ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ
1
For Trung's 1-1 Class
2
3
Day 12 hoursTìm hiểu thông tin về thị trường nghề nghiệp của Nghề phát triển ứng dụng DE & DA. Trao đổi tài liệu toàn khoá học. Các mục tiêu hoàn thiện trong khoá học.
Thi thử 30 phút về một hoạt động xây dựng ứng dụng DE & DA - lưu lại kêt quả.
Các khái niệm cơ bản: Quy trình làm/xây dựng ứng dụng DE & DA. Các nguyên lý cơ bản cho việc xây dựng ứng dụng DE & DA. Các công cụ hỗ trợ. Hiểu phương pháp luận phân tích yêu cầu khách hàng ra yêu cầu ứng dụng dữ liệu.
4
5
6
Day 22 hoursTập thực hành: Phân tích xác suất thống kê cơ bản
- Anova
- Hồi quy
- Phân loại giám sát, không giám sát
With python & Google colab
7
8
9
Day 32 hoursTập thực hành: phương pháp luận chung về data mining, thực hành mining data, crawling data cơ bản.
Crawling data with Webdriver
Streaming data với Kafka, Nifi,
Transform data with libs Spark & Python
10
11
12
Day 42 hoursTập thực hành: dựng ứng dụng visualize dữ liệu với Power BI
Luyện tập với các hàm dex
Luyện tập với trinh bày dữ liệu dashboard
13
14
15
Day 52 hoursTập thực hành: dựng ứng dụng visualize dữ liệu với NodeJS Vega Canvas
Dựng api, database
Dựng logic phân tích vẽ qua Vega, Canvas
16
17
18
Day 62 hoursTập thực hành: Phân loại & ra quyết định giám sát
- Hồi quy
- Bayesian
- Random forest
With python & Google colab
19
20
21
Day 72 hoursTập thực hành: Phân loại & ra quyết định không giám sát
- Knn
- Svm
- CNN
- PCA
With python & Google colab
22
23
24
Day 82 hoursTập thực hành: dựng pipeline xử lý data
- Sử dụng kafka samza, scally, spark, redis, elastic search
- Sử dụng airflow, spark, scally, couchdb,redis, elastic search
- Sử dụng ML Flow
25
26
27
Day 92 hoursTập thực hành: phân loại và tập traing dữ liệu hình ảnh
- Thu thập hình ảnh từ camera, từ mạng xã hội
- Sử dụng thuật toán phân loại, tạo mô hình, nhận diện
- Nhận diện khuôn mặt; nhận diện vật thể
28
29
30
Day 102 hoursThực hành trên Scala + Spark: thu thập dữ liệu BỆNH ÁN và làm sạch dữ liệu.
Thực hành trên Scala + Spark: sử dụng thuật toán, tao model logicstic regression
Thực hành trên Scala + Spark: áp dụng dữ liệu mới vào model, xem độ chính xác dự đoán UNG THƯ
Ra quyết định: cần yếu tố gì, các hoạt động xử lý, kết quả đầu ra: % tăng giảm chi phí, nguyên liệu, sản phẩm...cho một chu kỳ kinh doanh mới
31
32
33
Day 112 hoursThực hành trên Scala + Spark: xử lý dữ liệu NHẠC ONLINE, SỐ DOWNLOAD và làm sạch dữ liệu.
Thực hành trên Scala + Spark: sử dụng thuật toán, tao model Alternating Least Squares Recommender
Thực hành trên Scala + Spark: áp dụng dữ liệu mới vào model, xem độ chính xác dự đoán XẾP HẠNG
Ra quyết định: cần yếu tố gì, các hoạt động xử lý, kết quả đầu ra: % tăng giảm chi phí, nguyên liệu, sản phẩm...cho một chu kỳ kinh doanh mới
34
35
36
Day 122 hoursThực hành trên Scala + Spark: thu thập dữ liệu FACEBOOK CA NHAN và làm sạch dữ liệu.
Thực hành trên Scala + Spark: sử dụng thuật toán, tao model SELF CREATED + HERA tool
Thực hành trên Scala + Spark: áp dụng dữ liệu mới vào model, xem độ chính xác dự đoán NĂNG LỤC TÀI CHÍNH, MUA BAN cá nhân hàng ngày
Ra quyết định: cần yếu tố gì, các hoạt động xử lý, kết quả đầu ra: % tăng giảm chi phí, nguyên liệu, sản phẩm...cho một chu kỳ kinh doanh mới
37
38
39
Day 132 hoursThực hành trên Scala + Spark: xử lý dữ liệu THU CHI CÁ NHÂN và làm sạch dữ liệu.
Thực hành trên Scala + Spark: sử dụng thuật toán, tao model Time series
Thực hành trên Scala + Spark: áp dụng dữ liệu mới vào model, xem độ chính xác dự đoán THU CHI CÁ NHÂN kỳ tới
Ra quyết định: cần yếu tố gì, các hoạt động xử lý, kết quả đầu ra: % tăng giảm chi phí, nguyên liệu, sản phẩm...cho một chu kỳ kinh doanh mới
40
41
42
Day 142 hoursThực hành trên Scala + Spark: xử lý dữ liệu XEM XE MÁY HONDA và làm sạch dữ liệu.
Thực hành trên Scala + Spark: sử dụng thuật toán, tao model logicstic regression
Thực hành trên Scala + Spark: áp dụng dữ liệu mới vào model, xem độ chính xác dự đoán SỐ LƯỢNG XE, MÀU XE sẽ bán hết
Ra quyết định: cần yếu tố gì, các hoạt động xử lý, kết quả đầu ra: % tăng giảm chi phí, nguyên liệu, sản phẩm...cho một chu kỳ kinh doanh mới
43
44
45
Day 152 hoursThực hành trên Scala + Spark: xử lý dữ liệu GÓI ĐÂU TƯ và làm sạch dữ liệu.
Thực hành trên Scala + Spark: sử dụng thuật toán, tao model Monte Carlo Simulation
Thực hành trên Scala + Spark: áp dụng dữ liệu mới vào model, xem độ chính xác dự đoán RUI RO
Ra quyết định: cần yếu tố gì, các hoạt động xử lý, kết quả đầu ra: % tăng giảm chi phí, nguyên liệu, sản phẩm...cho một chu kỳ kinh doanh mới
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100