Link đăng ký tài khoản: https://link.uit.edu.vn/Register
Course: Introduction to Data Science with Python
Thời gian bắt đầu: Từ 26/9 - 25/10/2023 (3-4 giờ/tuần)
Link course: https://link.uit.edu.vn/DataScience
Các khóa học miễn phí khác trong thời gian này
1. CS50's Web Programming with Python and JavaScript
Thời gian bắt đầu: 26/9 - 19/12/2023
Link course: https://link.uit.edu.vn/WebProgramming
2. CS50's Introduction to Computer Science
Thời gian bắt đầu: 26/9 - 19/12/2023
Link course: https://link.uit.edu.vn/ComputerScience
3. CS50's Introduction to Artificial Intelligence with Python
Thời gian bắt đầu: 26/9 - 14/11/2023
Link course: https://link.uit.edu.vn/ArtificialIntelligence
4. Data Science: Machine Learning
Thời gian bắt đầu:
Đợt 1: 26/9 - 21/12/2023
Đợt 2: 18/10 - 21/11/2023
Link course: https://link.uit.edu.vn/MachineLearning
5. CS50's Introduction to Game Development
Thời gian bắt đầu: 26/9 - 19/12/2023
Link course: https://link.uit.edu.vn/GameDevelopment
Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực không ngừng phát triển, sử dụng các thuật toán và phương pháp khoa học để phân tích các tập dữ liệu phức tạp. Các nhà khoa học dữ liệu sử dụng nhiều ngôn ngữ lập trình, chẳng hạn như Python và R, để khai thác và phân tích dữ liệu. Khóa học này tập trung vào việc sử dụng Python trong khoa học dữ liệu. Đến cuối khóa học, bạn sẽ có hiểu biết cơ bản về các mô hình học máy và các khái niệm cơ bản xung quanh Học máy (ML) và Trí tuệ nhân tạo (AI).
Sử dụng Python, người học sẽ nghiên cứu các mô hình hồi quy (Tuyến tính, Đa tuyến và Đa thức) và các mô hình phân loại (kNN, Logistic), sử dụng các thư viện phổ biến như sklearn, Pandas, matplotlib và numPy. Khóa học sẽ bao gồm các khái niệm chính về học máy như: chọn độ phức tạp phù hợp, ngăn chặn quá mức, chính quy hóa, đánh giá độ không chắc chắn, cân nhắc sự đánh đổi và đánh giá mô hình. Việc tham gia khóa học này sẽ giúp bạn tự tin hơn trong việc sử dụng Python, chuẩn bị cho bạn nghiên cứu nâng cao hơn về Học máy (ML) và Trí tuệ nhân tạo (AI) cũng như thăng tiến trong sự nghiệp của bạn.
Người học phải có kiến thức cơ bản tối thiểu về lập trình (tốt nhất là bằng Python) và thống kê để thành công trong khóa học này. Bạn có thể đáp ứng các điều kiện tiên quyết về Python bằng khóa học Python giới thiệu được cung cấp thông qua Giới thiệu về Lập trình với Python của CS50 và có thể đáp ứng các điều kiện tiên quyết về thống kê thông qua Fat Chance hoặc với Stat110 được cung cấp thông qua HarvardX.
• Tổ chức: HarvardX
• Môn học: Phân tích & Thống kê Dữ liệu
• Trình độ: Trung cấp
• Điều kiện tiên quyết:
Người học phải có kiến thức cơ bản tối thiểu về lập trình (tốt nhất là bằng Python) và thống kê để thành công trong khóa học này. Bạn có thể đáp ứng các điều kiện tiên quyết về Python bằng khóa học Python giới thiệu được cung cấp thông qua Giới thiệu về Lập trình với Python của CS50 và có thể đáp ứng các điều kiện tiên quyết về thống kê thông qua Fat Chance hoặc với Stat110 được cung cấp thông qua HarvardX.
• Các chương trình liên kết:
Chứng chỉ chuyên nghiệp về học Python cho khoa học dữ liệu
• Ngôn ngữ: Tiếng Anh
• Bản ghi video: tiếng Anh
• Các kỹ năng liên quan: Khoa học dữ liệu, Matplotlib, Thuật toán, R (Ngôn ngữ lập trình), Phân tích cú pháp, NumPy, Scikit-learn (Thư viện máy học), Phương pháp khoa học, Trí tuệ nhân tạo, Pandas (Gói Python), Python (Ngôn ngữ lập trình), Học máy
Nội dung học được:
Có được trải nghiệm thực tế và thực hành sử dụng Python để giải quyết các thách thức khoa học dữ liệu thực tế
Thực hành lập trình và mã hóa Python để lập mô hình, thống kê và kể chuyện
Sử dụng các thư viện phổ biến như Pandas, numPy, matplotlib và SKLearn
Chạy các mô hình học máy cơ bản bằng Python, đánh giá hiệu suất của các mô hình đó và áp dụng các mô hình đó vào các vấn đề trong thế giới thực
Xây dựng nền tảng cho việc sử dụng Python trong học máy và trí tuệ nhân tạo, chuẩn bị cho bạn nghiên cứu Python trong tương lai
Mọi thông tin chi tiết xem tại: https://www.facebook.com/LibUIT.Fanpage/posts/pfbid02HdLG6QesbgpQSa8m9aFS6AY5yueqWTyU2qMf1d4KQsDVrA7Wa6CrpH9kFoYrFbevl
Hạ Băng - Cộng tác viên Truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin
