Skip to content

Online Trực tiếp

288 giờ

Khóa học bao gồm

Python, Git & Github, Data Collection, Data Visualization, Data Analysis, Machine Learning, Data Engineering, Natural Language Processing, Deep Learning.

Trình độ đầu vào

Học viên mới bắt đầu tìm hiểu

Sau khóa học, bạn có thể đăng ký ở vị trí

  • Fresher/Junior Data Scientist
  • Fresher/Junior Data Analyst
  • Fresher/Junior Data Engineer
  • Fresher/Junior Business Intelligence
  • Fresher/Junior ML Engineer
  • Ứng dụng khoa học dữ liệu trong đa ngành

Chứng chỉ quốc tế được cấp bởi

Khóa học

Full-stack Data Science

Ưu điểm của Full-Stack Data Science Bootcamp:

  • Bằng cấp Quốc tế - Giá Việt Nam
  • Hỗ trợ 1:1 dự án và CV cá nhân - công việc
  • Giáo viên chuyên gia Data Science >3 năm kinh nghiệm
  • Thời gian học linh hoạt - các buổi học được ghi âm

Khóa Full-Stack Data Scientist sẽ đào tạo bạn những kỹ năng vững chắc cần thiết để bạn đáp ứng nhu cầu từ doanh nghiệp. Bạn sẽ biết cách phân tích dữ liệu, truyền tải những gì bạn tìm được, thậm chí dự đoán kết quả bằng các xây dựng các mô hình học máy, học sâu. Xuyên suốt khóa huấn luyện, bạn sẽ xây dựng portfolio kỹ năng của mình bằng những projects khác nhau cho công việc sau này.

Thông tin khóa học

Tải syllabus
Tải ngay
Tư vấn thêm
Tải ngay

Khóa học áp dụng chuẩn CRISP-DM

Sau khóa học, bạn có thể dể dàng áp dụng qui trình tiêu chuẩn CRISP-DM vào project riêng của bạn, cụ thể là:

  • Chuẩn bị môi trường làm việc (Git & Github, Jira)
  • Sử dụng thành thạo Python cho khoa học dữ liệu
  • Xác định nhu cầu và biết cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (Data Collection dựa trên File I/O, CSV, API, Webscraping)
  • Xử lý sơ bộ và phân tích tổng quan dữ liệu (EDA )
  • Trực quan hóa dữ liệu và diển giải (Data Visualization, Storytelling)
  • Chuẩn bị dữ liệu để đưa vào mô hình dự đoán dữ liệu (Data Processing, Pipeline, Featuring)
  • Xây dựng và đánh giá mô hình dự đoán dựa trên dữ liệu (Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing)
  • Triển khai mô hình dữ liệu trên cloud như GCP, AWS, Azure

Chỉ từ 15,000,000VND

Đăng ký khóa học
Đăng ký khóa học

Khóa học bao gồm

  • +288 Giờ Học tập
  • + 150 giờ nghiên cứu tài liệu
  • + 240 Bài tập thực hành coding
  • + 14 dự án thực tế
  • + 1 dự án cá nhân

Đào tạo nhóm >5 người?

Liên hệ chúng tôi để được tư vấn chi tiết

Liên hệ ngay
Liên hệ tư vấn

Dự án cho portfolio trên Github của bạn

Recognition of Emotions

deep-learning

Market Price Prediction

deep-learning

Automatic Photo Classification

deep-learning

Eyes Detection with Deep Learning

deep-learning

Crowdfunding campaign success with SparkML

data-management

Automatic detection of trolls on a forum

natural-language-processing

Sentiment analysis on a Corpus of Tweets

natural-language-processing

Deployment of a Chatbot on Facebook Messenger

natural-language-processing

Deployment ML model trained on wine data

data-engineering

Credit card Fraud Detection

machine-learning

Segmentation of a Customer Base

data-management

Airbnb Property Price Prediction in Paris

machine-learning

Prediction of Churn (attrition rate) of a Customer Base

machine-learning

Deployment of a Movie Recommendation Application

machine-learning

Interactive dashboard of pandemic monitoring

data-analysis

Data ingestion by scraping and storing in database

data-management

Bạn sẽ học gì trong khóa học?

Mô đun học

Bạn sẽ được thực hành

Công cụ / thư viện

1

Python for Data Science

  • Thiết lập môi trường làm việc phục vụ cho dự án
  • Sử dụng Terminal và Bash Shell trên Linux
  • Làm việc chuyên nghiệp với Git và Github
  • Chuẩn bị nền tảng cơ bản vững chắc về ngôn ngữ lập trình
  • Có được các kĩ năng cần thiết để chuyển sang các ngành cụ thể như Lập trình Web, Khoa học dữ liệu
  • Viết và lập trình chương trình Python đầu tiên của riêng bạn
  • Có kỹ năng và hiểu biết về Python để tự tin ứng tuyển vào các công việc lập trình Python
  • Thêm kỹ năng lập trình hướng đối tượng (OOP) vào lý lich của bạn
  • Visual Studio Code
  • Jupyter Notebook
  • Git & Github
  • Command Line Terminal
  • Linux
  • Python và các thư viện liên quan

