Khóa Học Data Analyst/Data Science/Machine Learning Thực Chiến

Thời lượng

60 buổi

Hình thức đào tạo

Online qua Zoom

Học phí

Liên hệ

Tổng quan

Phân tích dữ liệu và Khoa học dữ liệu được dự báo là một trong những ngành nghề tăng trưởng nhanh và bền vững tại Việt Nam trong những năm tiếp theo. Nhu cầu tuyển dụng các vị trí như Data Analyst, Data Scientist, BI Analyst, Machine Learning Engineer hay Data Engineer ngày càng tăng cao, đặc biệt trong các lĩnh vực tài chính, thương mại điện tử, sản xuất, y tế và logistics, ngân hàng...

Cơ hội nghề nghiệp và mức lương:
Hiện nay, mức lương dành cho chuyên viên phân tích dữ liệu dao động từ 14 đến 50 triệu đồng/tháng, tùy vào kỹ năng và kinh nghiệm. Nhiều doanh nghiệp lớn như FPT, VinGroup, VNG, cùng các Startup công nghệ đang đầu tư mạnh vào dữ liệu như một lợi thế cạnh tranh cốt lõi.

Thị trường việc làm:
Thị trường vẫn đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng cao. Đây là lý do các Khóa học Data Analyst, Khóa học Data Science, Machine Learning ngày càng trở thành lựa chọn chiến lược cho những bạn trẻ muốn đón đầu xu hướng nghề nghiệp của thời đại công nghệ số.

Khóa học Data Analyst/Data Science/Machine Learning:
Chương trình được thiết kế theo lộ trình hệ thống – toàn diện – thực tiễn, giúp học viên: - Làm chủ quy trình phân tích dữ liệu vời Python từ cơ bản đến nâng cao.
- Hiểu cách áp dụng trực tiếp vào bài toán thực tế của doanh nghiệp.
- Phát triển năng lực nghề nghiệp từ Data Analyst lên các vai trò chuyên sâu như Business Intelligence, Data Scientist hoặc Machine Learning Engineer.

Một số lợi ích khác của việc cạnh tranh bằng Khoa học dữ liệu bao gồm:

Tăng cường khả năng phân tích và dự đoán trong việc ra quyết định kinh doanh
Tối ưu hóa quản lý và vận hành sản xuất
Nâng cao khả năng định vị thương hiệu và hiểu rõ hành vi của khách hàng
Tăng hiệu quả tiếp cận và tối đa hóa lợi nhuận từ giới hàng hóa ở trong và ngoài nước
Tăng cường năng lực cạnh tranh, giảm chi phí cho các doanh nghiệp
Tạo tương tác động với khách hàng, tạo niềm tin và giúp gia tăng giá trị tương tác ở các khía cạnh như, sản phẩm, dịch vụ,...

Lợi ích khóa học

Đào tạo trực tuyến

Các buổi học sẽ diễn ra qua các nền tảng trực tuyến như Zoom, Microsoft Teams, và Google Meet.Học viên tham gia các buổi học trực tiếp với giảng viên qua hình thức online.

Lý thuyết và thực hành

60% lý thuyết và 40% thực hành. Các bài thực hành được lấy từ các bài toán thực tế, giúp học viên áp dụng ngay kiến thức vào công việc.

Tài liệu học tập

Slide bài giảng, hướng dẫn thực hành chi tiết.

Video bài giảng

Học viên có thể xem lại video các buổi học để ôn tập và nắm vững kiến thức.

Tương tác trực tiếp

Học viên có thể trao đổi trực tiếp 1-1 với giảng viên hoặc trợ giảng để được giải đáp thắc mắc và hỗ trợ trong quá trình học.

