Cơ bản MATLAB, Khoa học Dữ liệu & Tạo Báo cáo Khóa Học Đào Tạo

Đây là một khóa học giới thiệu về Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong vòng 5 ngày.

Khóa học được thực hiện với các ví dụ và bài tập sử dụng 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 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.

Những người tham gia hoàn thành khóa đào tạo này sẽ có hiểu biết thực tế, mang tính ứng dụng cao về Khoa học Dữ liệu và các công nghệ, phương pháp và công cụ liên quan.

Người tham gia sẽ có cơ hội áp dụng kiến thức này vào thực hành thông qua các bài tập thực hành. Sự tương tác trong nhóm và phản hồi từ giáo viên là một phần quan trọng của khóa học.

Khóa học bắt đầu với việc giới thiệu về các khái niệm cơ bản của Khoa học Dữ liệu, sau đó tiếp tục vào các công cụ và phương pháp được sử dụng trong Khoa học Dữ liệu.

Đối tượng tham gia

• Lập trình viên
• Phân tích kỹ thuật
• Tư vấn viên IT

Định dạng khóa học

• Phần giảng dạy, phần thảo luận, bài tập và thực hành nhiều.

Lưu ý

• Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

The explosion of information and data in today’s world is un-paralleled, our ability to innovate and push the boundaries of the possible is growing faster than it ever has. The role of Data Scientist is one of the highest in-demand skills across industry today.

We offer much more than learning through theory; we deliver practical, marketable skills that bridge the gap between the world of academia and the demands of industry.

This 7 week curriculum  can be tailored to your specific Industry requirements, please contact us for further information or visit the Nobleprog Institute website 

Audience:

This programme is aimed post level graduates as well as anyone with the required pre-requisite skills which will be determined by an assessment and interview. 

Delivery:

Delivery of the course will be a mixture of Instructor Led Classroom and Instructor Led Online; typically the 1st week will be 'classroom led', weeks 2 - 6 'virtual classroom' and week 7  back to 'classroom led'. 

Dữ liệu lớn là các tập dữ liệu có dung lượng và độ phức tạp quá lớn khiến phần mềm ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không thể đáp ứng được. Những thách thức của dữ liệu lớn bao gồm thu thập dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, phân tích dữ liệu, tìm kiếm, chia sẻ, truyền tải, trực quan hóa, truy vấn, cập nhật và bảo mật thông tin.

This course is meant for Marketing Sales Professionals who are intending to get deeper into application of data science in Marketing/ Sales. The course provides
detailed coverage of different data science techniques used for “upsale”, “cross-sale”, market segmentation, branding and CLV.

Difference of Marketing and Sales - How is that sales and marketing are different?

In very simplewords, sales can be termed as a process which focuses or targets on individuals or small groups. Marketing on the other hand targets a larger group or the general public. Marketing includes research (identifying needs of the customer), development of products (producing innovative products) and promoting the product (through advertisements) and create awareness about the product among the consumers. As such marketing means generating leads or prospects. Once the product is out in the market, it is the task of the sales person to persuade the customer to buy the product. Sales means converting the leads or prospects into purchases and orders, while marketing is aimed at longer terms, sales pertain to shorter goals.

Khóa học này được dạy trực tiếp (trên mạng hoặc tại chỗ) và nhằm vào các chuyên gia muốn bắt đầu nghề nghiệp trong Lập trình Data Science.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình Python và MySql.
• Hiểu về Data Science là gì và cách nó có thể tạo giá trị cho hầu hết mọi doanh nghiệp.
• Học các nguyên tắc cơ bản của lập trình Python
• Học các kỹ thuật Machine Learning có giám sát và không giám sát, và cách thực hiện chúng cũng như giải thích kết quả.

Định dạng khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hành trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu khóa học được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) giới thiệu ý tưởng về phát triển cộng tác trong khoa học dữ liệu và trình bày cách sử dụng Jupyter để theo dõi và tham gia với tư cách là một nhóm trong "vòng đời của một ý tưởng tính toán". Khóa học hướng dẫn người tham gia qua quá trình tạo một dự án khoa học dữ liệu mẫu dựa trên hệ sinh thái Jupyter.

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

• Cài đặt và cấu hình Jupyter, bao gồm tạo và tích hợp một kho lưu trữ nhóm trên Git.
• Sử dụng các tính năng của Jupyter như tiện ích mở rộng, widget tương tác, chế độ đa người dùng và hơn thế nữa để cho phép cộng tác dự án.
• Tạo, chia sẻ và tổ chức các Jupyter Notebook với các thành viên trong nhóm.
• Chọn từ Scala, Python, R để viết và thực thi mã trên các hệ thống dữ liệu lớn như Apache Spark, tất cả thông qua giao diện Jupyter.

