Data Analyst/Data Science/Machine Learning

Nhận tư vấn Kiểm tra trình độ

Thời lượng

5 tháng (45 buổi)

Hình thức đào tạo

Online qua Zoom

Số tín chỉ

Tổng quan

Trong thời đại kỹ thuật số hiện nay, dữ liệu là tài nguyên quan trọng để các doanh nghiệp đưa ra các quyết định thông minh, phát triển kinh doanh và đối phó với các thách thức trong thị trường cạnh tranh. Vì vậy, khoa học dữ liệu đang trở thành xu hướng của các doanh nghiệp hiện đại, giúp các doanh nghiệp đạt được lợi thế cạnh tranh trong thị trường, giảm thiểu rủi ro và tăng hiệu quả kinh doanh.

Chương trình học Tổng quan về Data Science được thiết kế để trang bị cho học viên những kiến thức và kỹ năng cần thiết nhằm khai thác dữ liệu hiệu quả trong môi trường kinh doanh hiện đại. Nội dung khóa học giúp học viên nắm vững các khái niệm về Data Science, thành thạo lập trình SQL và Python, hiểu và vận dụng xác suất thống kê trong EDA, làm quen với các mô hình học máy. Cuối khóa, học viên sẽ trình bày và đánh giá dự án của mình, chia sẻ kinh nghiệm và thảo luận về ứng dụng thực tế của kiến thức đã học.

Chương trình bao gồm các buổi học lý thuyết kết hợp với thực hành, giúp học viên áp dụng kiến thức vào các bài tập và dự án thực tế. Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ có khả năng làm việc với các công cụ và công nghệ tiên tiến trong lĩnh vực Data Science, sẵn sàng đối mặt với các thách thức trong ngành.

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, v.v.

Mục tiêu học tập

OP1: Có kiến thức cơ bản về Data Science và các vấn đề trong phạm vi của khoa học dữ liệu.
OP2: Nắm vững kiến thức cơ bản về Python, SQL và thư viện Pandas, NumPy. Thực hành trực quan hóa dữ liệu và ứng dụng những kiến thức này vào dự án thực tế.
OP3: Hiểu rõ vai trò của thống kê và xác suất trong Khoa học Dữ liệu, áp dụng các phương pháp thống kê, kỹ thuật lấy mẫu, kiểm định giả thuyết, và trực quan hóa dữ liệu vào phân tích thăm dò (EDA). Học viên sẽ sử dụng Python để thực hành và tạo báo cáo tự động, kết thúc với một dự án thực tế.
OP4: Nắm vững các bài toán và mô hình phổ biến trong Khoa học Dữ liệu. Qua đó, học viên thực hành triển khai và đánh giá các mô hình này, áp dụng vào dữ liệu thực tế và dự án lớn cuối khóa.
OP5: Thực hiện được một dự án mini về Khoa học Dữ liệu, từ phân tích bài toán và dữ liệu, tiền xử lý, xây dựng và tối ưu mô hình, đến đánh giá và triển khai theo cá nhân/nhóm.
OP6: Giúp học viên đánh giá tiến độ, áp dụng kiến thức vào thực tế, phân tích project của từng nhóm, và cung cấp phản hồi về khóa học để cải thiện trong tương lai.

Đối tượng học tập

Những người muốn theo đuổi nghề phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu nhưng chưa biết gì.

Những người làm việc trong các ngành khác nhưng muốn nâng cấp bản thân, trau dồi kỹ năng về các thuật toán, mô hình và học về khoa học dữ liệu bài bản.

Học sinh, sinh viên khối ngành công nghệ thông tin, hệ thống thông tin, nghiên cứu, kinh tế,..muốn học nâng cấp để theo đuổi nghề dữ liệu trong tương lai

Chuẩn đầu ra 

Theo chuẩn BLOOM 3 mốc đầu

Biết:
• Học viên nắm vững kiến thức về xác suất thống kê, đại số tuyến tính và giải tích.
• Nắm được cơ bản phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA).
• Biết cách sử dụng ngôn ngữ lập trình Python và SQL để thu thập, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
• Được trang bị kiến thức về học máy (machine learning), học máy chuyên sâu (deep learning) và các kỹ thuật học máy như gradient boosted trees, random forest.
• Kiến thức về xử lý dữ liệu phân tán và dữ liệu lớn (Elastic Search).
• Kiến thức về các loại cơ sở dữ liệu (RDBMS, Graph Databases, NoSQL Products).

