[Đổi mới] Bootcamp Machine Learning với Python cho người mới bắt đầu (Dễ dàng! Vừa giải các bài toán Kaggle thực tế vừa hệ thống hóa kiến thức) [Phân tích/Khoa học dữ liệu Phần 2]
Đây là khóa học được thiết kế mới, khác với các khóa học hiện có, dựa trên những trải nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu học máy học, giúp bạn dễ dàng hiểu về máy học và áp dụng vào các vấn đề thực tế.
Nếu là khóa học của thầy 잔재미코딩 thì chắc chắn phải học rồi. Tôi đã học toàn bộ khóa SQL, toàn bộ khóa Python và đã chuyển đổi nghề nghiệp thành công sang data analyst, hiện đang làm việc ở nước ngoài. (Trước đây tôi đã mua tất cả các khóa học và đặt câu hỏi bằng tài khoản cũ nhưng bị mất tài khoản nên phải tạo mới😭😭) Tôi hoàn toàn không có kinh nghiệm coding trước đây nhưng vẫn hiểu được và hoàn thành được dự án của mình, thì các bạn có thể thấy thầy giải thích hay như thế nào rồi đấy. Tôi đã nghe nhiều giảng viên khác nhau trên Inflearn, nhưng cá nhân tôi thấy về khả năng giảng dạy thì không ai sánh được với thầy này. Thầy không chỉ đọc lên những dòng chữ mà giải thích tại sao lại như vậy một cách dễ hiểu, thấm vào tai. Thật sự là tuyệt vời nhất. Giờ tôi có mục tiêu mới nên sẽ cùng thầy tiếp tục hành trình từ machine learning đến deep learning. Luôn cảm ơn thầy vì những khóa học tuyệt vời.
5.0
YuJin Lee
94% đã tham gia
Quá trình lên kế hoạch và quay bài giảng chắc hẳn đã rất vất vả, đây thực sự là một bài giảng đầy đặn. Tôi không hề cảm thấy tiếc số tiền đã bỏ ra để mua nó. Nếu bạn là người mới bắt đầu và chưa có nhiều kiến thức về Machine Learning, thì đây là một bài giảng tuyệt vời để nắm bắt được khung kiến thức tổng quan. Tuy nhiên, chỉ nghe giảng thôi là chưa đủ. Bạn cần ôn tập dựa trên tài liệu học tập, nội dung bài giảng và tìm kiếm thêm thông tin, bao gồm cả GPT. Nếu bạn muốn biến nó thành kiến thức của mình, thì những nỗ lực bổ sung này là thực sự cần thiết. Tài liệu bài giảng cũng rất chi tiết, bạn có thể học chỉ bằng cách xem code mà không cần xem lại bài giảng. Gần đây bài giảng cũng đã được cập nhật, giúp nó trở nên mới mẻ hơn, điều này càng làm tôi thấy hài lòng. Cảm ơn bạn đã cung cấp một bài giảng chất lượng :)
5.0
hhs834373
92% đã tham gia
Như bạn đã nói, đó là một bài giảng rất hữu ích trong việc hiểu được bức tranh toàn cảnh.
Tôi nghĩ đó cũng là một trải nghiệm thú vị mới khi được nghiên cứu và tìm kiếm thêm những lý thuyết, kiến thức toán học chi tiết dựa trên những kiến thức tôi đã học ở trường.
Trên hết, đó là một bài giảng giúp bạn nhanh chóng tìm hiểu các mô hình khác nhau thông qua thực hành và cảm nhận về chúng.
Bạn sẽ nhận được điều này sau khi học.
Nhập môn học máy
Machine learning với sklearn và Python
Nhập môn Kaggle
Kỹ thuật phân loại trong học máy
Kỹ thuật hồi quy học máy
Kỹ thuật phân cụm trong học máy
Các kỹ thuật thực tiễn như mã hóa one-hot, tinh chỉnh siêu tham số, v.v.
Khóa học chính thức được Naver, Kakao, LINE, Coupang và Baemin lựa chọn làm khóa học nội bộ!
Dành cho người mới bắt đầu học máy học bằng Python
Khóa học chất lượng cao
Khóa học này dành cho người mới bắt đầu học máy học bằng Python, dựa trên lộ trình phân tích/khoa học dữ liệu Dựa trên những trải nghiệm thất bại của giảng viên khi lần đầu học máy học từ lâu, khóa học được thiết kế để bạn giải nhiều bài toán thực tế đa dạng, qua đó hiểu được những khái niệm cần thiết và các kỹ thuật ứng dụng chính Nhờ đó, bạn có thể sử dụng máy học cho các bài toán thực tế trong thời gian ngắn mà không gặp thất bại.
