Võ Thị Như Ý

Sử dụng Python để thực hiện: Tiền xử lý và khám phá dữ liệu ISIC 2027 cho bài toán phân loại khối u da. Cải tiến mô hình SegUNet với cơ chế chú ý Đặc trưng (FAM), kết hợp attention theo kênh và không gian, SeparableConv2D và tích chập giãn cách để trích xuất đặc trưng tốt hơn. Kỹ năng: Python, TensorFlow/Keras, Pandas, NumPy, Matplotlib, Streamlit

Xử lý và lưu trữ tập dữ liệu Telco Customer Churn trong MongoDB. Sử dụng PySpark để tiền xử lý và huấn luyện mô hình Random Forest dự đoán rời bỏ. Xây dựng bộ theo dõi MapReduce theo hàm để tối ưu hóa xử lý dữ liệu. Phát triển và trực quan hóa ứng dụng bằng Streamlit. Kỹ năng: Python, PySpark, MongoDB, Pandas, NumPy, Matplotlib, Streamlit

Thu thập và tiền xử lý dữ liệu chuỗi thời gian giá vàng từ 24h.com.vn, thực hiện phân tích dữ liệu khám phá bằng Python. Trích xuất đặc trưng để dự đoán nhiều bước (K-step), tối ưu tham số K bằng tối ưu Bayes với các mô hình hồi quy tuyến tính, Lasso và Ridge. Phát triển và trực quan hóa ứng dụng bằng Streamlit. Kỹ năng: Python, BeautifulSoup, Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib, Streamlit