Khóa học Phân Tích Định Lượng - Quantitative Trading

Nhận tư vấn Kiểm tra trình độ

Thời lượng

14 Buổi

Hình thức đào tạo

Online qua Zoom

Số tín chỉ

20

Tổng quan

Quant trading (giao dịch định lượng) hiện đang trải qua một giai đoạn phát triển mạnh mẽ, phản ánh sự chuyển dịch của ngành tài chính toàn cầu hướng tới việc áp dụng trí tuệ nhân tạo, dữ liệu lớn và công nghệ cao vào quá trình đầu tư.

Với khối lượng dữ liệu khổng lồ được thu thập từ thị trường tài chính, các công ty và quỹ đầu tư giờ đây có nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết để phân tích và tạo ra các mô hình giao dịch chính xác. Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đã trở thành công cụ không thể thiếu trong việc phân tích dữ liệu và dự đoán xu hướng thị trường.

Cùng với đó là các mô hình giao dịch tự động được triển khai trên nền tảng đám mây, giúp giảm thiểu chi phí và cải thiện hiệu suất giao dịch. Các nền tảng như AWS và Google Cloud cho phép các quỹ và cá nhân có thể chạy các mô hình phức tạp mà không cần đầu tư vào phần cứng đắt tiền. Hiện nay, các dịch vụ cung cấp dữ liệu API như Alpha Vantage, Quandl, hay Polygon giúp các nhà giao dịch dễ dàng tiếp cận nguồn dữ liệu và tích hợp vào mô hình giao dịch của mình.

Chương trình học Quant Trading được thiết kế nhằm trang bị cho học viên kiến thức và kỹ năng vượt trội để nắm bắt các cơ hội giao dịch hiện đại. Khóa học bao gồm các nội dung như xây dựng và tối ưu hóa mô hình định lượng, sử dụng dữ liệu lớn (Big Data) và trí tuệ nhân tạo trong giao dịch, phát triển thuật toán giao dịch tự động, quản lý rủi ro, và phân tích dữ liệu tài chính. Các case study thực tiễn sẽ giúp học viên áp dụng kiến thức vào thực tế, sẵn sàng làm chủ thị trường tài chính.

Những xu hướng tương lai của Quant Trading:

Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo nâng cao: Các mô hình AI tiên tiến và học sâu sẽ dự đoán chính xác hơn bằng cách khai thác dữ liệu phi cấu trúc như tin tức, mạng xã hội và cảm xúc thị trường.
Học tăng cường: Các hệ thống giao dịch tự học sẽ tối ưu hóa chiến lược dựa trên phản hồi từ môi trường, giúp mô hình thích ứng linh hoạt với biến động thị trường.
Blockchain và Tài chính phi tập trung: Cung cấp dữ liệu minh bạch và cơ hội mới cho giao dịch định lượng, đặc biệt trong thị trường tiền mã hóa đầy tiềm năng.
Dữ liệu thay thế: Sử dụng dữ liệu từ các nguồn phi truyền thống như vệ tinh, mạng xã hội, và hành vi tiêu dùng sẽ giúp mô hình giao dịch nắm bắt các cơ hội phi tuyến.
Giao dịch tự động dành cho cá nhân: Các nền tảng giao dịch như MetaTrader và QuantConnect giúp nhà đầu tư cá nhân tiếp cận dễ dàng hơn với các chiến lược định lượng và tự động hóa giao dịch.
Kiểm soát rủi ro thuật toán thông minh: Với những thuật toán kiểm soát rủi ro tiên tiến, các mô hình sẽ có khả năng phát hiện và ngăn ngừa sự cố tự động, đảm bảo an toàn trong giao dịch.