Khóa học này hiện đang được sử dụng làm khóa đào tạo Python và machine learning chính thức trong nội bộ tại một trong các công ty Naver, Kakao, LINE và Coupang.
Đây là khóa học được đổi mới hoàn toàn, phản ánh những phản hồi trước đây
Tôi là người mới bắt đầu với dữ liệu! Với các công nghệ máy học/trí tuệ nhân tạo phức tạp, tôi nên bắt đầu từ đâu?
Công nghệ học máy/trí tuệ nhân tạo có các khái niệm phức tạp và nhiều kỹ thuật khác nhau để áp dụng vào các vấn đề thực tế, nên nội dung rất rộng lớn.
Khi mới bắt đầu học, bạn nên học từ những kiến thức cơ bản về máy học, kết hợp hợp lý giữa các khái niệm cần thiết phải nắm vững và các kỹ thuật áp dụng vào những vấn đề thực tế.
Khi đã nắm bắt được các kỹ thuật machine learning dựa trên nền tảng này, bạn có thể tiếp tục học các công nghệ trí tuệ nhân tạo
Càng có nhiều lý thuyết và kỹ thuật phức tạp, càng cần xây dựng từng bước một, tập trung vào những phần thiết yếu thì mới có thể áp dụng được.
Đây là khóa học được cải thiện dựa trên những điều giảng viên đã trăn trở sau nhiều lần thất bại!
Thay vì quá tập trung vào những nguyên lý chuyên sâu như toán học/thống kê hoặc liệt kê tất cả các kỹ thuật cũ mà bạn sẽ không sử dụng,
Khóa học được thiết kế để bạn học các khái niệm thiết yếu và những kỹ thuật cốt lõi áp dụng vào các bài toán thực tế thông qua quá trình giải quyết các bài toán thực tế
Có nhiều kỹ thuật được áp dụng vào các bài toán thực tế. Để có thể học được những kỹ thuật này, bạn sẽ học nhiều kỹ thuật máy học khác nhau thông qua các bài toán thực tế
Với những bài toán nổi tiếng có nguồn tài liệu phong phú nhất, bạn sẽ áp dụng tối đa các kỹ thuật đa dạng có thể sử dụng trong thực tế, qua đó học được nhiều phương pháp cần cân nhắc khi ứng dụng máy học vào thực tiễn.
Tại trang Kaggle nổi tiếng nhất về các bài toán dự đoán dữ liệu, chúng ta sẽ tải dữ liệu xuống, thực hiện dự đoán và nộp bài cuối cùng, qua đó trải nghiệm toàn bộ quy trình machine learning.
강사도 몇 차례 실패 끝에, 이와 같은 순서로 학습해서, 결국 현업에서도 잘 활용하고 있습니다.
Tôi muốn thử áp dụng kỹ thuật học máy dù chỉ ở mức cơ bản, nhưng phải làm thế nào?
Đây là điều mà giảng viên trước đây từng cảm thấy trăn trở. Trước tiên, hãy học cách áp dụng các kỹ thuật machine learning dựa trên những vấn đề thực tế. Ngay cả khi hiểu các khái niệm cơ bản về machine learning, bạn vẫn khó áp dụng vào vấn đề thực tế vì có nhiều kỹ thuật khác nhau được sử dụng khi triển khai. Bằng cách thực hành các kỹ thuật đa dạng có thể áp dụng vào vấn đề thực tế ở cấp độ mã nguồn, đồng thời được giải thích ngay khi cần những khái niệm liên quan, bạn có thể sử dụng toàn bộ quy trình, dù chỉ ở mức cơ bản.
Nhờ đó, khi đã làm quen với các công nghệ liên quan, bạn có thể hiểu tổng quan về machine learning trong thời gian ngắn, thậm chí áp dụng ngay vào thực tế
Tôi mới bắt đầu với công nghệ máy học! Để tham gia khóa học này, trước tiên tôi cần học những công nghệ nào?
Chỉ cần biết sử dụng Python là có thể tham gia khóa họcNgoài ra, nếu có thể sử dụng pandas và các kỹ thuật trực quan hóa thì cũng được Để những người chưa quen với các công nghệ liên quan có thể học một cách bài bản, đồng thời cân nhắc cả độ khó, chúng tôi cung cấp lộ trình phân tích dữ liệu/khoa học dữ liệu Đặc biệt, nếu tham gia khóa học Phân tích dữ liệu bằng Python cho người mới bắt đầucùng với lộ trình phân tích dữ liệu/khoa học dữ liệu được giới thiệu ở cuối trang này, bạn có thể lần lượt học các kỹ năng xử lý dữ liệu bằng Python
Tôi là người mới bắt đầu đang định hướng sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu, làm thế nào để có thể học một cách bài bản?
