Cơ hội nghề nghiệp

  2. Các khoá học
  3. Cơ hội nghề nghiệp
  4. ACN Pro Course

KHÓA HỌC ACN Pro

DESCRIPTION

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.

CÁC LỢI THẾ CỦA 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.
  • Financial Data Analysis with MS Excel 16 Hrs
  • Python Programming 40 Hrs
  • Emerging job areas - SMAC 8 Hrs
  • Large Data Management 40 Hrs
  • R Programming 40 Hrs
  • Project (R) 02 Hrs
  • Total Hours 146 Hrs

Mục tiêu học tập

  • 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 44 Hrs
  • Processing Big Data (Hadoop, MapReduce, Hive, PigLatin) 36 Hrs
  • Visual Analytics with Tableau 40 Hrs
  • Web & Social Media Analytics (Google Analytics and SAS) 40 Hrs
  • Project – Big Data 40 Hrs
  • Total Hours 200 Hrs

Mục tiêu học tập

  • 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) 16 Hrs
  • Natural Language Processing Toolkit 44 Hrs
  • Machine Learning 40 Hrs
  • Deep Learning and Machine Learning APIs 60 Hrs
  • Project – Chatbot & Recommendation Engine 40 Hrs
  • Total Hours 200 Hrs

Mục tiêu học tập

  • 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 20 Hrs
  • Software Verification, Validation and Testing 24 Hrs
  • Agile and DevOps 32 Hrs
  • Functional Testing using Selenium 24 Hrs
  • Mobile Testing 24 Hrs
  • Project – Automation Testing 2 Hrs
  • Total Hours 146 Hrs

Mục tiêu học tập

  • 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
Onlinevarsity

Nghề nghiệp học viên

Ý kiến học viên

Share This Course

Other Courses

Career Professional
Courses

Career Starter
Course

Trở thành đối tác kinh doanh

Để biết chi tiết, mời Anh Chị vui lòng nhấn vào đây để truy cập trang web nhượng quyền tại Việt Nam cùng Aptech.

Tìm trung tâm muốn học