Chương trình đào tạo ACN PRO – Bước đột phá mới của Aptech về Trí tuệ nhân tạo và Học máy
Giới thiệu chương trình ACN PRO
Chương trình Aptech Certified Next- Generation Professional (ACN Pro) là khóa học đào tạo kỹ năng toàn diện, cho học viên kiến thức về các công nghệ của tương lai. Ở thời đại đang phát triển không ngừng như hiện nay, học viên cần được cập nhật về những công nghệ hiện đại nhất. Chương trình ACN Pro đặt mục tiêu giáo dục cho học viên về các lĩnh vực như Khoa học Dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo, Machine Learning và Kiểm tra phần mềm. Tất cả đều là những lĩnh vực được săn đón nhất hiện nay. ACN Pro giúp học viên có thể chọn các công việc với mức lương tốt hơn và luôn luôn được săn đón.
Lợi thế của chương trình ACN Pro
- ACN Pro là sự phối hợp các công nghệ thế hệ mới như Khoa học Dữ liệu, Trí tuệ nhân tạo, Python, R Programming, SMAC, Kiểm tra phần mềm và nhiều hơn nữa.
- Chương trình theo sát yêu cầu của ngành, đào tạo các kỹ năng cần thiết cho các việc làm được trả lương cao nhất.
- Chương trình áp dụng phương pháp giảng dạy blended learning, kết hợp lý thuyết, đào tạo online và các buổi thực hành.
- Chương trình bao gồm các bài tập phòng lab, các bài kiểm tra thử mock tests, các bài luyện tập, các buổi thảo luận tổng kết và các bài kiểm tra trắc nghiệm theo chủ đề.
- Chứng nhận của chương trình được công nhận toàn cầu.
Lộ trình đào tạo ACN PRO
- Financial Data Analysis with MS Excel – Phân tích dữ liệu tài chính bằng MS Excel.
- Python Programming – Lập trình Python.
- Emerging job areas – SMAC – Các lĩnh vực việc làm đang hình thành – SMAC.
- Large Data Management – Quản trị Dữ liệu Lớn.
- R Programming – Lập trình R.
- Project (R) – Đồ án cuối khóa (Lập trình R).
Mục tiêu:
Làm việc và phân tích các bảng số liệu sử dụng MS Excel.
Học cách lập trình với Python – Ngôn ngữ lập trình rất phổ biến.Học các nền tảng của mạng xã hội, công nghệ di động, thống kê, và điện toán đám mây cũng như hiểu được sự kết nối giữa chúng.
Học về MongoDB: các phạm trù, chức năng, mô hình cấu trúc và dữ liệu, cũng như cách cài đặt, hiệu chỉnh và quản trị các cơ sở dữ liệu open-source.
Nắm vững các kỹ thuật về khai thác dữ liệu, trình bày dữ liệu, phân tích dữ liệu cho dự báo, và phân tích dữ liệu mô phỏng, với ngôn ngữ lập trình R.
Phát triển một ứng dụng thực tế bằng Ngôn ngữ R.
- Foundation of Big Data Systems – Nền tảng các Hệ thống của Big Data.
- Processing Big Data (Hadoop, MapReduce, Hive, PigLatin) – Xử lý Big Data.
- Visual Analytics with Tableau – Phân tích Trực quan với Tableau.
- Web & Social Media Analytics (Google Analytics and SAS) – Phân tích Web và Social Media.
- Project – Big Data
Cấp bằng Professional Diploma in Data Science
Mục tiêu:
Học về các thành phần trong hệ sinh thái Hadoop, như Hadoop, Yarn, MapReduce, HDFS, Pig, Impala, HBase, Flume và Apache Spark và cách ứng dụng chúng vào quy trình Dữ liệu lớn (Big Data).
Học cách làm việc với các framework linh hoạt và đa năng dựa trên nền tảng hệ sinh thái Apache Hadoop.
Học cách mô phỏng và sắp xếp dữ liệu, thiết kế các dashboard để giúp đưa ra các quyết định kinh doanh hợp lý – bằng cách sử dụng công cụ mô phỏng dữ liệu và báo cáo Tableau Desktop
Hiểu được các khía cạnh chính yếu của hệ thống Google Ads bao gồm chức năng Tìm kiếm, Trình chiếu, Di động và Video.
Nắm vững các kỹ năng đa dạng trong SAS để có thể truy cập và quản trị dữ liệu, xây dựng các cấu trúc dữ liệu, xuất các bản báo cáo và giải quyết các lỗi sai.
Phát triển một dự án thực tế sử dụng các công cụ Dữ liệu lớn.
- AI Primer (ML, DL, Neural N/Ws) – Nền tảng Trí tuệ nhân tạo.
- Natural Language Processing Toolkit – Công cụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
- Machine Learning – Học máy.
- Deep Learning and Machine Learning APIs – Học sâu và Học máy.
- Project Chatbot & Recommendation Engine – Phát triển dự án chatbot và bộ máy bộ máy đề xuất.
Cấp bằng Professional Diploma in AI and Machine Learning
Mục tiêu:
Nắm vững các phạm trù và quy trình làm việc của AI, Machine Learning và Deep Learning, và các số liệu đo đạt hiệu suất.
Học các định nghĩa cơ bản của lập trình Python và hiểu sâu vào dữ liệu thống kê, machine learning, mô phỏng dữ liệu, web scraping, và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.
Nắm vững các định nghĩa và kỹ thuật trong machine learning, bao gồm học có giám sát và không có giám sát, các khía cạnh toán học và thuật giải heuristic, và mô hình thực hành để phát triển các thuật toán.
Nắm vững các khái niệm deep learning và framework open-source trong TensorFlow, ứng dụng các thuật toán deep learning và xây dựng các mạng lưới thần kinh nhân tạo.
Phát triển một dự án chatbot và bộ máy đề xuất (recommendation engine).
- Fundamentals of Java – Cơ bản Java.
- Software Verification, Validation and Testing – Xác minh, xác nhận và kiểm tra phần mềm.
- Agile and DevOps – Phương pháp Agile và DevOps.
- Functional Testing using Selenium – Kiểm tra chức năng bằng Selenium.
- Mobile Testing – Kiểm tra trên di động.
- Project Automation Testing – Dự án Kiểm thử tự động.
Cấp bằng Certification Professional Diploma in Software Testing
Mục tiêu:
Thiết kế và phát triển các ứng dựng desktop bằng Java.
Truy xuất, xác minh và xác nhận ngôn ngữ, cơ sở dữ liệu, cấu trúc phần mềm và các vấn đề liên quan đến chất lượng.
Ứng dụng quy trình phát triển phần mềm dựa vào phương pháp Agile
Hiểu và ứng dụng tốt phương pháp kiểm tra tự động bằng bộ công cụ Selenium Test Suite.
Kiểm tra và kết xuất các ứng dụng Android cho di động và các thiết bị không dây.
Thiết kế và phát triển một dự án thực tế áp dụng kiểm tra tự động.
