1. Mục tiêu tổng thể

-    Trang bị cho học viên kiến thức và kỹ năng chuyên sâu để có thể tham gia trực tiếp vào các dự án Data Science, Machine Learning, AI thực tế tại doanh nghiệp.

-    Giúp học viên thành thạo công cụ, thư viện, framework nâng cao trong Python, Machine Learning, Deep Learning và AI.

-    Tạo nền tảng vững chắc để học viên tự tin ứng tuyển các vị trí chuyên môn: Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI Engineer.

-    Xây dựng portfolio dự án thực tế với nhiều lĩnh vực (kinh doanh, tài chính, bán lẻ, NLP, Computer Vision).

2. Mục tiêu theo từng mảng kiến thức

a, Phân tích dữ liệu & Trực quan hóa chuyên sâu

-    Làm chủ xử lý dữ liệu phức tạp với Pandas, NumPy (multi-index, pivot table, merge dữ liệu nhiều nguồn).

-    Nắm vững Data Wrangling nâng cao: xử lý outlier, dữ liệu thiếu, chuẩn hóa dữ liệu.

-    Thực hiện Feature Engineering để tối ưu mô hình.

-    Thành thạo Visualization nâng cao với Seaborn, Plotly, Bokeh.

-    Xây dựng dashboard tương tác (Streamlit, Plotly Dash) phục vụ nhu cầu phân tích nghiệp vụ.

b, Tự động hóa với Python nâng cao

-    Tự động hóa quy trình ETL: thu thập, xử lý, lưu trữ dữ liệu.

-    Kết nối & tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn: API, Web Scraping, Database (SQL).

-    Lập lịch tự động với schedule, Airflow (giới thiệu).

-    Xuất báo cáo và tích hợp với Excel, Power BI, Google Data Studio.

-    Tạo workflow tự động hóa trong doanh nghiệp (ví dụ: cập nhật dữ liệu chứng khoán hằng ngày, báo cáo kinh doanh).

c, Machine Learning & Deep Learning nâng cao

-    Hiểu sâu hơn về các thuật toán ML nâng cao: Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM.

-    Thành thạo Cross-validation, GridSearch, Hyperparameter Tuning.

-    Ứng dụng giảm chiều dữ liệu (PCA, t-SNE) cho phân tích dữ liệu lớn.

-    Làm quen và áp dụng Deep Learning với TensorFlow, PyTorch.

-    Hiểu kiến trúc CNN (Computer Vision) và RNN/LSTM (chuỗi thời gian, NLP).

-    Biết cách đánh giá, tối ưu và triển khai mô hình vào thực tế.

d, Trí tuệ nhân tạo (AI) cơ bản

-    Hiểu khái niệm, ứng dụng và xu hướng của AI trong doanh nghiệp.

-    Nắm kiến thức cơ bản về Natural Language Processing (NLP): xử lý văn bản, phân tích sentiment, chatbot.

-    Nắm kiến thức cơ bản về Computer Vision: phân loại hình ảnh, nhận diện đối tượng.

-    Triển khai các ứng dụng AI nhỏ: chatbot CSKH, phân loại review khách hàng, nhận diện sản phẩm từ ảnh.

3. Mục tiêu đầu ra (Learning Outcomes)

-    Kết thúc khóa học, học viên có thể:

-    Xử lý dữ liệu phức tạp & trực quan hóa nâng cao

-    Làm sạch, biến đổi, phân tích dữ liệu đa nguồn và lớn.

-    Xây dựng dashboard phân tích kinh doanh/khách hàng chuyên sâu.

-    Xây dựng hệ thống tự động hóa dữ liệu

-    Thu thập dữ liệu từ API, web, database.

-    Tự động tạo báo cáo & tích hợp với công cụ doanh nghiệp.

-    Phát triển và triển khai mô hình Machine Learning & Deep Learning nâng cao

-    Xây dựng mô hình ML với XGBoost, LightGBM.