Hiểu:
• Học viên phát triển khả năng phân tích và đánh giá thông tin từ dữ liệu, phân biệt rõ cách mà các kỹ thuật thống kê và học máy có thể áp dụng để phát hiện xu hướng và mẫu hình.
• Giải thích được tầm quan trọng của việc làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu, cũng như cách xử lý dữ liệu thiếu và outliers để đảm bảo chất lượng dữ liệu.
• Nắm vững các khái niệm về xây dựng và đánh giá các mô hình học máy, cũng như thiết kế và phân tích kết quả A/B testing trong bối cảnh thực tế.

Áp dụng:
• Sau khóa học, học viên có thể làm việc như một Junior Data Analyst hoặc Fresher Data Scientist, thực hiện các công việc liên quan đến thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (database, API, file).
• Học viên sẽ xây dựng POC (chứng minh khả thi) để kiểm tra tính khả thi của các giải pháp trước khi triển khai, đồng thời phối hợp với các bên liên quan (Data engineering) để đạt được mục tiêu dự án.
• Học viên có khả năng sử dụng các kỹ thuật thống kê và công cụ phân tích dữ liệu (Excel, SQL, Python) để tìm kiếm thông tin giá trị và trả lời các câu hỏi phát sinh từ các bên liên quan.
• Học viên sẽ thiết kế và trực quan hóa dữ liệu, kết quả phân tích dưới dạng biểu đồ và dashboard, hỗ trợ xây dựng và đánh giá các mô hình học máy, cũng như trình bày báo cáo một cách rõ ràng và thuyết phục cho ban lãnh đạo và các phòng ban liên quan.

Chuẩn đầu ra theo tư duy, công cụ, kỹ năng

Công cụ:
• Có khả năng sử dụng các công cụ phân tích và xử lý dữ liệu như Python, SQL, và các thư viện và package hỗ trợ học máy như it-learn, TensorFlow, Keras và MLFLOW.
• Xử lý dữ liệu lớn Elastic Search.
• Trực quan hóa dữ liệu Streamlit để tạo dashboard và trình bày kết quả phân tích.
• Lưu trữ dữ liệu RDBMS và NoSQL.

Tư duy:
• Tư duy phân tích: Rèn luyện tư duy, khả năng phân tích yêu cầu bài toán, xem xét nhiều khía cạnh của dữ liệu và đặt câu hỏi để hiểu sâu hơn về vấn đề, tìm ra insights.
• Tư duy giải quyết vấn đề: Các vấn đề liên quan đến xử lý và quản lý dữ liệu lớn.
• Tư duy hệ thống: Minh họa và thiết kế các hệ thống dữ liệu phức tạp, đảm bảo sự hiệu quả và tối ưu của các quy trình xử lý dữ liệu.

Kỹ năng:
• Kỹ năng thu thập, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu: xử lý dữ liệu bị thiếu và outliers một cách hiệu quả.
• Kỹ năng phân tích và đánh giá dữ liệu sử dụng các kỹ thuật thống kê và học máy để phát hiện xu hướng, mẫu hình và đưa ra dự đoán.
• Kỹ năng giao tiếp hiệu quả, có khả năng trình bày báo cáo và kết quả phân tích một cách rõ ràng, dễ hiểu và thuyết phục cho các bên liên quan.
• Kỹ năng làm việc nhóm: phối hợp với các bên liên quan để đạt được mục tiêu.

Công việc sau khi hoàn thành khóa học

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ có khả năng thực hiện các công việc của một Junior Data Analyst, Fresher Data Scientist, hoặc các vị trí liên quan khác như Data Engineer, Business Intelligence (BI) Analyst, Machine Learning Engineer trong doanh nghiệp. Bạn sẽ làm việc với các bên liên quan để hiểu rõ bài toán, mục tiêu và yêu cầu của dự án, đồng thời xây dựng POC để kiểm tra tính khả thi của các giải pháp. Hiện nay, nhu cầu tuyển dụng các vị trí liên quan đang tăng mạnh tại Việt Nam. Các công ty trong nhiều lĩnh vực như tài chính, ngân hàng, thương mại điện tử, và công nghệ đều cần những chuyên gia để hỗ trợ ra quyết định chiến lược và tối ưu hóa hoạt động. Một số công ty có thể kể đến như: VCB, VPBank, Lazada, Tiki…

Lộ trình học tập 

Module 1: Tổng quan về kiến thức của Data Science
- Tổng quan về lĩnh vực Khoa Học Dữ liệu và tầm quan trọng của nó.
- Các bài toán phổ biến và quan trọng trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu.
- Python và SQL trong Data Science
- Tổng quan kiến thức cơ bản về Machine Learning cần thiết trong khóa học.
- Giới thiệu và hướng dẫn cài đặt môi trường thực hành như Jupyter Notebook, Colab, v.v.
Hàm tạo bảng và truyền dữ liệu: Create and insert
Select statement
Where clause + And/or
In, not in, is null, between
Order by, Limit, Distinct and rename columns
UPPER(), LOWER(), LENGTH(), TRIM()
String Functions: SUBSTRING(), REPLACE(), POSITION() and COALESCE()
Grouping Functions: MIN(), MAX(), AVG(), SUM(), COUNT()
Understanding Grouping - GROUP BY & HAVING Clauses
Subqueries
Using CASE Clause
INNER and OUTER Joins
Using UNION, UNION ALL and EXCEPT Clauses
Joins and Subqueries
JOIN nâng cao:
- Self-Join
- Cross-Join
Phép toán tập hợp:
- INTERSECT
- EXCEPT
- Ứng dụng thực tế của UNION.
Tìm hiểu về hàm cửa sổ (ROW_NUMBER(), RANK(), DENSE_RANK(), NTILE(), v.v.)
Các ví dụ thực tiễn về việc sử dụng hàm cửa sổ trong phân tích dữ liệu.
Sử dụng WITH để tạo CTEs.
Truy vấn đệ quy để xử lý dữ liệu dạng phân cấp (ví dụ: tìm mối quan hệ cha - con).
Cấu trúc chương trình Python
Biến và các kiểu dữ liệu
Input & print trong python
Áp dụng các kiểu dữ liệu nào trong thực tế?
Các phép toán
Biểu thức điều kiện
Vòng lặp For, While
Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại
Cách thức hoạt động của hàm
Gọi hàm trong python
Biến cục bộ và biến toàn cục
Hàm lambda
Học cách xử lý chuỗi thông qua:
- Cắt chuỗi (slicing),
- Lập chỉ mục (indexing),
- Định dạng (formatting).
Các thao tác trên List
- Khởi tạo List
- Truy cập phần tử trong List (truy cập bằng index, truy cập đầu cuối danh sách)
- Thao tác trên List (Thêm, xóa, thay đổi giá trị phần tử)
- Cắt (slicing) List
- Các phương thức List (sort(), reverse(), count(), index(), extend())
Các thao tác trên Tuple
- Cú pháp để tạo tuple bằng dấu ngoặc tròn ().
- Truy cập phần tử trong Tuple:
- Thao tác với Tuple
- Ứng dụng của Tuple
- Tuple packing và unpacking
- Khởi tạo và thao tác trên Dictionaries và Sets
- Ứng dụng của Dictionaries và Sets
- Khởi tạo và thao tác trên Arrays và Vectors
- Ứng dụng của Arrays và Vectors
Lớp và đối tượng
Phương thức
Package và import
Thực hành: lớp và đối tượng
Xử lý dữ liệu thiếu Missing Data
Đối tượng Groupby
Làm việc với DataFrame
Chèn, xóa, sửa dòng và cột trong DataFrame
Sắp xếp dữ liệu trong DataFrame
Import thư viện
Các biểu đồ cơ bản
Lợi ích của Seaborn
Biểu đồ trong Seaborn
