Thiết kế & Triển khai Hệ thống BOT Auto Trading - Algo Trading

Thời lượng

3 tháng

Hình thức đào tạo

Online qua Zoom

Số tín chỉ

10

Tổng quan

Theo thống kê của VSDC, đến tháng 10/2024, số lượng tài khoản giao dịch chứng khoán tại Việt Nam đã vượt 8,8 triệu, tương đương 9,6% dân số. Điều này phản ánh sự quan tâm ngày càng tăng của người dân đối với đầu tư chứng khoán như một phương tiện để gia tăng thu nhập và đa dạng hóa danh mục đầu tư. Sự phát triển của công nghệ học máy (Machine Learning) đã tạo ra một bước chuyển đổi trong phương pháp đầu tư. Thay vì dựa vào phân tích truyền thống và trực giác cá nhân, các nhà đầu tư ngày nay đang áp dụng các mô hình đầu tư dựa trên dữ liệu và thuật toán.

Chương trình này được thiết kế nhằm trang bị cho học viên những kiến thức và kỹ năng cần thiết để xây dựng chiến lược đầu tư hiệu quả, hướng tới việc tối ưu hóa lợi nhuận. Nội dung khóa học bao gồm nhiều lĩnh vực quan trọng, từ việc tìm hiểu sâu về thị trường chứng khoán, bao gồm các chỉ số giao dịch và phân tích báo cáo tài chính, đến việc nắm vững khái niệm về phân tích định lượng. Học viên sẽ được hướng dẫn cách thu thập và xử lý dữ liệu từ các sàn giao dịch thông qua API, thiết kế hệ thống giao dịch tự động, xây dựng chiến thuật đầu tư, và áp dụng các mô hình học máy có giám sát vào quá trình đầu tư.

Phương pháp giảng dạy của chương trình kết hợp giữa lý thuyết và thực hành, với trọng tâm là các dự án thực tế. Điều này giúp học viên có cơ hội áp dụng trực tiếp kiến thức đã học vào quá trình phân tích và đưa ra quyết định đầu tư. Mục tiêu cuối cùng của khóa học là trang bị cho học viên khả năng tự xây dựng các chiến thuật đầu tư cá nhân, phù hợp với nhu cầu riêng và thích ứng với những biến động của thị trường chứng khoán. Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ có đủ kiến thức và kỹ năng để phát triển hệ thống giao dịch tự động của riêng mình, từ đó có thể triển khai chiến lược đầu tư cá nhân một cách hiệu quả và tự tin.

Một số xu hướng nổi bật bao gồm:

Tăng cường phân tích định lượng: Sử dụng dữ liệu thực tế để đưa ra đánh giá khách quan hơn, giúp giảm thiểu rủi ro trong quá trình đầu tư.
Ứng dụng Machine Learning vào phân tích và xây dựng chiến lược: Các mô hình học máy được sử dụng để đưa ra quyết định chính xác hơn, nhằm tối ưu hóa lợi nhuận đầu tư.
Tự động hóa giao dịch: Sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để hỗ trợ trong việc lựa chọn cổ phiếu và tự động hóa quá trình đặt lệnh giao dịch.

Mục tiêu học tập

• OP1: Hiểu được các khái niệm cơ bản của thị trường Forex, bao gồm cấu trúc thị trường, vai trò của các loại trader, và các thuật ngữ quan trọng.
• OP2: Liệt kê các chỉ báo kỹ thuật phổ biến trong phân tích Forex như Moving Average, RSI, MACD, Bollinger Bands.
• OP3: Ghi nhớ các mẫu hình nến Nhật và thuật ngữ cơ bản trong phân tích kỹ thuật.
• OP4: Giải thích các yếu tố kinh tế và kỹ thuật ảnh hưởng đến thị trường Forex và giá trị tiền tệ.
• OP5: Phân biệt giữa các loại trader (thủ công, định lượng) và hiểu sự khác biệt giữa các chiến lược giao dịch cơ bản.
• OP6: Diễn giải các nguyên tắc quản lý rủi ro và đòn bẩy trong giao dịch Forex.
• OP7: Sử dụng các chỉ báo kỹ thuật để xác định xu hướng và dự đoán điểm vào và thoát lệnh trong giao dịch Forex.
• OP8: Áp dụng các mẫu hình nến Nhật để nhận diện các tín hiệu đảo chiều hoặc tiếp diễn xu hướng.
• OP9: Thực hiện các quy trình backtesting cơ bản để kiểm tra hiệu quả của các chiến lược giao dịch.
• OP10: Phân tích các yếu tố kinh tế vĩ mô và kỹ thuật để xây dựng luận điểm giao dịch cho các cặp tiền tệ khác nhau.
• OP11: Phân tích và so sánh hiệu quả của các chiến lược giao dịch theo xu hướng, ngược xu hướng, và theo khung thời gian.
• OP12: Phân tích tâm lý đằng sau các mẫu hình nến để xác định sự dịch chuyển của thị trường.
• OP13: Đánh giá hiệu quả của các chiến lược giao dịch sau khi thực hiện backtest bằng cách sử dụng các chỉ số hiệu quả như tỷ lệ thắng, tỷ lệ rủi ro/lợi nhuận.
• OP14: Xác định những yếu tố cần cải tiến trong chiến lược giao dịch dựa trên kết quả backtesting và giao dịch thực tế.
• OP15: Phê bình các tín hiệu giao dịch tự động và đánh giá tính khả thi của Auto trading trong các điều kiện thị trường khác nhau.
• OP16: Tạo ra một chiến lược giao dịch cá nhân bằng cách kết hợp các kiến thức về chỉ báo, phân tích kỹ thuật, và tâm lý thị trường.
• OP17: Phát triển quy trình giao dịch tự động hóa (Auto trading) với các quy tắc vào/ra lệnh và tối ưu hóa chiến lược.
• OP18: Thiết kế và điều chỉnh các hệ thống backtest để có thể liên tục thử nghiệm và cải tiến các chiến lược giao dịch mới.
• OP19: Học viên hiểu và nắm về kiến thức lập trình Python, Google colab, Visual Studio Code. Học viên làm được: Tạo lớp (Class) để tổ chức code, tạo hàm để lấy dữ liệu csv lên Pandas.
• OP20: Học viên hiểu và nắm được kiến thức về các chỉ số giá (Open), H (High), Low (L), C(Close), Volumne (V) OHLCV và các package lấy dữ liệu yfinance, forex, binance, SSI. Học viên làm được: Tạo lớp và hàm để lấy dữ liệu tài chính từ API của các sàn: yfinance , forex, binance, SSI phục vụ việc phân tích.
• OP21: Nắm được: Quy trình mô tả các bước xây dựng chiến lược, xác định điều kiện vào lệnh của chiến lược, xác định các hàm kiểm tra điều kiện chiến lược. xác định thời gian quét tự động hóa của chiến lược. Làm được: Thiết lập được chiến lược đầu tư: từ lấy dữ liệu cho đến khi vào lệnh.
• OP22: Hiểu rõ về cách hoạt động của hệ thống trung gian lưu trữ như Redis/ Database. Làm được: Xây dựng hệ thống lấy dữ liệu và xác định điểm vào lệnh riêng, và tự xây được hệ thống giao dịch riêng.
• OP23: Hiểu về backtesting code 100% và backtesting qua Backtrader, hiểu về Market Return và Strategy Return (Chiến lược giao dịch, công thức tạo ra lợi nhuận và chiến lược lợi nhuận). Làm được chiến lược => Backtesting chiến lược để đưa ra công thức đầu tư.
• OP24: Hiểu và nắm được kiến thức lập trình, kiến thức chiến lược đầu tư, kiến thức auto trade và backtesing. Làm được: Chiến lược đầu tư, auto trade và backtesing (Hệ thống Autotrading và Backtest bằng Python).
• OP25: Sau khóa học có thể tự xây dựng được BOT Auto Trading cho riêng cá nhân để thực hiện triển khai đầu tư chiến lược cá nhân của mình
• OP26: Biết cách triển khai và thực thi giao dịch tự động (Auto Trading) theo chiến lược hiệu quả đã phân tích nhằm tăng năng suất đầu tư với số vốn lớn (High Perfomance)
• OP27: Loại bỏ yếu tố cảm xúc trong đầu tư, phương pháp phân tích được nhiều quỹ lớn và nhà đầu tư chuyên nghiệp sử dụng

Đối tượng học tập

Sinh viên, nghiên cứu sinh nhóm ngành kinh tế, chính trị, xã hội, khoa học, etc. cần kỹ năng lập trình ứng dụng cho việc làm bài tập nghiên cứu, khóa luận tốt nghiệp và học bổ trợ cho công việc sau này.

Người đi làm có đam mê về dữ liệu, mong muốn học Python như 1 công cụ phân tích và trực quan dữ liệu trong mảng tài chính.

Nhà đầu tư tài chính, các cố vấn đầu tư của tổ chức tài chính, quỹ đầu tư, nhà môi giới, nhà nghiên cứu thị trường cần các công cụ tự động để tối ưu đầu tư; mong muốn xây dựng công cụ đầu tư tự động thay vì đầu tư thủ công.

Chuẩn đầu ra 

Theo chuẩn Bloom 3 mốc đầu:

Hiểu biết:
• Nắm vững kiến thức về lập trình với ngôn ngữ Python, IDE Google Colab và Visual Studio Code.
• Khái niệm về các chỉ số giao dịch chứng khoán: giá mở cửa (Open), giá cao nhất (H - High), giá thấp nhất (L - Low), giá đóng cửa (C - Close), khối lượng (V - Volume) (OHLCV) và các thư viện, package lấy dữ liệu yFinance, forex, binance, SSI trong Python.
• Kiến thức về các chỉ số, chỉ báo trong đầu tư: MA, ATR; SPY 30, VIX; Bollinger Bands, RSI; MACD, SMA.
• Phân biệt rõ về cách hoạt động của hệ thống trung gian lưu trữ như Redis/Database.
• Giải thích về backtesting code 100% và backtesting qua Backtrader, phân biệt về Market Return và Strategy Return (Chiến lược giao dịch, công thức tạo ra lợi nhuận và chiến lược lợi nhuận).

Lĩnh hội:
• Quy trình mô tả các bước xây dựng chiến lược, xác định điều kiện vào lệnh của chiến lược, xác định các hàm kiểm tra điều kiện chiến lược, xác định thời gian quét tự động hóa của chiến lược.
• Giải thích và nắm được kiến thức lập trình, kiến thức chiến lược đầu tư, kiến thức auto trade và backtesting.
• Biết cách triển khai và thực thi giao dịch tự động (Auto Trading) theo chiến lược hiệu quả đã phân tích nhằm tăng năng suất đầu tư với số vốn lớn (High Performance).
• Loại bỏ yếu tố cảm xúc trong đầu tư, phương pháp phân tích được nhiều quỹ lớn và nhà đầu tư chuyên nghiệp sử dụng.

Ứng dụng:
• Điều chỉnh, vận hành được code để thực hiện thu thập dữ liệu về báo cáo tài chính và giao dịch chứng khoán thông qua API của các sàn: yFinance, forex, binance, SSI phục vụ việc phân tích.
• Phác thảo được chiến lược đầu tư từ lấy dữ liệu cho đến khi vào lệnh.
• Xây dựng hệ thống lấy dữ liệu và xác định điểm vào lệnh riêng, và tự xây được hệ thống giao dịch riêng.
• Xây dựng chiến lược đầu tư auto trade và backtesting (Hệ thống Autotrading và Backtest bằng Python) để đưa ra công thức đầu tư.
• Sau khóa học có thể tự xây dựng được BOT Auto Trading cho riêng cá nhân để thực hiện triển khai đầu tư chiến lược cá nhân của mình.

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

Công cụ:
• Python: Học viên sẽ sử dụng ngôn ngữ lập trình Python cùng với các thư viện và framework phù hợp. Những công cụ này được áp dụng để thu thập và xử lý dữ liệu, đồng thời xây dựng hệ thống Autotrading và Backtest hiệu quả.

Tư duy:
• Tư duy phân tích: Khóa học sẽ rèn luyện cho học viên khả năng phân tích thị trường chứng khoán một cách chuyên sâu và toàn diện.
• Tư duy giải quyết vấn đề: Học viên sẽ được phát triển khả năng tìm ra giải pháp cho các tình huống phức tạp trong quá trình đầu tư.

Kỹ năng:
• Kỹ năng lập trình: Tập trung vào việc nâng cao kỹ năng lập trình Python, áp dụng vào các bài toán đầu tư cụ thể.
• Kỹ năng đầu tư: Phát triển các kỹ năng cần thiết để đưa ra quyết định đầu tư hiệu quả trên thị trường chứng khoán.
• Kỹ năng sử dụng các thuật toán: Học viên sẽ được đào tạo về cách áp dụng các thuật toán vào quá trình phân tích dữ liệu và ra quyết định đầu tư.

Công việc sau khi hoàn thành khóa học

Mong muốn của trung tâm sau khi học xong khóa học tại COLE là có thể được sử dụng những dự án thực tế làm kinh nghiệm để có thể ứng tuyển vào các vị trí: Nhà giao dịch định lượng (Quantitative Trader), Nhà phân tích dữ liệu tài chính (Financial Data Analyst), Nhà phân tích rủi ro (Risk Analyst),... Đây là vị trí mà có rất nhiều công ty công nghệ lớn tại Việt Nam cũng như toàn cầu có công việc tuyển dụng với mức lương cực kỳ cạnh tranh ví dụ như: FPT Software, CMC Corporation, Viettel Group, VNG Corporation, VCCorp,...

Lộ trình học tập 

1.1. Tổng quan đầu tư tài chính
1.2. Cách thức hoạt động kiếm tiền của nhà đầu tư
1.3. Các thị trường đầu tư phổ biến
1.4. Các công cụ đầu tư phổ biến
1.5. Các bước cơ bản mới vào nghề cần chuẩn bị của nhà đầu tư
2.1. Phân loại Trader
2.2. Công cụ và chiến lược của mỗi loại trader
2.3. Lợi ích của giao dịch thuật toán Algo Trading
2.4. Các yếu tố quyết định thành công của trader định lượng
3.1. Phân tích cơ bản về thị trường tài chính
3.2. Phân tích kỹ thuật - nguyên lý cơ bản và các hình mẫu thường gặp
3.3. Đòn bẩy và hạn chế rủi ro trong đầu tư
3.4. Các loại biểu đồ, thời gian giao dịch, và cách phân tích xu hướng giá.
4.1. Giới thiệu về các loại chỉ báo kỹ thuật phổ biến: Moving Averages, RSI, MACD, Bollinger Bands.
4.2. Vai trò của chỉ báo trong phân tích: Cách sử dụng chỉ báo để xác định xu hướng và điểm vào lệnh.
4.3. Phân biệt các loại chỉ báo: Leading Indicators (chỉ báo dẫn đầu) và Lagging Indicators (chỉ báo chậm).
4.4. Kết hợp các chỉ báo trong phân tích: Cách kết hợp và tránh xung đột tín hiệu.
5.1. Mẫu hình nến: Các mẫu hình nến phổ biến như Doji, Hammer, Engulfing.
5.2. Các mức hỗ trợ và kháng cự: Cách xác định và sử dụng hỗ trợ và kháng cự trong giao dịch.
5.3. Xu hướng thị trường: Xác định xu hướng chính, xu hướng phụ, và tầm quan trọng của trendline.
5.4. Tìm điểm vào và thoát lệnh: Sử dụng các tín hiệu từ phân tích kỹ thuật để quyết định điểm vào/ra.
6.1. Giới thiệu về chiến lược giao dịch tài chính
6.2. Các thành phần cốt lõi của chiến lược đầu tư
6.3. Các chiến lược giao dịch phổ biến
6.4. Thực hành xây dựng chiến lược giao dịch đầu tư cơ bản trên Excel
7.1 Quy trình xây dựng chiến lược giao dịch đầu tư
7.2 Quy tắc và điều kiện giao dịch
7.3 Hệ thống hoá chiến lược
7.4 Kiểm tra và cải tiến chiến lược
7.4 Thực hành hoàn thiện quy trình chiến lược giao dịch đầu tư
8.1. Lịch sử và tầm quan trọng của Nến Nhật: Nguồn gốc và cách ứng dụng trong thị trường hiện đại
8.2. Một số mẫu hình nến phổ biến
8.3 Ứng dụng của nến Nhật trong chiến lược giao dịch
9.1. Giới thiệu về backtesting
9.2 Phần mềm và công cụ hỗ trợ backtesting
9.3. Auto trading và robot giao dịch
9.4. Kiểm tra và tối ưu hóa chiến lược với backtesting
1.1 Giới thiệu chung về chương trình và phương pháp học (lý thuyết + thực hành)
1.2. Mục tiêu đạt được cho học viên (Lập trình + kiến thức định lượng + kiến thức tài chính)
1.3. Hướng dẫn cơ bản về một số vấn đề trong machine learning, khái niệm tài chính + lập trình cơ bản
2.1. Hướng dẫn sử dụng tool phân tích dữ liệu riêng cho khóa học (Visual Studio Code)
2.2. Giới thiệu về ngôn ngữ lập trình Python
2.3. Cơ sở dữ liệu/ các loại dữ liệu thường gặp/ chiều dữ liệu
2.4. Bài học thực tế: Sự thành lập của Kaggle và cuộc thi algo trading 100000 USD của qũy đầu tư Two Sigma
2.5. Bài tập về nhà
3.1. Làm quen với cấu trúc dữ liệu cơ bản
3.2. Câu lệnh và vòng lặp nâng cao
3.3. Xử lý ngoại lệ trong Python
3.4. Viết hàm trong Python
3.5. Bài tập thực hành
4.1. Giới thiệu các thư viện Python phổ biến
4.2. Thao tác dữ liệu cơ bản với Pandas
4.3. Trực quan hóa dữ liệu
4.4. Bài tập thực hành
5.1. Giới thiệu về API
5.2. Làm việc với dữ liệu từ API
5.3. Xây dựng DWH cơ bản
5.4. Bài tập thực hành
3.2. Tạo key, get data
3.3. Clean & chuẩn hóa data
3.4. Bài học thực tế: Sự phát triển của thị trường dữ liệu tài chính Mỹ cho các quỹ đầu tư định lượng
7.1. API
7.2. Tạo key, get data
7.3. Clean & chuẩn hóa data
7.7. Bài học thực tế: Sự phát triển của thị trường dữ liệu chứng khoán Vietnam
Project: API dữ liệu các sàn: Chứng khoán, Coin, Forex (viết lại các class và hàm dùng chung cho toàn bộ dự án)
8.1. Vào lệnh bằng API SSI
8.2. Vào lệnh bằng API Binance
8.3. Vào lệnh bằng API MT5
9.1. Giới thiệu về cách thiết kế Auto Trade Chứng khoán SSI
9.2. Giới thiệu về cách thiết kế Auto Trade Coin sàn Binance
9.3. Giới thiệu về cách thiết kế Auto Trade Forex MT5
Bài tập về thiết kế Autotrading: Chiến lược, lập trình, tự động hóa
10.1. Một số khái niệm cơ bản trong toán học + xác suất (biến ngẫu nhiên, phân bố, hàm phân phối, phân bố chuẩn, hồi quy, etc.)
10.2. Ứng dụng xác suất thống kê cơ bản trong đầu tư tài chính (lịch sử ứng dụng chiến lược cơ bản: Statistical Arbitrage, Gamber's Ruin, Margintale etc.)
10.3. Bài học thực tế: Edward Thrope mathematics for gambling
10.4. Bài tập về nhà
11.1. Chuẩn hóa và xử lý dữ liệu bằng Python/ Pandas
11.2. Định nghĩa một chiến thuật đầu tư
11.3. Đánh giá chiến lược đầu tư bằng phương pháp định lượng (Sharpe, Max Drawdown, Hit Rate)
12.1. Kiểm định chiến lược đầu tư (Backtest)
12.2. Bài học thực tế: Backtest overfitting và sự sụp đổ của Quantopian
12.3. Bài tập về nhà: Xây dựng và backtest chiến lược đầu tư cơ bản bằng Momentum
Đọc các chỉ số, chỉ báo phân tích: MA, ATR, Bollinger Band, RSI, MACD
Làm việc với Redis và Database
13.1. Tổng quan về học máy
13.2. Tìm hiểu kỹ hơn về học có giám sát. Giới thiệu chung về một số thuật toán trong học có giám sát dựa trên hồi quy tuyến tính như Regression analysis (Phân tích hồi quy), Ridge, Lasso, Overfitting, Regularization
14.1. Ứng dụng của học có giám sát cho bài toán dự đoán lợi nhuận trong đầu tư
14.2. Bài học thưc tế: Ứng dụng của Linear Regression và Statistical Arbitrage trong Quant Trade
14.3. Bài tập về nhà: Xây dựng và backtest chiến lược đầu tư cơ bản và đánh giá sử dụng Linear Regression
Thiết kế backtesting các chiến lược đầu tư
15.1. Tìm hiểu kỹ hơn về các mô hình học có giám sát phi tuyến cùng ứng dụng trong đầu tư. Một số chủ đề bao gồm Decision Tree, Random Forest, K-Mean Classification, ...
16.1. Ứng dụng của các mô hình học có giám sát phi tuyến cho bài toán xây dựng mô hình giao dịch thông minh
16.2. Bài học thực tế: Chọn alpha dựa trên regime thị trường – yếu tố quyết định thành bại của các quỹ đầu tư định lượng ngày nay
16.3. Bài tập về nhà: Xây dựng và backtest chiến lược đầu tư cơ bản và đánh giá sử dụng các mô hình học có giám sát phi tuyến
17.1. Dữ liệu: crypto currency trên sàn Binance
17.2. Xây dựng model đoán price/volatility
17.3. Backtest
17.4. Paper trading
17.5. Demo/Live trading
17.6. Bài tập project thực tế: học viên tự chọn loại asset, backtest & trading
18.1. Dữ liệu: chứng khoán sàn SSI
18.2. Xây dựng model đoán price/volatility
18.3. Backtest
18.4. Paper trading
18.5. Demo/Live trading
18.6. Bài tập project thực tế: học viên tự chọn loại asset, backtest & trading
19.1. Dữ liệu: chứng khoán sàn Forex MT5
19.2. Xây dựng model đoán price/volatility
19.3. Backtest
19.4. Paper trading
19.5. Demo/Live trading
19.6. Bài tập project thực tế: học viên tự chọn loại asset, backtest & trading
20.1. Tổng kết kiến thức khóa học
20.2. Trao đổi project thực tế

