Level 3: Phân tích dữ liệu trung cấp
15 Buổi ~ 30H
Link Syllabus: Xem chi tiết tại đây
1. Giới thiệu
- Giới thiệu Phân tích dữ liệu trung cấp
2. Ôn tập Python & thư viện cần thiết
- Ôn tập kiến thức Python
- Thư viện
sklearn
3. Trực quan hóa dữ liệu nâng cao
- Giới thiệu
- Thư viện
Bokeh
- Thư viện
Plotly
4. Mô hình hồi quy
- Giới thiệu
- Hồi quy tuyến tính
- Thực hành
- Dữ liệu giá nhà (đơn giá trị)
- Dữ liệu giá nhà (đa giá trị)
5. Mô hình hồi quy Ridge
- Hồi quy Ridge
- Thực hành
- Dữ liệu giả lập
- Dữ liệu về bóng chày của các giải đấu lớn
6. Mô hình hồi quy Lasso
- Hồi quy Lasso
- Thực hành
- Dữ liệu giả lập
- Dữ liệu vận hành xe hơi
7. Mô hình hồi quy cây quyết định
- Hồi quy cây quyết định
- Thực hành
- Dữ liệu điểm
- Dữ liệu giá nhà
8. Mô hình hồi quy nâng cao
- Giới thiệu
- Hồi quy mạng neural
- Thực hành
- Dữ liệu phân tích lượng calorie tiêu thụ
- Rừng ngẫu nhiên
- Máy vector hỗ trợ
- Thực hành
- Dữ liệu giả lập
- Dữ liệu thời tiết
9. Mô hình phân lớp dữ liệu
- Giới thiệu
- Mô hình logistic
- Thực hành phân lớp hành vi con người
10. Nhận biết hành vi con người
- Giới thiệu
- Dữ liệu cảm biến gia tốc theo thời gian
- Nhận biết hành vi qua dữ liệu gia tốc
- Thực hành nhận biết hành vi từ dữ liệu gia tốc
11. Phát hiện điểm bất thường của dữ liệu
- Giới thiệu
- Phát hiện điểm bất thường
- Thực hành
- Chiến lược xử lý điểm bất thường
12. Phát hiện điểm thay đổi trong dữ liệu
- Giới thiệu
- Phát hiện điểm thay đổi trong dữ liệu
- Phân biệt điểm bất thường và điểm thay đổi
- Thực hành trên dữ liệu giá vàng, chứng khoán
13. Thu thập dữ liệu tự động
- Giới thiệu
crawling
- Thu thập qua API
- Thu thập qua phân tích cấu trúc web
14. Thực hành thu thập dữ liệu tự động
- Xây dựng chương trình thu thập dữ liệu giá vàng
- Xây dựng chương trình thu thập dữ liệu chứng khoán
- Xây dựng chương trình thu thập dữ liệu bất động sản
15. Triển khai lên website
- Giới thiệu
Django
- Giới thiệu
Dash
- Kết hợp
Django + Dash + Plotly