Data Science Projects
Chào mừng các bạn đã đến với khóa học Data Science Projects do FUNiX xây dựng!
MÔ TẢ NGẮN VỀ CHƯƠNG TRÌNH
Từ khảo sát các kỹ năng cần thiết cho một nhà khoa học dữ liệu như biểu đồ bên trên làm cơ sở xây dựng chương trình khoa học dữ liệu phù hợp. xSeries nhằm mục đích giúp sinh viên hoàn thành các “nano degrees” của các chuyên ngành sâu giúp trang bị các kiến thức hiện đại và tăng cơ hội việc làm. Chương trình Data Science trang bị các kiến thức cơ bản về data modelling/analysis techniques cũng như life cycle của một dự án Data Science để sinh viên có được hiểu biết cơ bản về Data Science và ứng dụng.
Đầu ra sau khi hoàn thành chương trình
- Gia nhập các công ty phần mềm ở lĩnh vực Data Science của Việt Nam như FPT Software, Tinh Vân, CMC, các công ty khởi nghiệp, …
- Đảm nhiệm vị trí phân tích dữ liệu trong lĩnh vực tài chính, ngân hàng, marketing.
- Tham gia các vị trí trong dự án phát triển hệ thống AI cho các doanh nghiệp lớn
- Học viên có thể làm vị trí Kĩ sư dữ liệu tại các công ty cần thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu.
Chúng tôi hy vọng bạn sẽ hoàn thành xuất sắc khóa học để có thể thành thạo và tự tin trong lĩnh vực Machine Learning!
Chúc các bạn học tốt!
MỤC TIÊU MÔN HỌC
Sau khi học xong môn này, học viên sẽ đạt được các chuẩn kiến thức, kỹ năng đầu ra như sau:
- Hiểu được các khái niệm cơ bản và phương pháp luận trong khoa học dữ liệu, các bước trong một dự án data science.
- Sử dụng thành thạo ngôn ngữ lập trình Python trong việc thống kê dữ liệu, cài đặt các thuật toán học máy và hiển thị hóa dữ liệu (data visualization).
- Hiểu được xu hướng, sự phân bố và sự tương quan giữa các đặc tính của dữ liệu và thực hành được về data visualization.
- Nắm được kiến thức cơ bản về xác suất thống kê
- Biết được các thuật toán cơ bản trong học máy: regression, classification, clustering.
- Hiểu được các khái niệm cơ bản trong Deep Learning và sử dụng thuật toán vào các bài toán thực tế.
- Sử dụng thành thạo các ứng dụng sau cho các bài toán thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu: Excel, Power BI, Python và một số framework đặc thù khác (scikit-learn, pandas, …).
TRẢI NGHIỆM HỌC TẬP
Để bắt đầu, các bạn nên dành một vài phút khám phá môn học và cấu trúc chung. Môn học sẽ bao gồm 17 dự án. Các bạn sẽ dựa vào link các MOOC trên khoá và phần hướng dẫn hoàn thành dự án để làm các bài tập lớn (Project). Việc làm các dự án lớn sẽ giúp các bạn phát huy được khả năng và có nhiều kinh nghiệm làm việc từ các bài toán thực tế. Để việc học tập được hiệu quả, hãy luôn trau dồi kiến thức, không ngừng học hỏi, nghiên cứu và lập cho mình một kế hoạch học tập hợp lý để hoàn thành khóa học một cách xuất sắc.
Trong thời gian học, việc phân bổ tuần học là rất quan trọng. Nếu các bạn có bất cứ câu hỏi nào hãy kết nối với Mentor để được giải đáp.