Mục tiêu học tập

OP1: Trong khóa học này học viên sẽ tìm hiểu cơ bản về phân tích định lượng số liệu chứng khoán và một số nét về Quant Trading – Auto Trading chứng khoán.
OP2: Thực hiện tốt phân tích, xây dựng & Backtest chiến lược giao dịch chứng khoán để có chiến lược đầu tư phù hợp và hiệu quả.
OP3: Giúp học viên biết cách đánh giá rủi ro để từ đó chủ động phân bổ nguồn vốn cho các giỏ đầu tư phù hợp theo phương pháp "Đánh giá rủi ro theo mức độ biến động - Volatility".
OP4: .Nắm được quy trình từng bước để thực hiện nghiên cứu và phân tích dữ liệu chứng khoán(sử dụng Notebook Google Colab & Excel files, AI Cafe Database & Tools).
OP5: Sử dụng thành thạo Tool phân tích đầu tư (của AI Cafe) để giúp nhà đầu tư đánh giá rủi ro, lợi nhuận trước khi đầu tư để việc đưa ra quyết định đầu tư có căn cứ, không còn dựa theo cảm tính.
OP6: Biết cách triển khai và thực thi giao dịch chứng khoán (Auto Trading & Không tự động) cho cho danh mục đầu tư của mình.
OP7: Tiếp cận với một số chiến lược giao dịch có lợi nhuận cao của nhóm AIcafe.
OP8: Kiến thức cần thiết cho các bạn theo nghề Broker.
OP9: Hiểu được nguyên lý của các ngành nghề liên quan đến phân tính dữ liệu về tài chính, chứng khoán...

Đối tượng học tập

Nhà đầu tư cá nhân muốn ứng dụng khoa học dữ liệu trong việc ra quyết định đầu tư chứng khoán.

Người làm trong lĩnh vực tài chính muốn học để nắm được phương pháp Quantitative Trading.

Nhân viên các đơn vị ủy thác, quản lý tài sản học để nắm được phương pháp, thuật toán đầu tư Quantitative Trading.

Nhân viên các quỹ đầu tư, tổ chức tài chính, tín dụng, môi giới chứng khoán học để biết về hình thức Quantitative Trading.

Sinh viên các ngành khoa học máy tính, toán-tin, kinh tế, tài chính - ngân hàng,...

Chuẩn đầu ra 

Theo chuẩn BLOOM 3 mốc đầu

Biết:
• Các khái niệm cơ bản về Quant Trading, bao gồm chiến lược định lượng, dữ liệu lớn (Big Data), và vai trò của thuật toán trong giao dịch.
• Hiểu rõ tầm quan trọng của Quant Trading trong việc tối ưu hóa hiệu suất đầu tư và quản lý rủi ro.
• Phân biệt được các loại dữ liệu như dữ liệu thị trường, dữ liệu thay thế (Alternative Data), và ứng dụng của chúng trong xây dựng chiến lược.

Hiểu:
• Minh họa được quy trình xây dựng các mô hình định lượng, từ dữ liệu đầu vào, làm sạch dữ liệu đến kiểm định mô hình.
• Lĩnh hội và thảo luận về các phương pháp tối ưu hóa mô hình giao dịch, cùng với vai trò của học máy (Machine Learning) trong dự đoán thị trường.
• Có thể thảo luận cách thức đánh giá và phân tích hiệu suất mô hình định lượng.

Áp dụng:
• Tự xây dựng và thử nghiệm các chiến lược giao dịch định lượng cơ bản, sử dụng Python và các thư viện phổ biến như Pandas và NumPy.
• Áp dụng phương pháp phân tích rủi ro định lượng cho danh mục đầu tư, từ việc xác định phân bổ tài sản đến điều chỉnh chiến lược.
• Xây dựng, kiểm thử và điều chỉnh các mô hình định lượng trên dữ liệu thực tế, bao gồm cả dữ liệu thị trường và dữ liệu phi truyền thống, để tạo ra các chiến lược giao dịch tự động hóa hiệu quả.

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

Công cụ:
• Sử dụng thành thạo các công cụ phân tích và lập trình phổ biến trong Quant Trading như Python, R, và các thư viện dữ liệu (Pandas, NumPy) để làm sạch và xử lý dữ liệu.
• Thành thạo các nền tảng và công cụ mô phỏng giao dịch như MetaTrader, QuantConnect, và các API tài chính để thử nghiệm và triển khai chiến lược giao dịch tự động.
• Áp dụng các công cụ học máy (Machine Learning) như Scikit-Learn, TensorFlow cho việc xây dựng và tối ưu hóa mô hình giao dịch.

