Combo 4 Module Khóa Học Mlops Cùng Full Stack Data Science

Giới Thiệu

Khóa học Data Engineering cung cấp cho học viên các kỹ năng cần thiết để trở thành kỹ sư dữ liệu chuyên nghiệp, bao gồm các công nghệ và công cụ như SQL, Hadoop, Spark, Python, và các công nghệ mới nhất trong lĩnh vực Data Engineering. Khóa học cung cấp cái nhìn sâu rộng về cách xử lý, lưu trữ và phân tích dữ liệu lớn trong các môi trường phân tán và đám mây.

Bạn sẽ được trang bị kiến thức vững vàng để xử lý các dữ liệu lớn và xây dựng các pipeline xử lý dữ liệu, từ việc thu thập và chuẩn hóa dữ liệu đến việc triển khai mô hình học máy.

Nội Dung Khóa Học

Topic 1: Data Architecture

Topic 2: Source Systems

Topic 3: Storage

Topic 4: Ingestion I: Batch

Topic 5: Ingestion II: Stream

Topic 6: Pipeline Orchestration

Đối Tượng Học Viên

Khóa học phù hợp với những ai muốn trở thành Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer) hoặc phát triển kỹ năng trong lĩnh vực Data Science. Các học viên có nền tảng về lập trình hoặc khoa học máy tính sẽ tiếp thu khóa học một cách nhanh chóng và hiệu quả. Khóa học cũng dành cho những người muốn làm việc trong các môi trường đám mây và học cách tối ưu hóa các quy trình dữ liệu trong các tổ chức lớn.

Các bạn đã có kinh nghiệm làm việc với Python, SQL hoặc bất kỳ công nghệ dữ liệu nào sẽ học được nhiều kỹ năng mới, nhưng những người chưa có kinh nghiệm trong lĩnh vực này cũng có thể tham gia và bắt đầu từ các khái niệm cơ bản.

Giảng Viên

Khóa học do các chuyên gia và giảng viên giàu kinh nghiệm trong lĩnh vực Data Engineering giảng dạy. Giảng viên của chúng tôi đến từ các công ty và tổ chức hàng đầu trong ngành công nghệ, như:

Quân Đặng – Founder & CEO, Senior Data Scientist tại Yokogawa Singapore

Nguyên Phạm – Senior MLOps Engineer tại MoMo

Thạch Lê – Data Science Manager tại Vinamilk

Quan Huỳnh – Data Science Manager tại HCLTech

Tiến Hoàng – Lead Data Analyst tại Property Guru

Lĩnh Vực Và Cơ Hội Nghề Nghiệp

Data Engineering là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh nhất trong ngành công nghệ hiện nay. Các kỹ sư dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc thiết kế và duy trì các hệ thống xử lý và lưu trữ dữ liệu, là nền tảng cho các dự án khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn.

Với các công ty và tổ chức đang tìm kiếm những chuyên gia dữ liệu có thể xây dựng các hệ thống dữ liệu mạnh mẽ và hiệu quả, Data Engineers có rất nhiều cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn, bao gồm các vị trí như:

Kỹ Sư Dữ Liệu (Data Engineer)

Kỹ Sư Hệ Thống Dữ Liệu (Data Systems Engineer)

Kỹ Sư Mạng Dữ Liệu (Data Network Engineer)

Chuyên Gia Phân Tích Dữ Liệu Lớn (Big Data Specialist)

Quản Lý Dữ Liệu (Data Architect)

Khóa học Data Engineering cung cấp cho bạn tất cả những kỹ năng cần thiết để bắt đầu hoặc nâng cao sự nghiệp trong lĩnh vực này, đồng thời trang bị bạn với kiến thức về các công cụ và nền tảng công nghệ phổ biến nhất trong ngành công nghiệp dữ liệu hiện nay.

Giới Thiệu

Khóa học Advanced MLOps cung cấp các kiến thức và kỹ năng chuyên sâu về triển khai, quản lý và tối ưu hóa các mô hình học máy trong môi trường sản xuất. Bạn sẽ học cách xây dựng các hệ thống học máy hiệu quả, áp dụng các phương pháp MLOps để duy trì các mô hình một cách tự động và hiệu quả.

Bạn sẽ được trang bị kiến thức vững vàng về các phương pháp tối ưu hóa quy trình phát triển mô hình từ việc phát triển mô hình, huấn luyện cho đến triển khai và bảo trì trong môi trường sản xuất.

Nội Dung Khóa Học

Topic 1: Fundamental of Software Architecture

Khóa học sẽ bắt đầu bằng cách giới thiệu các nguyên lý cơ bản về kiến trúc phần mềm, giúp học viên hiểu được cách xây dựng hệ thống phần mềm có thể mở rộng và dễ bảo trì. Chủ đề này bao gồm các khái niệm về thiết kế phần mềm, mô hình kiến trúc và các mẫu thiết kế phổ biến.

