Data Mining
Qua môn học này, học viên sẽ được trang bị lí thuyết và thực hành một cách đầy đủ và ứng dụng trên dữ liệu thực trong lĩnh vực bán lẻ, kinh doanh thông qua các lab assigments, cũng như tham gia làm việc trên project lớn với dữ liệu lớn và phức tạp trong các lĩnh vực. Học viên được trang bị các kiến thức về:
- Exact, Load, Transform (ELT) and Applied Statistical knowledge
- Association Mining Algorithms như Apriori, FP-Growth, Association Rule Learner.
- Classification Algorithms như Generate Sequential Pattern (GSP) algorithm
- Hierarchical Clustering Algorithm
- K-Mean Algorithm
- Gaussian Models
- Kohonen Self-Organizing maps (SOM)
Dựa trên các kiến thức này, học viên sẽ biết cách thu thập, chuẩn bị dữ liệu, làm sạch dữ liệu, tìm các giá trị ngoại lai (outliers), missing values, duplicate values, cũng như đưa ra các phân tích thống kê, các đồ thị, biểu đồ, các thông số so sánh, các mối tương quan của các thuộc tính. Sau cùng, học viên sẽ ứng dụng các thuật toán để tìm các giá trị thống kê để làm các kết luận, đưa ra các quyết định cho các bài toàn như tìm các giá trị Accuracy, Cohen’s kappa, Precision, Recall, Lift, Confusion matrix, etc.
Thêm vào đó, học viên làm chủ được cách sử dụng phần mềm phân tích ứng dụng hiện đại KNIME, SPMF, Python mới nhất cho thực hành và các project.
Sau khi hoàn thành môn học này, học viên sẽ làm chủ được dữ liệu và biết cách áp dụng các thuật toán phân loại trên bất kỳ các bài toán với dữ liệu yêu cầu như với dự án về dữ liệu giáo dục, học viên biết cách phân loại, sắp xếp môn học, phân công giảng viên, chuẩn bị phòng học, chuẩn bị sách, phân lớp với số lượng sinh viên theo yêu cầu cho các trường học dựa trên dữliệu thu thập được.
Về sản xuất, kinh doanh, học viên hoàn toàn làm việc như một manager, tức là học viên làm chủ được việc điều phối hàng hóa cho kinh doanh như phân loại, đánh giá, dự đoán các mặt hàng cần thiết cho bán lẻ, hàng hòa nào bán chạy nhất, hàng nào tồn kho, hàng hòa nào cần lấy thêm, hàng hòa nào cần sắp xếp, phân loại gần nhau, thói quen mua hàng và tiêu dùng của khách hàng ra sao, etc.
