Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Menu

Intro to Big Data, Data Science and Artificial Intelligence

Giới thiệu về Dữ liệu Lớn, Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo

Giới thiệu về Dữ liệu Lớn, Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo

Công nghệ & Công cụ Dữ liệu Lớn dành cho Lãnh đạo Phi Kỹ thuật. Chuyên gia chia sẻ góc nhìn về IoT, AI và Học máy cho mọi người.

4.5
(3,610 đánh giá)
8,293 học viên
Giảng viên
Julia Mariasova
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
50.000đ 349.000đ -86%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
3.5 giờ video
81 bài giảng
10 bài quiz
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 30/05/2026

Bạn sẽ học được gì

Ví dụ thực tế về Dữ liệu Lớn và Khoa học Dữ liệu (trong các ngành Y tế, Hậu cần & Vận tải, Sản xuất, và Bất động sản & Quản lý tài sản)
Định nghĩa Dữ liệu Lớn và Nguồn dữ liệu. Tại sao chúng ta cần am hiểu dữ liệu và công nghệ.
Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu và Bộ kỹ năng cần thiết để làm việc với Dữ liệu Lớn
Các đột phá Công nghệ giúp hiện thực hóa Giải pháp Dữ liệu Lớn (Kết nối, Điện toán đám mây, Mã nguồn mở, Hadoop và NoSQL)
Kiến trúc Công nghệ Dữ liệu Lớn và các công cụ công nghệ phổ biến nhất cho từng tầng kiến trúc
Nhập môn Phân tích Dữ liệu, Trí tuệ Nhân tạo và Học máy cho người mới bắt đầu
Tổng quan đơn giản về Thuật toán Học máy và Mạng Nơ-ron

Yêu cầu

Sự tò mò về kinh doanh và công nghệ
Không có yêu cầu hay điều kiện tiên quyết đặc biệt. Bất kỳ ai cũng có thể học khóa này.

Đối tượng phù hợp

Lãnh đạo và quản lý phi kỹ thuật
Bất kỳ ai quan tâm đến dữ liệu lớn, học máy và trí tuệ nhân tạo
Chuyên gia đang cân nhắc chuyển đổi nghề nghiệp
Người có nền tảng kỹ thuật muốn hiểu sâu về ứng dụng thực tế của kỹ năng khoa học dữ liệu
Bất kỳ ai làm việc với lập trình viên, kỹ sư dữ liệu và nhà khoa học dữ liệu, muốn tìm hiểu kiến thức cơ bản về công nghệ và công cụ dữ liệu lớn
Người không có nền tảng toán học hoặc khoa học máy tính, nhưng muốn hiểu cách hoạt động của thuật toán Học máy

