fbpx

DANH SÁCH CÁC KHÓA HỌC

PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỚI PYTHON

Là đơn vị tiên phong đào tạo nghề, CyberSoft đã giúp được hơn 4030 học viên bị lan man, thiếu định hướng về lập trình theo lộ trình nghề đầy đủ, chi tiết, thực chiến qua dự án, tiết kiệm thời gian và chi phí tối đa. Duy nhất tại CyberSoft đào tạo nghề có lộ trình bài bản và có việc làm ngay. Trước nhu cầu đó, CyberLab ra đời để phục vụ thêm về khóa học Phân tích Dữ liệu với Python để trở thành một Nhà Phân tích Dữ liệu. Đây là lộ trình chuyên sâu, tập trung về nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu trong các lĩnh vực cụ thể với các khóa (ngắn) chuyên sâu, như: Phân tích dữ liệu Nhân sự, Phân tích dữ liệu Marketing, Phân tích dữ liệu Tài chính, Phân tích dữ liệu Logistics. Khóa học này tập trung vào cách kỹ năng Trực quan hóa Dữ liệu (Data visualization), với mục tiêu giúp các bạn biến những con số hay ký tự khô khan trở thành những hình ảnh biết nói.

10 TUẦN OFFLINE

60 GIỜ OFFLINE

ONLINE SUPPORT

Data Analytics, Analysis, Statistics, Matplotlib, Pandas, Dashboard, Python, SQL, Market, Logistics

demo-eda

CỦNG CỐ KỸ NĂNG: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỚI STATISTICS VÀ STATISTICAL MACHINE LEARNING (HỌC ONLINE LIVE HOẶC OFFLINE TẠI HCM)

Trong ngành DS, kiến thức về Xác suất Thống kê và Học Máy là những nền tảng cốt lõi để thực hiện tốt các phân tích chuyên sâu, đặc biệt là cho các dạng phân tích cao cấp như dự đoán/dự báo và đề xuất/đề nghị. Khóa học này giúp các học viên củng cố kiến thức nền cho ngành DS một cách vững chắc, đồng thời hiểu về AI cơ bản. Tuy nhiên, các phương pháp Thống kê và Học Máy không đơn giản và cần có thời gian để nắm bắt, luyện tập. Thông qua 1 buổi lý thuyết và 1 buổi thực hành hằng tuần, học viên sẽ được luyện tập cách đưa ra các dự đoán, khuyến nghị về quyết định hoặc kế hoạch (thậm chí chiến lược) dựa trên dữ liệu (data-driven) cho doanh nghiệp thông qua các bài thực hành về phân cụm, phân loại và phân tích dự đoán/đề xuất trong kinh doanh, bán lẻ, tài chính, chứng khoán... sử dụng các phương pháp Học Máy Thống Kê, bao gồm Top 05 giải thuật trong phân tích dữ liệu, theo Edureka: Decision Tree, Random Forest, Association Rule Mining, Linear Regression và K-Means Clustering. Sau khóa học này, học viên có khả năng phân loại các bài toán và đề xuất giải pháp cho các dự án DA/DS dựa trên các cơ sở vững chắc, chọn lựa các tiêu chí đánh giá phù hợp về tiềm năng, kết quả cần đạt, cũng như khả năng truyền tải các thông tin đó đến đồng nghiệp, cấp trên, khách hàng, đối tác,… một cách khoa học và dễ hiểu. Đồng thời, các kiến thức trong khóa học giúp tạo nền tảng vững chắc cho các học viên muốn đi sâu hơn vào AI và đặc biệt là Deep Learning.

12 TUẦN OFFLINE

72 GIỜ OFFLINE

ONLINE SUPPORT

Statistics, Descriptive Statistics, Inferential Statistics, Regression, Classification, Dimensionality reduction, Decision Tree, Random forest, Clustering, Data mining, Recommendation, Support Vector Machine, Neural

Chọn đúng lộ trình cho bạn và Thăng tiến sự nghiệp cùng CyberLab

Đã đến lúc đầu tư và xây dựng sự nghiệp cho tương lai của bạn

TOP