Exam 98-381: Introduction to Programming Using Python

Bộ đề luyện thi chứng chỉ quốc tế MTA: Introduction to Programming Using Python (Microsoft)

Nội dung khóa học
how_to_reg

Đăng ký khóa học

800.000đ

Đăng ký ngay

help_outline Cần tư vấn? Vui lòng liên hệ 091-672-5247

Chỉ có tại Talent5
  • check Học thực chiến
  • check Ebook độc quyền
  • check Chuyên gia đồng hành
  • check Dự án thực tiễn
  • check Tương tác chéo
  • check Gia nhập hội đồng chuyên gia
  • check Cơ hội việc làm ở nước ngoài
Giới thiệu về khóa học

Các kỹ năng sẽ có trong bài thi chứng chỉ chính thức

Perform Operations using Data Types and Operators (20-25%)
Evaluate an expression to identify the data type Python will assign to each variable

  • identify str, int, float, and bool data types

Perform data and data type operations

  • convert from one data type to another type; construct data structures; perform indexing and slicing operations

Determine the sequence of execution based on operator precedence

  • assignment; comparison; logical; arithmetic; identity (is); containment (in)
    Select the appropriate operator to achieve the intended result

Control Flow with Decisions and Loops (25-30%)

Construct and analyze code segments that use branching statements

  • open; close; read; write; append; check existence; delete; with statement

Construct and analyze code segments that perform console input and output operations

  • read input from console; print formatted text; use of command line arguments

Document and Structure Code (15-20%)

Document code segments using comments and documentation strings

  • use indentation, white space, comments, and documentation strings; generate
    documentation by using pydoc

Construct and analyze code segments that include function definitions

  • call signatures; default values; return; def; pass

Perform Troubleshooting and Error Handling (5-10%)

Analyze, detect, and fix code segments that have errors

Analyze and construct code segments that handle exceptions

  • try; except; else; finally; raise

Perform Operations Using Modules and Tools (1-5%)

Perform basic operations using built-in modules

Solve complex computing problems by using built-in modules

Bạn sẽ học được những gì?

Bộ đề luyện thi của hãng được cập nhật mới nhất.

Giới thiệu về giảng viên

Ông: Phạm Quang Trung
Tiến sĩ cơ học và robotics  
Chuyên gia nghiên cứu về Machine Learning và Deep Learning
Nghiên cứu viên đặc nhiệm tại Viện Nghiên Cứu Quốc Gia về Sinh Lý Học (JAPAN)

I. Đôi nét về bản thân:

  1. Ông nhận bằng Tiến Sĩ tại đại học Công Nghệ Nagoya, chuyên ngành Cơ Học, Robotics vào năm 2018.
  2. Hiện tại ông là nghiên cứu viên đặc nhiệm tại Viện Nghiên Cứu Quốc Gia về Sinh Lý Học (NIPS), thuộc nhóm các Viện Nghiên Cứu Quốc Gia về Khoa Học Tự Nhiên Nhật Bản (NINS).
  3. Năm 2017, ông là một thành viên đồng sáng lập công ty Cổ Phần (CP) Hachi-X.
  4. Hiện tại ông giữ vị trí tư vấn kỹ thuật của công ty CP Hachi-X. Ông cũng là một thành viên của hội Kỹ Thuật Đo Lường và Điều Khiển Tự Động Nhật Bản (SICE) từ năm 2018.
  5. Ông đặc biệt tò mò về cách thức hệ thống thần kinh trong con người hoạt động.
  6. Ông đã có nhiều nghiên cứu liên quan đến hệ thống thần kinh, và mối liên hệ của chúng với các hệ thống cảm biến thế hệ mới từ năm 2014.
  7. Đến năm 2017 ông bắt đầu tiếp xúc với công nghệ học máy (Machine Learning) và học sâu (Deep Learning). Ông nhận thấy đây là một công cụ rất hữu ích và có nhiều điểm tương đồng với bộ não con người. Kể từ đó, hoạt động của ông chủ yếu xoay quanh các phương pháp tích hợp giữa thông tin thu thập được bộ não bằng công nghệ chụp cộng hưởng từ MRI và mô hình nhân tạo bằng kỹ thuật học sâu.
  8. Ngoài các hoạt động chính về nghiên cứu khoa học và chế tạo sản phẩm, ông còn tham gia đóng góp cho các hoạt động xã hội. Trong đó có thể kể đến các hoạt động như dịch sách về công xưởng tại nhóm Nomudas, dịch tài liệu y khoa cho nhóm Y Học Cộng Đồng, tham gia ban tổ chức của hội thảo Giao Lưu Sinh Viên Việt Nam-Nhật Bản (VJSE 2016).

