Khóa học đã chọn

Machine Learning in Microsoft Excel

Bạn đang làm việc trong môi trường Excel và bạn mong muốn xử lý dữ liệu nhanh hơn, phân tích một cách chuyên sâu hơn, cũng như tạo ra những dự báo để từ đó có những định hướng kinh doanh phù hợp hơn?

Chuyên đề "Machine Learning in Microsoft Excel" (Phân tích dự báo trong Microsoft Excel) chính là chìa khóa giúp bạn mở ra "cánh cửa""phân tích và dự báo dữ liệu, thông qua việc ứng dụng Python và Machine Learning ngay trên môi trường Excel quen thuộc.

Tại sao bạn nên học chuyên đề này?

Chuyên đề "Machine Learning in Microsoft Excel" chính là:

✅ Kết hợp Python với Excel: Sử dụng Python để tăng tốc xử lý dữ liệu, tự động hóa công việc và tạo báo cáo chuyên sâu ngay trên môi trường Excel quen thuộc.

✅ Phân tích dữ liệu chuyên sâu: Làm việc với các thư viện mạnh mẽ như NumPy, Pandas để làm sạch, xử lý và khai thác dữ liệu.

✅ Ứng dụng Machine Learning: Từ hồi quy tuyến tính, hồi quy Logistic đến các thuật toán tiên tiến như Decision Tree, Random Forest, KNN… giúp bạn phân tích và dự báo dữ liệu hiệu quả.

✅ Thực hành thực tế: Trải nghiệm thực hành dự án Machine Learning trên Excel, rèn luyện tư duy xử lý dữ liệu chuyên nghiệp với số liệu thực của bạn, tạo dựng "hồ sơ năng lực" chinh phục nhà tuyển dụng.

✅ Cơ hội nghề nghiệp rộng mở: Nâng cấp kỹ năng, tăng sức cạnh tranh khi ứng tuyển vào các vị trí phân tích dữ liệu.

Đối tượng tham gia

🔹 Đã học qua khóa học Data Analysis & Visualization with Excel (Phân tích và trực quan hóa dữ liệu với Excel) hoặc có kiến thức tương đương.

🔹 Đã quen thuộc với các hàm, Pivot Table, Power Query trong Excel và muốn mở rộng làm việc với Python.

🔹 Định hướng nghề nghiệp phát triển kỹ năng phân tích dữ liệu chuyên sâu, ứng dụng Machine Learning vào công việc thuộc lĩnh vực Data Analysis.

Nội dung môn học

Chương trình học gồm có:

📌 Ứng dụng Python trong môi trường Excel: Làm chủ cú pháp, kiểu dữ liệu, cấu trúc lặp, function, list, dictionary…

📌 Xử lý dữ liệu chuyên sâu: NumPy, Pandas – Truy xuất, xử lý, lọc và trực quan hóa dữ liệu.

📌 EDA (Exploratory Data Analysis): Quy trình phân tích dữ liệu, tìm hiểu biến, xử lý dữ liệu outlier.

📌 Ứng dụng Machine Learning trong môi trường Excel: Hiểu bản chất và ứng dụng thực tế của các thuật toán quan trọng như

Thuật toán hồi quy tuyến tính Linear Regression,
Mô hình hồi quy Logistic Regression và đánh giá mô hình phân loại,
Cây quyết định Decision Tree, hoặc rừng Random Forest, KNN, Naïve Bayes, SVM, Boosting,…

📌 Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis): ARIMA, SARIMA – dự báo xu hướng dữ liệu.

📌 Đồ án thực tế: Ứng dụng kiến thức vào bài toán phân tích dữ liệu thực tiễn, tạo dựng "hồ sơ năng lực cá nhân"