️✅ Chắc hẳn là bạn đang phân vân về con đường sự nghiệp để trở thành Data Scientist/Machine Learning Engineer? Chào mừng bạn đã đến với Course 2 - Machine Learning Handson with Python đã quay trở lại sau thời gian dài được cập nhật kiến thức mới.

✅ Hiện nay, với sự hỗ trợ của các packages phổ biến trong Machine Learning thì Data Scientists có thể dễ dàng xây dựng được các mô hình học máy chỉ với một số bước khởi tạo cơ bản. Tuy nhiên không hiểu sâu về bản chất thuật toán sẽ rất khó để tạo ra được một mô hình chuẩn xác hơn và khắc phục được các lỗi mô hình như overfitting, underfitting, Imbalanced dataset.

✅ Bên cạnh đó mỗi một thuật toán Machine Learning đều có những ưu nhược điểm và trường hợp áp dụng phù hợp. Nắm vững kiến thức Machine Learning cơ bản sẽ giúp chúng ta biết cách áp dụng đúng thuật toán cho từng bài toán.

✅ Ngoài ra các lựa chọn metrics đánh giá mô hình cũng là các kiến thức quan trọng đối với Data Scientists trong quá trình thiết lập dự án. Đối với từng bài toán chúng ta nên biết lựa chọn metrics đánh giá như thế nào để lựa chọn mô hình được triển khai trên production.

✅ Trong khóa học này, bên cạnh việc được học kĩ về lý thuyết các thuật toán cơ bản trong Machine Learning như: Học có giám sát, học không giám sát, giảm chiều dữ liệu, Reinforcement Learning,  Timeseries, …. thì bạn còn nắm được qui trình xây dựng và triển khai một dự án Machine Learning cần thực hiện những gì?

✅ Project cuối khóa sẽ là cơ hội để các bạn áp dụng những gì được học từ khóa học vào giải quyết các vấn đề thực tiễn ở đa dạng các lĩnh vực: Tài chính - Ngân hàng, Thương mại Điện tử, Marketing, Giao vận, Nông nghiệp, Công nghiệp, và các ngành Dịch vụ khác.🏆 Với lộ trình học CỰC CHẤT LƯỢNG  👉  Kiến thức của khóa học là KHỔNG LỒ và Không phải bàn cãi.