Xem trước Giới thiệu khóa học

1.1 Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu
1.2 Vòng đời Khoa học Dữ liệu
1.3 Ứng dụng của Khoa học Dữ liệu

2.1 Các khái niệm cơ bản của Thống kê
2.2 Lý thuyết Xác suất
2.3 Suy luận Thống kê

3.1 Các loại Dữ liệu
3.2 Nguồn Dữ liệu
3.3 Các Công nghệ Lưu trữ Dữ liệu

4.1 Giới thiệu về Python cho Khoa học Dữ liệu
4.2 Giới thiệu về R cho Khoa học Dữ liệu

5.1 Các Kỹ thuật Điền Dữ liệu
5.2 Xử lý Ngoại lệ và Chuyển đổi Dữ liệu

6.1 Giới thiệu về EDA
6.2 Trực quan hóa Dữ liệu

7.1 Giới thiệu về Công cụ AI Tạo Sinh
7.2 Ứng dụng của AI Tạo Sinh

8.1 Giới thiệu về Các Thuật toán Học có Giám sát
8.2 Giới thiệu về Học Không Giám sát
8.3 Các Thuật toán khác nhau để Phân cụm
8.4 Học Luật Kết hợp với Triển khai

9.1 Các Kỹ thuật Học Tập Kết hợp
9.2 Giảm Số chiều
9.3 Các Kỹ thuật Tối ưu hóa Nâng cao

10.1 Giới thiệu về Ra quyết định dựa trên dữ liệu
10.2 Các Công cụ Mã nguồn Mở để Ra quyết định dựa trên dữ liệu
10.3 Rút ra Thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu từ Tập dữ liệu Bán hàng

11.1 Hiểu Sức mạnh của Kể chuyện bằng dữ liệu
11.2 Xác định các Trường hợp sử dụng và Mức độ liên quan đến Kinh doanh
11.3 Xây dựng các Câu chuyện Hấp dẫn
11.4 Trực quan hóa Dữ liệu để tạo Tác động

12.1 Giới thiệu Dự án và Tuyên bố Vấn đề
12.2 Thu thập và Chuẩn bị Dữ liệu
12.3 Phân tích và Mô hình hóa Dữ liệu
12.4 Kể chuyện bằng dữ liệu và Trình bày

1. Tìm hiểu về AI Agents
2. Nghiên cứu điển hình
3. Thực hành với AI Agents