Project I: Sử dụng database trên kaggel dùng SQL và Python để tạo biểu đồ
Khám phá vai trò của thống kê trong khoa học dữ liệu.
Phân biệt giữa thống kê mô tả và thống kê suy luận.
Sử dụng thống kê mô tả (Python) để:
- Tóm tắt nhanh dữ liệu.
- Đo lường trung tâm dữ liệu.
- Đo lường độ phân tán dữ liệu.
- Đo lường vị trí tương đối của dữ liệu.
Học các quy tắc cơ bản để tính xác suất cho sự kiện đơn lẻ.
Khám phá cách sử dụng định lý Bayes để mô tả các sự kiện phức tạp.
Học cách sử dụng các phân phối xác suất (nhị thức, Poisson, chuẩn) để hiểu rõ cấu trúc dữ liệu.
Học về các phương pháp thu thập và phân tích dữ liệu mẫu.
Tìm hiểu cách tránh sai lệch do chọn mẫu.
Học cách sử dụng phân phối mẫu để đưa ra ước lượng chính xác.
Sử dụng mẫu nhỏ để suy luận về tập dữ liệu lớn.
Khám phá cách sử dụng khoảng tin cậy để mô tả sự không chắc chắn trong ước lượng.
Học cách xây dựng và diễn giải khoảng tin cậy.
Tìm hiểu cách tránh các hiểu lầm phổ biến liên quan đến khoảng tin cậy.
Kiểm định giả thuyết giúp xác định tính ý nghĩa thống kê của kết quả so với ngẫu nhiên.
Học các bước cơ bản của một kiểm định giả thuyết.
Hiểu cách kiểm định giả thuyết giúp đưa ra kết luận có ý nghĩa về dữ liệu.
- Sử dụng Python để trực quan hóa dữ liệu
- Áp dụng kiến thức thống kê để đánh giá thêm về dữ liệu và mô hình trực quan hóa
Ứng dụng xác suất thống kê vào qui trình phân tích dữ liệu thăm dò (EDA) và trực quan hóa cho các bộ dữ liệu thật từ doanh nghiệp
"- Tổng quan về bài toán Hồi quy và các ứng dụng thực tế của nó.
- Giới thiệu các thuật toán Hồi quy phổ biến như Linear Regression, Logistic Regression,...
- Cách tiếp cận và xây dựng một mô hình Hồi quy trong các tình huống thực tế.
- Các phương pháp để đánh giá hiệu suất và độ chính xác của một hệ thống Hồi quy
"
- Tổng quan về bài toán Phân loại và các ứng dụng thực tế của nó.
- Giới thiệu các thuật toán Phân loại phổ biến như Linear classifiers, Decision Tree, SVM,...
- Cách tiếp cận và xây dựng một mô hình phân loại trong các tình huống thực tế.
- Các phương pháp để đánh giá hiệu suất và độ chính xác của một hệ thống phân loại.
- Học viên thực hành áp dụng kiến thức đã học vào việc giải quyết một bộ dữ liệu mẫu trên nền tảng Kaggle.
- Cung cấp cơ hội cho học viên đặt câu hỏi và nhận được sự giải đáp từ giảng viên hoặc các thành viên khác trong khóa học.
- Tổng quan về bài tập lớn (Project) của khóa học, đưa ra mục tiêu, yêu cầu và quá trình thực hiện của dự án.
- Giới thiệu bài toán phân cụm và giải thuật k-means, một phương pháp phân cụm phổ biến trong Khoa học Dữ liệu.
- Giới thiệu về khái niệm độ tương đồng trong phân cụm, là một phép đo để đánh giá sự tương đồng giữa các điểm dữ liệu.
- Giới thiệu một số phương pháp mã hóa văn bản như Bag-of-Words, TF-IDF và Word Embedding để biểu diễn văn bản thành dữ liệu số hóa.
- Hướng dẫn thực hành giải quyết bài toán truy xuất và phân cụm tài liệu, sử dụng các kỹ thuật và công cụ như k-means và phương pháp mã hóa văn bản, để xử lý và phân tích các tài liệu dựa trên nội dung của chúng.
- Giới thiệu về hệ thống gợi ý và vai trò của nó trong cung cấp thông tin và đề xuất cho người dùng.
- Tổng quan về một số thuật toán phổ biến trong hệ thống gợi ý như Lọc cộng tác, Gợi ý dựa trên nội dung,...
- Cách tiếp cận và quy trình xây dựng một hệ thống gợi ý trong môi trường thực tế, từ việc thu thập dữ liệu đến xây dựng mô hình và triển khai.
- Giới thiệu các phương pháp để đánh giá hiệu suất và độ chính xác của một hệ thống gợi ý.
