Bootcamp MLOps trong Thực Tế: Từ Notebook đến Production

Nhận tư vấn Tải về chương trình học

Thời lượng

10 buổi

Hình thức đào tạo

Online qua Video

Học phí

1.000.000đ

Tổng quan

Trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu, khoảng cách từ một mô hình chạy tốt trên Jupyter Notebook đến một hệ thống AI vận hành ổn định trên môi trường Production là rất lớn. Rất nhiều Data Scientist gặp khó khăn khi đối mặt với các vấn đề về đóng gói, triển khai, quản lý phiên bản và tự động hóa quy trình. Thị trường hiện nay không chỉ cần người biết huấn luyện mô hình (Model Training), mà "khát" nhân sự có khả năng vận hành trọn vẹn vòng đời sản phẩm AI (MLOps).

Bootcamp MLOps trong Thực Tế: Từ Notebook đến Production là chương trình đào tạo chuyên sâu trong 10 buổi, được dẫn dắt bởi Senior AI/ML Engineer giàu kinh nghiệm thực chiến tại các "gã khổng lồ" công nghệ như Backbase, Zalo, Momo. Khóa học tập trung giải quyết bài toán cốt lõi: "Làm sao đưa model ra thực tế?". Học viên sẽ được trang bị bộ công cụ hiện đại nhất (Docker, MLflow, FastAPI, CI/CD, Airflow) để tự tay xây dựng một pipeline AI hoàn chỉnh, tự động hóa từ khâu kiểm thử đến triển khai trên Cloud.

Lợi ích khóa học

Học tập linh hoạt, chủ động thời gian

Khóa học được triển khai hoàn toàn qua video bài giảng đã ghi hình, học viên có thể học mọi lúc, mọi nơi, phù hợp với lịch trình cá nhân.

Nội dung kết hợp lý thuyết & thực hành

Mỗi buổi học được thiết kế theo tỉ lệ 60% kiến thức lý thuyết – 40% thực hành, đi kèm ví dụ và case study thực tế. Học viên vừa nắm được nền tảng, vừa biết cách áp dụng ngay.

Tài liệu học tập đầy đủ

Khóa học cung cấp slide, file thực hành, và hướng dẫn chi tiết để học viên dễ dàng theo dõi và thực hành song song với video.

Hỗ trợ học viên qua cộng đồng & trợ giảng

Mặc dù không học live, học viên vẫn được tham gia vào nhóm cộng đồng để đặt câu hỏi và trao đổi cùng trợ giảng, mentor và các học viên khác.

Thực hành với các project thực tế

Học viên không chỉ học lý thuyết mà còn được tự tay xây dựng dự án thực tế cuối khóa, giúp củng cố kỹ năng và tạo ra sản phẩm cuối khóa cho portfolio.

Mục tiêu học tập

Hiểu rõ và làm chủ toàn bộ vòng đời MLOps, chuyển đổi tư duy từ code thí nghiệm (Notebook) sang code sản phẩm (Production-ready).

Thành thạo bộ công cụ kỹ thuật tiêu chuẩn ngành: Git & GitHub, MLflow, FastAPI, Docker, Google Cloud Run.

Xây dựng được hệ thống tự động hóa CI/CD (GitHub Actions) để kiểm thử, tích hợp và triển khai phần mềm liên tục.

Nắm vững kỹ năng quản lý phiên bản dữ liệu (DVC), giám sát hiệu năng mô hình (Monitoring) và điều phối luồng công việc (Orchestration với Airflow).

Đối tượng học tập

Data Scientist hoặc Machine Learning Engineer đã biết train model nhưng chưa có kinh nghiệm đóng gói và triển khai hệ thống (Deployment).

Software Developer muốn mở rộng kỹ năng sang lĩnh vực AI Engineering và MLOps.

Sinh viên chuyên ngành Khoa học dữ liệu/CNTT đã có nền tảng Python, Pandas, Scikit-learn muốn trang bị kỹ năng thực tế để ứng tuyển doanh nghiệp.

Những người làm việc với dữ liệu muốn chuẩn hóa quy trình làm việc, thoát khỏi cảnh quản lý file thủ công lộn xộn.

Chuẩn đầu ra

Tư duy Kiến trúc hệ thống & Clean Code

iết cách tái cấu trúc một dự án "messy" trên Notebook thành một project Python chuẩn chỉnh, có cấu trúc rõ ràng, dễ bảo trì và quản lý phiên bản chặt chẽ với Git.

Năng lực Đóng gói & Triển khai (Deployment)

Tự xây dựng được Docker Image tối ưu, viết API serving với FastAPI và deploy thành công ứng dụng AI lên môi trường Cloud (Google Cloud Run) để người dùng có thể truy cập.

Kỹ năng Tự động hóa & Vận hành (CI/CD & Ops)

Thiết lập thành thạo pipeline CI/CD để tự động chạy kiểm thử (Testing) và deploy khi có code mới; tích hợp hệ thống giám sát (Monitoring) để theo dõi sức khỏe của model trên production.

Quản lý toàn diện (Lifecycle Management)

Vận hành trôi chảy các công cụ quản lý vòng đời: MLflow (theo dõi thí nghiệm), DVC (quản lý version dữ liệu) và Airflow (điều phối luồng xử lý end-to-end).

Sản phẩm thực tế (Portfolio)

Hoàn thành 01 dự án cá nhân trọn vẹn: Một ứng dụng ML hoạt động thực tế, có đầy đủ source code, quy trình tự động hóa và tài liệu kỹ thuật, là điểm cộng lớn trong hồ sơ năng lực.