Lớp học online - Khai giảng: 17/06/2024 - Lịch học (12 buổi): Thứ 2 (19h00 - 21h00) & Thứ 4 (19h00 - 21h00) - Hình thức học: Live-learning qua Zoom - Hotline: 090.586.2499 (Ms. Yến)
Trong vòng 01 ngày làm việc, TM Team sẽ liên hệ hỗ trợ bạn tìm hiểu về khoá học và xác thực nhu cầu. Hãy giữ liên lạc với TM qua email hoặc điện thoại nhé.
Khi tham gia học, bạn đồng ý rằng các nội dung trong khóa học là tài sản trí tuệ của Tomorrow Marketers. Việc chia sẻ tài liệu ra ngoài phạm vi lớp học là xâm phạm quyền sở hữu trí tuệ và có thể phải chịu mọi trách nhiệm trước pháp luật theo điều 225, 226 bộ luật hình sự.
Cam kết bảo mật thông tin
00
00
00
00
Days
Hours
Min
Sec
Khóa học Advanced Analytics (with Python) được thiết kế và giảng dạy bởi giảng viên là Data Scientist tại các tập đoàn lớn, được đào tạo Master các chuyên ngành Data tại các trường đại học top đầu thế giới. Nội dung khóa học tập trung đào tạo sử dụng Machine learning & Python cơ bản trong kinh doanh giúp Data Analyst xây dựng các mô hình dự đoán nhằm giải quyết các bài toán, phục vụ cho việc ra quyết định chiến lược của doanh nghiệp.
Theo Gartner Analytic Ascendancy Model quá trình phân tích dữ liệu được chia thành các giai đoạn với mức độ phức tạp tăng dần, tương ứng với mức độ hữu ích đối với doanh nghiệp trong quá trình đưa ra quyết định.
Khóa học Advanced Analytics - Ứng dụng machine learning cho phân tích dự báo
ĐĂNG KÍ NGAY
Phần lớn doanh nghiệp SMEs hiện nay mới chỉ dừng lại ở giai đoạn phân tích mô tả (Descriptive Analytics). Mặc dù giai đoạn phân tích này có thể tiết lộ nhiều insight thú vị về các sự kiện đã diễn ra trong quá khứ. Nhưng nếu doanh nghiệp muốn trả lời những câu hỏi nâng cao hơn về những gì sẽ xảy ra trong tương lai để đưa ra quyết định. Ví dụ: Dự đoán doanh thu thu về nếu chạy một chiến dịch để quyết định có chạy chiến dịch đó hay không, hay dự đoán nhu cầu của khách hàng với các dòng sản phẩm để quyết định thời điểm nào nên tập trung đẩy sản phẩm nào,... doanh nghiệp sẽ cần phải tự nâng cấp khả năng phân tích dữ liệu của mình lên những level cao hơn như phân tích dự báo (Predictive Analytics) hay phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics).
Business Performance Analysis
Customer Behavior Classification
Fraud Detection
Revenue Forecast
Budget Optimization
Các bài toán sẽ được giải quyết trong khóa học bao gồm:
Phân khúc khách hàng với thuật toán K-Nearest Neighbors (Bài toán Customer Behavior Classification)
Ứng dụng Linear Regression cho bài toán dự báo (Bài toán Revenue Forecast)
Ứng dụng Logistic Regression để dự đoán gian lận (Bài toán Fraud Detection)
Demo một số nội dung được dạy trong khóa học
Khóa học dành cho ai?
ĐĂNG KÍ NGAY
Marketers/Sales hoặc Data Analyst đã có kinh nghiệm làm Descriptive Analytics, muốn trang bị kiến thức về Predictive Analytics để nâng cao năng lực, tạo lợi thế cạnh tranh và tạo nhiều giá trị hơn cho doanh nghiệp nhờ các phân tích dự báo nâng cao.
Marketer/Sales/Data Analyst
Data Analyst hoặc Data Engineer mong muốn trở thành Data/AI Scientist nhưng chưa có kiến thức về Machine Learning. Mong muốn trang bị thêm kiến thức để tiếp tục tự học sâu thêm về Deep Learning.
Data/AI Scientist to-be
Data Engineer muốn trang bị thêm kiến thức chuyên môn và Machine Learning để thiết kế, xây dựng các hình thái nhà kho dữ liệu phức tạp hơn như: Data Lake, Cloud Data Lake, Data Mesh, Data Fabric...
