Khoa học Dữ liệu & AI – Giải pháp Quyết Định Dựa trên Dữ Liệu (No-Code Platforms)

• Bất kỳ ai muốn phát triển kỹ năng Data Science và AI/ML
• Chuyên viên phân tích dữ liệu, marketing, tài chính, quản lý kinh doanh…muốn nâng cấp kỹ năng dữ liệu và thử nghiệm nhanh các mô hình dự báo.
• Chuyên gia nghiệp vụ (ngân hàng, bán lẻ, sản xuất, giáo dục, y tế…) cần nắm rõ kỹ năng dữ liệu cần thiết, muốn thực hành nhiều, áp dụng được ngay để giải bài toán thực tế tại đơn vị.
• Nhà quản lý muốn hiểu và ứng dụng AI/ML để tối ưu nguồn lực và dự đoán doanh thu, chi phí..
• Sinh viên các ngành Kinh tế, Xã hội, Quản trị, Kỹ thuật muốn khai thác dữ liệu hiệu quả

Sau khi hoàn thành chương trình, học viên có thể: 

• Ứng dụng quy trình chuẩn CRISP-DM để giải quyết hiệu quả bài toán dữ liệu trong thực tế

• Biết cách xử lý nguồn dữ liệu thô thành dữ liệu chuẩn, sẵn sàng cho phân tích

• Phân tích và trực quan hóa dữ liệu một cách trực quan, thuyết phục

• Ứng dụng nhanh chóng các thuật toán AI/ Machine Learning mà không cần lập trình.

• Nắm được các kỹ thuật NLP, Recommendation, Time Series, và Deep Learning cơ bản để vận dụng linh hoạt vào công việc

• Sử dụng thành thạo các công cụ AI/ML/DS No-code phổ biến như KNIME, RapidMiner

Đã đến lúc bổ sung kỹ năng làm việc với dữ liệu và máy học vào hành trang công việc đề đóng góp nhiều giá trị hơn và thành công hơn.

Dữ liệu chỉ là số liệu nếu không được khai phá. Khóa học này giúp bạn biến dữ liệu thành giải pháp hiệu quả để hỗ trợ ra quyết định – mà không cần lập trình.

Chương trình được thiết kế gồm 2 module: 

• Ứng dụng Data Science – Khám phá và Chuẩn bị dữ liệu : 36 giờ (48 tiết)

• Ứng dụng AI/ Machine Learning – Mô hình hóa và Triển Khai: 36 giờ (48 tiết)

Tổng thời lượng chương trình là 72 giờ (96 tiết).

• Học phí: trọn khóa 10.800.000 đ (kèm theo các chính sách ưu đãi)

Module 1: Ứng dụng Data Science – Khám phá và Chuẩn bị dữ liệu

• Tổng quan về Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), Data Science (DS) và nền tảng No-code
• Giải quyết bài toán dữ liệu hiệu quả với quy trình CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining)
• Xác định bài toán cần giải quyết, hiện trạng, mục tiêu – kết quả cần đạt được (Business Understanding và Problem Statement)
• Tiền xử lý dữ liệu (Data pre-processing)
• Tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn (Data Integration)
• Thực hiện các kỹ thuật Feature Engineering trên dữ liệu (Encoding, Binning, Scaling…)
• Phân tích EDA và trực quan hóa dữ liệu
• Phân cụm khách hàng, đối tượng (Clustering Techniques - K-Means, DBSCAN)
• Giảm chiều dữ liệu (Dimensionality Reduction): PCA, t-SNE
• Dự báo giá trị (Regression Techniques - Linear, Polynomial)
• Xây dựng báo cáo (Report) và Dashboard (Pivot Table, Charts,…)

Module 2: Ứng dụng AI/ Machine Learning – Mô hình hóa và Triển khai

• Thực hành quy trình CRISP-DM vào bài toán cụ thể
• Giải quyết bài toán phân loại - Classification (phân loại khách hàng, giao dịch, thể loại…) với Logistic Regression, Decision Tree, Random Forest, GBT… Đo lường và đánh giá mô hình (Model Evaluation): Accuracy, F1 score, Confusion Matrix, ROC Curve…
• Giải quyết bài toán dự đoán giá trị số - Regression (dự đoán chi phí, giá, năng lượng tiêu thụ…) với  Random Forest, GBT… Đo lường và đánh giá mô hình (Model Evaluation): RMSE, MAE, R²
• Giải quyết bài toán liên quan xử lý ngôn ngữ tự nhiên NLP – Text Mining: Text Cleaning, Tokenization, Bag-of-Words, Sentiment
• Thực hiện bài toán hệ thống đề xuất (Recommendation System): dựa trên nội dung (Content-based), luật kết hợp Association Rules
• Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian (Time Series Analysis): ARIMA Modeling
• Tổng quan Học sâu (Deep Learning)
• Thử nghiệm bài toán nhận dạng ảnh, thị giác máy tính (Computer Vision -Demo): Teachable Machine và Image Processing
• RapidMiner: Data pre-processing & Visualization
• RapidMiner: Machine Learning
• Thi cuối khóa

Hoàn tất các module trong chương trình, HV sẽ được cấp chứng nhận “Khoa học Dữ liệu & AI – Giải pháp Quyết Định Dựa trên Dữ Liệu” / “Applied Data Science & AI in Data-Driven Solutions” (No-Code Platforms) do Trung Tâm Tin Học - Trường ĐH Khoa Học Tự Nhiên TP.HCM cấp.