ĐĂNG KÝ NGAY

KHUNG CHƯƠNG TRÌNH

QUYỀN LỢI

MENTOR

THÔNG TIN 

LỢI ÍCH

DATA ANALYSIS, MACHINE LEARNING & DATA SCIENCE 

Lộ trình làm nghề và bổ trợ kỹ năng cho người từ số 0 

ĐÀO TẠO 3 IN 1

Làm chủ kiến thức, kỹ năng Phân tích dữ liệu, Machine Learning & Khoa học Dữ liệu trong 1 khóa học.

Học tập trên bộ công cụ có tính ứng dụng cao, xử lý đa dạng bài toán dữ liệu doanh nghiệp.


Lớp học online 100% thực chiến cùng TS. Đại học Ngoại Thương.

Lộ trình 56 buổi - 9 module - 6+ project thực hành.

Tư vấn cho tôi

Chương trình hỗ trợ việc làm sau khi tốt nghiệp tại COLE!

00
00
00
00

Kiểm tra độ phù hợp

Nhận ƯU ĐÃI khóa K5 ngay hôm nay!

90% QUYẾT ĐỊNH DOANH NGHIỆP DATA-DRIVEN HIỆN NAY ĐỀU DỰA TRÊN DỮ LIỆU!

Data Analyst và Data Scientist

- Theo Vietnamworks 2024 -

Nắm bắt cơ hội nghề thu nhập hấp dẫn

Đăng ký ngay nếu bạn là:

Newbie muốn bắt đầu lộ trình học Data Analyst, Data Science từ con số 0.

Data Analyst muốn thăng tiến lên vị trí Data Scientist

TÌM HIỂU THÊM

Người làm trái ngành muốn sử dụng dữ liệu để bổ trợ công việc.

Học tập trên bộ công cụ tính ứng dụng cao
Áp dụng xử lý được đa dạng bài toán dữ liệu

Data Analyst và Data Scientist

- Theo Vietnamworks 2024 -

Nắm bắt cơ hội nghề thu nhập hấp dẫn

Đào tạo bộ 3 yếu tố cần thiết nhất của Data Analyst & Data Scientist để bạn áp dụng vào công việc thực tế!

Cách biểu diễn, phân tích và khai thác thông tin, trích xuất các loại dữ liệu đặc trưng để biểu diễn.

Biểu diễn dữ liệu khoa học

  SKILLSET  

Thu thập, xử lý, phân tích và khám phá dữ liệu (EDA) cho việc huấn luyện mô hình

Chuẩn bị dữ liệu 

Tự xây dựng và huấn luyện mô hình sử dụng các thư viện. Thay đổi hàm số sẵn có để tối ưu mô hình

Xây dựng và huấn luyện mô hình

Tư duy lựa chọn và đánh giá các mô hình, xây dựng pipeline hoàn chỉnh.

Tư duy xây dựng mô hình

Tư duy phân tích lỗi, giải quyết các vấn đề thường gặp trong một bài toán Khoa học Dữ liệu trong thực tế

Cách để vận hình mô hình tốt

  MINDSET  

Hiểu cách vận hành thuật toán: Regression, Classification, Clustering và Neutral Networks.

Tư duy với các bài toán dữ liệu

Học được gì từ Khóa học Dữ liệu 3 in 1?

  TOOLSET  

Thành thạo công cụ cơ bản (SQL, Python) sử dụng trong Phân tích dữ liệu.

Công cụ truy vấn & lập trình

Làm chủ các công cụ phân tích, khai thác dữ liệu (Pandas, Numpy, Plotly) và trực quan hóa dữ liệu (Matplotlib, Seaborn, Plotly)

Công cụ phân tích dữ liệu

Xây dựng & huấn luyện mô hình học máy với các công cụ Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.

Công cụ học máy

ĐIỂM ĐẶC BIỆT CHỈ CÓ TẠI COLE

... nhiều hơn không chỉ là 1 khóa học !

