1. Giới thiệu khóa học

Trong thời đại công nghệ bùng nổ, AI (Trí tuệ nhân tạo) đang cách mạng hóa cách làm việc trong Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu. Khóa học AI Thực Chiến Dành Cho Ngành Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu được thiết kế dành riêng cho các chuyên gia và những người đam mê trong lĩnh vực này, giúp bạn làm chủ các công cụ AI hiện đại để tối ưu hóa hiệu quả công việc. Từ việc tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình dự đoán, đến tối ưu hóa phân tích dữ liệu lớn, khóa học mang đến những kỹ năng thực chiến để bạn áp dụng ngay vào công việc.

AI không chỉ là xu hướng mà là công cụ thiết yếu giúp:

• Tự động hóa quy trình thu thập, làm sạch và xử lý dữ liệu trong Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu.
• Xây dựng và triển khai các mô hình học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) để dự đoán và phân tích xu hướng.
• Phân tích dữ liệu lớn (big data) và trực quan hóa kết quả để hỗ trợ ra quyết định trong Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu.
• Tăng tốc độ và độ chính xác của các dự án Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu, tiết kiệm thời gian và chi phí.

Khóa học nhấn mạnh tính thực chiến, với các bài tập thực hành giúp bạn áp dụng AI trực tiếp vào công việc Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu.

2. Đối tượng học viên

Khóa học phù hợp với:

• Chuyên gia phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu trong lĩnh vực Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu.
• Quản lý dự án dữ liệu, kỹ sư dữ liệu muốn nâng cao kỹ năng AI.
• Doanh nhân muốn áp dụng AI để tối ưu hóa chiến lược dựa trên dữ liệu.
• Sinh viên ngành Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu hoặc các ngành liên quan.

3. Mục tiêu khóa học

Khóa học giúp học viên sử dụng AI, đặc biệt là Generative AI và các công cụ học máy, để:

• Tối ưu hóa quy trình Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu thông qua các công cụ AI tiên tiến.
• Tăng năng suất và hiệu quả công việc nhờ tự động hóa các tác vụ xử lý dữ liệu lặp lại.
• Phân tích dữ liệu và xây dựng mô hình dự đoán để đưa ra quyết định thông minh.

4. Nội dung khóa học

Khóa học có thời lượng 8 giờ chuyên sâu (4 buổi học, mỗi buổi kéo dài 2h): mỗi buổi tập trung vào một khía cạnh cụ thể của AI trong Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu.

• Học online qua Zoom.
• Khóa học tập trung vào thực hành (90% thời gian), giúp học viên tạo sản phẩm ngay trong lớp.

Phần 1: Tổng quan về AI trong Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu

• Nội dung:
  • Giới thiệu về trí tuệ nhân tạo (AI), Generative AI, và AI Agent trong Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu.
  • Sự khác biệt giữa “dùng AI hỗ trợ” và “phụ thuộc AI” trong xử lý dữ liệu và xây dựng mô hình.
  • Các ứng dụng thực tiễn của AI: tự động hóa làm sạch dữ liệu, xây dựng mô hình dự đoán, phân tích dữ liệu lớn, và trực quan hóa dữ liệu.
  • Xu hướng AI đang định hình ngành Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu (AutoML, AI tăng cường, phân tích thời gian thực).
• Thực hành: Sử dụng một công cụ AI như AutoML để phân tích một tập dữ liệu mẫu và tạo báo cáo sơ bộ.

Phần 2: Sử dụng AI để xử lý và phân tích dữ liệu

• Nội dung:
  • Ứng dụng các công cụ AI (Pandas AI, DataRobot, RapidMiner) để tự động hóa làm sạch dữ liệu, xử lý giá trị thiếu, và chuẩn hóa dữ liệu.
  • Sử dụng AI để khám phá dữ liệu (exploratory data analysis) và xác định các mẫu (patterns) trong Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu.
  • Tối ưu hóa quy trình phân tích dữ liệu bằng các công cụ AI để tăng tốc độ và độ chính xác.
  • Đánh giá và tinh chỉnh kết quả phân tích dữ liệu do AI tạo ra để đảm bảo phù hợp với mục tiêu dự án.
• Thực hành: Làm sạch và phân tích một tập dữ liệu thực tế bằng công cụ AI, sau đó tạo một báo cáo phân tích dữ liệu.