Tư duy:
• Tư duy chiến lược và định lượng: Phát triển tư duy phân tích định lượng để tạo ra chiến lược giao dịch dựa trên dữ liệu và số liệu.
• Phân tích rủi ro và quản lý danh mục: Tư duy về quản lý rủi ro giúp xây dựng các chiến lược an toàn và tối ưu hóa lợi nhuận.
• Tư duy giải quyết vấn đề thông qua mô hình hóa dữ liệu, với khả năng xác định và dự đoán biến động thị trường.

Kỹ năng:
• Kỹ năng phân tích dữ liệu: Có khả năng xử lý, làm sạch và phân tích dữ liệu tài chính, đồng thời đánh giá hiệu suất của các chiến lược giao dịch.
• Lập kế hoạch và tối ưu hóa mô hình: Thực hiện lập kế hoạch và kiểm thử các chiến lược giao dịch, từ giai đoạn thiết kế đến triển khai.
• Kỹ năng quản lý rủi ro và quản lý danh mục đầu tư: Quản lý danh mục giao dịch hiệu quả, biết cách điều chỉnh chiến lược để phù hợp với biến động thị trường và quản lý rủi ro tối ưu.

Công việc sau khi hoàn thành khóa học

Sau khóa học Quant Trading, học viên có thể đảm nhiệm các vai trò hấp dẫn như Chuyên viên giao dịch định lượng, Nhà phân tích định lượng, và Kỹ sư thuật toán giao dịch. Những vị trí này giúp học viên phát triển chiến lược giao dịch tự động, phân tích dữ liệu thị trường, và xây dựng mô hình định lượng tại các tổ chức tài chính như quỹ đầu tư, ngân hàng, và các công ty fintech. Ngoài ra, học viên cũng có thể trở thành Chuyên gia quản lý rủi ro định lượng, giúp đánh giá và quản lý rủi ro giao dịch. Các vị trí này có mặt tại những tổ chức lớn về tài chính, ngân hàng, quỹ đầu tư, và cả những nền tảng công nghệ tài chính, nơi việc ứng dụng AI và dữ liệu lớn đang phát triển mạnh.