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.

This instructor-led, live training in Việt Nam (online or onsite) is aimed at intermediate-level data analysts, developers, or aspiring data scientists who wish to apply machine learning techniques in Python to extract insights, make predictions, and automate data-driven decisions.

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

• Understand and differentiate key machine learning paradigms.
• Explore data preprocessing techniques and model evaluation metrics.
• Apply machine learning algorithms to solve real-world data problems.
• Use Python libraries and Jupyter notebooks for hands-on development.
• Build models for prediction, classification, recommendation, and clustering.

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.

Python là một ngôn ngữ lập trình đã và đang trở nên cực kỳ phổ biến trong ngành tài chính. Được áp dụng bởi các ngân hàng đầu tư và quỹ phòng hộ lớn nhất, Python đang được sử dụng để xây dựng một loạt các ứng dụng tài chính đa dạng, từ các chương trình giao dịch cốt lõi đến các hệ thống quản lý rủi ro.

Trong khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này, người tham gia sẽ học cách sử dụng Python để phát triển các ứng dụng thực tế nhằm giải quyết một số vấn đề cụ thể liên quan đến tài chính.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của ngôn ngữ lập trình Python
• Tải xuống, cài đặt và duy trì các công cụ phát triển tốt nhất để tạo các ứng dụng tài chính bằng Python
• Lựa chọn và sử dụng các gói và kỹ thuật lập trình Python phù hợp nhất để tổ chức, trực quan hóa và phân tích dữ liệu tài chính từ nhiều nguồn khác nhau (CSV, Excel, cơ sở dữ liệu, web, v.v.)
• Xây dựng các ứng dụng giải quyết các vấn đề liên quan đến phân bổ tài sản, phân tích rủi ro, hiệu suất đầu tư và hơn thế nữa
• Khắc phục sự cố, tích hợp, triển khai và tối ưu hóa một ứng dụng Python

Đối tượng

• Nhà phát triển
• Nhà phân tích
• Chuyên gia định lượng (Quants)

Định dạng khóa học

• Kết hợp bài giảng, thảo luận, bài tập và thực hành chuyên sâu

Lưu ý

• Khóa đào tạo này hướng đến việc cung cấp giải pháp cho một số vấn đề chính mà các chuyên gia tài chính gặp phải. Tuy nhiên, nếu bạn có một chủ đề, công cụ hoặc kỹ thuật cụ thể mà bạn muốn bổ sung hoặc làm rõ thêm, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa học đào tạo sẽ giúp người tham gia chuẩn bị cho Phát triển Ứng dụng Web sử dụng Lập trình Python với Phân tích Dữ liệu. Việc trực quan hóa dữ liệu là một công cụ tuyệt vời cho Ban Quản lý cấp cao trong quá trình ra quyết định.

Khóa đào tạo trực tiếp này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm hướng dẫn các nhà phân tích dữ liệu và nhà phát triển web trong việc phát triển mô hình liên kết trong Qlik Sense.

Sau khi hoàn thành khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Áp dụng Qlik Sense trong khoa học dữ liệu.
• Sử dụng và điều hướng giao diện Qlik Sense.
• Xây dựng một lực lượng lao động có kiến thức về dữ liệu với sự tương tác của AI.
• Tạo ra một doanh nghiệp dựa trên dữ liệu với Qlik Sense.

Khóa học trực tiếp của giáo viên (trực tuyến hoặc trực tiếp tại cơ sở) này được hướng dẫn cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn sử dụng RAPIDS để xây dựng các pipeline, luồng làm việc, và hình ảnh trực quan được tăng tốc bởi GPU, áp dụng các thuật toán học máy như XGBoost, cuML, và các thuật toán khác.

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

• Cài đặt môi trường phát triển cần thiết để xây dựng các mô hình dữ liệu với NVIDIA RAPIDS.
• Hiểu về các tính năng, thành phần, và lợi ích của RAPIDS.
• Tận dụng GPU để tăng tốc các pipeline dữ liệu và phân tích dữ liệu từ đầu đến cuối.
• Thực hiện chuẩn bị dữ liệu và ETL được tăng tốc bởi GPU với cuDF và Apache Arrow.
• Học cách thực hiện các tác vụ học máy với các thuật toán XGBoost và cuML.
• Xây dựng hình ảnh trực quan dữ liệu và thực hiện phân tích đồ thị với cuXfilter và cuGraph.