Khóa học "Data Analytics and Modeling with R" lần 1 - TPHCM ngày 10/04/2019

Khóa học “Data Analytics and Modeling with R” lần 1 – TPHCM ngày 10/04/2019

Chi tiết khóa học

Khóa học “KHAI PHÁ và MÔ HÌNH DỮ LIỆU VỚI R” (Offline) khai giảng 10/04/2019 tại TPHCM. Đây là khóa đầu tiên trong 3 khóa của chương trình Học Khoa học Dữ liệu Dễ dàng (các khóa tiếp theo là 2) Machine Learning và 3) Deep Learning)

– Thời gian tối thứ 4 (18h-21h) và 2 buổi cuối tuần (t7) trong 3 tuần kể từ 10/04
– Địa điểm: quận 10 – TPHCM
– Giảng viên gồm có:
o TS. Nguyễn Quang (ĐH Quốc tế Hồng Bàng). TS. Quang từng làm việc công ty iCareBenefits, các ngân hàng trong và ngoài ngước. TS. Quang đã giảng dạy Khoa học dữ liệu nhiều năm cho nhiều tổ chức và cá nhân, bao gồm ngân hàng Sacombank, Vietinbank, VNPT Media, PVEP, … Bên cạnh Khoa học dữ liệu cho doanh nghiệp, TS. Quang nghiên cứu sâu về khoa học mạng lưới và tài chính thực nghiệm
o PGS. TS Quản Thành Thơ (ĐH Bách Khoa, ĐHQG TPHCM). TS. Thơ từng tư vấn nhiều dự án Khoa học dữ liệu cho các công ty trong và và ngoài nước. Bên cạnh việc giảng dạy tại trường, TS. Thơ nghiên cứu sâu về khai phá dữ liệu, deep learning và big-data
– Ghi danh theo form sau đây
https://docs.google.com/forms/d/14SzfHXeMa1L2M8iGxOk89ZkdsxyXxGQvWo9B9n23GjM/viewform?edit_requested=true
, hoặc email khoahocdulieudedang@gmail.com. ĐT liên hệ 0937367366 (chị Quỳnh).
– Học phí: 3 triệu/khóa
– Tổ chức bởi chương trình Khoa học Dữ liệu dễ dàng (“Easy Data Science”)

– Chương trình học:
1. Giá trị của Dữ liệu và vai trò của Khoa học dữ liệu
2. Cách nhận diện bài toán Dữ liệu trong DN
3. Giới thiệu công cụ: R, Rstudio, Markdown, Git
4. Ngôn ngữ lập trình R: từ cơ bản đến nâng cao
5. Xử lý dữ liệu
6. Khai phá dữ liệu (EDA) và Business Intelligence (BI)
7. Biến đổi dữ liệu (chuẩn bị cho mô hình) và thống kê dữ liệu
8. Mô hình Hồi quy tuyến tính và Hồi quy logistics
9. Cơ bản về Machine Learning:
– Mô tả các bài toán Machine Learning
– Các mô hình hồi quy và cây quyết định
– Các khái niệm training, testing, overfiting, error rate, AUC, cross-validation
– Regularization
– Bài toán tối ưu, phương pháp gradient descent
– Các mô hình không giám sát
– Quy trình dự án Machine Learning
– Cách chuyển đổi bài toán doanh nghiệp thành bài toán ML
– Trình bày kết quả dự án ML

Kết quả nhận được:
– Thành thạo ngôn ngữ R cho khai phá, làm sạch, biểu diễn hình ảnh
– Phân tích các quan hệ kinh doanh bằng phương pháp thống kê
– Làm chủ quá trình triển khai dự án khoa học dữ liệu

Đối tượng học viên:
– Sinh viên và những người đam mê khai phá dữ liệu
– Business Analyst (marketing, sale, finance,…)
– Data Analyst
– BA analyst
– Software Developer
– Business Manager