Lộ trình học tập 

Module 1
- Giới thiệu chung về nhóm nghiên cứu AI Cafe và Quant Lab SOITC.
- Giới thiệu về phương pháp học.
- Mục Tiêu và kỳ vọng của khóa học. Học viên sẽ đạt được gì trong khóa học này.
- Các công cụ sẽ sử dụng trong khóa học (Excel, AI Cafe Tools, Notebook Python & R).
- Nội dung chính của các bài học sắp tới, các khái niệm và thuật ngữ cần biết trong khóa học.
- Sách và tài liệu tham khảo liên quan đến khóa học.
- Ví dụ thực tế về Phân tích Định lượng – Quantitative Analysis. "Nhận định TTCK Việt Nam trong thời gian trước COVID & Sau COVID dưới góc độ phân tích dữ liệu”.
- Ví dụ thực tế về Phân tích Định lượng – Quantitative Analysis. Phân tích số liệu chứng khoán trên AI Cafe Tool & Notebooks.
- Định nghĩa và các khái niệm chính. Thế nào là phân tích định lượng – Quantitative Analysis và Quant Trading, Auto- Trading & & Xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán.
- So sánh hai hình thức nghiên cứu và giao dịch chứng khoán “Thông thường - Technical Analysis” và “Quantitative Analysis”, các ưu khuyết điểm.
- Giới thiệu một số hệ thống nghiên cứu & giao dịch (Software - Application) chứng khoán tự động trên thế giới và Việt Nam.
- Giới thiệu một số Quỹ đầu tư – Hedge Fund ” Quantitative Trading fund và các nhà giao dịch định lượng (Traders) nổi tiếng trên thế giới. Bài học rút ra cho chúng ta.
- Biến ngẫu nhiên (Random Variable) là gì ? Mối liên hệ của biến ngẫu nhiên với giá cổ phiếu.
- Định nghĩa Lợi nhuận (Return) là gì ? Tại sao chúng ta lại quan tâm đến nghiên cứu lợi Lợi nhuận của cổ phiếu? Tầm Quan trọng của việc nghiên cứu Lợi Nhuận đối với nhà giao dịch định lượng.
- Các khái niệm cơ bản.
- Lợi nhuận đơn giản - Simple Return.
- Lợi Nhuận gộp - Gross Return.
- Lợi nhuận Đơn giản khi trả cổ tức.
- Lợi Nhuận nhiều kỳ - Multi-Period Returns.
- Lợi Nhuận Danh Mục Đầu Tư - Portfolio Returns.
- Logarithm của lợi nhuận - Log Returns.
- Ví Dụ thực tế tính Lợi Nhuận trên Excel & Notebook, AI Cafe Tools cho các mã cổ phiếu VN.
- Phân Tích Mức độ phân bố của Lợi nhuận – Return Distribution.
- Cách thiết lập & Phân tích. Tại sao cần tính toán và phân tích mức độ phân bố của Lợi nhuận?
- Các khái niệm cơ bản về phân bố của Lơi nhuận.
- Histogram.
- Distribution & Normal Distribution.
- Auto - Correlation.
- Tính chu kỳ - Seasonality & dự báo lợi nhuận.
- Bài Tập tính toán & Phân tích "Mức độ phân bố lợi nhuận" trên Excel & Google Colab, AI Cafe Tool.
- Giới thiệu về mức độ biến động của cổ phiếu (Volatility)? Các tính mức độ biến động (Volatility) của cổ phiếu.
- Các khái niệm cơ bản.
- Hiệu ứng Tăng Trưởng – Compounding effect.
- Tỷ lệ Tăng Trưởng Hàng Năm - Compound Annual Growth Rate (CAGR).
- Độ trễ của Mức độ Biến động - Volatility Drag.
- Định nghĩa Mức độ Biến động là gì & Cách tính – Volatility.
- Mức độ biến động trên số liệu thực tế. So sánh dự báo mức độ biến động và dự báo lợi nhuận.
- Bài Tập tính toán & Phân tích mức độ biến động trên Excel & Google Colab, AI Cafe Tool.
- Rủi ro là gì và mối liên hệ với Mức độ biến động (Volatility).Tại sao quản lý rủi ro là cần thiết và phải nghiên cứu ? Tầm quan trọng của quản lý rủi ro trong giao dịch chứng khoán. - Mối liên hệ giữa Phân bổ nguồn vốn (Position Sizing), Mức Độ Biến Động (Volatility) với tỷ lệ tăng trưởng hàng năm (CAGR).
- Ví́ dụ tính toán trên Excel. Phân tích sự thay đổi của lợi nhuận gộp theo góc độ sử dụng đòn bẩy (Margin).
- Volatility Targeting là gì? Tại sao nên dùng Volatility Targeting.
- Sử dụng Volatility Targeting trong thực tế như thế nào?
- Bài Tập thực hành tính toán & Phân tích "Volatility Targeting" trên Excel & AI Cafe tool, Google Colab.
- Thế nào là chiến lược giao dịch chứng khoán. Tại sao cần phải có chiến lược giao dịch chứng khoán, Tầm quan trọng của việc xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán.
- Chiến lược giao dịch chứng khoán theo cách Quant Analysis và sự khác biệt với "Charting Analysis". Các lợi thế của phương pháp Định lượng.
- Ví dụ xây dựng chiến lược giao dịch theo phân tích kỹ thuật(Charting – Technical Analysis).
- Chiến lược giao dịch chứng khoán theo cách Quant Analysis và sự khác biệt với "Charting Analysis".Chiến lược giao dịch/đầu tư chứng khoán theo phân tích định lượng – Quantitative Analysis/ trading là như thế nào? Chúng ta bắt đầu từ đâu? Các lợi thế của phương pháp Định lượng.
- Cách "kiếm tiền" trên thị trường qua Trading (Khó và Dễ ?)
- Làm quen với "Bản đồ Tìm kiếm (Navigation Map)" để tìm kiếm các chiến lược giao dịch phổ biến hiện nay cho các nhà đầu tư nhỏ lẻ.
- Xem xét một số thuật ngữ & khái niệm cơ bản Định lượng Tài chính: Cách sử dụng các chỉ số: Alpha, Beta, Sharpe Ratio, Drawdown … để, phân tích & xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán.