Kiến thức thực chiến được trực tiếp giảng dạy bởi Tiến sĩ 10+ năm kinh nghiệm trong lĩnh vực khoa học tính toán và phân tích dữ liệu

Đơn vị duy nhất đào tạo theo hình thức "cầm tay chỉ việc" trực tiếp bởi Giảng viên từ Đại học Ngoại thương.

Hình thức học:

Phù hợp với cả người từ số 0 đến những người làm phân tích dữ liệu trên con đường thăng tiến, không yêu cầu về lập trình.

Lộ trình bài bản:

Cung cấp bộ dữ liệu và bài toán thực hành phù hợp với nhu cầu từng học viên (logistics, tài chính,...) 

Thực hành cá nhân hóa

Cam kết thực tập, đồng hành hỗ trợ 1-1 trọn đời đến khi học viên có JOB!

Đầu ra rõ ràng

GIẢNG VIÊN ĐỒNG HÀNH

TS. ĐẶNG LÊ QUANG

- 2+ năm Giảng viên dạy các chủ đề Toán ứng dụng và Khoa học máy tính, Đại học Ngoại Thương TP HCM.
- 2+ năm Giảng viên Đại học Khoa Kỹ thuật Hàng không Vũ trụ, Khoa Kỹ thuật Giao thông Vận tải, Đại học Bách khoa TP.HCM.
- 3+ năm Nghiên cứu viên Viện Năng lượng ứng dụng – NUPEC (Nuclear Power Trung tâm Kỹ thuật), Tokyo, Nhật Bản.
- 4+ năm làm CNTT tại Công ty DFM-engineering

10+

năm kinh nghiệm

2+

năm giảng dạy

1000+

học viên
- 2+ năm Giảng viên dạy các chủ đề Toán ứng dụng và Khoa học máy tính, Đại học Ngoại Thương TP HCM.
- 2+ năm Giảng viên Đại học Khoa Kỹ thuật Hàng không Vũ trụ, Khoa Kỹ thuật Giao thông Vận tải, Đại học Bách khoa TP.HCM.
- 3+ năm Nghiên cứu viên Viện Năng lượng ứng dụng – NUPEC (Nuclear Power Trung tâm Kỹ thuật), Tokyo, Nhật Bản.
- 4+ năm làm CNTT tại Công ty DFM-engineering. 

TS. ĐẶNG LÊ QUANG
( GV Đại học Ngoại Thương TP.HCM)

"Bạn không học một mình! Đồng hành trực tiếp cùng giảng viên & chuyên gia đầu ngành Data"

GIẢNG VIÊN KHÓA HỌC LÀ AI?

Có kinh nghiệm chuyên môn thực chiến và kỹ năng sư phạm tốt.

90% học viên hài lòng với cách dạy của giảng viên

Giảng viên tại các trường Đại học hàng đầu

- 10+ năm kinh nghiệm quản lý nhân sự 500+ người, sản phẩm 100K+ người dùng
- Xây dựng Data Warehouse cho sản phẩm Topica Native
- 15+ năm Giảng viên Viện Toán ứng dụng, Đại học Bách Khoa Hà Nội
- 6+ năm kinh nghiệm đào tạo nhân sự quản lý cấp trung
- 15+ năm kinh nghiệm làm việc thực tế về Quản lý doanh nghiệp, xây dựng hệ thống phần mềm CNTT trên các công cụ lập trình cũng như "Tin học văn phòng" Excel, GoogleSheet, PowerBI

TS. NGUYỄN DANH TÚ
( GV Đại học Bách khoa Hà Nội)

