• Bất kỳ ai quan tâm đến việc phát triển các kỹ năng và kinh nghiệm để theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực Data Analytics.
• Điều kiện cần khi tham gia khóa học: HV đã học qua các module 1, 2 hoặc có kiến thức tương đương

• Biết được ML là gì và có thể mang lại lợi ích gì cho cá nhân và doanh nghiệp, tổ chức.
• Nắm được quy trình thực hiện dự án ML trong việc dự báo, dự đoán
• Biết cách tạo và thực thi các mô hình ML trong BigQuery bằng các truy vấn SQL.
• Xây dựng được các mô hình dự báo, dự đoán và thực hiện các phân tích nâng cao bằng BigQuery ML
• Biết cách tối ưu hóa và đánh giá chất lượng mô hình ML
• Vận dụng các thuật toán ML thông dụng để giải quyết các vấn đề thực tế cho cá nhân, tổ chức và doanh nghiệp.

• Giới thiệu Machine Learning (ML), BigQuery ML, các ứng dụng ML
• Quy trình xây dựng project BigQuery ML:
  • Tạo database
  • Lựa chọn thuộc tính
  • Tiền xử lý dữ liệu
  • Tạo Repeatable Dataset Splits
  • Xây dựng model
  • Đánh giá model
  • Sử dụng model
• Xây dựng và đánh giá model với các thuật toán Machine Learning thông dụng:
  • Linear Regression (regression)
  • Logistic Regression (classification)
  • Boosted Tree, Random Forest (classification and regression)
  • Kmeans (clustering)
  • ARIMA (time series analysis)
  • Feature engineering & hyperparameter turning…
  • Deep Neural Network
  • Wide & Deep Neural Network
• Final Project
  • HV được hướng dẫn thực hiện đồ án thực tế dựa trên các bài toán quan trọng trong lĩnh vực Data Analytics.

Kết thúc khóa học và thi đạt, Học viên sẽ được cấp Chứng nhận "Machine Learning for Data Analytics - Ứng dụng Máy học trong phân tích dữ liệu" do Trung Tâm Tin Học - Trường ĐH Khoa Học Tự Nhiên TP.HCM cấp.