Topic 2: Model Development Following CRISP-ML(Q)

Trong chủ đề này, học viên sẽ tìm hiểu về quy trình phát triển mô hình học máy theo phương pháp CRISP-ML(Q), một phiên bản mở rộng của quy trình CRISP-DM trong khai phá dữ liệu, đặc biệt nhấn mạnh đến chất lượng mô hình và tính khả thi trong môi trường sản xuất.

Topic 3: Model Training & Serving Design Patterns

Chủ đề này tập trung vào các mẫu thiết kế cho việc huấn luyện và phục vụ mô hình học máy. Học viên sẽ được học cách tổ chức quy trình huấn luyện mô hình và cách tối ưu hóa quá trình triển khai, đảm bảo mô hình có thể phục vụ dự đoán một cách hiệu quả trong môi trường sản xuất.

Topic 4: Serverless Inference with KServe

Trong phần này, học viên sẽ khám phá cách sử dụng KServe để triển khai mô hình học máy theo mô hình serverless. Điều này giúp tối ưu hóa chi phí và tăng tính linh hoạt khi triển khai mô hình trong môi trường đám mây, giảm thiểu việc duy trì cơ sở hạ tầng máy chủ.

Topic 5: High Density Model Serving with Model Mesh Architecture

Khóa học sẽ giới thiệu kiến trúc Model Mesh, một phương pháp giúp phục vụ nhiều mô hình học máy đồng thời một cách hiệu quả với mật độ cao. Học viên sẽ tìm hiểu cách tổ chức và quản lý các mô hình khác nhau trong một hệ thống mà không làm giảm hiệu suất.

Topic 6: Kubeflow

Chủ đề này sẽ hướng dẫn học viên sử dụng Kubeflow, một nền tảng mã nguồn mở dành cho MLOps, giúp tự động hóa các quy trình liên quan đến việc triển khai, theo dõi và quản lý mô hình học máy trong môi trường Kubernetes. Học viên sẽ được học cách cài đặt và sử dụng Kubeflow để quản lý pipeline học máy.

Topic 7: Feature Store

Feature Store là kho lưu trữ các đặc trưng (features) đã được xử lý sẵn, giúp tăng tốc quy trình huấn luyện mô hình và giảm thiểu các vấn đề liên quan đến dữ liệu không nhất quán. Học viên sẽ tìm hiểu cách triển khai và sử dụng Feature Store để quản lý dữ liệu đặc trưng trong MLOps.

Topic 8: ML System Design & MLOps

Trong chủ đề cuối cùng, học viên sẽ học cách thiết kế hệ thống học máy (ML System Design) và triển khai các quy trình MLOps để tối ưu hóa quy trình phát triển mô hình, từ huấn luyện, kiểm thử, triển khai đến giám sát. Đây là bước quan trọng để đảm bảo rằng các mô hình học máy có thể duy trì và hoạt động hiệu quả trong môi trường sản xuất lâu dài.

Đối Tượng Học Viên

Khóa học này dành cho những người đã có kinh nghiệm cơ bản về học máy và muốn tìm hiểu sâu về MLOps. Đây là khóa học lý tưởng cho các kỹ sư, nhà phát triển phần mềm, và các chuyên gia dữ liệu muốn tìm hiểu cách triển khai và duy trì mô hình học máy trong môi trường sản xuất.

Khóa học cũng phù hợp với những người đã có kinh nghiệm làm việc với các công cụ như Python, SQL, Docker, và Kubernetes, hoặc những người muốn học cách sử dụng các công cụ và nền tảng đám mây để tối ưu hóa các quy trình MLOps.

Giảng Viên

Khóa học được giảng dạy bởi các chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực MLOps, những người đã có nhiều năm kinh nghiệm triển khai các giải pháp học máy quy mô lớn tại các công ty công nghệ hàng đầu.

Lĩnh Vực Và Cơ Hội Nghề Nghiệp

MLOps là một trong những lĩnh vực phát triển nhanh chóng trong ngành công nghệ. Các chuyên gia MLOps có vai trò quan trọng trong việc triển khai, quản lý và tối ưu hóa các mô hình học máy, giúp chuyển giao các mô hình từ môi trường phát triển sang sản xuất.

Với sự phát triển mạnh mẽ của các hệ thống học máy và dữ liệu lớn, các cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực MLOps đang ngày càng gia tăng, bao gồm các vị trí như:

MLOps Engineer

Machine Learning Engineer

Data Scientist

AI Infrastructure Engineer

Machine Learning Operations Architect

Khóa học Advanced MLOps trang bị cho bạn tất cả các kỹ năng cần thiết để bắt đầu hoặc nâng cao sự nghiệp trong lĩnh vực MLOps, đồng thời giúp bạn làm quen với các công cụ và nền tảng công nghệ hàng đầu hiện nay.