Python cho Phân tích Kinh doanh và Tự động hóa Khóa Học Đào Tạo

Khóa học thực hành này tập trung vào các kỹ thuật Python nâng cao, các thực hành kỹ thuật tốt nhất và các mô hình thiết kế thông dụng để xây dựng các ứng dụng Python có thể duy trì, kiểm thử và hiệu suất cao. Khóa học nhấn mạnh về công cụ hiện đại, kiểu dữ liệu, các mô hình đồng thời, các mô hình kiến trúc và quy trình làm việc sẵn sàng triển khai.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại địa điểm) dành cho các lập trình viên Python trung cấp đến nâng cao muốn áp dụng các thực hành và mô hình chuyên nghiệp cho các hệ thống Python đạt chuẩn sản xuất.

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

• Áp dụng kiểu dữ liệu Python, dataclasses và kiểm tra kiểu để tăng độ tin cậy của mã.
• Sử dụng các mô hình thiết kế và nguyên tắc kiến trúc để cấu trúc ứng dụng mạnh mẽ.
• Triển khai đồng thời và song song đúng cách bằng asyncio và multiprocessing.
• Xây dựng mã đã được kiểm thử tốt với pytest, kiểm thử dựa trên thuộc tính và các ống dẫn CI.
• Định mức, tối ưu hóa và củng cố ứng dụng Python cho sản xuất.
• Bao gói, phân phối và triển khai dự án Python bằng công cụ hiện đại và container.

Định dạng Khóa Học

• Bài giảng tương tác và các demo ngắn.
• Labs thực hành và bài tập lập trình hàng ngày.
• Dự án tổng hợp nhỏ tích hợp mô hình, kiểm thử và triển khai.

Tùy Chỉnh Khóa Học

• Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh hoặc khu vực tập trung (dữ liệu, web, hoặc infra), vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khoá học này giảng dạy các kỹ thuật thiết kế, xây dựng, kiểm thử và triển khai hệ thống tự động (đại diện) sử dụng Python. Nó bao gồm vòng lặp tác nhân, tích hợp công cụ, quản lý bộ nhớ và trạng thái, mô hình dàn xếp, kiểm soát an toàn và xem xét sản phẩm.

Khoá học trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các kỹ sư ML trung cấp đến cao cấp, nhà phát triển AI và kỹ sư phần mềm mong muốn xây dựng các tác nhân tự động mạnh mẽ và sẵn sàng sản xuất sử dụng Python.

Đến cuối khoá học, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế và triển khai vòng lặp tác nhân và quy trình ra quyết định.
• Tích hợp các công cụ và API bên ngoài để mở rộng khả năng của tác nhân.
• Triển khai kiến trúc bộ nhớ ngắn hạn và dài hạn cho tác nhân.
• Tổ chức các dàn xếp đa bước và khả năng ghép nối tác nhân.
• Áp dụng các thực hành tốt nhất về an toàn, kiểm soát truy cập và khả năng quan sát cho các tác nhân đã triển khai.

Định dạng của Khoá học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Các phòng thí nghiệm thực hành xây dựng tác nhân với Python và các SDK phổ biến.
• Các bài tập dựa trên dự án tạo ra các nguyên mẫu có thể triển khai.

Tùy chọn Tùy chỉnh Khoá học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh, vui lòng liên hệ với chúng tôi để xếp lịch.

Khám phá các phương pháp thực tiễn trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo (AI) sử dụng Python. Khóa học giúp trang bị cho người học kỹ năng khai thác dữ liệu, xây dựng các mô hình học máy và triển khai các ứng dụng hỗ trợ ra quyết định trong bối cảnh doanh nghiệp. Nội dung bao gồm quy trình CRISP-DM, phân tích thống kê, học có giám sát và không giám sát, học sâu với Tensorflow, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, xử lý dữ liệu lớn với Spark và kỹ thuật kể chuyện dựa trên dữ liệu. Đây là lựa chọn lý tưởng cho người mới bắt đầu nhằm lấy chứng nhận khoa học dữ liệu Python và chuẩn bị hành trang cho sự nghiệp phân tích dữ liệu.

Trí tuệ Nhân tạo với Python là sự phát triển của hệ thống thông minh sử dụng hệ sinh thái rộng lớn về AI và học máy của Python.

Bài giảng này do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các lập trình viên cấp trung của Python muốn thiết kế, triển khai và triển khai giải pháp AI sử dụng Python.

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

• Triển khai các thuật toán AI bằng cách sử dụng thư viện AI gốc của Python.
• Làm việc với mô hình học giám sát, không giám sát và tăng cường.
• Tích hợp giải pháp AI vào ứng dụng và quy trình hiện có.
• Đánh giá hiệu suất mô hình và tối ưu hóa cho độ chính xác và hiệu quả.