-    Huấn luyện mạng Neural Network với TensorFlow/PyTorch.

-    Ứng dụng CNN trong Computer Vision, RNN trong dự báo chuỗi thời gian/NLP.

-    Áp dụng AI cơ bản vào thực tế

-    Phân tích sentiment từ đánh giá khách hàng.

-    Xây dựng chatbot CSKH cơ bản.

-    Nhận diện và phân loại hình ảnh sản phẩm.

-    Hoàn thành các dự án thực tế (theo nhóm/ cá nhân)

-    Dự án Kinh doanh: phân tích dữ liệu bán hàng, dự đoán doanh thu, xây dựng dashboard.

-    Dự án Tài chính: dự đoán khả năng vỡ nợ khách hàng.

-    Dự án E-commerce: gợi ý sản phẩm dựa trên hành vi khách hàng.

-    Dự án AI: chatbot hỗ trợ khách hàng hoặc nhận diện sản phẩm từ hình ảnh.

-    Có Portfolio dự án cá nhân để showcase khi đi phỏng vấn.

-    Tóm lại: Sau khóa đào tạo, học viên không chỉ vững lý thuyết mà còn làm được dự án thực tế. Học viên sẽ đủ năng lực để tham gia dự án Data Science, Machine Learning hoặc AI trong doanh nghiệp.

1. Dữ liệu trở thành tài sản quý giá nhất

- Doanh nghiệp đang dựa vào dữ liệu để đưa ra quyết định. Người nắm được kỹ năng Advanced Data Science sẽ có lợi thế vượt trội.

2. Nhu cầu chuyên gia tăng mạnh

- Thị trường khát nhân lực Data Scientist và AI Specialist, đặc biệt là những người có kiến thức nâng cao về Machine Learning và Big Data.

3. Khả năng xử lý và khai thác dữ liệu phức tạp

 -  Advanced Data Science giúp bạn phân tích dữ liệu phi cấu trúc, dữ liệu lớn và tạo ra insight giá trị mà công cụ cơ bản không thể làm được.

4. Thăng tiến và mở rộng cơ hội nghề nghiệp

- Các vị trí cao cấp như Senior Data Scientist, AI Engineer hay Data Leader đều yêu cầu kiến thức nâng cao.

5. Mức thu nhập hấp dẫn

- Theo thống kê, các chuyên gia Data Science nâng cao luôn nằm trong nhóm có thu nhập cao nhất toàn cầu.

6. Đón đầu kỷ nguyên AI và tự động hóa

- Học Advanced Data Science giúp bạn làm chủ công nghệ, không bị tụt lại khi AI ngày càng ảnh hưởng đến mọi ngành nghề.

-   Lộ trình bài bản, trang bị cho học viên kiến thức, kỹ năng đáp ứng yêu cầu nhà tuyển dụng.

-   Học theo dự án thực tế – Áp dụng ngay vào công việc.

-   Mỗi lớp chỉ từ 7-12 học viên được cầm tay chỉ việc bởi các chuyên gia Data Analyst từ các tập đoàn, doanh nhiệp lớn,...

-   Cấp chứng chỉ và cam kết giới thiệu việc làm sau khi tốt nghiệp

-   Nắm chắc kỹ năng, tối ưu CV, mở rộng cơ hội thăng tiến.

-   Hình thức học Online và Offline linh động.

Buổi học 1+2: Ôn tập & Giới thiệu nâng cao (5 giờ)

-    Ôn tập nhanh kiến thức nền tảng (Python, Pandas, ML cơ bản).
-    Quy trình thực tế của một dự án Data Science.
-    Giới thiệu workflow chuyên nghiệp: GitHub, JupyterLab, Google Colab, Docker.
-    Thực hành: tạo repo GitHub, chia sẻ project với team.