Nội dung khóa học

11 phần • 81 bài giảng
1 Giới thiệu khóa học
2 Diễn giả khách mời
3 TRƯỚC KHI BẮT ĐẦU
4 Tại sao nên tìm hiểu về dữ liệu lớn?
5 Định nghĩa dữ liệu lớn và Nguồn dữ liệu
1 Giới thiệu phần
2 Hậu cần & Vận tải: Tác động Xã hội của Trí tuệ Nhân tạo & IoT
3 Hậu cần & Vận tải: Bảo trì Dự đoán & Bảo trì Chủ động
4 Hậu cần & Vận tải: Định vị trước Hàng hóa và Quản lý Tồn kho Đúng lúc
5 Hậu cần & Vận tải: Tối ưu hóa Tuyến đường
6 Hậu cần & Vận tải: Tối ưu hóa Kho bãi và Lấy hàng
7 Hậu cần & Vận tải: Tương lai của ngành
1 Bảo trì Dự đoán trong Sản xuất - Nghiên cứu Tình huống SIBUR
1 Bất động sản: Giới thiệu về dữ liệu lớn trong bất động sản
2 Bất động sản: Động lực Kinh doanh để Sử dụng Dữ liệu Lớn
3 Bất động sản & Quản lý Tài sản: Công nghệ Hỗ trợ
4 Bất động sản: Quản lý Tài sản Công trình và Mô hình hóa Thông tin Công trình
5 Bất động sản: Dữ liệu Lớn và IoT trong Bảo trì & Quản lý Công trình - ví dụ
6 Bất động sản: Tòa nhà Thông minh
7 Tài nguyên Bổ sung cho Bài giảng về Tòa nhà Thông minh
8 Bất động sản: Thành phố Thông minh (ví dụ - Los Angeles và Hudson Yards ở New York)
9 Tài nguyên bổ sung về Thành phố Thông minh
10 Bất động sản: Chi phí Công nghệ Thông minh và Trợ cấp Chính phủ (ví dụ - Na Uy)
11 Bất động sản: Tương lai Định hướng Dữ liệu
1 Y tế: Thách thức về Dữ liệu trong Ngành Y tế
2 Y tế: Vai trò Chuyển đổi của AI và Công nghệ Đo lường Dữ liệu
3 Y tế: Trí tuệ Nhân tạo trong Phòng ngừa Bệnh tật
4 Y tế: Trí tuệ Nhân tạo trong Chống lão hóa
5 Y tế: AI trong Ra quyết định Lâm sàng và Điều trị Ung thư
6 Y tế: Sự Xung đột giữa AI và Khoa học Y tế Truyền thống
7 Y tế: Nhận xét Cuối cùng - Giá trị của Trí tuệ Nhân tạo với Người tiêu dùng
8 DỮ LIỆU LỚN TRONG THỰC TẾ: TỔNG KẾT PHẦN
1 Định nghĩa Khoa học Dữ liệu và Bộ kỹ năng Cần thiết
2 Diễn giả khách mời: Tầm quan trọng của làm việc nhóm & hiểu mục tiêu kinh doanh
3 Bộ kỹ năng Khoa học Dữ liệu: Tổng kết Phần
4 Tài liệu phát tay
1 Những Tiến bộ và Yếu tố Hỗ trợ Công nghệ Chủ chốt
2 Ứng dụng Rộng rãi Điện toán Đám mây
3 Đột phá Công nghệ Quản lý Dữ liệu (ví dụ: NoSQL, Hadoop)
4 Mã nguồn Mở và API Mở
5 Tài nguyên Bổ sung và Tài liệu phát tay
6 Kiến trúc Công nghệ Dữ liệu Lớn (bao gồm ví dụ về các công nghệ phổ biến)
7 Tài nguyên Bổ sung và Tài liệu phát tay (chứa liên kết đến thông tin cập nhật hơn)
1 Tại sao cần am hiểu dữ liệu và công nghệ
2 Định nghĩa Phân tích Dữ liệu Lớn và Trí tuệ Nhân tạo
3 Quy trình Học máy và Huấn luyện Mô hình
4 Độ chính xác Mô hình và Khả năng Khái quát hóa
5 Thành phần Học máy: DỮ LIỆU
6 Thành phần Học máy: ĐẶC TRƯNG
7 Thành phần Học máy: THUẬT TOÁN
8 Tài nguyên Bổ sung và Tài liệu phát tay
1 Học máy Cổ điển: Học có Giám sát và Học không Giám sát
2 HỌC CÓ GIÁM SÁT: Phân loại
3 Phân loại: Naive Bayes
4 Phân loại: Cây quyết định
5 Phân loại: Máy vectơ hỗ trợ (SVM)
6 Phân loại: Hồi quy Logistic
7 Phân loại: K Láng giềng Gần nhất
8 Phân loại: Phát hiện Bất thường
9 HỌC CÓ GIÁM SÁT: Hồi quy
10 Học máy Cổ điển: Học không Giám sát
11 HỌC KHÔNG GIÁM SÁT: Phân cụm
12 Phân cụm: K-Means
13 Phân cụm: Mean-Shift
14 Phân cụm: DBSCAN
15 Phân cụm: Phát hiện Bất thường
16 HỌC KHÔNG GIÁM SÁT: Giảm chiều dữ liệu
17 HỌC KHÔNG GIÁM SÁT: Luật kết hợp
18 HỌC MÁY CỔ ĐIỂN - Tổng kết Phần
19 HỌC TĂNG CƯỜNG
20 PHƯƠNG PHÁP TẬP HỢP
1 HỌC SÂU VÀ MẠNG NƠ-RON
2 MẠNG NƠ-RON: Mạng Nơ-ron Tích chập
3 MẠNG NƠ-RON: Mạng Nơ-ron Hồi quy
4 MẠNG NƠ-RON: Mạng Đối sinh (GAN)
5 Cập nhật Giáo dục - AI Sáng tạo
6 Tài nguyên Bổ sung
1 Lựa chọn thuật toán AI
2 Tài nguyên Bổ sung và Tài liệu phát tay
3 Tổng kết khóa học
4 Phản hồi của bạn và thêm tài nguyên

Giới thiệu khóa học

This course is designed for anyone who is new to big data projects, and would like to get better understanding what machine learning and artificial intelligence mean in practice. It is not a technical course, it does not involve coding, but it will make you feel confident when working in teams with data scientists and programmers. It will bring you up to speed with the data science, ML and AI terminology. 

The course is also designed for people who are generally interested in modern technologies and their applications - we have included case studies covering oil&gas predictive maintenance, use of AI in healthcare, application of sensor and other digital technologies  in buildings and construction, the role of machine learning in transport and logistics and many more.

You will learn about big data, Internet of Things (IoT), data science, big data technologies, artificial intelligence (AI), machine learning (ML) algorithms, neural networks, and why this could be relevant to you even if you don't have technology or data science background. Please note that this is NOT TECHNICAL TRAINING and it does NOT teach Coding/Development or Statistics, but it is suitable for technical professionals.  I am proud to say that this course was purchased by a large oil&gas company in Asia to educate their field engineers about machine learning as part of their digitalisation strategy.

The course includes the interviews with industry experts that cover  big data developments in Real Estate, Logistics & Transportation and Healthcare industries.  You will learn how machine learning is used to predict engine failures, how artificial intelligence is used in anti-ageing, cancer treatment and clinical diagnosis, you will find out what technology is used in managing smart buildings and smart cities including Hudson Yards in New York.  We have got fantastic guest speakers who are the experts in their areas:

- WAEL ELRIFAI - Global VP of Solution Engineering - Big Data, IoT & AI at Hitachi Vantara with over 15 years of experience in the field of machine learning and IoT. Wael is also a Co-Authour of the book "The Future of IoT".

- ED GODBER - Healthcare Strategist with over 20 years of experience in Healthcare, Pharmaceuticals and start-ups specialising in Artificial Intelligence.

- YULIA PAK - Real Estate and Portfolio Strategy Consultant with over 12 years of experience in Commercial Real Estate advisory, currently working with clients who deploy IoT technologies to improve management of their real estate portfolio.

Hope you will enjoy the course and let me know  in the comments of each section how I can improve the course!  Please follow me on social media (Shortlisted Productions) - you can find the links on my profile page - just click on my name at the bottom of the page just before the reviews.  And please check out my other courses on Climate Change and Sustainability.

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Artificial Intelligence
Hiển thị tất cả khoá học Big Data
Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