Nội dung khoá học
Khóa học này là một phần của chương trình Data Mastery
Chương trình đào tạo "Predictive Data Analysis & Python" dành cho những ai muốn bẻ khóa phân tích kỹ năng phân tích dự đoán và mở ra cánh cửa tiềm năng với Python. Tham gia khóa học, bạn sẽ được trang bị kỹ năng dự đoán nhu cầu khách hàng, tối ưu hóa chiến dịch Marketing, phát triển sản phẩm hiệu quả, từ đó giúp doanh nghiệp tăng trưởng doanh thu
Giới thiệu
Giới thiệu về những nội dung sẽ được học trong chương trình
Bạn sẽ học được gì trong Predictive Data Analysis & Python
Handout (English)
Handout (Tiếng Việt)
Phân tích dữ liệu với Python
Pandas: Công cụ hàng đầu cho phân tích dữ liệu, cung cấp DataFrame, so sánh với Excel, tải dữ liệu từ CSV/Excel, SQL, JSON, iloc và loc cho việc chọn dữ liệu, merge và concat, và làm sạch dữ liệu
Pandas & Dataframe
Thao tác Dataframe - loc(), iloc(), Merge & Concat
Data cleaning
Quiz: Phân tích dữ liệu với Python
Exercise: Phân tích dữ liệu với Python
A/B testing & thống Kê
Các khái niệm thống kê cơ bản, phân phối dữ liệu, A/B testing, lý do sử dụng, metric, ý nghĩa thống kê, quy trình test, thực hiện test trên Python, và giải thích kết quả
Các khái niệm về thống kê
Giới thiệu về A/B Testing
Các thang đo khi sử dụng A/B Testing
Quy trình chọn và thực hành A/B Testing
Quiz: A/B testing và thống kê
Khám phá dữ liệu (EDA)
Quy trình khai phá dữ liệu, 4 level phân tích, các bước trong phân tích (Preprocessing, Train/Test Split, Algorithm SetUp, Model Fitting, Prediction, Evaluation, Model Export), và loại hình thống kê miêu tả
Giới thiệu về EDA
Phân tích thống kê miêu tả
Quiz: Khám phá dữ liệu với Python
Exercise: Khám phá dữ liệu với Python
Phân tích dự đoán với Python
Giới thiệu Generative và Predictive AI, so sánh, khái niệm AI, ML, DL, thư viện ML, bước quy trình, supervised learning, classification, regression, unsupervised learning, clustering (K-means), training/testing, underfitting/overfitting, loss function, chọn ML model, confusion matrix, và các chỉ số đánh giá hiệu suất
Generative AI, Predictive AI và sự phát triển của AI, ML và DL
Các thư viện sử dụng cho Machine Learning
Quy trình phân tích dự đoán Predictive Analysis
Supervised Learning
Unsupervised Learning
So sánh Supervised Learning & Unsupervised Learning
Training & Testing, Model fitting
Loss Function
Lựa chọn phương pháp Machine Learning
Đánh giá mô hình Machine Learning
Quiz: Phân tích dự đoán với Python
Exercise: Phân tích dự đoán với Python
