Python Programming Nền tảng sử dụng Google Colab 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.

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.

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

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ (tại địa điểm) dưới sự hướng dẫn của giảng viên trong Việt Nam dành cho các nhà khoa học dữ liệu và chuyên gia IT trình độ cơ bản muốn học các kiến thức cơ bản về khoa học dữ liệu sử dụng Google Colab.

• Cài đặt và điều hướng Google Colab.
• Viết và thực thi mã Python cơ bản.
• Nhập và xử lý tập dữ liệu.
• Tạo biểu đồ sử dụng thư viện Python.

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.

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 kỹ sư phần mềm muốn sử dụng Dask với hệ sinh thái Python để xây dựng, mở rộng và phân tích các tập dữ liệu lớn.

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

• Thiết lập môi trường để bắt đầu xây dựng xử lý dữ liệu lớn với Dask và Python.
• Khám phá các tính năng, thư viện, công cụ và API có sẵn trong Dask.
• Hiểu cách Dask tăng tốc tính toán song song trong Python.
• Tìm hiểu cách mở rộng hệ sinh thái Python (Numpy, SciPy và Pandas) bằng cách sử dụng Dask.
• Tối ưu hóa môi trường Dask để duy trì hiệu suất cao trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn.

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 và nhà phân tích dữ liệu trình độ trung cấp, những người muốn nâng cao kỹ năng phân tích và thao tác dữ liệu bằng Pandas và NumPy.

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

• Thiết lập 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, sắp xếp và lọc dữ liệu nâng cao.
• 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 hóa khác.
• Gỡ lỗi và tối ưu hóa mã phân tích dữ liệu của họ.

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, 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.

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 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.