Data Engineer
Khóa học nền tảng bắt buộc nếu muốn học lên AI và Deep Learning
Sau khóa học, bạn sẽ…
Được trang bị kiến thức bài bản từ gốc rễ về Predictive Analytics và Machine Learning được cập nhật từ các chương trình Master of Science in Data Science hàng đầu thế giới.
Biết cách sử dụng Python và các thuật toán quan trọng như KNN, Linear Regression, và Logistic Regression để xây dựng và kiểm tra các mô hình dự đoán phục vụ cho quá trình ra quyết định.
Tạo khác biệt trên Portfolio, nâng cao lợi thế cạnh tranh khi ứng tuyển với dự án cuối khóa
ĐĂNG KÍ NGAY
Nội dung khóa học
ĐĂNG KÍ NGAY
Module 2: Machine learning algorithm
Module 1: Python for Machine learning
Căn bản về Predictive analytics & machine learning
1. 3 level của Business analytics. 2. Phân loại các mảng trong AI, Machine Learning, Deep Learning. 3. Các loại mô hình dự đoán. 4. Tư duy: Máy học như thế nào?
5. Demo dự án phân tích dự báo mẫu.
1
Thuật toán nonparametric KNN
1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán K-Nearest Neighbors
2. Ưu điểm và nhược điểm của thuật toán KNN
3. Ứng dụng KNN cho bài toán phân loại
4. Thực hành thuật toán KNN trên Google Colab
6
Assignment 1: Thực hành KNN phân loại khách hàng
Case study: Customer Classification
- Phân tích EDA - khám phá dữ liệu khách hàng
- Xây dựng mô hình KNN để phân loại khách hàng
- Đánh giá độ hiệu quả của mô hình
7
Thuật toán parametric: Linear Regression
1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán Linear Regression
2. Ưu điểm và nhược điểm của thuật toán Linear Regression
3. Ứng dụng Linear Regression cho bài toán dự báo
4. Thực hành thuật toán Linear Regression trên Google Colab
1. Nguyên lý cơ bản của Multivariate & Polynomial Regression
2. Case study: Dự đoán giá bất động sản - Phân tích EDA để phân tích dữ liệu - Xây dựng mô hình Multivariate/ Polynomial Regression để dự đoán giá bất động sản - Đánh giá độ hiệu quả của mô hình
9
Thuật toán parametric: Logistic Regression
1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán Logistic Regression
2. Ưu điểm và nhược điểm của thuật toán Logistic Regression
3. Ứng dụng Logistic Regression cho bài toán phân loại
4. Case study: Loan default prediction - Xây dựng mô hình Logistic Regression để dự đoán khách hàng vỡ nợ khoản vay - Đánh giá độ hiệu quả
10
Chọn và chuẩn hóa mô hình training
1. Các kĩ thuật cross validation để điều chỉnh mô hình dự báo
2. Các metrics đo lường hiệu quả của thuật toán Regression & Classification
3. Kỹ thuật xử lý Overfitting: Regularization L1, L2
11
Assignment 2: Capstone project (Regression)
Case study tối ưu marketing budget/ ROI
- Phân tích EDA khám phá dữ liệu chi phí marketing và revenue
- Xây dựng mô hình Multivariate/ Polynomial Regression để dự đoán revenue
- Tối ưu chi phí marketing từ mô hình dự đoán
- Đánh giá độ hiệu quả của mô hình
12
Python 4 - Phân tích mô tả
Thực hành Case study: Phân tích business performance sử dụng Python (tải dữ liệu, làm sạch, trực quan hoá)
5
Python 2 - Cấu trúc dữ liệu và làm sạch dữ liệu
1. Data structure trong python (List, Tuple, Dictionary, Set) và các built-in function, cách đọc hiểu list và dictionary, cách tạo lập hàm số. 2. Làm sạch dữ liệu, xử lý data bị thiếu, biến đổi dữ liệu, xử lý dữ liệu dạng chuỗi, kết hợp các dataset với nhau, các phép toán với 'join', các phép toán tổng hợp dữ liệu.
3
Python 3 - Thư viện Pandas, Numpy & Seaborn
1. Giới thiệu thư viện Python cho tính toán, xử lý dữ liệu và trực quan hoá: Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib. 2. Thực hành sử dựng thư viện để trực quan hoá.