- Hướng dẫn thực hành xây dựng và đánh giá hệ thống gợi ý trên một bộ dữ liệu thực tế, áp dụng các thuật toán và phương pháp đã học vào thực tế.
- Giới thiệu về khái niệm và mục tiêu của khai phá luật kết hợp trong Khoa học Dữ liệu.
- Các phương pháp và định dạng để biểu diễn luật kết hợp, bao gồm dạng tập hợp, dạng chuỗi, và dạng cây.
- Phương pháp khai thác và tìm kiếm các mẫu phổ biến từ dữ liệu, như tìm tập hợp phổ biến, chuỗi phổ biến, hoặc cây phổ biến.
- Khám phá các luật kết hợp từ các mẫu phổ biến
- Phân tích tương quan giữa các mẫu hoặc thuộc tính dữ liệu, để tìm hiểu sự tương quan và tương tác giữa chúng, đồng thời đưa ra các phân tích và nhận định về mối quan hệ.
- Học viên sẽ được thực hành áp dụng kiến thức về bài toán phân cụm, hệ gợi ý và khai phá luật kết hợp bằng cách giải quyết một bộ dữ liệu mẫu trên nền tảng Kaggle.
- Cung cấp cơ hội cho học viên đặt câu hỏi và nhận được sự giải đáp từ giảng viên hoặc các thành viên khác trong khóa học.
- Học viên sẽ được giới thiệu tổng quan về bài tập lớn (Project) của khóa học, bao gồm mục tiêu, yêu cầu và quy trình thực hiện của dự án.
- Tổng quan về Học Sâu và các lĩnh vực ứng dụng trong Khoa học dữ liệu.
- Các kiến thức cơ bản cần nắm về Học Sâu, bao gồm kiến trúc mạng neural, hàm kích hoạt, lan truyền ngược, và thuật toán tối ưu hóa.
- Giới thiệu về xử lý và phân tích hình ảnh thông qua công nghệ thị giác máy tính và các ứng dụng trong thực tế.
- Giới thiệu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên và các phương pháp, công cụ để xử lý, phân tích và hiểu văn bản tự nhiên.
Project III:
- Học viên sẽ được thực hành áp dụng kiến thức về mô hình học sâu bằng cách giải quyết một bộ dữ liệu mẫu trên nền tảng Kaggle.
- Tổng kết Module 4 về lý thuyết
- Hỏi đáp về Mini-Project.
- Hướng dẫn về cách tiếp cận và phân tích một bài toán trong Khoa học dữ liệu, bao gồm việc định nghĩa mục tiêu, thu thập dữ liệu, đặt câu hỏi và tạo ra giả thuyết để đưa ra các phương pháp phân tích.
- Hướng dẫn về việc xác định và thu thập dữ liệu phù hợp cho bài toán, bao gồm các nguồn dữ liệu, phương pháp thu thập và quy trình xử lý dữ liệu.
- Hướng dẫn về quy trình khai phá dữ liệu (EDA) để hiểu cấu trúc và tính chất của dữ liệu. Bên cạnh đó, cung cấp hướng dẫn về các phương pháp biểu diễn trực quan dữ liệu, như biểu đồ, đồ thị, hay bản đồ, để hỗ trợ quá trình khai phá và hiểu rõ hơn về dữ liệu.
- Hướng dẫn về các phương pháp tiếp cận dữ liệu, bao gồm tiền xử lý, lọc dữ liệu và trích xuất đặc trưng. Điều này bao gồm các kỹ thuật như xử lý dữ liệu thiếu, giải quyết nhiễu, trích xuất thông tin quan trọng và giảm chiều dữ liệu.
- Hướng dẫn về cách khai thác thông tin từ các trường dữ liệu có sẵn và tạo ra các trường dữ liệu mới dựa trên kiến thức và hiểu biết về bài toán. Điều này có thể bao gồm việc kết hợp, biến đổi hoặc áp dụng các quy tắc và hàm tính toán để tạo ra thông tin mới từ dữ liệu hiện có.
- Hướng dẫn về việc mã hóa và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo tính nhất quán và khả năng so sánh giữa các đặc trưng. Bao gồm các phương pháp như mã hóa one-hot, mã hóa số hóa, chuẩn hóa z-score và chuẩn hóa min-max để biến đổi và điều chỉnh các giá trị dữ liệu thành dạng phù hợp và thống nhất.
- Hướng dẫn về quá trình phân tích bài toán và lựa chọn mô hình phù hợp dựa trên yêu cầu và đặc điểm của dữ liệu. Bao gồm việc tìm hiểu và so sánh các mô hình khác nhau, đánh giá khả năng của chúng trong việc giải quyết bài toán cụ thể.
