Khóa học Generative AI Nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu​

Đối tượng:

• Chuyên viên phân tích dữ liệu
• Nhà khoa học dữ liệu
• Kỹ sư dữ liệu
• Nhà nghiên cứu
• Sinh viên, học viên các ngành liên quan đến phân tích dữ liệu
• Bất kỳ ai muốn nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu

Mục tiêu khóa học:

• Hiểu rõ về AI tạo sinh và vai trò của nó trong phân tích dữ liệu.
• Nắm vững các kỹ thuật và công cụ AI tạo sinh được ứng dụng trong phân tích dữ liệu.
• Sử dụng AI để tự động hóa các tác vụ tiền xử lý và làm sạch dữ liệu.
• Khám phá dữ liệu và tìm ra các mẫu, xu hướng ẩn với sự hỗ trợ của AI.
• Diễn giải kết quả phân tích một cách dễ hiểu và trực quan bằng AI.
• Áp dụng AI để tăng tốc độ và độ chính xác của quá trình phân tích dữ liệu.

Nội dung khóa học:

Module 1: Giới thiệu về AI Tạo sinh trong Phân tích Dữ liệu

• Bài 1: Tổng quan về Trí tuệ Nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning) và AI Tạo sinh (Generative AI).
• Bài 2: Các loại mô hình AI tạo sinh và ứng dụng của chúng trong phân tích dữ liệu (ví dụ: GANs, VAEs, Transformers).
• Bài 3: Lợi ích và thách thức của việc sử dụng AI tạo sinh trong phân tích dữ liệu.
• Bài 4: Đạo đức và trách nhiệm khi sử dụng AI trong phân tích dữ liệu.

Module 2: Tự động hóa Tiền xử lý và Làm sạch Dữ liệu với AI

• Bài 1: Sử dụng AI để xử lý dữ liệu bị thiếu (missing values).
• Bài 2: Phát hiện và xử lý dữ liệu ngoại lệ (outliers) bằng AI.
• Bài 3: Tự động chuyển đổi kiểu dữ liệu và chuẩn hóa dữ liệu với AI.
• Bài 4: Sinh dữ liệu tổng hợp (synthetic data) với AI để tăng cường tập dữ liệu.

Module 3: Khám phá Dữ liệu và Tìm Insights với AI

• Bài 1: Sử dụng AI để phân tích tương quan và mối quan hệ giữa các biến.
• Bài 2: Phát hiện các cụm (clusters) và phân loại dữ liệu với AI.
• Bài 3: Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian (time series data) và dự đoán xu hướng với AI.
• Bài 4: Sử dụng AI để tìm kiếm các mẫu và insights ẩn trong dữ liệu phức tạp.

Module 4: Diễn giải và Trực quan hóa Kết quả với AI

• Bài 1: Sử dụng LLMs (như ChatGPT) để tự động tóm tắt và diễn giải kết quả phân tích.
• Bài 2: Tạo báo cáo và bài thuyết trình tự động với sự hỗ trợ của AI.
• Bài 3: Trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ, đồ thị và infographic được tạo bởi AI.
• Bài 4: Tạo giải thích bằng ngôn ngữ tự nhiên cho các mẫu và insights được tìm thấy.

Module 5: Ứng dụng AI Tạo sinh vào các Bài toán Phân tích Dữ liệu Thực tế

• Bài 1: Phân tích khách hàng (customer analytics) với AI.
• Bài 2: Phân tích rủi ro (risk analytics) với AI.
• Bài 3: Phân tích tài chính (financial analytics) với AI.
• Bài 4: Các ứng dụng khác của AI tạo sinh trong phân tích dữ liệu tùy thuộc vào nhu cầu của học viên.

Thông tin khác

Hình thức học: Trực tiếp tại doanh nghiệp.

Thời lượng: 1 ngày.

Lợi ích khi tham gia khóa học:

• Nâng cao hiệu quả và năng suất phân tích dữ liệu.
• Khám phá những insights sâu sắc và giá trị hơn từ dữ liệu.
• Cải thiện khả năng giao tiếp và thuyết phục bằng dữ liệu.
• Nắm bắt xu hướng công nghệ mới nhất trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.