Thể loại của khóa học

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

Tùy chọn Tùy chỉnh khóa học

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

Khóa học Áp dụng AI từ Cơ bản bằng Python cung cấp cho các lập trình viên và nhà phân tích dữ liệu những kỹ năng nền tảng để xây dựng các giải pháp học máy từ đầu bằng Python. Nội dung bao gồm các nguyên lý cốt lõi của học có giám sát (phân loại và hồi quy), học không giám sát (phân cụm và phát hiện bất thường), cùng với các kiến trúc mạng nơ-ron tiên tiến. Khóa học phân tích các phương pháp hiệu quả để làm việc với scikit-learn, Apache Spark MLlib và Jupyter notebooks nhằm hỗ trợ phát triển AI thực tiễn. Giúp các chuyên gia triển khai các mô hình ML thực tế, đánh giá các hạn chế của thuật toán và hoàn thành các dự án ứng dụng để giải quyết các vấn đề thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển trình độ trung cấp Python muốn nâng cao trải nghiệm phát triển Python bằng AWS Cloud9.

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

• Thiết lập và cấu hình AWS Cloud9 cho phát triển Python.
• Hiểu giao diện và các tính năng của IDE AWS Cloud9.
• Viết, gỡ lỗi và triển khai các ứng dụng Python trong AWS Cloud9.
• Hợp tác với các nhà phát triển khác bằng nền tảng AWS Cloud9.
• Tích hợp AWS Cloud9 với các dịch vụ AWS khác để triển khai nâng cao.

Tổng quan Khóa học

Khóa học thực hành này được thiết kế dành cho các chuyên gia có nền tảng kỹ sư dữ liệu, nhằm trang bị những kỹ năng thiết yếu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, Python và các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Khóa học tập trung vào các ứng dụng thực tế, bao gồm việc sử dụng mô hình, kỹ thuật tạo lệnh (prompt engineering) và xây dựng các giải pháp được hỗ trợ bởi AI. Người tham gia sẽ thực hành qua các bài tập tăng dần, chuyển từ các khái niệm cốt lõi đến việc xây dựng các quy trình AI có thể triển khai

Hình thức Đào tạo

• Đào tạo trực tiếp tại lớp

• Các buổi học do giảng viên hướng dẫn kèm theo thực hành có định hướng

• Thảo luận tương tác và nghiên cứu tình huống thực tế

• Bài tập thực hành hàng ngày

Mục tiêu Khóa học

• Hiểu rõ các khái niệm cốt lõi về AI và học máy liên quan đến các ứng dụng hiện đại

• Củng cố kỹ năng Python để phát triển AI và xử lý quy trình dữ liệu

• Tìm hiểu cách hoạt động của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và cách sử dụng chúng hiệu quả

• Thiết kế và tối ưu hóa lệnh (prompt) để đảm bảo đầu ra đáng tin cậy

• Xây dựng giải pháp AI toàn diện bằng cách sử dụng API và các khung làm việc

• Tích hợp AI vào các quy trình kỹ sư dữ liệu

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển Python và chuyên gia phân tích dữ liệu ở trình độ trung cấp, mong muốn nâng cao kỹ năng phân tích và xử lý dữ liệu sử dụng Pandas và NumPy.

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

• Cài đặt môi trường phát triển bao gồm Python, Pandas và NumPy.
• Tạo ứng dụng phân tích dữ liệu bằng Pandas và NumPy.
• Thực hiện các thao tác xử lý dữ liệu phức tạp, sắp xếp và lọc dữ liệu.
• Thực hiện các thao tác tổng hợp và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.
• Trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và các thư viện trực quan khác.
• Gỡ lỗi và tối ưu hóa mã phân tích dữ liệu của họ.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng bộ công cụ FARM (FastAPI, React và MongoDB) để xây dựng các ứng dụng web động, hiệu suất cao và có khả năng mở rộng.

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

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết tích hợp FastAPI, React và MongoDB.
• Hiểu các khái niệm, tính năng và lợi ích chính của bộ công cụ FARM.
• Tìm hiểu cách xây dựng REST API với FastAPI.
• Tìm hiểu cách thiết kế các ứng dụng tương tác với React.
• Phát triển, kiểm tra và triển khai các ứng dụng (front-end và back-end) bằng bộ công cụ FARM.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng FastAPI với Python để xây dựng, kiểm tra và triển khai các API RESTful dễ dàng và nhanh chóng hơn.

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

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để xây dựng API với Python và FastAPI.
• Tạo API nhanh chóng và dễ dàng hơn bằng thư viện FastAPI.
• Tìm hiểu cách tạo mô hình dữ liệu và lược đồ dựa trên Pydantic và OpenAPI.
• Kết nối API với cơ sở dữ liệu bằng SQLAlchemy.
• Triển khai bảo mật và xác thực trong API bằng các công cụ của FastAPI.
• Xây dựng hình ảnh container và triển khai API web lên máy chủ đám mây.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng TensorFlow để phân tích dữ liệu gian lận tiềm ẩn.

