Thông tin chung

Chúc mừng các bạn đã hoàn thành xong bốn môn học của Chương trình Khoa học Dữ liệu – Data Science. Bắt đầu với môn học Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu, bạn đã được làm quen với các khái niệm, phương pháp luận, thuật toán và ứng dụng của Data Science. Trong môn học thứ hai, Phân tích Dữ liệu với Python, bạn đã học được cách truy vấn dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, xử lý dữ liệu bằng Python và phân tích dữ liệu bằng phương pháp trực quan hóa. Tiếp đến, trong khóa học về Học máy (Machine Learning), bạn đã học được những kiến thức cơ bản về học máy và ứng dụng của nó trong các lĩnh vực khác nhau như chăm sóc sức khỏe, ngân hàng, viễn thông và về các kỹ thuật học máy hiệu quả nhất. Cuối cùng, với môn học Giới thiệu về Deep Learning, bạn đã nắm được kiến thức về mạng nơ-ron hiện đại và các ứng dụng của chúng trong computer vision (thị giác máy tính) và natural language understanding (thấu hiểu ngôn ngữ tự nhiên).

Đến với môn học cuối cùng – Đồ án cuối khóa, bạn sẽ có cơ hội tổng hợp, áp dụng những kiến thức đã học vào một dự án thực tế và thực sự trải nghiệm công việc cụ thể của một nhà khoa học dữ liệu. Đối với các yêu cầu của dự án, bạn sẽ mô tả Business Understanding (Tìm hiểu về nghiệp vụ) trong một báo cáo. Sau đó, bạn sẽ sử dụng kỹ năng phân tích của mình để hiểu dữ liệu được cung cấp để tìm ra các đặc điểm tốt nhất. Sau đó, bạn sẽ áp dụng machine learning (học máy) để xây dựng mô hình dự đoán. Cuối cùng, bạn sẽ học cách tạo API RestFul để đưa ra dự đoán với dữ liệu mới

Đề bài cụ thể của dự án thực tế có thể do bạn tự tìm hiểu và lựa chọn bài toán phù hợp mà mình muốn nghiên cứu và theo đuổi.

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:

Vận dụng toàn diện vòng đời của khoa học dữ liệu vào một vấn đề thực tế.

Áp dụng các kỹ năng phân tích và trực quan hóa để phân tích dữ liệu và việc hoàn thành việc lựa chọn tính năng.

Chọn các thuật toán Machine Learning phù hợp và các chỉ số đánh giá hợp lý cho một vấn đề thực tế.

Áp dụng nhiều kỹ thuật để cải thiện độ chính xác của mô hình.

Hiểu và áp dụng Flask để tạo API cho một dự án khoa học dữ liệu.

Có thể viết một báo cáo khoa học dữ liệu chi tiết.

Trải nghiệm học tập

Lựa chọn đề bài cho đồ án cuối khóa

Option 1 – Open topic: Học viên có thể tự chọn chủ đề mà mình quan tâm

Option 2 – Specific topic: Ứng dụng Dự đoán Đua ngựa (Horse Racing Prediction Application)

Nội dung chính

Tổng quan đồ án

Chi tiết đồ án

Hướng dẫn đồ án

Tiêu chí đánh giá Đồ án

Định hướng tiến độ Đồ án

Hướng dẫn nộp và bảo vệ Đồ án

Đặc điểm môn học

Để bắt đầu, các bạn nên dành một vài phút khám phá môn học và cấu trúc chung. Môn học sẽ đưa ra hai lựa chọn khác nhau cho đồ án cuối khóa của bạn. Với mỗi chủ đề lựa chọn, bạn sẽ được cung cấp các thông tin tổng quan chung và hướng dẫn cụ thể để hoàn thành đồ án. Trong quá trình thực hiện đồ án, bạn sẽ được làm việc 1-1 với Mentor hướng dẫn. Để việc học tập được hiệu quả, hãy thường xuyên trao đổi với Mentor của bạn, không ngừng học hỏi, nghiên cứu và lập cho mình một kế hoạch học tập hợp lý để hoàn thành đồ án một cách xuất sắc.

Trong thời gian thực hiện đồ án (dự kiến là 6 tuần), 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.

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 nghiệm 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.

Chi tiet Mon hoc 1

Đừng ngần ngại!

Bạn sẽ dễ dàng chuẩn bị nền tảng cùng FUNiX!

Chi tiet Mon hoc 1
  • Tầng 0, tòa nhà FPT, 17 Duy Tân, Q. Cầu Giấy, Hà Nội
  • info@funix.edu.vn
  • 0782313602 (Zalo, Viber)        

yêu cầu gọi lại

error: Content is protected !!