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
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:
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
Đối tượng học tập
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
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.
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,...)
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.
Dự án học viên
Feedback học viên

Vũ Minh Nhật
Data Scientist tại VP Bank

Mai Thị Hòa
Data Analyst tại Viettel

Đỗ Tiến Đạt
Data Scientist tại CMC
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
- 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."
Để biết thêm thông tin chi tiết đừng ngần ngại gọi cho chúng tôi.
-
Hotline
-
Email
-
Trang tin chính thức
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