Vì lĩnh vực dữ liệu có nhiều lý thuyết và công nghệ đa dạng, nếu tiếp cận sai cách thì dù mất nhiều thời gian vẫn khó nắm vững. Bản thân tôi cũng đã nhiều lần thất bại. Tuy nhiên, nếu tập trung học các công nghệ cốt lõi, mọi thứ có thể dễ hơn bạn nghĩ.
Hãy chia các kỹ năng cốt lõi liên quan đến dữ liệu thành các công việc thu thập, lưu trữ, phân tích và dự đoán dữ liệu, rồi lần lượt học các công nghệ liên quan. Nếu đồng thời tích lũy kiến thức về từng lĩnh vực kinh doanh (gọi là kiến thức chuyên môn về lĩnh vực), bạn có thể tạo được lợi thế cạnh tranh. Liên quan đến vấn đề này, tôi đã xây dựng một lộ trình phân tích/khoa học dữ liệu, trong đó các kỹ năng cốt lõi liên quan đến dữ liệu được sắp xếp để có thể học lần lượt với độ khó tăng dần. Bạn cũng có thể xem lộ trình liên quan ở phần cuối trang này.
Chúng tôi đã tạo một video giải thích chi tiết về sự nghiệp liên quan đến dữ liệu và toàn bộ quá trình phân tích/khoa học dữ liệu. Nếu tham khảo video này, tùy theo mục tiêu của bạn, bạn cũng có thể tự học trong thời gian ngắn một cách dễ dàng mà không phải trải qua thử và sai trong quá trình học dữ liệu!
Đây là những khóa học đã được kiểm chứng, được nhiều người học trong nhiều năm và nhận được phản hồi vô cùng tích cực.
Đã được 20.000 học viên trả phí trực tuyến và trực tiếp kiểm chứng trong 10 năm! Đừng lãng phí thời gian! Giảng viên khác nhau thì các khóa học CNTT cũng có thể khác nhau! Nếu bạn là người cẩn thận và hợp lý thì hoàn toàn có thể!
Kỹ thuật học máy khó học đến mức nào?
Nếu chỉ biết Python thì không khó! Khi mới học máy học, phần khó khăn nhất là học toán, thống kê và xác suất để hiểu các lý thuyết liên quan. Ngay cả khi giảng viên đã học các công nghệ liên quan trong hàng chục năm có thể giải thích một cách dễ hiểu, người học vẫn sẽ mất rất nhiều thời gian để tiếp thu.
Thay vì tìm hiểu sâu từ các lý thuyết liên quan đến những nguyên lý toán học chuyên sâu, hãy hiểu khái niệm một cách nhẹ nhàng và học cách viết mã máy học thông qua các vấn đề thực tế. Thay vì đặt mục tiêu Top 1% ngay từ đầu, trước tiên hãy đặt mục tiêu Top 20% trong việc dự đoán dữ liệu, đồng thời học cách viết mã và các kỹ thuật có thể áp dụng vào những vấn đề thực tế. Hãy hiểu các khái niệm ở mức đủ để có thể nắm bắt, rồi thực sự áp dụng mã máy học vào thực tế. Khi đó, bạn sẽ trở nên quen thuộc, hiểu và có thể sử dụng công nghệ máy học vốn còn mơ hồ nếu chỉ học lý thuyết.
Gần đây cũng có nhiều cuộc thi kaggle giải quyết các vấn đề dữ liệu thực tế, liệu có thể tham gia được không?
Khóa học này cũng được thiết kế để bạn lần lượt áp dụng và học theo từng bước dựa trên các bài toán và dữ liệu thực tế của Kaggle.
Có sự khác biệt lớn giữa việc học cách sử dụng từng thuật toán học máy và các mã lệnh, quy trình cần thiết để giải quyết vấn đề thực tế.
Tiến hành theo từng bước để phân tích, xử lý và dự đoán dữ liệu thực tế.
Và giải thích những kỹ thuật cần hiểu ở từng bước. Thậm chí, bạn còn được thực hành nộp kết quả dự đoán.
Vì vậy, khóa học được thiết kế để bạn không bị mệt mỏi vì phải học lý thuyết suốt một thời gian dài mà vẫn có thể hiểu được cách áp dụng trên thực tế.
Vì đây là khóa học dành cho người mới bắt đầu, chúng tôi tập trung vào những công nghệ thiết yếu cần được tìm hiểu, với mục tiêu đạt Top 20%!
