Người học được đào tạo nền tảng cốt lõi về Machine Learning, bao gồm giới thiệu ML, các mô hình hồi quy và phân loại, kỹ thuật Feature Engineering & phân tích dữ liệu, cùng Unsupervised Learning. Học theo hướng thực hành – ứng dụng, gắn với Project: Optimizing Machine Learning Analytics, giúp hiểu rõ cách xây dựng, đánh giá và tối ưu mô hình ML trên dữ liệu thực tế.
-> Kết quả đầu ra: xây dựng và đánh giá các mô hình Machine Learning cơ bản, thực hiện feature engineering, áp dụng thuật toán unsupervised, và tối ưu hiệu quả phân tích ML thông qua dự án thực tế.