15+

năm kinh nghiệm

15+

năm giảng dạy

5000+

học viên

10+

năm kinh nghiệm

4+

năm giảng dạy

1000+

học viên

Tìm hiểu thêm nội dung mỗi buổi

KHUNG CHƯƠNG TRÌNH HỌC 

1. DATA ANALYTICS

2. DATA SCIENCE

- Tổng quan về lĩnh vực ngành Data & Khoa học Dữ liệu và tầm quan trọng của nó.
- Các bài toán phổ biến trong khoa học dữ liệu.
- Tổng quan kiến thức Machine Learning cần thiết.
- Hướng dẫn cài đặt môi trường thực hành (Jupyter Notebook, Colab, v.v)
Module 1: Tổng quan về ngành Data
- Bài toán hồi quy.
- Bài toán phân lớp dữ liệu.
- Bài toán phân cụm dữ liệu.
- Bài toán hệ gợi ý.
- Khai phá luật kết hợp.
- Học sâu & ứng dụng.
- Project III.
Module 4: Các bài toán & mô hình phổ biến trong Khoa học dữ liệu
Module 5: Thực hành mô hình & bài toán trong project Khoa học dữ liệu
- Phân tích bài toán & Dữ liệu.
- Tiền xử lý dữ liệu.
- Xây dựng mô hình.
- Đánh giá mô hình.
- Triển khai mô hình.
- Project IV.
- Trình bày Project lớn cuối khóa.
- Ôn tập kiến thức & tổng kết.
- Tư vấn 1-1 sau khóa.
Module 6: Trình bày Project, Đánh giá, Tổng kết
- Làm quen với Python cơ bản.
- Cấu trúc điều khiển.
- Hàm và Module.
- Xử lý chuỗi ký tự (strings).
- Kiểu dữ liệu: Lists, Tuples, Dictionaries, Sets.
- Mảng (Array) và Vector với Numpy.
- Hướng đối tượng trong Python.
- Python for data analytics (Pandas) & data visualization (Matplotlibs & Seaborn).
- SQL câu lệnh cơ bản.
- SQL Functions.
- SQL Group data & Subqueries, Case When & Join Table.
- Các kiểu Join nâng cao và phép toán tập hợp.
- Hàm cửa sổ (Window Functions)
- Biểu thức bảng chung (CTE) và truy vấn đệ quy.
- Project I.
Module 2: Tổng hợp kiến thức Python & SQL sử dụng trong Data Analytics & Data Science
- Giới thiệu thống kê và xác suất ứng dụng trong Khoa học Dữ liệu.
- Kỹ thuật lấy mẫu (Sampling) trong Khoa học Dữ liệu.
- Khoảng tin cậy và kiểm định giả thuyết.
- Áp dụng vào EDA và data visualization, tạo báo cáo tự động.
- Project II.
Module 3: Lý thuyết xác suất thống kê ứng dụng cho EDA