được xây dựng để bạn có thể thực sự hiểu và áp dụng các kỹ thuật máy học.
Đây là khóa học đóng vai trò nền tảng dành cho những người lần đầu tìm hiểu về machine learning với kinh nghiệm thực tế cùng tài liệu và ví dụ được sắp xếp bài bản, như thể giảng viên cũng đang học từ đầu! giúp ngay cả người mới bắt đầu cũng có thể áp dụng các kỹ thuật machine learning đạt Top 20% trong thời gian ngắn!
Tập trung vào các kỹ thuật học máy chủ yếu hiện vẫn đang được ứng dụng!
dựa trên các bài toán và dữ liệu thực tế trên Kaggle → Có những kỹ thuật machine learning nào → Phân tích, xử lý và dự đoán dữ liệu thực tế theo những bước nào → Đến cả những kỹ thuật cần thiết để ứng dụng thực tế như Feature Engineering, Hyper Parameter Tuning, Voting, Encoding...
Khi áp dụng vào các vấn đề thực tế, bạn sẽ thấy rất thú vị, và nếu kết quả dự đoán tốt thì thực sự rất vui! Hy vọng có thể chia sẻ những niềm vui nho nhỏ khi học máy với những người tốt bụng và lý trí.
Hãy nâng cao hiệu quả học tập với tài liệu và mã nguồn được tóm tắt dễ hiểu, cùng các bài giảng dựa trên đó!
Tài liệu và thông tin thì nhiều vô kể. Sau khi học bài giảng giải thích chi tiết dựa trên tài liệu tóm tắt được biên soạn để bạn có thể hiểu chính xác những phần thật sự cần thiết, về sau, bất cứ khi nào bạn chợt nghĩ “À! Mình đã từng học nội dung này mà?”, chỉ cần xem tài liệu là có thể hiểu ngay.
Các tài liệu được biên soạn ngắn gọn, chỉ bao gồm những phần thật sự cần thiết để bạn có thể hiểu và vận dụng đúng chủ đề
cùng các tệp mã nguồn áp dụng máy học vào những vấn đề thực tế
Mã kiểm thử được cung cấp ở định dạng cho phép kiểm thử mã (dưới dạng Jupyter Notebook), còn lý thuyết cơ bản được cung cấp dưới dạng tệp PDF.
Các tài liệu PDF liên quan đến machine learning được cung cấp để bạn có thể xem bất cứ lúc nào như sách điện tử (ebook). (Tuy nhiên, vì vấn đề bản quyền, việc sao chép và tải xuống các tài liệu liên quan bị hạn chế.)
Để bạn có thể cảm nhận rằng 'À! Quả thật khác biệt!' đây là chuỗi khóa học CNTT được tạo ra sau rất nhiều trăn trở. Chỉ những người hợp lý, biết quan tâm lẫn nhau và có thể xây dựng những mối quan hệ tốt đẹp mới vui lòng đăng ký khóa học!
Học một cách có hệ thống Lộ trình của Dave Lee về lập trình thú vị
Tiếp nối khóa học này, lộ trình AI · phát triển · dữ liệu · CS giúp bạn học theo mục tiêu của mình that you can learn according to your goals
Các công nghệ IT có mối liên hệ với nhau. Nếu chọn lọc và học các công nghệ liên quan, sau đó kết hợp thêm AI, bạn sẽ đạt được mục tiêu nhanh hơn rất nhiều.
Tất cả lộ trình đều hướng dẫn cách kết nối và sử dụng các công nghệ với nhau, được thiết kế để nâng dần độ khó từ trình độ nhập môn đến trình độ chuyên gia, và được cập nhật liên tục trong nhiều năm.
Mức giảm giá cũng cao hơn so với khi đăng ký từng khóa học riêng lẻ.
1. Lộ trình toàn diện về dữ liệu nhanh nhất
Từ phân tích dữ liệu đến khoa học dữ liệu, toàn bộ lộ trình sự nghiệp
4. Lộ trình tận dụng AI mạnh mẽ và chắc chắn nhất (2026)
Từ tự động hóa công việc bằng Claude Code, vibe coding, Codex, OpenClaw, phân tích dữ liệu dựa trên Claude Code, đến các kỹ thuật nâng cao của Claude Code như kỹ thuật agentic, harness và loop, cùng phát triển AI agent...