- Hướng dẫn về quá trình xây dựng mô hình, bao gồm việc định nghĩa kiến trúc mô hình, khởi tạo các tham số và quyết định các thông số quan trọng như learning rate, số lượng layer, kích thước batch, v.v.
- Hướng dẫn về quá trình huấn luyện mô hình base, bao gồm việc chuẩn bị dữ liệu huấn luyện, chia thành batch, tạo bộ kiểm tra, lựa chọn hàm mất mát và phương pháp tối ưu hóa, đánh giá và tinh chỉnh mô hình dựa trên kết quả huấn luyện.
- Giới thiệu tổng quan về các tham số của mô hình và các tham số được sử dụng trong quá trình huấn luyện, bao gồm các thông số kiến trúc như số lượng layer, số lượng units trong mỗi layer, hệ số dropout, v.v. Các tham số huấn luyện bao gồm learning rate, số lượng epoch, kích thước batch, v.v.
- Hướng dẫn về cách tối ưu các tham số của mô hình trong quá trình huấn luyện. Điều này có thể bao gồm việc sử dụng phương pháp tìm kiếm lưới (grid search) để thử nghiệm các giá trị khác nhau cho các tham số, sử dụng kỹ thuật tinh chỉnh tự động (automated tuning) như tối ưu bayes (Bayesian optimization), hoặc sử dụng phương pháp tinh chỉnh thông qua việc giảm thiểu hàm mất mát (loss function minimization).
- Phân tích lỗi mô hình: Sử dụng hàm lỗi và quan sát thực tế để hiểu các hạn chế và điểm yếu của mô hình.
- Đánh giá mô hình và lựa chọn mô hình tốt nhất: Sử dụng các phương pháp như cross-validation, độ đo hiệu suất và so sánh mô hình để lựa chọn mô hình tốt nhất cho áp dụng thực tế.
- Triển khai mô hình bằng cách xây dựng các API hoặc dịch vụ để cung cấp chức năng dự đoán cho người dùng hoặc hệ thống khác.
- Xây dựng một quy trình tự động hoàn chỉnh để xử lý dữ liệu, huấn luyện mô hình và triển khai mô hình trong môi trường thực tế. Quy trình này bao gồm các bước từ chuẩn bị dữ liệu, tiền xử lý, huấn luyện mô hình, đánh giá, triển khai và cập nhật mô hình.
"- Tổng kết và củng cố kiến thức đã học trong module thực hành, bao gồm các phương pháp, công cụ và kỹ năng đã được áp dụng để giải quyết các bài toán thực tế.
- Các hướng giải quyết khác có thể áp dụng để đạt được kết quả tốt hơn, khám phá và nghiên cứu thêm về các phương pháp mới và tiến bộ trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.
- Một số vấn đề cần chú ý khi áp dụng vào hệ thống dữ liệu lớn trong thực tiễn doanh nghiệp bao gồm quy mô, tính khả thi, hiệu suất, bảo mật và tính ổn định của hệ thống và các yếu tố khác như quản lý dữ liệu, quản lý tài nguyên, và tương tác với các thành phần khác trong hệ thống.
- Học viên đặt câu hỏi, chia sẻ kinh nghiệm và thảo luận về project.
"
- Học viên trình bày Mini-project của mình cá nhân hoặc theo nhóm
- Các nhóm đặt câu hỏi, chia sẻ kinh nghiệm và thảo luận
- Tổng hợp và phân tích kiến thức đã học: Tổng kết và đánh giá lại các khái niệm, kỹ năng và công nghệ đã học trong suốt khóa học.
- Đánh giá tiến độ và kết quả học tập: Xem xét và đánh giá tiến bộ cá nhân và kết quả học tập của mỗi học viên để đảm bảo họ đã đáp ứng được các mục tiêu và yêu cầu của khóa học.
- Thảo luận về ứng dụng thực tế: Trao đổi về cách áp dụng kiến thức đã học vào thực tế và giải quyết các vấn đề trong lĩnh vực tương ứng.
- Phân tích và đánh giá project: Đánh giá và phân tích kết quả của các dự án đã thực hiện bởi các nhóm học viên, bao gồm sự đóng góp, hiệu suất và tính khả thi của các giải pháp.
- Tổng kết và phản hồi: Tổng kết khóa học bằng cách cung cấp phản hồi về nội dung, phương pháp giảng dạy và trải nghiệm học tập, nhằm cải thiện chất lượng của khóa học trong tương lai.
Tìm hiểu ngay