II. Tổng quan về kinh nghiệm

  1. Lập trình Web Full stack/MEAN stack
  2. Lập trình hệ thống, phân tích dữ liệu với Python
  3. Xây dựng mô hình học sâu bằng Pytorch, Tensorflow, Keras
  4. Xử lý hình ảnh bằng Deep Convolutional Neural Network
  5. Xử lý âm thanh bằng Deep Convolutional-Recurrent Neural Network

III. Một số dự án tiêu biểu

  1. [2014 - 2018] Dự án "Nghiên cứu cơ sở lý thuyết dành cho cảm biến xúc giác thế hệ mới" tại Robotics Lab, đại học Công Nghệ Nagoya, Nhật Bản. Kết hợp với Miyata Lab, đại Học Nagoya, Nhật Bản.
  2. [2018 - 2019] Dự án "Tự động hóa hệ thống quản lý điện năng cho các tòa nhà" tại công ty CP Hachi-X.
  3. [2018 - 2019] Dự án "Hệ thống IoT: thu thập, hiển thị và phân tích dữ liệu của công xưởng" tại công ty CP Hachi-X.
  4. [2018 ~ Hiện tại] Dự án "Nghiên cứu giải mã cơ chế chuyển hóa hình ảnh thành cảm xúc trong não người bằng MRI và học sâu (Deep Learning)" tại NIPS (Quỹ nghiên cứu khoa học quốc gia Nhật Bản).
  5. [2019 ~ Hiện tại] Dự án "Nghiên cứu giải mã cơ chế xử lý âm thanh trong não người bằng MRI và kỹ thuật học sâu" tại NIPS (Quỹ nghiên cứu phát triển Y Tế quốc gia Nhật Bản).
  6. [2019 ~ Hiện tại] Dự án "Nghiên cứu giải mã cơ chế chung hình thành hình ảnh xúc giác và thị giác trong não người bằng MRI và kỹ thuật học sâu" tại NIPS (Quỹ nghiên cứu khoa học quốc gia Nhật Bản).
  7. [2019 - 2020] Dự án "Hệ thống phân tích và dự đoán doanh thu văn phòng phẩm" tại công ty CP Hachi-X, Nhật Bản.
  8. [2020 ~ Hiện tại] Dự án "Thiết bị nhân diện khuôn mặt đa phương thức (multi-modality)" tại công ty CP Hachi-X, Nhật Bản.

IV. Một số giải thưởng tiêu biểu

  1. [2018] Giải thưởng dành cho sinh viên nghiên cứu xuất sắc của đại học Công Nghệ Nagoya
  2. [2018] Giải thưởng bài báo xuất sắc của hội Kỹ thuật Đo Lường và Điều Khiển Tự Động Nhật Bản (SICE)

V. Bằng cấp, chứng chỉ

  1. [2017] Chứng chỉ Computational Neuroscience (Đại học [email protected])
  2. [2017] Chứng chỉ khóa học Google Cloud Platform Big Data & Machine Learning Fundamentals(Google [email protected])
  3. [2018] Chứng chỉ về Neural Networks & Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Sequence Model ([email protected] Coursera)

VI. Các bài báo khoa học tiêu biểu

  1. Trung QP et al., "Role of Extrinsic Mechanical Force in The Development of The RA-I Tactile Mechanoreceptor", Scientific Reports (Nature Publishing Group), 2018

guy-6

Phạm Quang Trung

Tiến sĩ cơ học và robotics - Nghiên cứu viên đặc nhiệm tại Viện Nghiên Cứu Quốc Gia về Sinh Lý Học (JAPAN)

Talent5

Học viện AI, IoT, Bigdata - REAL Learning through REAL Projects

Kết nối với chúng tôi
Trụ sở chính
Địa chỉ
Tầng 3, 85 Hoàng Ngân, Quận Thanh Xuân, Hà Nội, Việt Nam
Điện thoại
091-672-5247
Email
[email protected]
Thời gian
8:00 - 23:00 (GMT+7)
091-672-5247