Tìm hiểu thêm nội dung mỗi buổi

KHUNG CHƯƠNG TRÌNH HỌC 

PHẦN 1. DATA ANALYTICS

PHẦN 2. DATA SCIENCE

- Tổng quan về BI và PowerBI.
- Xây dựng các biểu đồ nâng cao.
- Xây dựng biểu đồ chuyên sâu.
- Project I: Xây dựng dashboard kinh doanh.
MODULE 2: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU ĐA CHIỀU VÀ TRỰC QUAN HÓA TRÊN POWER BI
- Tổng quan về Cơ sở dữ liệu.
- Thực hành Thiết lập hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL Server.
- Truy vấn dữ liệu cơ bản và nâng cao.
- Cấu trúc của CSDL.
- Cập nhật dữ liệu.
- Các khái niệm CSDL theo ngôn ngữ nghiệp vụ.
- Xây dựng cơ sở dữ liệu và truy vấn cấu trúc hệ thống.
- Project II.
MODULE 3: TỔNG QUAN CƠ SỞ DỮ LIỆU VÀ NGÔN NGỮ TRUY VẤN SQL
- Tổng quan về khoa học dữ liệu Data Science
MODULE 4: TỔNG QUAN VỀ KIẾN THỨC CỦA DATA SCIENCE  
- Làm quen với Python cơ bản.
- Cấu trúc điều khiển.
- Hàm và Module.
- Kiểu dữ liệu Lists và Tuples / Kiểu dữ liệu Dictionaries và Sets.
- Hướng đối tượng trong Python.
- Python for data analyst (Thư viên Pandas).
- Python for data visualization - Matplotlib & Seaborn.
- Project III.
MODULE 5: TỔNG HỢP KIẾN THỨC PYTHON CƠ BẢN SỬ DỤNG TRONG DATA SCIENCE
- Phân tích bài toán & Dữ liệu.
- Tiền xử lý dữ liệu.
- Xây dựng mô hình.
- Đánh giá mô hình.
- Triển khai mô hình.
- Project VI.
MODULE 8: THỰC HÀNH MÔ HÌNH & PROJECT VỀ KHOA HỌC DỮ LIỆU
- Bài toán hồi quy.
- Bài toán phân lớp dữ liệu.
- Bài toán phân cụm dữ liệu.
- Bài toán hệ gợi ý.
- Khai phá luật kết hợp.
- Học sâu & ứng dụng.
- Project V.
MODULE 7: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CÁC BÀI TOÁN VÀ MÔ HÌNH PHỔ BIẾN TRONG DATA SCIENCE
- Trình bày Project lớn cuối khóa.
- Ôn tập kiến thức & Tổng kết.
- Tư vấn 1-1 sau khóa.
MODULE 9: TRÌNH BÀY PROJECT, ĐÁNH GIÁ, TỔNG KẾT
- Tổng quan Phân tích dữ liệu.
- Tiền xử lý dữ liệu cơ bản và khám phát dữ liệu.
- Phân tích dữ liệu đa chiều.
- Tiền xử lý dữ liệu.
MODULE 1: TỔNG QUAN VỀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VÀ THỰC HÀNH TRÊN EXCEL 
- Giới thiệu thống kê và xác suất ứng dụng trong Khoa học Dữ liệu.
- Kỹ thuật lấy mẫu (Sampling) trong Khoa học Dữ liệu.
- Khoảng tin cậy (Confidence Interval) và kiểm định giả thuyết (hypothesis testing).
- Áp dụng vào EDA và data visualization, tạo báo cáo tự động.
- Project IV.
MODULE 6: LÝ THUYẾT XÁC SUẤT VÀ THỐNG KÊ ỨNG DỤNG CHO PHÂN TÍCH DỮ LIỆU THĂM DÒ (EXPLORATORY DATA ANALYSIS - EDA)

Vẫn băn khoăn về chương trình học?

Sau đây là 10 phần đầu lộ trình, từ người mới lập trình đến lập trình viên tự tin làm dự án

Nhận full 13 phần lộ trình

- Học cách viết HTML – là phần "xương sống" để tạo ra một trang web. Bạn sẽ biết cách tạo form, bảng thông tin như: "Đăng ký tài khoản", "Danh sách sản phẩm".
- Học CSS để làm đẹp cho trang web. Biết cách chỉnh màu, chia bố cục, căn giữa,… để form và bảng trở nên chuyên nghiệp hơn.
- Học về JavaScript – công cụ giúp trang web tương tác.
- Biết cách dùng các giao diện mẫu (template) để dựng trang web dễ dàng và nhanh hơn.
Phần 1: Front-end - Làm quen với Giao diện Website
- Giúp bạn hiểu cách lưu trữ thông tin (như tài khoản, sản phẩm, đơn hàng) một cách khoa học và có thể tra cứu, thống kê dễ dàng.
- Học cách thiết kế dữ liệu bằng sơ đồ ERD, hiểu các mối quan hệ như: "mỗi đơn hàng có nhiều sản phẩm".
- Làm quen với SQL Server – hệ thống giúp lưu và truy vấn dữ liệu. Học cách tạo bảng, nhập dữ liệu, tìm kiếm thông tin sản phẩm,...
Phần 2: Database - Cơ sở dữ liệu
- Bắt đầu lập trình với ngôn ngữ C# – ngôn ngữ chủ đạo để xây dựng hệ thống web trong khóa học.
- Học khái niệm cơ bản về chương trình, làm bài tập như: tính tuổi, kiểm tra email hợp lệ,...
- Làm quen với các kiểu dữ liệu nâng cao như danh sách, hàng đợi,… để xử lý bài toán logic tốt hơn.
Phần 3: C# cơ bản (.NET)
- Để làm phần mềm tốt, bạn cần hiểu vấn đề thực tế doanh nghiệp đang gặp và người dùng thực sự cần gì.
- Học cách phân tích nhu cầu người dùng, viết yêu cầu sản phẩm, vẽ sơ đồ các trang trong website.
- Học cách vẽ giao diện (mockup) trước khi lập trình, xác định nơi cần thu thập dữ liệu từ người dùng.
Phần 4: Business & Product Requirement - Hiểu nhu cầu thị trường & người dùng
- Tạo ra một website động, nội dung thay đổi tùy theo người dùng, ví dụ: trang sản phẩm, trang đăng nhập, trang giỏ hàng,...
- Học mô hình MVC (Model – View – Controller) để tổ chức mã nguồn rõ ràng.
- Bắt đầu tạo các trang web chính như trang chủ, chi tiết sản phẩm, danh mục sản phẩm.
Phần 5: ASP.NET MVC - Xây dựng Website với ASP.NET MVC
- Biết cách tạo ra API để các phần mềm có thể kết nối với nhau, hoặc kết nối giữa giao diện người dùng và dữ liệu.
- Học cách tạo, nhận, xử lý và phản hồi dữ liệu thông qua API dùng C# và ASP.NET.