Mục tiêu học tập

OP1 Kiến thức nền tảng phân tích dữ liệu: Hiểu rõ OLTP, OLAP, Fact, Dimension; nắm quy trình phân tích và ứng dụng vào bối cảnh kinh doanh thực tế.
OP2 Xử lý & phân tích với Excel và Power Query: Làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu; phân tích đa chiều; xây dựng mô hình dữ liệu ngay trên Excel để sẵn sàng báo cáo.
OP3 Trực quan hóa dữ liệu với Power BI: Tạo dashboard chuyên nghiệp, kể chuyện bằng dữ liệu; phân tích đơn hàng, marketing và hiệu quả kinh doanh theo thời gian thực.
OP4 Làm việc với cơ sở dữ liệu & SQL: Sử dụng MySQL; thành thạo truy vấn nâng cao (JOIN, VIEW, PROCEDURE); thiết kế CSDL chuẩn hóa và tối ưu hiệu suất.
OP5 Lập trình Python cho phân tích dữ liệu: Làm chủ Pandas, Matplotlib, Seaborn; thao tác dữ liệu, feature engineering và vẽ biểu đồ chuyên sâu.
OP6 Thống kê & phân tích thăm dò (EDA): Ứng dụng thống kê mô tả, xác suất, kiểm định giả thuyết để khám phá insight có giá trị.
OP7 Xây dựng mô hình Machine Learning: Thực hành hồi quy, phân lớp, phân cụm với Linear Regression, Decision Tree, SVM, K-Means; đánh giá và tinh chỉnh mô hình.
OP8 Khai phá dữ liệu & hệ thống gợi ý: Thành thạo TF-IDF, Word Embedding, collaborative filtering; áp dụng phân cụm và luật kết hợp cho bài toán đề xuất.
OP9 Làm quen với Deep Learning: Nền tảng neural network; ứng dụng xử lý ảnh và văn bản trong các bài toán thực tế.
OP10 Triển khai dự án phân tích dữ liệu thực tế: Từ hiểu bài toán, xử lý dữ liệu, mô hình hóa đến xây dựng báo cáo và dashboard hoàn chỉnh, sẵn sàng trình bày.
OP11 Kỹ năng mềm nghề Data Analyst: Trình bày chuyên nghiệp, teamwork hiệu quả, storytelling bằng dữ liệu và phản biện sắc bén, thuyết phục stakeholders.

Đối tượng học tập

Người mới bắt đầu, chưa biết gì về lập trình hay khoa học dữ liệu
Người đi làm các ngành khác muốn hiểu và ứng dụng dữ liệu
Sinh viên các ngành CNTT, kinh tế, nghiên cứu... muốn theo đuổi lĩnh vực dữ liệu

Chuẩn đầu ra 

Biết

Biết



Kiến thức và kỹ năng cốt lõi:
- Nắm vững các kiến thức nền tảng về xác suất thống kê, đại số tuyến tính, giải tích.
- Hiểu rõ quy trình phân tích dữ liệu thăm dò (Exploratory Data Analysis – EDA).
- Biết sử dụng Python, SQL để xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
- Làm quen với các kỹ thuật học máy (Machine Learning) như Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting và Deep Learning cơ bản.
- Nhận thức về các loại hệ quản trị cơ sở dữ liệu như RDBMS, NoSQL, Graph Database, và dữ liệu lớn (ElasticSearch).

Hiểu

Hiểu



Năng lực phân tích và triển khai:
- Phân biệt cách áp dụng các thuật toán và công cụ xử lý dữ liệu phù hợp với từng bài toán thực tiễn.
- Hiểu tầm quan trọng của làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo chất lượng phân tích.
- Giải thích được cách đánh giá mô hình, áp dụng A/B Testing trong các dự án doanh nghiệp.

Áp dụng

Áp dụng



Cơ hội nghề nghiệp và ứng dụng thực tế:
- Có thể đảm nhiệm vai trò Junior Data Analyst hoặc Fresher Data Scientist.
- Thực hiện thu thập dữ liệu từ file, API, database; xử lý và phân tích theo quy trình chuyên nghiệp.
- Thiết kế dashboard trực quan bằng Power BI, Streamlit, Excel để trình bày kết quả phân tích.
- Tham gia phát triển POC cho các bài toán phân tích – dự báo trong doanh nghiệp.

Lộ trình học tập 

Giảng viên

Tiến sĩ Đặng Lê Quang

Giảng viên Khoa học máy tính - ĐH Ngoại Thương TP.HCM

Học vấn & chuyên môn:        
• Tiến sĩ Khoa học Tính toán, chuyên sâu trong các lĩnh vực Mô phỏng số, Khoa học dữ liệu và Ứng dụng kỹ thuật.        
Kinh nghiệm giảng dạy & công tác:        
• Giảng viên Đại học Ngoại Thương TP. Hồ Chí Minh – giảng dạy Toán ứng dụng và Khoa học máy tính (3+ năm).        
• Giảng viên Đại học Bách khoa TP. Hồ Chí Minh – Khoa Kỹ thuật Hàng không Vũ trụ và Giao thông Vận tải (3+ năm).        
• Nghiên cứu viên tại Viện Năng lượng Ứng dụng – NUPEC (Nuclear Power Engineering Center), Tokyo, Nhật Bản (4+ năm).        
• Kỹ sư CNTT tại DFM-Engineering (5+ năm).        
• Hơn 10 năm nghiên cứu trong lĩnh vực Khoa học tính toán và Phân tích dữ liệu.        
Thành tựu & đóng góp:        
• Tham gia nhiều dự án nghiên cứu ứng dụng mô phỏng tính toán và phân tích dữ liệu năng lượng tại Nhật Bản.        
• Giảng dạy, hướng dẫn nhiều khóa học chuyên sâu về Khoa học dữ liệu, mô hình hóa tính toán và các phương pháp tính toán kỹ thuật.        