Buổi học 3+4: Data Analysis nâng cao (5 giờ)

-    Xử lý dữ liệu phức tạp với Pandas (multi-index, pivot table).
-    Data Wrangling: xử lý dữ liệu thiếu, outlier, merge/join nhiều bảng dữ liệu lớn.
-    Feature Engineering nâng cao (biến đổi dữ liệu, tạo đặc trưng mới).
-    Thực hành: phân tích dữ liệu tài chính & làm sạch dữ liệu nhiều nguồn.

Buổi học 5+6: Visualization nâng cao (5 giờ)

-    Biểu đồ nâng cao với Seaborn, Plotly, Bokeh.
-    Dashboard tương tác với Plotly Dash / Streamlit.
-    Storytelling với dữ liệu: cách chọn biểu đồ đúng.
-    Thực hành: xây dựng dashboard phân tích doanh số bán hàng toàn quốc.

Buổi học 7+8: Tự động hóa với Python nâng cao (5 giờ)

-    Làm việc với API, Web Scraping (BeautifulSoup, Selenium).
-    Lập lịch tự động với schedule, airflow (giới thiệu).
-    Tích hợp Python với Excel, Power BI.
-    Thực hành: viết script tự động crawl dữ liệu chứng khoán hằng ngày và xuất báo cáo.

Buổi  học 9+10: Machine Learning nâng cao (5 giờ)

-    Các thuật toán nâng cao: Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM.
-    Cross-validation, GridSearch, Hyperparameter tuning.
-    Giảm chiều dữ liệu (PCA, t-SNE).
-    Thực hành: dự đoán khả năng vỡ nợ khách hàng (Credit Risk).

Buổi  học 11+12: Deep Learning cơ bản (5 giờ)

-    Giới thiệu Deep Learning, TensorFlow, PyTorch.
-    Xây dựng mạng Neural Network (Fully Connected).
-    Kỹ thuật huấn luyện: dropout, batch normalization, learning rate schedule.
-    Thực hành: phân loại chữ số viết tay MNIST.

Buổi  học 13+14: Deep Learning nâng cao (5 giờ)

-    Convolutional Neural Networks (CNN) cho Computer Vision.
-    Recurrent Neural Networks (RNN, LSTM, GRU) cho chuỗi thời gian.
-    Thực hành:
-    CNN: nhận diện hình ảnh sản phẩm.
-    RNN: dự báo giá cổ phiếu ngắn hạn.

Buổi  học 15+16: Trí tuệ nhân tạo cơ bản (5 giờ)

-    Giới thiệu AI & ứng dụng trong doanh nghiệp.
-    Natural Language Processing (NLP): xử lý văn bản, phân loại sentiment.
-    Chatbot cơ bản với Python.
-    Thực hành: xây dựng chatbot trả lời câu hỏi khách hàng dựa trên dữ liệu văn bản.

Buổi  học 17+18: Dự án thực tế 1 (5 giờ)

-    Dự án: Phân tích dữ liệu kinh doanh & dự đoán
-    Bài toán: phân tích dữ liệu bán hàng 3 năm (CSV/SQL).
-    Nhiệm vụ:
o    Làm sạch dữ liệu, phân tích xu hướng, trực quan hóa.
o    Dự đoán doanh thu tháng tiếp theo bằng XGBoost.
o    Trình bày dashboard bằng Streamlit.

Buổi  học 19+20: Dự án thực tế 2 & Tổng kết (5 giờ)

-    Dự án: AI ứng dụng trong doanh nghiệp
-    Bài toán: xây dựng hệ thống AI nhỏ.
-    2 lựa chọn:
o    Computer Vision: phân loại sản phẩm từ hình ảnh (CNN).
o    NLP: phân loại đánh giá khách hàng tích cực/tiêu cực + chatbot hỗ trợ khách hàng.
o    Trình bày project theo nhóm, mô phỏng môi trường doanh nghiệp.
-    Tổng kết khóa học, định hướng nghề nghiệp (Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI Engineer).