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

• Tạo một mô hình phát hiện gian lận trong Python và TensorFlow.
• Xây dựng các hồi quy tuyến tính và mô hình hồi quy tuyến tính để dự đoán gian lận.
• Phát triển một ứng dụng AI hoàn chỉnh để phân tích dữ liệu gian lận.

Bảo hiểm trong Thời đại Kỹ thuật số là một tổng quan ứng dụng về cách chuyển đổi kỹ thuật số làm thay đổi các sản phẩm, hoạt động và sự tương tác với khách hàng trong ngành bảo hiểm.

Khóa đào tạo do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại địa điểm) dành cho các chuyên gia bảo hiểm ở trình độ trung cấp có mong muốn hiểu rõ và áp dụng công nghệ kỹ thuật số, chiến lược dựa trên dữ liệu và khung đổi mới để hiện đại hóa các sản phẩm và hoạt động bảo hiểm.

Sau khi kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Giải thích vai trò của AI, Big Data, IoT và tự động hóa trong các quy trình làm việc bảo hiểm hiện đại.
• Xác định các xu hướng InsurTech và cách chúng ảnh hưởng đến hệ sinh thái bảo hiểm.
• Thiết kế các chiến lược lấy khách hàng làm trung tâm được hỗ trợ bởi công cụ kỹ thuật số và thông tin từ dữ liệu.
• Áp dụng các phương pháp dựa trên dữ liệu cho quản lý rủi ro và ra quyết định.
• Phát triển một phương pháp đổi mới và quản lý thay đổi phù hợp với các công ty bảo hiểm.
• Đánh giá các ví dụ thực tế và chuyển đổi bài học thành các sáng kiến địa phương.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Phân tích các trường hợp thực tế và workshop nhóm.
• Các bài tập thực hành và kế hoạch hành động cho tổ chức của người tham gia.

Các Tùy chọn Đặt Hàng Khóa học

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

Kỹ thuật Yêu cầu (RE) là một ngành quan trọng trong phát triển phần mềm và hệ thống, tập trung vào việc xác định, ghi chép và quản lý các nhu cầu và ràng buộc của các bên liên quan để đảm bảo thành công dự án.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các chuyên gia ở mức độ trung cấp muốn nâng cao hiểu biết về Kỹ thuật Yêu cầu thực tế đồng thời chuẩn bị cho kỳ thi chứng chỉ IREB CPRE – Mức độ Cơ bản.

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

• Hiểu và áp dụng các khái niệm và thuật ngữ chính được định nghĩa trong chương trình IREB CPRE Mức độ Cơ bản.
• Xác định và thu thập yêu cầu bằng các kỹ thuật hiệu quả và phù hợp với bối cảnh.
• Mô hình hóa, ghi chép và xác nhận yêu cầu cho các dự án thực tế.
• Quản lý thay đổi yêu cầu, theo dõi và ưu tiên trong suốt vòng đời dự án.
• Sử dụng công cụ và phương pháp tốt nhất của Kỹ thuật Yêu cầu để cải thiện giao tiếp và kết quả dự án.
• Chuẩn bị đầy đủ để tham gia và đỗ kỳ thi chứng chỉ IREB CPRE – Mức độ Cơ bản.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Bài tập dựa trên trường hợp và các buổi làm việc nhóm.
• Các phiên chuẩn bị thi và câu hỏi thực hành.

Tùy chỉnh Khóa học

• Có thể thêm các mô-đun hoặc trường hợp cụ thể theo yêu cầu.

Mục tiêu của khóa học này là cung cấp năng lực tổng quát trong việc áp dụng Machine Learning vào thực tế. Thông qua việc sử dụng ngôn ngữ lập trình Python và các thư viện đa dạng của nó, dựa trên vô số ví dụ thực tế, khóa học này sẽ hướng dẫn cách sử dụng các khối xây dựng quan trọng nhất của Machine Learning, cách đưa ra quyết định về mô hình hóa dữ liệu, diễn giải kết quả của các thuật toán và xác thực kết quả.

Mục tiêu của chúng tôi là trang bị cho bạn các kỹ năng để hiểu và sử dụng một cách tự tin các công cụ cơ bản nhất từ bộ công cụ Machine Learning và tránh những cạm bẫy phổ biến trong các ứng dụng Data Science.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho những người muốn hiểu về phân tích yêu cầu và thực hiện phân tích yêu cầu một cách hiệu quả và chính xác bằng cách sử dụng các kỹ thuật phân tích cho các dự án của họ.

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

• xác định các loại yêu cầu khác nhau.
• hiểu các khái niệm tổng thể về và các hoạt động trong phân tích yêu cầu.
• làm quen với phương pháp luận phân tích yêu cầu.
• sử dụng các kỹ thuật phân tích yêu cầu khác nhau để đạt được lợi thế.
• cấu trúc yêu cầu để giao tiếp hiệu quả với kiến trúc sư và nhà phát triển thông qua quy trình thu thập yêu cầu lặp đi lặp lại.