Chương trình Data Science và Machine Learning toàn diện với Python là ngôn ngữ chính. Từ thao tác dữ liệu với Pandas và NumPy đến triển khai mô hình Deep Learning với TensorFlow/Keras, qua ML cổ điển với Scikit-Learn. Bao gồm cả kỹ năng MLOps để triển khai và duy trì mô hình trong production với Docker, FastAPI và nền tảng cloud.
Python hiện đại với lập trình hướng đối tượng và best practice
Thao tác dữ liệu với Pandas, NumPy và SQL (BigQuery)
Trực quan hóa với Matplotlib, Seaborn và Plotly
Thống kê mô tả và suy luận với Statsmodel
Machine Learning với Scikit-Learn và XGBoost (hồi quy, phân loại, gom cụm)
Deep Learning với TensorFlow và Keras (CNN, RNN, Transformer)
NLP và GenAI với Hugging Face, LangChain và LLM (GPT, Gemini)
MLOps với MLflow, Docker, FastAPI và Streamlit
Môi trường phát triển: Jupyter, Google Colab
Triển khai cloud với Google Compute, Cloud Storage và GPU
Những khái niệm quan trọng nhất để hiểu công nghệ này và thành công trong phỏng vấn
Python: kiểu, cấu trúc dữ liệu, OOP, decorator, generator, context manager
NumPy: mảng, broadcasting, indexing, phép toán vector hóa, đại số tuyến tính
Pandas: DataFrame, Series, indexing, groupby, merge, pivot, chuỗi thời gian
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, window function, CTE, tối ưu truy vấn
Trực quan hóa: Matplotlib (figure, axes, subplot), Seaborn (biểu đồ thống kê), Plotly (tương tác)
Thống kê: phân phối, kiểm định giả thuyết, khoảng tin cậy, hồi quy
Feature Engineering: mã hóa, chuẩn hóa, chọn đặc trưng, tạo đặc trưng
ML có giám sát: hồi quy tuyến tính/logistic, cây, Random Forest, XGBoost, chỉ số
ML không giám sát: K-Means, gom cụm phân cấp, PCA, t-SNE
ML Pipeline: chia train/test, cross-validation, điều chỉnh siêu tham số, overfitting
Deep Learning: perceptron, lan truyền ngược, hàm kích hoạt, optimizer, hàm mất mát
CNN: tích chập, pooling, kiến trúc (ResNet, VGG), transfer learning
RNN/LSTM: chuỗi, gradient biến mất, cơ chế attention, Transformer
NLP: tokenization, embedding, word2vec, BERT, fine-tuning LLM
MLOps: quản lý phiên bản (MLflow), container hóa (Docker), API (FastAPI), giám sát
Cloud: Google Cloud (Compute, Storage, BigQuery), huấn luyện GPU, Vertex AI
Đạo đức AI: thiên kiến, khả năng giải thích (SHAP, LIME), công bằng, GDPR
Khám phá các bài viết và hướng dẫn mới nhất về Data Science & ML
Nắm vững các kỹ thuật feature engineering cho machine learning với các ví dụ Python thực tế. Bao gồm encoding, scaling, chọn lọc đặc trưng, pipeline scikit-learn và các câu hỏi phỏng vấn data science.
So sanh chi tiet PyTorch vs TensorFlow nam 2026 ve hieu suat, trien khai, he sinh thai va trai nghiem lap trinh vien de chon framework deep learning phu hop.
Hướng dẫn thực hành NumPy 2.1, Pandas 2.2 và Scikit-Learn 1.6 với Python 3.12. Từ làm sạch dữ liệu, Feature Engineering đến xây dựng ML Pipeline sẵn sàng triển khai — kèm đầy đủ ví dụ mã nguồn.