Khóa học cung cấp các kỹ năng cơ bản như Git, Python và MySQL. Chuẩn bị cho tương lai bộ kỹ năng của bạn bằng cách tìm hiểu về Trí tuệ nhân tạo và Mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT và hiểu được ý nghĩa của chúng đối với nghề nghiệp. Làm việc và học hỏi cùng các Ironhacker khác trong các dự án thực hành giúp xây dựng danh mục đầu tư của bạn và giúp bạn hiểu rõ hơn về cuộc sống của một chuyên gia dữ liệu.

Module 1: PYTHON, SỬA ĐỔI DỮ LIỆU VÀ TRUY XUẤT

Trong Mô-đun 1, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu về lập trình Python, xử lý dữ liệu và các kỹ thuật truy xuất để đặt nền tảng vững chắc cho hành trình phân tích dữ liệu của bạn.

Trong mô-đun đầu tiên, bạn sẽ đắm mình vào lập trình Python, bao gồm cấu trúc dữ liệu, kiểm soát luồng, hàm, xử lý lỗi và lập trình hướng đối tượng. Bạn cũng sẽ thành thạo các biểu thức chính quy, kiểm soát phiên bản Git và các khái niệm Python nâng cao như hàm lambda và các phép hiểu. Nền tảng này đặt nền tảng cho ứng dụng thực tế các kỹ năng lập trình của bạn trong phân tích dữ liệu.

Phần thứ hai của mô-đun sẽ tập trung vào phân tích dữ liệu bằng Pandas, cho bạn thấy các kỹ năng chính trong việc dọn dẹp, chuyển đổi, tổ chức và thao tác dữ liệu. Bạn sẽ tìm hiểu về cấu trúc web, API, thu thập dữ liệu từ các trang web, tiến hành phân tích dữ liệu khám phá cơ bản và xác định các vấn đề kinh doanh dựa trên dữ liệu.

Mô-đun này kết thúc bằng một dự án thực hành, trong đó bạn sẽ sử dụng kiến ​​thức mới học được để giải quyết thách thức sắp xếp dữ liệu, sử dụng các kỹ thuật trích xuất dữ liệu web và khai thác sức mạnh của API. Trong quá trình này, bạn cũng sẽ phát triển khả năng thành thạo Git và các công cụ dòng lệnh, cần thiết cho các dự án dữ liệu cộng tác.

Module 2: SQL, PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ THỐNG KÊ

Mô-đun 2 tập trung vào SQL để truy vấn dữ liệu và đi sâu vào các kỹ thuật phân tích dữ liệu, bao gồm phân tích dữ liệu khám phá nâng cao (EDA) và thống kê suy luận.

Trong mô-đun này, bạn sẽ khám phá cơ sở dữ liệu và SQL. Bạn sẽ bắt đầu với những điều cơ bản như cơ sở dữ liệu là gì và cách tạo cơ sở dữ liệu bằng MySQL. Bạn sẽ tìm hiểu về bảng, mối quan hệ và cách viết truy vấn SQL. Khi bạn tiến bộ, bạn sẽ giải quyết các chủ đề nâng cao hơn như truy vấn phụ, chế độ xem và hàm. Bạn cũng sẽ khám phá cách kết nối Python với cơ sở dữ liệu và làm việc với dữ liệu theo những cách mới.

Cuối cùng, bạn sẽ có thể phân tích dữ liệu bằng SQL để thu thập thông tin chi tiết. Quay trở lại Python, bạn sẽ đi sâu hơn vào việc thực hiện Phân tích dữ liệu. Bạn sẽ học cách kiểm tra dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và rút ra kết luận bằng cách sử dụng thống kê mô tả và suy luận. Bạn sẽ khám phá Tableau để tạo bảng thông tin và trình bày dữ liệu cho các bên liên quan trong doanh nghiệp để đưa ra quyết định.

Mô-đun kết thúc bằng một dự án mà bạn sẽ áp dụng các kỹ năng của mình để quản lý dữ liệu, thực hiện phân tích và tạo báo cáo bằng Tableau.

Module 3: HỌC MÁY VÀ TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI)

Mô-đun 3 khám phá những kiến ​​thức cơ bản về máy học (ML) và trí tuệ nhân tạo (AI) để đưa kỹ năng phân tích dữ liệu của bạn lên một tầm cao mới.

Bạn sẽ hoàn thành trại huấn luyện của mình bằng cách học các nguyên tắc cơ bản của học máy. Bạn sẽ phát triển sự hiểu biết về quy trình làm việc ML, học có giám sát và không giám sát, và các yếu tố cần thiết của các thuật toán ML phổ biến. Sau đó, bạn sẽ xây dựng, đào tạo và đánh giá các mô hình bằng cách học cách sử dụng thư viện ML scikit-learn. Bạn sẽ học cách xây dựng một dự án ML đầu cuối, bằng cách xử lý một tập dữ liệu, trích xuất các tính năng, đào tạo và sử dụng một mô hình để đưa ra dự đoán về dữ liệu mới.

Đến cuối mô-đun này, bạn sẽ sẵn sàng áp dụng ML vào các tập dữ liệu thực tế! Đây cũng là nơi bạn sẽ được giới thiệu về các nền tảng đám mây và hiểu sâu hơn về AI. Bạn sẽ tìm hiểu về NLP, LLM và các công cụ như ChatGPT, hiểu cách sử dụng chúng để cải thiện các dự án và các kỹ năng có thể chuyển giao của mình. Bạn cũng sẽ tìm hiểu về Học sâu, nền tảng cho tất cả AI và phân tích Chuỗi thời gian.

Dự án cuối cùng của bạn sẽ là dự án phức tạp nhất, thách thức bạn áp dụng kiến ​​thức mới học được theo những cách sáng tạo. Khi dự án của bạn hoàn thành, bạn sẽ cạnh tranh cùng các bạn sinh viên khác trong Hackshow của chúng tôi và sẽ có một cái gì đó cụ thể để đưa vào danh mục đầu tư mới của bạn và thể hiện trong các cuộc phỏng vấn xin việc sắp tới.

Module 4: UNSUPERVISED LEARNING AND DEEP LEARNING

Trong Mô-đun 4, chúng ta sẽ lấy những gì bạn đã học về Học máy và tìm hiểu cách sử dụng nó trong các ứng dụng thực tế với Học không giám sát và Học sâu. Bạn cũng sẽ có được kinh nghiệm thực tế với các công cụ như Streamlit, giúp bạn tạo giao diện người dùng đơn giản cho các dự án của mình và Google BigQuery, một công cụ mạnh mẽ dựa trên đám mây để quản lý và phân tích lượng dữ liệu lớn.

Bước 1: Hoàn thành buổi phỏng vấn cá nhân

Sau khi nộp đơn, bạn sẽ được mời tham gia phỏng vấn cá nhân. Đây là cơ hội để chúng tôi tìm hiểu về bạn và là cơ hội để bạn đặt những câu hỏi. Chúng tôi sẽ đảm bảo rằng bạn đang bắt đầu hành trình học tập phù hợp và cung cấp cho bạn mọi thông tin bạn cần.

Bước 2: Đạt điểm cao trong bài kiểm tra kỹ thuật

Bạn sẽ được giao một bài kiểm tra kỹ thuật rất đơn giản, được thiết kế để đánh giá năng khiếu của bạn. Bài kiểm tra thân thiện và không yêu cầu kỹ năng khó ở đây với người mới bắt đầu, vì vậy đừng căng thẳng.

Bước 3: Hoàn thành đăng ký tham gia

Với tư cách là học viên chính thức, bạn sẽ được tiếp cận với chương trình đào tạo.