4
2
Python 1 - Kiến thức nhập môn
1. Kiến thức nhập môn về lập trình Python: biến dữ liệu, kiểu dữ liệu, hàm số, cấu trúc điều khiển,.... 2. Thực hành tính toán cơ bản trên Python.
Giảng viên khóa học
ĐĂNG KÍ NGAY
100% giảng viên được đào tạo về Data Science ở nước ngoài (trường top 1% thế giới)
Anh Đức Mạnh
Anh Mạnh có 4 năm kinh nghiệm ở vị trí Data scientist ở nhiều công ty tên tuổi như Chứng khoán SSI, Mcredit, Techcombank, Pizza Hut. Anh được đào tạo bài bản về Data science và AI tại trường đại học Maastricht, Hà Lan (trường trong nhóm top 1% thế giới). Anh trực tiếp phụ trách các dự án về Machine Learning để giải quyết các bài toán về phân loại khách hàng, dự đoán hành vi khách hàng, phân loại bình luận mạng xã hội (sentiment analysis)… Anh cũng có background về kinh doanh với 1.5 năm kinh nghiệm ở vị trí Marketing Executive tại Tomorrow Marketers và học kinh tế tại Đại học Ngoại Thương. Các tool/ programming language anh có thể sử dụng: Python, SQL, Spark, Tableau và hệ thống MySQL, Oracle-SQL…
Data Scientist, Chứng khoán SSI Bachelor Data science & AI @Maastricht University, Netherlands
Anh Hiếu Nguyễn
Anh Hiếu có các chuyên môn về Data visualization, Data Engineering, Machine learning và Advanced Analytics. Anh tốt nghiệp thạc sĩ từ chương trình Master of Science/ Business Analytics tại Đại học Quốc gia Singapore (trường #8 và ngành #10 thế giới theo QS World University Ranking 2024). Anh từng làm các dự án về forecasting, time series analysis tại Johnson & Johnson Singapore, trong team Data science, và các dự án Visualization & Analysis tại team Core Assurance ở EY. Các tool/ programming language anh có thể sử dụng: Python, SQL, Excel, Tableau... và hệ thống PostgresSQL.
Former Core Assurance, EY Master of Science/ Business Analytics @National University of Singapore
Anh Minh Quang
Anh Minh Quang được đào tạo bài bản về Big Data, Data Engineering, AI, Machine learning và Advanced Analytics từ chương trình Master of Science/ Business Analytics tại Đại học Quốc gia Singapore (trường #8 và ngành #10 thế giới theo QS World University Ranking 2024). Anh có 9 năm điều hành Tomorrow Marketers, startup sở hữu kho dữ liệu trên Cloud và ứng dụng toàn diện Data vào các quyết định chiến lược. Anh cũng có 5 năm làm việc với dữ liệu lớn tại các tập đoàn đa quốc gia coi trọng dữ liệu như Unilever hay Nielsen. Các tool/ programming language anh có thể sử dụng: Python, SQL, PowerBI, Excel, Tableau và hệ thống AWS, PostgresSQL.
Founder & CEO, Tomorrow Marketers; Master of Science @National University of Singapore
Chị Thảo Trần
Chị Thảo học Data Science tại trường đại học Deakin, Australia và Statistics tại trường đại học Victoria, New Zealand (hai trường đều trong nhóm top 1% thế giới). Ngoài các chuyên môn về Statistics, Machine Learning, Deep Learning, chị Thảo còn có background về kinh doanh khi tốt nghiệp cử nhân Quản trị kinh doanh trường đại học Ngoại Thương và có hơn 3 năm làm việc với hàng chục dự án tại VNG về mảng Advertising. Chị trực tiếp xây dựng các mô hình toán học và máy học để dự đoán CTR, Supply/ Demand… Các tool/ programming language chị có thể sử dụng: Python, SQL, Excel, PowerBI... và các hệ thống big data.
Former Data Analyst, VNG Master of Science in Data Science @Deakin University, Australia
Học phí lớp học online
Học phí tiêu chuẩn
Standard
Tặng 1 buổi mentoring premium 1-1 với trainer trị giá 3.000.000 VNĐ
Ưu đãi nhân dịp lauching Tomorrow Marketers - Data School
Nhân dịp ra mắt Tomorrow Marketers Data School, mỗi đăng ký khóa học trong thời gian từ 29/02/2024 - 10/03/2024 sẽ nhận được QUÀ TẶNG CASHBACK (Hoàn tiền 300.000 VNĐ).
