Data ScienceNâng caoNổi bật

Machine Learning với Python

Khóa học Machine Learning với Python giúp bạn nắm vững các thuật toán ML từ cơ bản đến nâng cao. Thực hành với Scikit-learn, Pandas, NumPy trên các dự án thực tế.

(4.9/5)
0 học viên30 bài học45 giờ
6.000.000 ₫9.000.000 ₫Giảm 33%
Machine Learning với Python

Kỹ năng bạn sẽ học được

PythonScikit-learnPandasNumPyMachine Learning

Khóa học này dành cho

Sinh viên CNTT

Lập trình viên Python

Người muốn học ML

Kết quả học tập

Hiểu và áp dụng các thuật toán ML cơ bản

Xử lý và trực quan hóa dữ liệu

Xây dựng pipeline ML hoàn chỉnh

Đánh giá và tối ưu model

Nội dung khóa học

Chương 1: Tổng quan về Machine Learning

Machine Learning là gì? Phân biệt AI/ML/DL
Phân loại: Supervised, Unsupervised, Reinforcement Learning
Quy trình xây dựng một dự án ML
Cài đặt môi trường Python (Anaconda, Jupyter, VS Code)
Giới thiệu NumPy và các thao tác ma trận cơ bản

Chương 2: Xử lý và trực quan hóa dữ liệu

Làm quen với Pandas: Series, DataFrame
Đọc/ghi dữ liệu từ CSV, Excel, JSON
Làm sạch dữ liệu: xử lý NaN, outlier, duplicate
Biến đổi dữ liệu: encoding, scaling, normalization
Trực quan hóa với Matplotlib và Seaborn

Chương 3: Hồi quy (Regression)

Hồi quy tuyến tính đơn giản
Hồi quy tuyến tính đa biến
Hồi quy đa thức
Regularization: Ridge, Lasso, ElasticNet
Đánh giá model: MSE, RMSE, MAE, R-squared
Thực hành: Dự đoán giá nhà

Chương 4: Phân loại (Classification)

Logistic Regression
K-Nearest Neighbors (KNN)
Decision Tree và Random Forest
Support Vector Machine (SVM)
Naive Bayes
Đánh giá: Accuracy, Precision, Recall, F1, Confusion Matrix
Thực hành: Phân loại email spam / Dự đoán bệnh

Chương 5: Unsupervised Learning

K-Means Clustering
Hierarchical Clustering
PCA - Giảm chiều dữ liệu
t-SNE và UMAP
Thực hành: Phân khúc khách hàng

Chương 6: Ensemble Learning & Tối ưu model

Bagging và Boosting
Gradient Boosting: XGBoost, LightGBM, CatBoost
Cross-validation: K-Fold
Hyperparameter Tuning: GridSearch, RandomSearch
Feature Engineering và Feature Selection
Xử lý mất cân bằng dữ liệu

Chương 7: Neural Networks cơ bản

Giới thiệu Neural Networks và Perceptron
Activation Functions: Sigmoid, ReLU, Tanh, Softmax
Xây dựng MLP với TensorFlow/Keras
Backpropagation và Gradient Descent
Overfitting và Regularization (Dropout, BatchNorm)

Chương 8: Dự án cuối khóa

Thu thập và khám phá dữ liệu (EDA)
Tiền xử lý và xây dựng feature
Xây dựng và so sánh nhiều model
Tuning model và chọn model tốt nhất
Triển khai model (Flask/FastAPI)
Trình bày kết quả và báo cáo

Yêu cầu trước khi học

Python cơ bản

Kiến thức toán thống kê

Có laptop kết nối internet

Đối tượng phù hợp

Sinh viên CNTT

Lập trình viên Python

Người muốn học ML

Đánh giá từ học viên (10)

N
Nguyễn Thị Thúy Hằng

Nhờ khóa học, mình nắm vững kiến thức từ A đến Z, có khả năng xây dựng ứng dụng hoàn chỉnh và tự tin ứng tuyển vào công ty với mức lương cao. Khóa học giúp mình phát triển tư duy logic, sáng tạo và khả năng giải quyết vấn đề hiệu quả. Giảng viên nhiệt tình, tận tâm, luôn sẵn sàng giải đáp thắc mắc và hướng dẫn học viên nên mình tiếp thu kiến thức rất nhanh.

Đ
Đinh Văn Hải

Khóa học đã giúp mình chuyển đổi sự nghiệp thành công. Từ một ngành hoàn toàn khác, giờ mình đã trở thành developer và đang làm việc tại một startup. Điều quan trọng nhất là mình học được cách tự học và cập nhật kiến thức mới.

P
Phạm Thị Lan Hương

Nội dung khóa học rất thực tế và cập nhật. Mình học được không chỉ lý thuyết mà còn có cơ hội làm các dự án thực tế. Điều này giúp mình hiểu sâu hơn về cách ứng dụng kiến thức vào công việc. Giảng viên luôn sẵn sàng hỗ trợ 24/7.

N
Nguyễn Thị Thu Hà

Khóa học đã thay đổi hoàn toàn cách nhìn của mình về công nghệ. Giảng viên có cách truyền đạt rất hay, biết cách làm cho những kiến thức phức tạp trở nên đơn giản và dễ hiểu. Mình đã có thể ứng dụng ngay vào công việc và được đánh giá cao.

L
Lê Văn Hoàng

Mình rất hài lòng với khóa học này. Dù là người không có nền tảng kỹ thuật, nhưng cách giảng dạy rất dễ hiểu và có hệ thống. Sau mỗi bài học đều có bài tập để thực hành, giúp mình ghi nhớ kiến thức lâu dài. Giảng viên luôn nhiệt tình hỗ trợ khi mình gặp khó khăn.

C
Cao Thị Minh

Mình đã thử nhiều khóa học online khác nhưng chất lượng của TechBoost là tốt nhất. Giảng viên không chỉ có kiến thức sâu rộng mà còn có kinh nghiệm thực tế phong phú. Các bài giảng được chuẩn bị rất kỹ lưỡng và dễ theo dõi.

L
Lý Thị Thu

Rất ấn tượng với phương pháp giảng dạy 1 kèm 1. Giảng viên có thể tập trung hoàn toàn vào việc hướng dẫn mình, điều chỉnh tốc độ học phù hợp với khả năng tiếp thu. Điều này giúp mình học hiệu quả hơn rất nhiều so với học nhóm.

N
Nguyễn Thị Minh Châu

Sau khi hoàn thành khóa học, mình đã thay đổi hoàn toàn sự nghiệp và theo đuổi đam mê công nghệ. Nội dung khóa học được thiết kế bài bản, từ cơ bản đến nâng cao một cách logic. Đặc biệt là phần thực hành với dự án thực tế giúp mình có portfolio ấn tượng.

P
Phạm Văn Đức

Đây là khoản đầu tư tốt nhất mình từng làm cho bản thân. Khóa học không chỉ dạy kiến thức mà còn định hướng con đường sự nghiệp rất rõ ràng. Mình đã chuyển nghề thành công và hiện tại đang làm việc tại một công ty công nghệ uy tín.

P
Phạm Thị Thanh Trúc

Khóa học giúp mình trang bị kiến thức và kỹ năng cần thiết để theo đuổi ước mơ trở thành lập trình viên. Sau khóa học, mình tự tin tham gia vào các cuộc thi lập trình và đạt được nhiều giải thưởng cao. Giảng viên tâm huyết, luôn truyền cảm hứng cho học viên giúp mình có thêm động lực để học tập và theo đuổi đam mê.