Chia nhỏ theo 3 levels: DATA ANALYTICS - MACHINE LEARNING - DEEP LEARNING Cung cấp kiến thức Toán - Xác suất thống kê theo giai đoạn Chú trọng lập trình trên dữ liệu thực tế với hơn 12 bài toán Tài liệu tiếng Việt và tương tác với cộng đồng hơn 300 học viên

1 - Data Analytics

R, Dataframe, Data processing, Data wrangling, Reporting, Statistics, Exploratory Data Analysis (EDA), Linear Regression, Logistics regression, Decision Tree, Random Forest, Clustering,…

2 - Machine Learning

Python, Pandas, Seaborn, Apriori, NLP, k-fold Cross Validation, Parameter Tuning, Grid Search, XGBoost, Recommender systems, SVM, Dimension reduction, Reinforcement Learning,...

3 - Deep Learning

Neural networks, Activation, Gradient Descent, Backpropagation, TensorFlow, Keras, Convolutional Neural Networks, (CNN), RNN, SOM, AutoEncoders, Q-Learning và Deep Q-Learning

4 - Business Intelligence

Datawarehouse, ETL, SQL, datamart, cube, visualization, EDA, Dashboard, storytelling, Tableau, PowerBI,…

5 - Big data

Cluster, Hadoop, HDFS, MapReduce, Spark, Flink, Hive, HBase, MongoDB, Cassandra, Kafka,…

6 - AI applications

Object detection and tracking, Voice recognition, Decision optimization

Một số ví dụ về các ứng dụng Machine Learning trong các ngành: