Khóa học Auto Trading – Tự động hóa đầu tư với Python

Nhận tư vấn Tải về chương trình học

Thời lượng

45 buổi

Hình thức đào tạo

Online qua Zoom (có video record)

Học phí

Liên hệ

Tổng quan

Trong bối cảnh nhà đầu tư ngày càng đòi hỏi sự tối ưu, kiểm soát cảm xúc và ra quyết định dựa trên dữ liệu, mô hình giao dịch tự động (Auto Trading) đang trở thành xu thế tất yếu. Tại Việt Nam, thị trường chứng khoán hiện vẫn áp dụng chu kỳ thanh toán T+2, khiến việc phản ứng nhanh với biến động còn giới hạn. Trong khi đó, kỳ vọng chuyển sang T+0 trong tương lai gần mở ra cơ hội lớn cho những ai sớm làm chủ công nghệ và chiến lược giao dịch tốc độ cao.

Python, Machine Learning & AI – Vũ khí mới của nhà đầu tư:
- Xây dựng chiến lược đầu tư có hệ thống dựa trên dữ liệu lịch sử và mô hình toán học.
- Tự động hóa quy trình từ phân tích đến vào lệnh, loại bỏ cảm xúc như lo sợ, tham lam hay FOMO.
- Backtest nhanh chóng trên dữ liệu quá khứ để đánh giá hiệu quả trước khi áp dụng thực tế.
- Phản ứng linh hoạt với thị trường và sẵn sàng cho kỷ nguyên T+0.

Vì sao Auto Trading phát triển mạnh?
- Giảm thiểu cảm xúc trong đầu tư: mọi quyết định dựa trên dữ liệu và logic định sẵn.
- Xử lý dữ liệu nhanh và chính xác: hỗ trợ ra quyết định gần như theo thời gian thực.
- Tối ưu chiến lược liên tục: dễ dàng kiểm thử, đo lường và cải tiến bằng công cụ lập trình.
- Chuẩn bị cho giao dịch tốc độ cao: sẵn sàng khi thị trường tài chính bước vào giai đoạn T+0.

Khóa học Auto Trading tại Cole:
Đây là chương trình tiên phong giúp bạn học cách xây dựng chiến lược đầu tư định lượng, lập trình bot giao dịch tự động bằng Python, và áp dụng Machine Learning để ra quyết định đầu tư thông minh hơn – từ kiến thức cơ bản đến công cụ nâng cao, chỉ trong 3 tháng. Không chỉ là một khóa học online Auto Trading, mà còn là hành trình huấn luyện thực chiến để bạn: - Hiểu sâu về dữ liệu.
- Tự thiết kế hệ thống giao dịch.
- Vận hành nó như một nhà đầu tư chuyên nghiệp.

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.

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.

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 khi học tại COLE

THAM GIA TREDING FOREX THỰC CHIẾN

Mục tiêu học tập

OP1 Module 1 - Trading & Auto Trading Forex
- Khóa học cung cấp các kiến thức cơ bản về thị trường tài chính
- Giới thiệu các nền tảng trading phổ biến hiện nay
- Giúp học viên hiểu được tầm quan trọng của hệ thống backtesting
- Góc nhìn cụ thể về hệ thống giao dịch tự động
- Sau khi hoàn thành, học viên có hiểu biết tổng quan về thị trường và lĩnh vực giao dịch tự động
OP2 Module 2 - Python Bot Auto Trading Forex
- Cung cấp kiến thức lập trình cơ bản bằng python
- Ứng dụng python vào trong xây dựng auto trading
- Cấu trúc một chương trình bot auto trading
- Giúp học viên có thể tự code được một chương trình bot auto trading theo chiến lược của cá nhân
OP3 Module 3 - Trading và Auto Trading Forex
- Cung cấp kiến thức cơ bản trong trading, vai trò của dữ liệu và nguồn dữ liệu
- Phân tích kỹ thuật cơ bản trong đầu tư forex, các chỉ báo kỹ thuật quan trọng
- Giới thiệu cách sử dụng Tradingview áp dụng vào phân tích kỹ thuật, cách sử dụng Ctrader để đặt lệnh giao dịch
- Xây dựng và quy trình hóa chiến lược đầu tư forex cơ bản
- Kết thúc khóa học, học viên biết phân tích kỹ thuật cơ bản, thực hành các chiến lược đầu tư
OP4 Module 4 - Xây dựng hệ thống Backtesting
- Giúp học viên hiểu rõ vai trò và tầm quan trọng của hệ thống backtesting
- Ứng dụng vibe code để xây dựng hệ thống backtesting
- Cơ sở dữ liệu Json, SQL, cấu trúc database trên SQL
- Xây dựng Core Python chạy logic chiến lược, tính toán tín hiệu để show chart và xuất file csv
- Giới thiệu chức năng backtesting và optimisation trên Ctrader, áp dụng vibe code tạo Cbot chạy optimize, tìm bộ thông số phù hợp cho chiến lược
- Sơ đồ và quy trình hóa, giúp học viên xây dựng hệ thống backtesting hoàn chỉnh, phục vụ trading và auto trading
OP5 Module 5 -Vibe Auto Trading Forex
- Giúp học viên ứng dụng vibe code trong xây dựng auto trading system
- Hiểu rõ về các chức năng trong SQL, và Redis , ứng dụng trong auto trading
- Xây dựng module DP, lấy dữ liệu từ nguồn cung cấp về database
- Xây dựng module OG, nơi tính toán chiến lược, tạo tín hiệu giao dịch
- Xây dựng module OF (MT5, Ctrader) đặt lệnh, giám sát lệnh và quản trị rủi ro tài khoản
- Cấu trúc hệ thống Auto Trading, luồng hoạt động của toàn bộ hệ thống
- Sau khi học xong, học viên có thể hiểu rõ cách xây dựng và vận hành hệ thống auto trading chuyên nghiệp cho cá nhân.

Đối tượng học tập

Học viên cần tìm hiểu về kiến thức đầu tư tài chính, các công cụ đầu tư tài chính cơ bản
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 tài chính, mong muốn học nền tảng cơ bản về đầu tư tài chính, phục vụ con đường đầu tư chuyên nghiệp
Người đi làm mong muốn xây dựng công cụ đầu tư tự động thay vì đầu tư thủ công
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

Chuẩn đầu ra 

Hiểu sâu thị trường tài chính và giao dịch thực chiến

Hiểu sâu thị trường tài chính và giao dịch thực chiến

- Nắm rõ cấu trúc thị trường, vai trò các loại trader (thủ công, định lượng), cơ chế hoạt động và các thuật ngữ quan trọng trong Forex, Crypto, Chứng khoán Việt Nam.
- Hiểu và ứng dụng các chỉ báo kỹ thuật phổ biến: Moving Average, RSI, MACD, Bollinger Bands cùng các mẫu hình nến Nhật để phân tích và ra quyết định đầu tư.
- Giải thích được các yếu tố kỹ thuật, tâm lý và kinh tế vĩ mô ảnh hưởng đến biến động giá và xu hướng thị trường.
- Áp dụng nguyên lý quản trị rủi ro và đòn bẩy tài chính để tối ưu hiệu quả đầu tư.
- Thực hiện backtest chiến lược cơ bản bằng tay hoặc trên nền tảng thực hành như TradingView, FXBlue.
- Phân tích và đánh giá hiệu quả các chiến lược theo xu hướng, khung thời gian và hành vi tâm lý thị trường.

Làm chủ công cụ lập trình & xây dựng hệ thống giao dịch tự động

Làm chủ công cụ lập trình & xây dựng hệ thống giao dịch tự động

- Thành thạo lập trình Python với Google Colab và Visual Studio Code: tạo class, viết hàm, xử lý dữ liệu bằng Pandas.
- Làm việc với dữ liệu tài chính theo chuẩn OHLCV, sử dụng API từ yFinance, Binance, SSI, Forex... để thu thập và phân tích dữ liệu giao dịch.
- Xây dựng chiến lược đầu tư định lượng: xác định quy tắc vào/ra lệnh, logic chiến lược và thời gian quét tín hiệu tự động.
- Tự thiết kế & triển khai hệ thống Auto Trading cá nhân: từ lấy dữ liệu – phân tích – sinh tín hiệu – đặt lệnh tự động.
- Hiểu cách vận hành hệ thống lưu trữ dữ liệu trung gian như Redis, Database để phục vụ giao dịch tốc độ cao.
- Làm chủ backtesting bằng code thuần và qua Backtrader, so sánh Market Return và Strategy Return để đánh giá hiệu quả.
- Xây dựng & tối ưu chiến lược đầu tư có khả năng vận hành thực tế với vốn lớn (High Performance Trading).

Vận dụng chiến lược dữ liệu & loại bỏ cảm xúc khi giao dịch

Vận dụng chiến lược dữ liệu & loại bỏ cảm xúc khi giao dịch

- Tạo và tối ưu chiến lược đầu tư cá nhân dựa trên dữ liệu thật – không bị chi phối bởi cảm xúc.
- Phân tích tín hiệu giao dịch tự động và đánh giá tính khả thi trong các điều kiện thị trường khác nhau.
- Làm việc với hệ thống demo và thực chiến để kiểm định chiến lược bằng dữ liệu thời gian thực (live & paper trading).
- Tự tin triển khai Bot Auto Trading cá nhân để ứng dụng chiến lược đã xây dựng – trở thành nhà đầu tư công nghệ thực thụ.

