1. Tổng quan khóa học
Bạn là người xử lý hàng đống dữ liệu, nhưng lại cảm thấy:
Phân tích bị chậm và thủ công, dù dữ liệu ngày càng lớn và phức tạp.
Khó tạo mô hình AI thực dụng cho cụ thể nhu cầu như dự báo, phân loại, tổng hợp dữ liệu…
Muốn nâng cao chất lượng workflow (TIỀN xử lý, tự động hoá, trực quan hóa), nhưng không biết bắt đầu từ đâu.
AI là cú hích tăng tốc và mở rộng “siêu năng lực” của bạn. Với AI:
Bạn sẽ xử lý sạch dữ liệu hiệu quả hơn, dùng AI Assistant để gợi ý chuyển đổi nhanh.
Tạo được mô hình dự báo, phân tích, giảm tải mã và tối ưu thời gian.
Sáng tạo báo cáo trực quan, insight có chiều sâu bằng AI, dễ dàng chia sẻ và thuyết phục.
Khóa học được thiết kế để người làm Phân tích Dữ liệu / Khoa học dữ liệu như bạn có thể:
Học ngay cách ứng dụng AI qua hàng loạt Codelab thực chiến từ ETL đến mô hình hóa, từ phân tích đến tự động hóa.
Bước vào thế giới AI nâng cao như Generative AI, prompt engineering, synthetic data augmentation…
Nắm vững cách nâng workflow hàng ngày bằng AI để làm việc nhanh, hiệu quả và sáng tạo hơn.
2. Đối tượng mục tiêu
Khóa học được thiết kế chuyên biệt cho:
Nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst), Kỹ sư dữ liệu, Khoa học dữ liệu (Data Scientist) đang thực hành thiết kế mô hình và báo cáo.
Kỹ sư ETL, biên dịch dữ liệu, pipeline builder muốn thêm AI vào quy trình công việc.
Những người đã có nền tảng Python, SQL, thống kê và muốn mở rộng năng lực với AI thực chiến.
3. Nội dung khóa học
- Khóa học có thời lượng 8 giờ chuyên sâu (4 buổi học, mỗi buổi kéo dài 2h)
- 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: AI nền tảng cho Data Science
Khái niệm AI trong dữ liệu và ứng dụng thực tiễn.
Codelab 1: Tự động gợi ý bước làm sạch và tiền xử lý bằng AI Assistant – giảm tới 80% workload trên ETL.
Phần 2: Xây dựng mô hình ML có hỗ trợ AI
Tối ưu pipeline bằng Supervised & Unsupervised learning.
Codelab 2: Xây mô hình dự báo, phân loại với Python + AI preprocessing.
Phần 3: Generative AI & Prompt Engineering
Khai thác Generative AI để tổng hợp dữ liệu ảo (synthetic data), cải thiện training.
Codelab 3: Tạo dữ liệu mở rộng và tạo prompt hiệu quả cho mô hình bằng công cụ AI.
Phần 4: Trực quan hóa & Báo cáo thông minh
Tự động tạo dashboard, insight tự động bằng AI.
Codelab 4: Tạo báo cáo với AI – từ văn bản, biểu đồ đến lời giải thích mô hình.
Phần 5: Quản trị workflow Data Science hiện đại
Kết hợp low-code workflows để tiết kiệm thời gian (như MIT program).
Thử nghiệm, đánh giá kết quả, tăng tốc áp dụng AI vào pipeline trong doanh nghiệp.
Phần 6: Dự án cá nhân thực chiến
Thiết kế và triển khai dự án AI đầy đủ: từ nguồn dữ liệu đến báo cáo chiến lược.
Nhận feedback thực tế để triển khai ngay trong công việc hiện tại.
4. Lợi ích sau khóa học
Sau khóa học, học viên sẽ:
Thành thạo quá trình Data Science được hỗ trợ AI từ xử lý, mô hình hóa đến trực quan hóa.
Tạo ra sản phẩm phân tích nhanh, hiệu quả và có giá trị hơn.
Vượt trội so với đồng nghiệp nhờ khả năng ứng dụng AI thực tiễn trong công việc hàng ngày.
5. Yêu cầu tiên quyết
- Quan tâm đến công nghệ AI và sẵn sàng học hỏi.
- Laptop, kết nối internet 4G/5G, tài khoản Gmail, và trình duyệt phụ (Cốc Cốc/Firefox).
6. 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
7. Cam kết
- Học viên tạo được sản phẩm thực tế (slide, video, chatbot, hoặc kế hoạch học tập) ngay trong lớp.
- Hỗ trợ giải đáp thắc mắc và tư vấn ứng dụng AI vào học tập 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
