Chương trình Sau Đại học (SĐH) về Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo (Thực hành)

Trong bài tập này, bạn sẽ làm việc cho một công ty tài chính tiêu dùng chuyên cho vay các loại khoản vay khác nhau cho khách hàng và sử dụng EDA để phân tích các mẫu có trong dữ liệu. Điều này nhằm đảm bảo các ứng viên có khả năng trả nợ sẽ không bị từ chối.

Trong bài tập này, bạn sẽ làm việc trên một tập dữ liệu phim sử dụng SQL để rút ra các thông tin thú vị về các bộ phim phổ biến và các yếu tố thúc đẩy một bộ phim.

Xây dựng một mô hình hồi quy để hiểu nhu cầu sử dụng hệ thống chia sẻ xe đạp phụ thuộc vào những yếu tố nào và cách giúp một công ty tối ưu hóa doanh thu của mình.

Trong nghiên cứu tình huống này, bạn sẽ được yêu cầu xây dựng một mô hình phân loại học máy có thể sử dụng thông tin dân số và hành vi của những người mua tiềm năng để xác định những người có khả năng chuyển đổi cao nhất.

Hiểu cách một dự án dữ liệu lớn trong ngành được thực hiện và giải quyết thông qua một nghiên cứu tình huống dữ liệu lớn toàn diện trên đám mây.

Giải quyết các câu hỏi lập trình khắt khe trong môi trường nghiên cứu thực nghiệm cạnh tranh để thể hiện và đánh giá kỹ năng lập trình SQL và Python của bạn.

Các công ty viễn thông thường gặp vấn đề với việc giữ chân khách hàng do tính cạnh tranh của ngành. Giúp một công ty viễn thông xác định khách hàng có khả năng chuyển đổi và đưa ra các chiến lược dựa trên dữ liệu để giữ chân họ từ góc độ của một nhà phân tích kinh doanh.

Hiểu các yếu tố thúc đẩy doanh nghiệp Airbnb và giúp các trưởng nhóm giải quyết vấn đề cũng như các nút thắt thông qua phân tích dữ liệu sâu rộng trên các công cụ giao diện người dùng.

Hiểu cách các dự án dữ liệu được thực hiện trong ngành và thực hiện các bước cần thiết để quản lý và hoàn thành một dự án dữ liệu thành công.

Trong bài tập này, bạn sẽ xây dựng một mạng nơ-ron hoàn chỉnh bằng cách sử dụng Numpy. Bạn sẽ thực hiện tất cả các bước cần thiết để xây dựng mạng - tiền xử lý, tính toán tổn thất, lan truyền ngược, cập nhật trọng số, v.v. Bạn sẽ sử dụng tập dữ liệu MNIST để đào tạo mô hình phân loại các chữ số viết tay từ 0-9.

Các công ty viễn thông thường gặp vấn đề với việc giữ chân khách hàng do tính cạnh tranh của ngành. Giúp một công ty viễn thông xác định khách hàng có khả năng chuyển đổi và đưa ra các chiến lược dựa trên dữ liệu để giữ chân họ từ góc độ của một nhà khoa học dữ liệu.

Sử dụng các kỹ thuật như gán nhãn POS và phân tích phụ thuộc để trích xuất thông tin từ tập dữ liệu văn bản không cấu trúc.

Thực hiện lập trình MapReduce trong môi trường dữ liệu lớn trên một tập dữ liệu lớn.

Sử dụng Sqoop, Redshift & Spark để thiết kế một đường dẫn dữ liệu ETL.

Xây dựng một ứng dụng xử lý dữ liệu thời gian thực từ đầu đến cuối bằng cách sử dụng Spark Streaming và Kafka.