Lộ trình học tập 

Module 1 - Nền tảng Auto Trading & Quy trình hóa chiến lược giao dịch Auto Trading & EA Trading trên python
1.1. Hiểu biết chung về trading
1.2. Hoạt động trading
1.3. Các công cụ tài chính
2.1. Metatrader
2.2. Ctrader
2.4. Các nền tảng khác
3.1 Nhà đầu tư - trader
3.2 Tâm thế nhà đầu tư
3.3 Ảo tưởng trader - đầu tư tài chính
4.1 Hiểu biết chung
4.2 Tổng quan
4.3 Cấu trúc
5.1. Hiểu biết chung
5.2. Bot & Robot trading
5.3 Cấu trúc - hệ thống giao dịch tự động
5.4 Hoạt động đội nhóm
1.1. Dữ liệu và nguồn dữ liệu trong đầu tư ngoại hối
1.2 Giới thiệu một số chỉ báo quan trọng
1.3. Vai trò của chỉ báo trong phân tích kỹ thuật
1.4. Phân biệt và kết hợp chỉ báo trong giao dịch
Giới thiệu vào thực hành TradingView
Giới thiệu và thực hành Crader
4.1. Lý thuyết Dow - trong xác định xu hướng thị trường
4.2. Cấu trúc thị trường và tham chiếu trong giao dịch
4.3. Xu hướng thị trường: Xác định xu hướng chính, xu hướng phụ
4.4. Chiến lược giao dịch cơ bản: Sử dụng các tín hiệu từ phân tích kỹ thuật để quyết định
5.1. Giới thiệu về chiến lược giao dịch tài chính
5.2. Các thành phần cốt lõi của chiến lược đầu tư
5.3. Các chiến lược giao dịch phổ biến
5.4. Thực hành xây dựng chiến lược giao dịch đầu tư cơ bản
6.1 Quy trình xây dựng chiến lược giao dịch đầu tư
6.2 Quy tắc và điều kiện giao dịch
6.3 Hệ thống hoá chiến lược
6.4 Kiểm tra và cải tiến chiến lược
6.5 Thực hành hoàn thiện quy trình chiến lược giao dịch đầu tư
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
7.5 Thực hành hoàn thiện quy trình chiến lược giao dịch đầu tư
15.1 Giới thiệu chung về chương trình và phương pháp học (lý thuyết + thực hành)
15.2. Mục tiêu đạt được cho học viên (Lập trình + kiến thức định lượng + kiến thức tài chính)
15.3. Hướng dẫn cơ bản về một số vấn đề trong machine learning, khái niệm tài chính + lập trình cơ bản
16.1. Giới thiệu môi trường lập trình cho khóa học
16.2. Cài đặt và sử dụng Visual Studio Code (Python Extension, Run, Debug)
16.3. Cấu trúc project Python cho Bot Trading
16.4. Giới thiệu ngôn ngữ Python
16.5. Biến và kiểu dữ liệu thường dùng trong trading
16.6. Đọc dữ liệu giá Forex (CSV – OHLCV)
16.7. Thực hành: Load và kiểm tra dữ liệu giá
16.8. Bài tập về nhà: Setup môi trường & chạy project mẫu
17.1. Toán tử và câu điều kiện trong Python
17.2. Vòng lặp (for, while) trong xử lý dữ liệu giá
17.3. Làm việc với thời gian (time, datetime)
17.4. Xử lý dữ liệu OHLCV theo từng cây nến
17.5. Viết hàm (function) trong Python
17.6. Hàm tính indicator cơ bản (MA, EMA)
17.7. Thực hành: Tính indicator từ dữ liệu lịch sử
17.8. Bài tập về nhà: Viết hàm indicator riêng
18.1. Xây dựng common dùng chung cho dự án
18.2. Xây dựng logic vào lệnh (Entry condition)
18.3. Xây dựng logic thoát lệnh (Exit condition)
18.4. Quản lý vốn và rủi ro (Risk %, SL, TP)
18.5. Xây dựng file config cho bot
18.6. Tách strategy và common dùng chung
18.7. Thực hành: Chạy chiến lược trên dữ liệu lịch sử
18.8. Bài tập về nhà: Tối ưu logic chiến lược
19.1. Tư duy lưu trữ dữ liệu cho Bot Trading
19.2. Giới thiệu DWH (Data Warehouse) cho bot
19.3. Lưu dữ liệu giá và giao dịch (CSV / SQLite)
19.4. Lưu lệnh giao dịch, PnL, Equity Curve
19.5. Logging và theo dõi trạng thái bot
19.6. Gộp dữ liệu – chiến lược – giao dịch thành mini bot