Phần 6: APIs - Giao tiếp giữa hệ thống bằng API
- Cho phép người dùng đăng ký, đăng nhập, quản lý tài khoản, và giữ an toàn cho hệ thống.
- Xây dựng chức năng xác thực, quản lý thông tin bằng API lưu thông tin người dùng bằng cơ sở dữ liệu và session.
Phần 7: Xác thực người dùng
- Tạo khu vực quản trị riêng để admin có thể thêm, sửa, xóa sản phẩm, quản lý danh mục...
- Học cách thêm sản phẩm, phân trang, quản lý danh mục và thiết lập dữ liệu nền.

Phần 8: Trang quản trị dành cho Admin (tuỳ chọn)
- Bạn sẽ xây dựng từng phần của một website thương mại điện tử từ đầu đến cuối.
- Hiển thị sản phẩm, thêm vào giỏ hàng, xem chi tiết,...
Phần 9: Bài tập lớn (Mini projects)
- Học cách dùng AI như ChatGPT để viết code, tạo dữ liệu thử, vẽ giao diện,... giúp lập trình nhanh và hiệu quả hơn.
- Từ việc thiết kế prompt, tạo mã HTML, C#, SQL… đến sinh dữ liệu giả lập, tạo test case.
Phần 10: AI - Sử dụng AI để hỗ trợ lập trình

THÀNH QUẢ HỌC VIÊN KHÓA K1

Project: Xây dựng Recommendation System cho sàn Amazon

Học viên: Trần Thị Diễm

Project: Xây dựng Recommendation System cho các mặt hàng trên Amazon

Học viên: Quang Long

Project: Dự báo độ lún nền đường cao tốc Hà Nội - Hải Phòng

Học viên: Hùng Hồ

Quyền lợi độc quyền khi học tại Cole!

Hỗ trợ trả góp học phí

Trả góp học phí qua thẻ tín dụng  với các mức 3 tháng - 6 tháng - 9 tháng - 12 tháng, chỉ từ 500.000đ

HỌC LẠI FREE

Miễn phí học lại không giới hạn cho đến khi hiểu rõ kiến thức. Xem lại các video bài học đã Record lớp Onlinne

SUPPORT 

Đội ngũ tư vấn viên, trợ giảng theo sát khả năng tiếp thu và hỗ trợ quá trình học của học viên.

NETWORK

Mạng lưới kết nối và thảo luận giữa các học viên, giảng viên, trợ giảng và cộng đồng các bạn học, cộng đồng hỗ trợ nghề nghiệp tuyển dụng.

Đầu ra hấp dẫn

Duy nhất trong khóa K5 này, Cole cam kết thực tập với các học viên hoàn thành xuất sắc khóa học tại các doanh nghiệp đối tác hàng đầu.