Phần 3: Xây dựng mô hình học máy và tự động hóa trong Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu

• Nội dung:
  • Xây dựng mô hình học máy (machine learning) bằng các công cụ AI như TensorFlow, Scikit-learn, hoặc H2O.ai.
  • Sử dụng AI để tự động hóa quy trình lựa chọn mô hình, tối ưu hóa siêu tham số (hyperparameter tuning), và đánh giá hiệu suất mô hình.
  • Ứng dụng AI để xây dựng các mô hình dự đoán (predictive models) cho các bài toán như dự báo doanh thu, phân khúc khách hàng, hoặc phát hiện bất thường trong Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu.
  • Triển khai mô hình học máy vào quy trình làm việc thực tế với các công cụ như MLflow.
• Thực hành: Xây dựng và triển khai một mô hình học máy đơn giản để dự đoán xu hướng từ một tập dữ liệu.

Phần 4: Phân tích dữ liệu lớn và triển khai AI trong Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu

• Nội dung:
  • Sử dụng AI để phân tích dữ liệu lớn và trực quan hóa dữ liệu với các công cụ như Apache Spark, Tableau tích hợp AI.
  • Ứng dụng AI trong phân tích thời gian thực (real-time analytics) và phát hiện xu hướng trong Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu.
  • Nghiên cứu case study về ứng dụng AI trong các dự án dữ liệu lớn từ các công ty như Google, Amazon.
  • Hướng dẫn tích hợp AI vào quy trình Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu: từ thu thập dữ liệu đến triển khai mô hình trong môi trường sản xuất.
• Thực hành: Phân tích một tập dữ liệu lớn và tạo một dashboard trực quan hóa dữ liệu; xây dựng kế hoạch triển khai AI cho một dự án Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu.

5. Giảng viên

• Anh Bùi Quang Hiếu:
  • Giảng viên ĐH FPT / ĐH Funix / FSB
  • CEO Hệ thống Đào Tạo Trí Tuệ Nhân Tạo
  • CEO HVCG Software
  • CEO Học Với Chuyên Gia
  • CEO Lập Trình KID

6. Cam kết khóa học

• Học viên tạo được sản phẩm thực tế (báo cáo phân tích, mô hình học máy, dashboard, hoặc kế hoạch triển khai AI) ngay trong lớp.
• Hỗ trợ giải đáp thắc mắc và tư vấn ứng dụng AI vào công việc Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu sau khóa học.
• 90% thời gian là thực hành, đảm bảo học viên hiểu và sử dụng AI hiệu quả.
• 100% nhận chứng chỉ sau khóa học.

7. Yêu cầu chuẩn bị

• 100% học viên mang laptop để học và thực hành.
• Chuẩn bị điện thoại có kết nối 4G/5G đề phòng wifi không ổn định.
• Đăng nhập sẵn 1 tài khoản Gmail trên trình duyệt.
• Cài sẵn một trình duyệt phụ như Cốc Cốc hoặc Firefox.
• Tạo tài khoản ChatGPT (https://chatgpt.com/).

8. Điều kiện tiên quyết

• Biết sử dụng cơ bản Word, Excel, PowerPoint.
• Sử dụng thành thạo máy tính.
• Có kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu hoặc lập trình (Python, R) là một lợi thế nhưng không bắt buộc.

9. Lý do chọn khóa học này

• Khóa học cung cấp các bài tập thực hành, giúp bạn áp dụng AI ngay vào công việc Phân Tích Dữ Liệu & Khoa Học Dữ Liệu.
• Cập nhật các công cụ AI mới nhất năm 2025, đảm bảo bạn luôn dẫn đầu trong ngành.

10. Bảng tóm tắt nội dung khóa học