Giảng viên

Thầy Đặng Trí Thanh

Giám đốc CNTT Hướng Nghiệp Á Âu, GĐ CNTT Bibica - Phân tích dữ liệu Sacombank, trưởng nhóm Phân tích dữ liệu Citibank

Giám đốc CNTT Hướng Nghiệp Á Âu, GĐ CNTT Bibica - Phân tích dữ liệu Sacombank, trưởng nhóm Phân tích dữ liệu Citibank

Nguyễn Văn Đồng

Fouder công ty Sen Trading System

10+ năm kinh nghiệm trong lĩnh vực đầu tư tài chính

6+ năm kinh nghiệm đầu tư fulltime về Auto Trading Co- founder của công ty I-Avatar ltd (Singapore).

Công ty xây dựng Platform về Auto trading, ứng dụng A.I trong trading. Quản lý quỹ với số vốn: 6.000.000 USD

Trợ giảng

Thạch Phạm
Lê Hoài Giang

Feedback học viên 

Nguyễn Thị Thu Hiền

Junior Data Analyst tại TP Bank

Mình vừa hoàn thành khóa Machine Learning tại Cole.vn và rất hài lòng với kết quả. Khóa học bắt đầu từ những kiến thức cơ bản, sau đó dẫn dắt mình đến những mô hình phức tạp như Random Forest và Neural Networks. Điều mình thích nhất là phần thực hành rất sát với thực tế, giúp mình áp dụng ngay kiến thức vào các dự án nhỏ. Giảng viên và cộng đồng học viên cũng hỗ trợ rất nhiệt tình, tạo ra môi trường học tập tích cực. Sau khóa học, mình tự tin hơn rất nhiều khi làm việc với các dự án Machine Learning.

Mai Anh Đạt

Nhân viên tại ngân hàng Teckcombank

Là một nhân viên tại Techcombank, mình vừa hoàn thành khóa học Machine Learning tại Cole.vn và thật sự cảm thấy rất hài lòng. Công việc của mình liên quan nhiều đến phân tích dữ liệu, nên khóa học này cực kỳ hữu ích. Mình được học từ những kiến thức cơ bản đến những mô hình nâng cao như Decision Trees, Random Forest, và Neural Networks. Các bài giảng dễ hiểu và bám sát thực tế, giúp mình áp dụng ngay vào công việc phân tích dữ liệu tại ngân hàng, đặc biệt là trong việc dự đoán và phân tích rủi ro.

Võ Hoài Thương

Sinh viên năm cuối, Intern tại SSI

Mình vừa hoàn thành khóa học Machine Learning tại Cole.vn khi đang thực tập tại SSI, và điều khiến mình ấn tượng nhất chính là giảng viên. Các thầy cô không chỉ có kiến thức chuyên sâu mà còn rất giỏi trong việc truyền đạt. Những thuật toán phức tạp như Random Forest hay Neural Networks được thầy cô giảng giải một cách cực kỳ dễ hiểu, từ lý thuyết đến cách áp dụng thực tế. Cảm ơn vì đã biết đến Cole.

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.

Nội dung buổi học

Sẽ bao gồm trung bình 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

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."
Project hoặc bài Test của mỗi khóa học đều được dựa trên bài học mà mục tiêu khi xây dựng khung chương trình đào tạo có sẵn. Vì vậy các học viên hoàn toàn có thể hoàn thiện được Project để đạt được 1 kỹ năng cụ thể nào đó.
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