Predictive Analytics Đào tạo tại Việt Nam

Khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn dắt tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp tại chỗ) được thiết kế cho các lập trình viên có trình độ trung cấp muốn xây dựng các ứng dụng sử dụng trí tuệ nhân tạo với phân tích dự đoán và các mô hình sinh thành.

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

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản về trí tuệ nhân tạo dự đoán và các mô hình sinh thành.
• Sử dụng các công cụ có sức mạnh trí tuệ nhân tạo để dự đoán mã nguồn, dự báo và tự động hóa.
• Triển khai LLMs (Large Language Models) và transformers để tạo ra văn bản và mã nguồn.
• Áp dụng dự báo chuỗi thời gian và các gợi ý dựa trên trí tuệ nhân tạo.
• Phát triển và tinh chỉnh các mô hình trí tuệ nhân tạo cho các ứng dụng thực tế.
• Đánh giá các vấn đề đạo đức và các thông lệ tốt nhất trong việc triển khai trí tuệ nhân tạo.

Khóa học này do giảng viên hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế dành cho các chuyên gia dữ liệu có trình độ trung cấp muốn áp dụng các kỹ thuật học máy để giải quyết các vấn đề kinh doanh dựa trên dữ liệu, bao gồm dự báo doanh thu và mô hình dự đoán bằng mạng nơ-ron.

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

• Hiểu các khái niệm cơ bản và loại học máy.
• Áp dụng các thuật toán chính cho phân loại, hồi quy, phân cụm và phân tích liên kết.
• Thực hiện phân tích dữ liệu khám phá và chuẩn bị dữ liệu bằng Python.
• Sử dụng mạng nơ-ron cho các tác vụ mô hình hóa không tuyến tính.
• Triển khai phân tích dự đoán cho dự báo kinh doanh, bao gồm dữ liệu doanh thu.
• Đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất mô hình bằng các kỹ thuật trực quan và thống kê.

Khóa học trực tiếp được dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này dành cho các chuyên gia IT cấp độ sơ cấp muốn nắm bắt những nguyên tắc cơ bản của Trí Tuệ Nhân Tạo Dự đoán.

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

• Hiểu những khái niệm cơ bản của Trí Tuệ Nhân Tạo Dự đoán và các ứng dụng của nó.
• Thu thập, làm sạch và tiền xử lý dữ liệu cho phân tích dự đoán.
• Khám phá và trực quan hóa dữ liệu để tìm ra các thông tin.
• Xây dựng các mô hình thống kê cơ bản để đưa ra dự đoán.
• Đánh giá hiệu suất của các mô hình dự đoán.
• Áp dụng các khái niệm Trí Tuệ Nhân Tạo Dự đoán vào các tình huống thực tế.

Khóa học này do giảng viên dẫn dắt, được tổ chức trực tuyến hoặc tại chỗ, dành cho các chuyên gia DevOps có trình độ trung cấp muốn tích hợp trí tuệ nhân tạo dự báo vào các thực hành DevOps của họ.

Đến khi kết thúc khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Triển khai các mô hình phân tích dự báo để dự đoán và giải quyết các thách thức trong pipeline DevOps.
• Sử dụng các công cụ dựa trên AI để giám sát và hoạt động hiệu quả hơn.
• Áp dụng các kỹ thuật học máy để cải thiện quy trình giao hàng phần mềm.
• Thiết kế các chiến lược AI để xử lý và tối ưu hóa các vấn đề chủ động.
• Xử lý các vấn đề đạo đức khi sử dụng AI trong DevOps.

Trong khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam, những người tham gia sẽ học được tư duy để tiếp cận các công nghệ Big Data, đánh giá tác động của chúng đối với các quy trình và chính sách hiện có và triển khai các công nghệ này nhằm mục đích xác định hoạt động tội phạm và ngăn ngừa tội phạm. Các nghiên cứu tình huống từ các tổ chức thực thi pháp luật trên toàn thế giới sẽ được xem xét để có được hiểu biết sâu sắc về các phương pháp tiếp cận, thách thức và kết quả áp dụng của họ.

Vào cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Kết hợp công nghệ Big Data với các quy trình thu thập dữ liệu truyền thống để ghép lại một câu chuyện trong quá trình điều tra.
• Triển khai các giải pháp lưu trữ và xử lý dữ liệu lớn trong công nghiệp để phân tích dữ liệu.
• Chuẩn bị đề xuất áp dụng các công cụ và quy trình phù hợp nhất để áp dụng phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu vào điều tra tội phạm.

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 phân tích dữ liệu muốn tự động hóa, đánh giá và quản lý các mô hình dự đoán bằng khả năng học máy của DataRobot.

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

• Tải các tập dữ liệu vào DataRobot để phân tích, đánh giá và kiểm tra chất lượng dữ liệu.
• Xây dựng và huấn luyện mô hình để xác định các biến quan trọng và đáp ứng các mục tiêu dự đoán.
• Giải thích mô hình để tạo ra những hiểu biết sâu sắc có giá trị, hữu ích trong việc đưa ra quyết định kinh doanh.
• Giám sát và quản lý mô hình để duy trì hiệu suất dự đoán tối ưu.

Chương trình đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này hướng đến các nhà phân tích, nhà nghiên cứu và chuyên gia ở trình độ từ cơ bản đến trung cấp, những người mong muốn sử dụng SPSS cho việc chuẩn bị dữ liệu, phân tích thống kê và mô hình hóa dự đoán.