệu.
• Tạo các loại biểu đồ khác nhau bằng Matplotlib.
• Sử dụng Seaborn cho các kỹ thuật trực quan hóa nâng cao.
• Tùy chỉnh biểu đồ để cải thiện sự trình bày và rõ ràng.
• Giải thích và trình bày dữ liệu hiệu quả bằng các công cụ trực quan.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn học hỏi và xây dựng sự nghiệp của họ trong Data Science bằng cách sử dụng Kaggle.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tìm hiểu về khoa học dữ liệu và học máy.
• Khám phá phân tích dữ liệu.
• Tìm hiểu về Kaggle và cách thức hoạt động của nó.

Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn ở Việt Nam này dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển cấp trung muốn áp dụng hiệu quả các thuật toán học máy sử dụng môi trường Google Colab.

• Thiết lập và điều hướng Google Colab cho các dự án học máy.
• Hiểu và áp dụng nhiều thuật toán học máy khác nhau.
• Sử dụng thư viện như Scikit-learn để phân tích và dự đoán dữ liệu.
• Thực hiện các mô hình học có giám sát và không giám sát.
• Tối ưu hóa và đánh giá hiệu quả các mô hình học máy.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn sử dụng Modin để xây dựng và triển khai các phép tính song song với Pandas để phân tích dữ liệu nhanh hơn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường cần thiết để bắt đầu phát triển các quy trình làm việc Pandas quy mô lớn với Modin.
• Hiểu các tính năng, kiến trúc và lợi thế của Modin.
• Nắm vững sự khác biệt giữa Modin, Dask và Ray.
• Thực hiện các thao tác Pandas nhanh hơn với Modin.
• Triển khai toàn bộ API và các hàm Pandas.

Kết thúc khóa học này, các học viên sẽ có thể:

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn ở Việt Nam nhằm vào những nhà khoa học dữ liệu và lập trình viên có trình độ trung cấp muốn áp dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) sử dụng Python trong Google Colab.

• Hiểu các khái niệm cơ bản về xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
• Tiền xử lý và làm sạch dữ liệu văn bản cho các tác vụ NLP.
• Thực hiện phân tích cảm xúc sử dụng thư viện NLTK và SpaCy.
• Làm việc với dữ liệu văn bản sử dụng Google Colab để phát triển quy mô lớn và hợp tác.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này ở Việt Nam dành cho các nhà phát triển và phân tích dữ liệu trình độ đầu tiên muốn học lập trình Python từ cơ bản sử dụng Google Colab.

• Hiểu rõ về ngôn ngữ lập trình cơ bản của Python.
• Triển khai mã Python trong môi trường Google Colab.
• Sử dụng cấu trúc điều khiển để quản lý luồng của chương trình Python.
• Tạo hàm để tổ chức và tái sử dụng mã hiệu quả.
• Khám phá và sử dụng các thư viện cơ bản cho lập trình Python.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn sử dụng RAPIDS để xây dựng các quy trình dữ liệu, quy trình làm việc và hình ảnh hóa dữ liệu được tăng tốc bởi GPU, áp dụng các thuật toán học máy như XGBoost, cuML, v.v.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để xây dựng các mô hình dữ liệu với NVIDIA RAPIDS.
• Hiểu các tính năng, thành phần và lợi thế của RAPIDS.
• Tận dụng GPU để tăng tốc các quy trình dữ liệu và phân tích từ đầu đến cuối.
• Triển khai chuẩn bị dữ liệu và ETL được tăng tốc bởi GPU với cuDF và Apache Arrow.
• Tìm hiểu cách thực hiện các tác vụ học máy với các thuật toán XGBoost và cuML.
• Xây dựng hình ảnh hóa dữ liệu và thực hiện phân tích đồ thị với cuXfilter và cuGraph.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

Khóa huấn luyện trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia cấp cao muốn nâng cao hiểu biết về học tăng cường và ứng dụng thực tế trong phát triển AI sử dụng Google Colab.

• Hiểu rõ các khái niệm cơ bản của thuật toán học tăng cường.
• Triển khai mô hình học tăng cường bằng cách sử dụng TensorFlow và OpenAI Gym.
• Phát triển các đại lý thông minh học hỏi qua thử nghiệm và sai lầm.
• Tối ưu hóa hiệu suất của đại lý bằng cách sử dụng kỹ thuật tiên tiến như Q-learning và deep Q-networks (DQNs).
• Huấn luyện các đại lý trong môi trường mô phỏng bằng OpenAI Gym.
• Triển khai mô hình học tăng cường cho các ứng dụng thực tế.

Đến cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

Khóa học trực tiếp được hướng dẫn bởi giảng viên tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các chuyên gia dữ liệu cấp trung muốn áp dụng kỹ thuật dự báo chuỗi thời gian vào dữ liệu thực tế sử dụng Google Colab.

• Hiểu rõ cơ bản về phân tích chuỗi thời gian.
• Sử dụng Google Colab để làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian.
• Áp dụng mô hình ARIMA để dự đoán xu hướng dữ liệu.
• Tận dụng thư viện Prophet của Facebook cho việc dự báo linh hoạt.
• Biểu diễn dữ liệu chuỗi thời gian và kết quả dự báo.