CẤU TRÚC MÔN HỌC
- Assignment 1: Bài toán hình tam giác
- Assignment 2: Bài toán phân tích bảng điểm
- Assignment 3: Chương trình quản lý nhân viên
- Assignment 4: Thống kê mô tả
- Assignment 5: Kiểm định độ tin cậy của thông tin
- Assignment 6: Truy vấn dữ liệu nhân sự
- Assignment 7: Thiết kế cơ sở dữ liệu báo điện tử
- Assignment 8 - Thiết kế và chuẩn hóa cơ sở dữ liệu bán hàng
- Assignment 9 - Phương pháp luận Khoa học Dữ liệu
- Assignment 10 -Tính toán và phân tích điểm thi (Test Grade Calculator)
- Assignment 11 - Truy xuất và phân tích dữ liệu bóng đá châu Âu
- Assignment 12 - Phân tích dữ liệu Covid-19
- Assignment 13- Dự đoán số người trúng tuyển American College
- Assignment 14 - Dự đoán khả năng mắc bệnh tiểu đường loại 2 tại Arizona
- Assignment 15- Đề xuất phim ảnh
- Assignment 16- Lựa chọn 1 - Nhận diện đeo khẩu trang
- Assignment 16- Lựa chọn 2 - Xây dựng báo cáo về tình hình Covid tại Việt Nam
- Assignment 17- Lựa chọn 1 - Phân loại bình luận độc hại Tổng quan dự án
- Assignment 17- Lựa chọn 2 - Xây dựng báo cáo tự động cập nhật về tình hình Covid trên thế giới
CHUYÊN GIA THIẾT KẾ VÀ PHẢN BIỆN MÔN HỌC
THIẾT KẾ MÔN HỌC: Thạc sỹ Vũ Thương Huyền: Senior Data Scientist, FPT Software
- Thạc sỹ Nguyễn Hải Nam: R&D Team Lead, Asilla JP
- Tiến sỹ Trần Hồng Việt: NCS. ĐH Công nghệ về AI
PHẢN BIỆN MÔN HỌC: PGS. TS. Từ Minh Phương: Trưởng khoa CNTT, HV CN BCVT; Cố vấn AI tập đoàn FPT
- TS. Đặng Hoàng Vũ: Tiến sỹ Toán ĐH Cambridge, Anh, Giám đốc Khoa học Tập đoàn FPT TS. Nguyễn Văn Vinh: Giảng viên ĐH Công nghệ, ĐHQG.
- TS. Trần Thế Trung: Viện trưởng Viện CN FPT Ban Đào tạo, Ban NCPT Đại học FPT Phòng NCPT xSeries FUNIX
NGUỒN HỌC LIỆU
Trong thời đại hiện nay, mỗi môn học đều có nhiều nguồn tài liệu liên quan kể cả sách in và online, FUNiX Way không quy định một nguồn học liệu cụ thể mà khuyến cáo để học viên chọn được nguồn phù hợp nhất cho mình. Trong quá trình học từ nhiều nguồn khác nhau theo lựa chọn cá nhân đó, khi sinh viên phát sinh câu hỏi thì sẽ được kết nối nhanh nhất với mentor để được giải đáp. Toàn bộ phần đánh giá bao gồm các câu hỏi trắc nghiệm, bài tập, dự án và thi vấn đáp do FUNiX thiết kế, xây dựng và thực hiện.
Các môn học của FUNiX không quy định bắt buộc tài liệu học tập, sinh viên có thể chủ động tìm và học từ bất kỳ nguồn nào phù hợp, kể cả sách in hay nguồn học liệu online (MOOC) hay các website. Việc sử dụng các nguồn đó do học viên chịu trách nhiệm và đảm bảo tuân thủ các chính sách của chủ sở hữu nguồn, trừ trường hợp họ có sự hợp tác chính thức với FUNiX. Nếu cần hỗ trợ, học viên có thể liên hệ phòng đào tạo FUNiX để được hướng dẫn.
Dưới đây là một số nguồn học liệu của môn học mà học viên có thể tham khảo sử dụng. Việc liệt kê nguồn dưới đây không nhất thiết hàm ý rằng FUNiX có sự hợp tác chính thức với chủ sở hữu của nguồn: Coursera, tutorialspoint, edX Training, or Udemy.
KÊNH PHẢN HỒI
FUNiX sẵn sàng đón nhận và trao đổi về mọi ý kiến góp ý, phản hồi liên quan đến học liệu qua email program@funix.edu.vn