19.7. Thực hành: Chạy mini bot hoàn chỉnh
19.8. Bài tập về nhà: Hoàn thiện mini bot cá nhân
20.1. Kiến trúc API Forex
20.2. Phân tích dữ liệu giao dịch Forex
20.3. Vào lệnh bằng API Forex
21.1. Giới thiệu về cách thiết kế Auto Trade Forex
22.1. Chuẩn hóa và xử lý dữ liệu bằng Python/ Pandas
22.2. Định nghĩa một chiến thuật đầu tư
22.3. Đánh giá chiến lược đầu tư bằng phương pháp định lượng (Sharpe, Max Drawdown, Hit Rate)
23.1. Dữ liệu: sàn Forex
23.2. Paper trading
23.3. Demo/Live trading
23.4. Bài tập project thực tế: Project Auto Trading sẵn
24.1. Tổng kết kiến thức khóa học
24.2. Trao đổi project thực tế
1.1. Tổng quan hệ thống Backtesting
1.2. Dữ liệu và cơ sở dữ liệu
1.3. Core Python
1.4. Show chart, signal file
1.5. Simulator Ctrader
2.1. Công cụ vibe code
2.2. Nguồn dữ liệu kỹ thuật
2.3. Ngôn ngữ lập trình
2.4. SQL server
2.5 Simulator Ctrader
3.1 Hiểu biết chung về cơ sở dữ liệu
3.2 Nguồn dữ liệu kỹ thuật
3.3 Cấu trúc chức năng
4.1 Hiểu biết chung về Json, SQL
4.2 Cấu trúc dữ liệu trên SQL
4.3 Đẩy dữ liệu từ Json lên SQL
5.1. Hiểu biết chung về Core Python
5.2. Cấu trúc, chức năng Core Python
5.2 Output chart, Csv signal
6.1 Vibe chiến lược
6.2 Vibe chart, Csv signal
6.4. Vibe MA Cross(MA10 & MA20)
7.1. Hiểu biết chung về Ctrader
7.3 Tính năng quan trọng của Ctrader
7.4 Chức năng backtest và optimize
8.1 Hiểu biết về Cbot
8.2 Cbot backtesting
8.3 Vận hành Cbot
9.1 Sơ đồ hóa hệ thống
9.2 Quy trình hóa hệ thống
9.3 Xây dựng hệ thống
1.1. Tổng quan hệ thống Auto trading
1.2. Mudule dữ liệu kỹ thuật
1.3. Module chiến lược
1.4. Module theo dõi lệnh giao dịch
1.5. Các thành phần khác
2.1. Công cụ vibe code
2.2. Nguồn dữ liệu kỹ thuật
2.3. Ngôn ngữ lập trình
2.4. SQL server, Redis server
2.5 API MT5/Ctrader
3.1 Hiểu biết chung về DP
3.2 Nguồn dữ liệu kỹ thuật
3.3 Cấu trúc chức năng DP
3. Nguồn dữ liệu kỹ thuật
4.1 Hiểu biết chung về SQL
4.2 Cấu trúc dữ liệu trên SQL
4.3 Đẩy dữ liệu từ Json lên SQL
5.1. Hiểu biết chung về OG
5.2. Cấu trúc, chức năng OG
5.3. ""Trái tim"" OG
6.1 Vibe chiến lược
6.2 Vibe chart
6.3. Vibe Csv
6.4. Vibe MA Cross(MA10 & MA20)
7.1. Hiểu biết chung về Redis Server
7.2 Sự kỳ diệu của Redis Server
7.3 Tính năng quan trọng của Redis Serve
7.4 Redis là xương sống của hệ thống
8.1 Vibe cài đặt, cấu hình Redis Server
8.2 Thực nghiệm Redis Server
9.1. Hiểu biết chung về OF
9.2. Cấu trúc, chức năng OF
9.3. Theo dõi lệnh
9.4 Quản trị rủi ro
10.1 Hiểu biết chung
10.2 Thực nghiệm cài đặt, cấu hình
10.3 Thực nghiệm lệnh cơ bản
11.1 Hiểu biết về Ctrader
11.2 Hiểu biết về OpenAPI
11.3 Thực nghiệm cài đặt cấu hình
11.4 Thực nghiệm lệnh cơ bản
12.1 Cấu trúc tổng thể
12.2 Process hệ thống
12.3 Đấu nối hoàn thiện hệ thống
12.4 Tự vẽ sơ đồ hệ thống
13.1 Sơ đồ hệ thống
13.2 Quy trình hóa hệ thống
13.3 Xây dựng hệ thống
Tìm hiểu ngay

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

Thầy Nguyễn Văn Đồng

Fouder công ty Sen Trading System

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

8+ 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

Dự án học viên

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.

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."
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.
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