- Chiến lược RISK PREMIUM là gì?
- Một Số nguồn (Resources) tìm kiếm ý tưởng chiến lược giao dịch/đầu tư chứng khoán trên Internet. Ví dụ một số chiến lược giao dịch chứng khoán điển hình theo phân tích Định lượng - Quant Analysis.
- Ví dụ Xây dựng chiến lược giao dịch/đầu tư chứng khoán thông qua sử dụng AI Cafe Tool. Quy trình (Workflow) phân tích & lựa chọn 03 cổ phiếu FPT, VCB, BID.
- Ví dụ Xây dựng chiến lược giao dịch/đầu tư chứng khoán (Sử dụng Python Notebooks (Đây là phần nâng cao).
- Giới thiệu về cách sử dụng mạng trí tuệ nhân tạo & Mô hình ngôn ngữ lớn (Generative AI & LLM) để hiểu và phân tích và xây dựng các chiến giao dịch chứng khoán.
- Chat GPT là gì ? Chúng ta, các nhà nghiên cứu và giao dịch định lượng có thể sử dụng Chat GPT ở đâu?
- Các cách AI (OpenAI - Chat GPT) có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu, mô phỏng và tối ưu hóa chiến lược.
- Ví dụ thực tế 01: Tóm tắt các chiến lược giao dịch chứng khoán (Risk Premium, Momentum, Mean Reversion …) - Ví dụ thực tế 02: Hiểu biết hiểu kỹ hơn về các ý tưởng chiến lược giao dịch đã được công bố qua sách hay các tạp chí phân tích tài chính.
- Ví dụ thực tế 03: Xây dựng chiến lược giao dịch với sụ giúp đỡ của chatGPT.
- Ví dụ thực tế 04: Tìm kiếm các ý tưởng và xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán.
- Bài tập thử nghiệm Xây dựng chiến lược giao dịch đơn giản bằng Chat GPT và so sánh với cách xây dựng chiến lược qua AI Cafe Tool.
- Thế nào là xây dựng danh mục đầu tư (giỏ đầu tư). Mục đích xây dựng danh mục đầu tư (giỏ đầu tư) là gì?
- Backtesting – Mô phỏng là gì ? Tại Sao?
- Mô phỏng Monter Carlo là gì ? Sử dụng Mô phỏng Monte Carlo cho quản trị rủi ro và xây dựng danh mục đầu tư.
- Một số cách xây dựng Portfolio phổ biến & cách làm & các ưu điểm và nhược điểm.
- Xây dựng giỏ đầu tư theo phương pháp chia đều vốn - Equal Weight.
- Xây dựng giỏ đầu tư theo phương pháp " Volatility Targeting". Tại sao là " Volatility Targeting" ?. Quy Trình xây dựng giỏ đầu tư.
- Xây dựng giỏ đầu tư theo phương pháp "Đóng góp rủi ro bình đẳng"- ERC (Equal Risk Contribution). - Xây dựng giỏ đầu tư theo phương pháp "Tối ưu hóa lợi nhuận cho giỏ đầu tư" - MVO (Mean Variance Optimization).
- Bài Tập thực hành xây dựng chiến lược đầu trên AI Café tool, phân tích các tham số chính.
- Lựa chọn “Game dễ dàng nhất”. Chúng ta bắt đầu xây dựng chiến lược giao dịch chứng khoán & giỏ đầu như thế nào?
- Chiến lược giao dịch/đầu tư RISK PREMIUM là gì ? Tại sao bắt đầu từ đây?
- Quy trình lựa chọn các mã cổ phiếu theo RISK PREMIUM.
- Thực hành phân tích chiến lược giao dịch/đầu tư chứng khoán và xây dựng giỏ đầu tư thông qua sử dụng AI Cafe Tool. Quy trình (Workflow) phân tích hiệu suất 10 cổ phiếu : 'BID','FPT', 'VCB','NVL','STB',’ ‘VNM','VIC','VHM','MSN','VJC'
- Thực hành phân tích chiến lược giao dịch/đầu tư chứng khoán và xây dựng giỏ đầu tư thông qua sử dụng AI Cafe Tool. Quy trình (Workflow) phân tích hiệu suất 10 cổ phiếu trong danh sách VN30.
- Bài Tập xây dựng chiến lược đầu tư cho mã cổ phiếu trong danh sách VN30 (Sử dụng Notebook).
- Triển khai giao dịch chứng khoán trong thực tế thông qua sử dụng AI Café tool. Những điều cần chú ý.
- Bài tập kiểm tra cuối khóa học.
- Tóm tắt các ý chính trong các bài giảng đã đi qua. Các Kết quả chính của khóa học & Các bước tiếp theo.
- Thảo luận các câu hỏi liên quan đến Quant Analysis & Trading.
- Cách thức Ai Cafe hỗ trợ Nội Dung khóa học.
- Ai Cafe hỗ trợ các câu hỏi & bài tập qua Chat.
- Ai.Cafe Triển khai dịch vụ giao dịch tự động như sau.
- Risk Parity: cho FPT, VCB, BID…
- Intraday Momentum (Phái Sinh VN30F1M).
- Momentum VN30.
- Crypto - Currency.
- Tại sao chúng ta quan tâm đến hoạt động của các công ty trong khối tự doanh chứng khoán.
- Tìm kiếm số liệu và phương pháp tiếp cận và nghiên cứu. Các câu hỏi cần trả lời.
- Thực hành: Notebook Nghiên cứu.
- Chúng ta học được gì qua bài phân tích này. Liệu chúng ta có thể xây dựng chiến lược giao dich qua nghiên cứu này.
- Trao đổi thảo luận.
- Phân tích chiến lược Momentum Strategy (VN30).
- Phân tích chiến lược đầu tư Crypto Currency: Bitcoin và Ethereum (BTC/USD & ETH/USD).
- Thảo luận sau buổi học.
- Tìm hiểu về ETF là gì & cơ chế hoạt động của quỹ ETF.
- Phân tích hiệu suất của quỹ ETF VFMVN DIAMOND. Dragon Capital.
- Thực hành: Notebook Nghiên cứu.
- Thảo luận các câu hỏi liên quan đến Khóa học.
- Tìm hiểu về CPPI là gì & cơ chế hoạt động của quỹ CPPI.
- Phân tích chiến lược CPPI cho danh mục đầu tư trong danh sách cổ phiếu VN30.
- Thực hành: Notebook Nghiên cứu.
- Thảo luận các câu hỏi liên quan đến Khóa học.
Tìm hiểu ngay