Kinh nghiệm chính: Quản lý phát triển cấp cao/Principle Product Manager tại Coupang, Quản lý phát triển tại Samsung Electronics (khoảng 15 năm kinh nghiệm)
Học vấn: Cử nhân Ngôn ngữ và Văn học Nhật Bản tại Đại học Korea / Thạc sĩ Khoa học Máy tính tại Đại học Yonsei (Sự kết hợp hoàn toàn khác biệt)
Lịch sử phát triển chính: Samsung Pay, dịch vụ tìm kiếm thương mại điện tử, trình biên dịch RTOS, Linux Kernel Patch cho NAS
Sách đã xuất bản: Lập trình Linux Kernel, Hiểu và phát triển hệ điều hành Linux, Công nghệ IT cốt lõi ai cũng có thể đọc và hiểu ngay, Sách nhập môn lập trình Python cho người mới bắt đầu
Tôi đang bắt đầu từng chút một với mong muốn chia sẻ các mẹo hữu ích cho việc học IT cũng như các bài giảng miễn phí ngắn hạn~
Tôi vừa song hành giữa công việc thực tế hiện tại và giảng dạy về IT, vừa liên tục tạo ra các bài giảng vững chắc về Full-stack, Khoa học dữ liệu và AI trong suốt 8 năm qua.
Đây có lẽ là đánh giá đầu tiên của tôi, vì vậy cảm ơn bạn đã nhận xét tích cực. Có thể có nhiều nội dung hơn bạn nghĩ. Tôi hy vọng mỗi người trong số các bạn sẽ giúp đỡ.
Tôi nghĩ viết mã được chia thành hai phần: lý thuyết và thực hành.
Tuy nhiên, nếu chúng ta tập trung quá nhiều vào từng cái, chúng ta thực sự không thể áp dụng tốt chúng khi viết mã và chúng ta không biết tại sao chúng thực sự hoạt động theo cách này. Khóa học này là khóa học bao gồm cả lý thuyết và thực hành.
Tất nhiên, ngay cả khi khó hiểu chi tiết qua bài giảng này (học riêng phần đó hoặc có thể học ở trường đại học sẽ hiệu quả hơn), chúng ta có thể thấy dòng chảy tổng thể diễn ra như thế nào và điều này sẽ giúp chúng ta chuẩn bị cho phần tiếp theo. dự án cá nhân. Khi bạn thực hiện nó, bạn có thể tiến hành bằng cách nhận ra rằng nó có thể được thực hiện theo cách tổng thể. Điều này có vẻ rất nhỏ nhưng nó rất hữu ích khi bạn bắt đầu thực sự làm việc với dự án.
Tôi đã tham gia các lớp học của người hướng dẫn Dave Lee về phân tích/thu thập dữ liệu/cơ sở dữ liệu/học máy của người hướng dẫn Dave Lee và tôi nghĩ đó là lớp học khiến tôi nhận ra rằng viết mã là 'thú vị' đối với tôi. Lớp học này không chỉ hữu ích với tôi mà còn rất vui nên tôi thích nó hơn bất cứ thứ gì khác. Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã giải thích về học máy một cách rất dễ hiểu và dễ hiểu.
Tôi sẽ đánh giá cao nếu bạn có thể tạo ra nhiều lớp học thú vị hơn trong tương lai.
Cảm ơn!
Cảm ơn bạn đã dành thời gian để lại đánh giá tích cực như vậy. Thật khó để dành thời gian đánh giá các giảng viên trực tuyến vì chúng tôi không biết nhau, nhưng tôi cảm thấy được khích lệ và hạnh phúc nhờ có các bạn. Tôi hy vọng rằng nó sẽ giúp ích rất nhiều cho bạn và con đường sự nghiệp của bạn, để chúng ta có thể cùng nhau tạo ra một hệ sinh thái tốt. Cảm ơn
Ồ, tôi cũng tạo ra bài giảng này với mục đích đó, nghĩ về cách nắm bắt dòng chảy lớn trong một khoảng thời gian ngắn và trong phạm vi có thể đồng thời thực hành Kaggle, và tôi thực sự vui khi bạn nhận ra nó theo cách đó. Cảm ơn
Nó chắc chắn tốt cho những người thích nó, nhưng cá nhân tôi, đó là phong cách giảng dạy mà tôi không thích nhất.
Không có lời giải thích thích hợp về lý thuyết hay nguyên tắc, và phong cách giảng dạy giống như một giáo sư chỉ đọc các khái niệm trên văn bản.
Mã hóa chỉ được viết ra... Có cảm giác như tôi đang đọc tài liệu bài giảng hơn là một bài giảng.
Và quan trọng hơn, có một khóa học miễn phí còn tốt hơn thế này rất nhiều!!
Sẽ tốt hơn nhiều nếu đến Kaggle và nghe những bài giảng hay nhất thế giới. Rẻ hơn nhiều và hiệu quả hơn nhiều.