Xem thêm
ThS. Nguyễn Danh Tú

Giảng viên trường Đại học Bách khoa Hà Nội chuyên nghành Toán tin ứng dụng

  • 10+ năm kinh nghiệm quản lý nhân sự 500+ người, sản phẩm 100K+ người dùng.
  • Xây dựng Data Warehouse cho sản phẩm Topica Native 17+ năm.
  • Giảng viên Viện Toán ứng dụng, Đại học Bách Khoa Hà Nội.
  • 6+ năm kinh nghiệm đào tạo nhân sự quản lý cấp trung.
  • Xây dựng chương trình Data Analyst và đào tạo trực tiếp cho 1000+ nhân sự.
  • 15+ năm kinh nghiệm làm việc thực tế về Quản lý doanh nghiệp, xây dựng hệ thống phần mềm CNTT trên các công cụ lập trình cũng như Tin học văn phòng Excel, GoogleSheet, PowerBI.
  • Đã đào tạo trực tiếp các phần mềm phân tích và xử lý dữ liệu trên Excel, GoogleSheet, PowerBI +2000 người.
  • Đã đào tạo Online và Offline PowerBI cho hơn 100 nghìn người.
  • Đào tạo/Coaching/Tư vấn cho nhiều bạn quản lý, chủ doanh nghiệp về một số mảng (xây dựng hệ thống, chiến lược marketing, xây dựng sản phẩm, tài chính, problem solving,...)
Xem thêm
TS. Doãn Trung Tùng

Chuyên gia Trí tuệ nhân tạo, Học máy & Hệ thống tính toán hiệu năng cao

Học vấn:        
• Cử nhân CNTT – Đại học Bách Khoa Hà Nội (2002)        
• Thạc sĩ CNTT – Viện Tin học Pháp ngữ (IFI) (2005)        
• Tiến sĩ CNTT – Đại học Blaise Pascal, Pháp (2012)        
Kinh nghiệm giảng dạy & công tác:        
• Giảng viên Đại học Bách Khoa Hà Nội; Trưởng khoa CNTT – Đại học Greenwich Việt Nam (liên kết Đại học FPT & Đại học Greenwich UK)
• 20+ năm kinh nghiệm giảng dạy, nghiên cứu và quản lý học thuật trong lĩnh vực CNTT.        
• Chuyên môn: Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning), Công nghệ phần mềm, Hệ thống phân tán và Cấu trúc dữ liệu.       
Hoạt động nghiên cứu & dự án khoa học:        
• Thành viên nhóm nghiên cứu VNGrid (2010).        
• Đề tài hợp tác quốc tế: Nghiên cứu hệ thống tính toán hiệu năng cao và mô phỏng vật liệu vi mô (2009).        
• Hợp tác nghiên cứu & chuyển giao công nghệ với Centre for Development of Advanced Computing (Ấn Độ) (2014).        
• Tham gia dự án EuAsiaGrid – xây dựng cổng thông tin gINFO Portal (2011).        
• Đề tài nghiên cứu dịch vụ tin sinh trên nền điện toán đám mây cho các bài toán siêu bộ gen (2015–2016).        
Thành tựu & công bố:        
• Công bố nhiều bài báo khoa học quốc tế về học sâu, hệ thống thông minh, nhận diện hình ảnh & xử lý thông tin.        
• Các ứng dụng tiêu biểu: nhận diện thẻ căn cước, nhận dạng biển báo giao thông và hệ thống học máy phân tích dữ liệu lớn.        

Xem thêm

Dự án học viên

Feedback học viên 

Vũ Minh Nhật

Data Scientist tại VP Bank

Mình rất thích cách giảng viên luôn gắn kiến thức với những ví dụ thực tế trong ngành, giúp mình hiểu rõ về cách áp dụng Data Science vào công việc. Ngoài ra, mình được thực hành nhiều qua các dự án nhỏ, từ làm sạch dữ liệu đến xây dựng mô hình dự đoán, điều này làm mình tự tin hơn khi tiếp cận các bài toán thật.