100+

doanh nghiệp đối tác

10

suất thực tập

70%

học viên có việc làm

Cam kết chất lượng theo 3 giai đoạn:
- Giai đoạn 1 (Học kiến thức): Yêu cầu học viên hoàn thành tất cả kiến thức và project đúng thời hạn, tối thiểu 80%.
- Giai đoạn 2 (Thực tập tại doanh nghiệp): Thời gian tối thiểu 2 tháng tùy theo nhu cầu của doanh nghiệp.
- Giai đoạn 3 (Giới thiệu việc làm): Hỗ trợ kết nối nhà tuyển dụng trong vòng 6 tháng sau khi hoàn thành thực tập.

TÌM HIỂU THÊM

  • Học viên có thể book trực tiếp với giảng viên miễn phí để được tư vấn từng use case cụ thể
  • Học lại miễn phí đến khi thành thạo.
  • Tư vấn mentor trực tiếp trong lớp học, và cả sau khi kết thúc khóa học trên các kênh zalo, facebook, email, điện thoại,....
  • Học liệu bài giảng nâng cấp mới sẽ gửi lại và mời học viên tham gia lại lớp học.

NHẬN TƯ VẤN

00
00
00
00
* Chú ý: Tư vấn viên sẽ liên hệ lại để xác nhận đăng ký khóa học cho bạn. Nếu bạn không có số điện thoại ở Việt Nam, vui lòng liên hệ fanpage của chúng tôi tại đây để được nhận tư vấn.
* Hãy kiểm tra lại thông tin họ tên và số điện thoại của bạn đã điền đúng trước khi bấm "NHẬN TƯ VẤN"
Lịch khai giảng khóa K6

- Lịch học: Tháng 7/2025
- Thời gian: 20h - 22h Thứ Tư & Thứ Sáu
- Thời lượng: 45 buổi (5.5 tháng)
- Học Online trên nền tảng MS Teams

ƯU ĐÃI EARLY BIRD

Dành cho 20 học viên đăng ký sớm nhất

4500+ 

Học viên theo học

200+

Doanh nghiệp, tập đoàn theo học

50+

Chuyên gia, giảng viên

30%

Tăng thu nhập lên sau khóa học

COLE tự hào là đơn vị hàng đầu trong việc đào tạo các khóa học ứng dụng chuyển đổi số và CNTT trong doanh nghiệp - Giải pháp giúp doanh nghiệp và nhân sự tăng năng suất.

Về chúng tôi

Hân hạnh được đào tạo và hợp tác với 150+ doanh nghiệp trên cả nước

HOẠT ĐỘNG NỔI BẬT

Tặng 5000: câu Prompt ra lệnh cho chat GPT

Cung cấp cho học viên 5000 câu Prompt ra lệnh cho Ai 
Giúp bạn trở thành người điều khiển AI chuyên nghiệp, ngay sau khóa học.

Tặng Khóa Học: Xây dựng hệ thống Automation với Larksuite

Nắm được cách triển khai bộ công cụ Lark cho tổ chức, doanh nghiệp
- Nắm được tư duy phân tích dữ liệu, tư duy ứng dụng No code xây dựng các quy trình
- Biết tự xây dựng các quy trình, công cụ dựa trên Lark Base
- Có 1 số mẫu Base cơ bản cho một số công việc để tuỳ chỉnh file Base dựa trên mẫu

Tặng Khóa Học: Khởi Nghiệp với AI - Trở thành Citizen Developer

Với khóa học này giúp bạn có thể tự code các ý tưởng sản phẩm phụ giúp công viêc mà không cần nhờ đội ngũ kỹ thuật. Khi bạn biết bản chất của coding bạn sẽ biết sâu về công nghệ nơi mà hệ thống công nghệ tương tác liên thông các dữ liệu,và cách khai thác và sử dụng chúng phục vụ tối đa năng suất công việc của mình.

Bộ Quà tặng cực kỳ hấp dẫn từ COLE

TRUNG TÂM ĐÀO TẠO EDTECH COLE

Address: Tầng 3, số 8, Phan Văn Trường, Cầu Giấy, Hà Nội

Hotline: 0869 810 635

Email: contact@cole.vn

Website: datascience.cole.vn