Giảng viên

Tiến sĩ Đặng Lê Quang

Giảng viên Toán ứng dụng và Khoa học máy tính - ĐH Ngoại Thương TP.HCM

- Hơn 3 năm là Giảng viên dạy các chủ đề Toán ứng dụng và Khoa học máy tính,Đại học Ngoại Thương,TP HCM
Phân tích dữ liệu, AI, Cơ sở dữ liệu, PowerBI, v.v.
-  Hơn 3 năm Giảng viên Đại học Khoa Kỹ thuật Hàng không Vũ trụ, Khoa Kỹ thuật Giao thông Vận tải, Đại học Bách khoa TP.HCM
Nhà khoa học nghiên cứu và Giảng viên về các chủ đề liên quan đến Khoa học tính toán.
- Hơn 3 năm Nghiên cứu viên Viện Năng lượng ứng dụng – NUPEC (Nuclear Power Trung tâm Kỹ thuật), Tokyo, Nhật Bản.
- Hơn 4 năm CNTT tại Công ty DFM-engineering
- Hơn 10 năm nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học tính toán và phân tích dữ liệu

Trợ giảng

Hoàng An
Bùi Đức Toàn

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 vừa hoàn thành khóa Data Science tại Cole.vn, và phải nói là trải nghiệm học tập ở đây rất tuyệt vời. Ban đầu mình khá lo lắng vì Data Science là lĩnh vực đòi hỏi kiến thức nền tảng về cả lập trình và toán học. Nhưng nhờ sự hướng dẫn tận tâm của giảng viên, mình đã nhanh chóng nắm bắt được các khái niệm cơ bản và tiến tới những mô hình phức tạp hơn như Machine Learning.

Đỗ Tiến Đạt

Data Scientist tại CMC

Cộng đồng học viên ở đây 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!

Dự án học viên

Thông tin 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.

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

Khóa học có yêu cầu trình độ đầu vào không?
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."
Tìm hiểu ngay
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