Mai Thị Hòa

Data Analyst tại Viettel

Mình rất thích cách giảng viên luôn gắn kiến thức với những ví dụ thực tế trong ngành, giúp mình hiểu rõ về cách áp dụng Data Science vào công việc. Ngoài ra, mình được thực hành nhiều qua các dự án nhỏ, từ làm sạch dữ liệu đến xây dựng mô hình dự đoán, điều này làm mình tự tin hơn khi tiếp cận các bài toán thật.

Đỗ Tiến Đạt

Data Scientist tại CMC

Cộng đồng học viên Data Analyst/Data Science/Machine Learning rất hỗ trợ nhau, ai cũng chia sẻ và cùng giải quyết vấn đề một cách thoải mái, không ngại ngần. Nếu bạn còn phân vân thì mình khuyên nên thử, vì không chỉ có kiến thức mà còn kỹ năng thực tế - điều mình nghĩ Cole.vn làm rất tốt!

Lợi ích chỉ có tại COLE

Giới thiệu việc làm sau khóa học

Học lại free

Cộng đồng chuyển đổi số 1

Câu hỏi thường gặp

Với khóa học căn bản/ kỹ năng mới trại hè thì khóa hiện tại không yêu cầu đầu vào. Tùy theo lộ trình học để học viên lựa chọn, ví dụ với trình độ và nhu cầu học nâng cao học viên sẽ có yêu cầu đầu vào ở một số khóa.
Sau khi kết thúc khóa học, học viên sẽ được cấp giấy chứng nhận hoàn thành - chương trình đào tạo kỹ năng của trung tâm. Học viên cần làm qua 1 số bài test theo yêu cầu của giáo viên để trung tâm dựa trên đó làm kết quả cấp chứng nhận sau khóa học.
Khi tham gia lớp học, các học viên sẽ được add vào một group trao đổi chung để hỏi đáp các câu hỏi cần hỗ trợ. Các câu hỏi sẽ được giảng viên và chuyên gia trả lời thắc mắc trên nhóm chung này vĩnh viễn.
Đối với các khóa học được tuyển sinh liên tục và đều đặn, Cole có chính sách cho học viên học lại khóa thứ 2 hoặc thứ 3 nếu chưa nắm vững kiến thức. Nhưng với khóa tổ chức một lần thì có thể sắp xếp được sang các lớp khác cùng chủ đề
Đối với các khóa học tương tác trực tuyến qua zoom, Ms tearm - Cole.vn lưu lại video cho các học viên tham gia khóa học. Đối với các lớp tổ chức offline nếu các lớp trung tâm cũng có record và upload lên nền tảng để học viên xem lại. Tuy nhiên có một số lớp mà không quay video lại được thì không xem được
Một số khóa lộ trình nghề nghiệp cụ thể, Cole có hợp tác với một số doanh nghiệp để giới thiệu ứng viên tham gia thực tập và làm việc. Có rất nhiều các học viên sau khi học xong các khóa học tại Cole đã kiếm được các cơ hội nghề nghiệp mới
"Khóa học tại Cole sẽ học trực tiếp offline tại Hà Nội (các địa điểm trung tâm liên kết của Cole), đào tạo trực tiếp tại doanh nghiệp. Và các khóa học dạng tương tác trực tuyến thì được học qua nền tảng Zoom, MS Tearm. Hoặc 1 số dạng khóa học đã quay sẵn qua video.
- Một số khóa học có công cụ để thhuwcj hành, các GV sẽ chuẩn bị trước thông tin và hướng dẫn cài đặt công cụ để học viên tham gia học tập một cách hiệu quả nhất."
Liên hệ với chúng tôi

Để biết thêm thông tin chi tiết đừng ngần ngại gọi cho chúng tôi.

Hoặc để lại thông tin

COLE - Lựa chọn hàng đầu cho nhân
sự về Digital Skills

5000+

Học viên theo học

30%

Thu nhập học viên tăng lên sau khi học

30+ Khóa học

Hàng đầu về ứng dụng công nghệ

50+

Chuyên gia hàng đầu về chuyển đổi số

300+ Doanh nghiệp hàng đầu lựa chọn Cole để nâng cấp kỹ năng

Hình ảnh lớp học