Khóa học cung cấp lộ trình làm chủ AI và tối đa hóa giá trị dữ liệu, từ các nền tảng cốt lõi như khoa học dữ liệu, toán thống kê đến các kỹ năng lập trình Python và R. Chương trình đi sâu vào các chủ đề nâng cao bao gồm AI tạo sinh, học máy và phân tích dự đoán, nhằm chuẩn bị cho người học đầy đủ năng lực cho các vai trò khoa học dữ liệu hiện đại. Điểm nhấn của khóa học là dự án Capstone thực tế về dự đoán tỷ lệ nhân viên nghỉ việc, giúp học viên rèn luyện tư duy giải quyết vấn đề và kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu chuyên nghiệp. Sau khi hoàn thành, học viên được cấp chứng nhận của Cecomtech và sẵn sàng tham gia kỳ thi lấy chứng chỉ Quốc tế “AT-120” do AICERT cấp.

Khóa học diễn ra trong vòng 40 giờ (5 ngày).

Khóa học được thiết kế đặc biệt dành cho các Kỹ sư Dữ liệu và Chuyên viên phân tích dữ liệu. Để tham gia hiệu quả, học viên cần đáp ứng điều kiện tiên quyết là có kiến thức cơ bản về xác suất thống kê và khoa học máy tính. Chương trình ưu tiên những học viên yêu thích phân tích dữ liệu, có tinh thần sẵn sàng học các ngôn ngữ lập trình mới và mong muốn ứng dụng các kỹ thuật AI để đưa ra các quyết định kinh doanh đột phá.

Chương trình học bao gồm phần Tổng quan khóa học và 12 Module chính cùng 1 Module tùy chọn:

• Module 1: Nền tảng của Khoa học Dữ liệu: Giới thiệu về khoa học dữ liệu, vòng đời dự án và các ứng dụng thực tế trong đời sống.
• Module 2: Nền tảng của Thống kê: Tìm hiểu các khái niệm cơ bản của thống kê, lý thuyết xác suất và các phương pháp suy luận thống kê.
• Module 3: Nguồn và Loại Dữ liệu: Phân loại các loại dữ liệu, nguồn khai thác và các công nghệ lưu trữ dữ liệu hiện đại.
• Module 4: Kỹ năng Lập trình cho Khoa học Dữ liệu: Giới thiệu cách sử dụng ngôn ngữ Python và R chuyên sâu cho phân tích dữ liệu.
• Module 5: Xử lý và Tiền xử lý Dữ liệu: Thực hành các kỹ thuật điền dữ liệu thiếu, xử lý các giá trị ngoại lệ và chuyển đổi dữ liệu.
• Module 6: Phân tích Dữ liệu Khám phá (EDA): Giới thiệu về EDA và các kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu để tìm ra các quy luật tiềm ẩn.
• Module 7: Công cụ AI Tạo Sinh để Rút ra Thông tin chi tiết: Ứng dụng sức mạnh của AI tạo sinh trong việc phân tích và khai phá thông tin từ dữ liệu.
• Module 8: Học Máy (Machine Learning): Làm quen với các thuật toán học có giám sát, học không giám sát, phân cụm và học luật kết hợp.
• Module 9: Học Máy Nâng cao: Nghiên cứu các kỹ thuật học tập kết hợp (Ensemble Learning), giảm số chiều và các phương pháp tối ưu hóa.
• Module 10: Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Ứng dụng công cụ mã nguồn mở để rút ra các thông tin giá trị từ tập dữ liệu bán hàng thực tế.
• Module 11: Kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling): Kỹ thuật xây dựng câu chuyện hấp dẫn và trực quan hóa dữ liệu để tạo tác động đến người nghe.
• Module 12: Dự án Capstone – Dự đoán Tỷ lệ Nhân viên Nghỉ việc: Thực hành trọn gói từ thu thập, chuẩn bị, mô hình hóa đến trình bày giải pháp cho một vấn đề nhân sự cụ thể.
• Module Tùy chọn: AI Agents cho Phân tích Dữ liệu: Tìm hiểu về khái niệm, nghiên cứu điển hình và thực hành ứng dụng các tác nhân AI trong phân tích dữ liệu.