02
Mentor phù hợp với nhu cầu cá nhân bạn
Tomorrow Marketers sẽ tiếp nhận nhu cầu và đề xuất mentor phù hợp nhất với background và nhu cầu coaching của bạn.
01
Mentor là các anh chị quản lý tại các tập đoàn lớn
Đội ngũ Mentor có kiến thức chuyên môn đa dạng, kinh nghiệm làm việc thực tế phong phú, kỹ năng coaching tốt, được kiểm chứng bởi quá trình giảng dạy tại Tomorrow Marketers.
03
Chương trình coaching cá nhân hoá theo nhu cầu
Lộ trình coaching 1-1 được thiết kế cá nhân hóa tuỳ theo mong muốn của Mentee, với sự góp ý từ phía Tomorrow Marketers.
04
Tiếp tục hỗ trợ mentee trong cộng đồng riêng của TM
Với mong muốn theo sát quá trình phát triển của học viên, Tomorrow Marketers hỗ trợ học viên trọn đời trong cộng đồng riêng của cựu học viên TM.
Chương trình dành riêng cho cựu học viên của Tomorrow Marketers, với sự tham gia của đội ngũ trainers hiện đang trực tiếp giảng dạy tại Tomorrow Marketers.
Mentoring Program - Chương trình coaching 1:1 hỗ trợ hành trình phát triển bản thân và sự nghiệp
Khởi nguồn từ khát khao ươm mầm một thế hệ Marketers tiên phong, Tomorrow Marketers ra đời với sứ mệnh đào tạo kiến thức, định hướng nghề nghiệp, truyền cảm hứng và chuẩn bị hành trang sự nghiệp cho các Marketers tương lai. Để đánh dấu cột mốc phát triển 8 năm, Tomorrow Marketers rất hân hạnh được cùng các bạn học viên nhìn lại năm 2023 với những con số ấn tượng:
Học viên trên khắp mọi miền đất nước
20.000+
20.000+
Khách hàng doanh nghiệp
200+
200+
Social media followers & website users
NO.1
NO.1
Khách hàng hài lòng với sản phẩm & dịch vụ
98%
98%
Một số công ty mà học viên của chúng tôi đang làm việc
Sau khóa học, học viên có thể tự xây dựng báo cáo, dashboard nâng cao bằng excel, và ứng dụng các công cụ trong Excel để đưa ra các phân tích dự báo, phân tích mối quan hệ tương quan, hay phân tích tối ưu.
Khóa học Data System giúp hiểu phương pháp xây dựng hệ thống dữ liệu nội bộ, dựa trên nhu cầu và bài toán cụ thể của doanh nghiệp, đồng thời biết cách sử dụng ngôn ngữ truy vấn SQL để chủ động trích xuất dữ liệu phục vụ cho việc hoạch định & ra quyết định chiến lược.
Khóa học tập trung đào tạo sử dụng Machine learning & Python cơ bản trong kinh doanh giúp Data Analyst xây dựng các mô hình dự đoán nhằm giải quyết các bài toán, giúp DN ra quyết định chiến lược.
Sau khóa học, học viên có thể tự xây dựng báo cáo, dashboard nâng cao bằng Tableau, và ứng dụng trong quá trình phân tích nhằm hỗ trợ đưa ra những quyết định chính xác cho doanh nghiệp.
Khoá học đào tạo kiến thức căn bản về Neural Network, bao gồm RNN và CNN phục vụ xử lý dữ liệu phi cấu trúc gồm text/ audio (natural language processing), và hình ảnh/ video (computer vision) với các ứng dụng trong các bài toán sales, marketing và customer service.
Khoá học dạy tư duy phân tích số liệu dựa theo business objective, luyện tập thông qua các case study khác nhau, giúp bạn tự tin làm việc với số liệu và hỗ trợ đưa ra những quyết định chính xác cho doanh nghiệp.
Tomorrow Marketers là học viện Marketing định hướng Đa quốc gia, được ra đời với sứ mệnh đào tạo kiến thức, định hướng nghề nghiệp và truyền cảm hứng cho cộng đồng Marketers trẻ, bằng chương trình đào tạo thực tế, với giảng viên tại các tập đoàn Đa quốc gia hàng đầu.