Giảng viên

Chuyên gia Nguyễn Đắc Đoàn

Kỹ sư tài năng CNTT, Đại học BKHN - 03 năm kinh nghiệm phân tích xử lý định lượng (Quantitative Analysis) dữ liệu tài chính & Giao dịch tự động (Auto- Trading).

T.S Phan Trường Giang

Tiến sĩ tại trường Đại học Gubkin (Nga) - 20 năm kinh nghiệm trong xử lý kỹ thuật số và phân tích dữ liệu tại Malaysia và trên thế giới

Tiến sĩ tại trường Đại học Gubkin (Nga) - 20 năm kinh nghiệm trong xử lý kỹ thuật số và phân tích dữ liệu tại Malaysia và trên thế giới

Trợ giảng

Kỹ sư Nguyễn Văn Quân

Kỹ sư tài năng CNTT, Đại học BKHN - 02 năm kinh nghiệm phân tích xử lý định lượng (Quantitative Analysis) dữ liệu tài chính & Giao dịch tự động (Auto- Trading).

Feedback học viên 

Nguyễn Văn Hải

Quant Trader làm việc tại SSI

May mắn khi biết đến khóa học chất lượng này. Thầy giảng rất chi tiết. Và một số công cụ của thầy rất hữu ích. Nói chung khóa học khá Ok, phù hợp hơn với những người mới.

Hồ Sỹ Bình

Quant Trader tự do

Khóa học chất lượng vì thầy giảng bài chậm chi tiết, đễ hiểu. Tài liệu thì nhiều. Làm và thưc hành thực tế. Công cụ áp dụng vào khá hay. Cảm ơn Cole, cảm ơn thầy.

Nguyễn Thành Đạt

Chuyên gia phân tích tài chính tại ngân hàng VP Bank

Khóa học Ok, phù hợp với những bạn học ngành kinh tế tài chính. Và những người muốn đầu tư lâu dài, đầu tư bền bỉ, có lợi nhuận trong lâu dài. Công cụ chỉ là một phần nhưng được cái thầy giáo giảng bài hay chi tiết. Có cả video xem lại, quá tiện.

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

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
"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 thực 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