2

Data Collection

  • Sử dụng Python để truy cập dữ liệu được lưu trữ trong tệp văn bản ở nhiều định dạng phổ biến.
  • Đọc và ghi tệp Ngôn ngữ đánh dấu eXtensible (XML) bằng thư viện tiêu chuẩn trong Python.
  • Sử dụng các tính năng Python tiêu chuẩn để xử lý dữ liệu được truy xuất từ ​​các tệp dữ liệu
  • Xử lý dữ liệu định dạng Json thu thập từ API
  • Đọc và ghi các tệp CSV bằng các thư viện của Python và Pandas
  • Đọc và ghi các tệp JavaScript Object Notation (JSON) bằng cách sử dụng Thư viện chuẩn Python.
  • Thu thập dữ liệu trên web với BeautifulSoup
  • CSV
  • JSON
  • API
  • BeautifulSoup
  • Selenium
  • SQLite
  • Mongodb
  • SQLAchemy
  • Pymongo

3

Data Analysis

  • Điền vào CV của bạn với các kỹ năng dữ liệu theo yêu cầu: lập trình Python, NumPy, Pandas, chuẩn bị dữ liệu - làm sạch dữ liệu, xử lý trước dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu; phân tích dữ liệu.
  • Có được sự hiểu biết toàn cảnh về vai trò của nhà phân tích dữ liệu
  • Có được nền tảng vững chắc về Numpy và Pandas
  • Sử dụng Dataframes trong Pandas để làm sạch và xử lý dữ liệu
  • Học cách tạo các biểu đồ như Pie Chart, Line Chart, Area Chart, Histogram, Scatter Chart, Boxplot v.v
  • Tạo dashboard để diễn giải những gì bạn tìm được trong quá trình phân tích
  • Numpy
  • Pandas
  • API
  • Mathplotlib
  • Seaborn
  • Streamlit
  • Boked
  • Plotly
  • Pymongo

4

Machine Learning

  • Hiểu và phân loại các thuật toán về Machine learning đang được sử dụng
  • Phân biệt và chọn đúng các mô hình học máy phù hợp với vấn đề cần giải quyết
  • Biết cách tuning và tối ưu mô hình học máy để chọn ra mô hình phù hợp nhất
  • Xây dựng và kết hợp mô hình Học máy khác nhau để giải quyết mọi vấn đề được đưa ra
  • Thực hành dựa trên dữ liệu thực tế
  • Scikit Learn
  • Supervised and Unsupervised Machine Learning Algorithms

5

Deep Learning

  • Xây dựng và train mạng nơ-ron sâu, xác định các tham số kiến trúc và áp dụng Deep Learning cho các ứng dụng của bạn
  • Xây dựng mô hình CNN và áp dụng cho các tác vụ phát hiện và nhận dạng dữ liệu hình ảnh và video.
  • Sử dụng Neural Style Tranfer để tạo tác phẩm nghệ thuật
  • Xây dựng mô hình và train RNN và các biến thể của nó (GRU, LSTM), áp dụng RNN cho NLP
  • Tensorflow
  • Keras
  • Deep Learning Algorithms

6

Natural Language Processing

  • Sử dụng tính năng của NLTK và SpaCy để xử lý dữ liệu văn bản phi cấu trúc (Unstructured textual data) trong các mô hình máy học.
  • Hiểu và phân loại Frequency Based Embedding và Predictive Based Embedding
  • Sử dụng các tính năng của word2vec - Predictive Based Embedding - để phát hiện các từ đồng nghĩa hoặc gợi ý các từ bổ sung
  • Sử dụng thành thạo thư viện GloVe - Predictive Based Embedding
  • Sử dụng Gensim để lấy các vectơ từ và tính toán các điểm tương đồng
  • NLTK
  • spaCy
  • Gloves
  • Gensim
  • Word2vec
  • Other NLP Algorithms

7

Data Engineering

  • Hiểu và phân biệt các dịch vụ cloud hiện có như GCP, AWS, MS Azure
  • Hiểu và thiết lập môi trường làm việc trên GCP
  • Cài đặt Hadoop và Spark để thực hành trên HDFS và YARN
  • Sử dụng Spark Dataframes thông qua API của PySpark
  • Sử dụng thành thạo Spark SQL (PySpark và Spark SQL)
  • Xây dựng mô hình dự đoán với SparkML
  • Docker
  • Kubernetes
  • Google Cloud Platform
  • AWS
  • Azure
  • Hadoop
  • Spark
  • SparkML

Hỗ trợ 1:1 dự án cá nhân - công việc

  • Trong suốt bootcamp, học viên phải hoàn thành một dự án cuối kỳ với chủ đề tự chọn
  • Dự án này sẽ tổng hợp những kiến thức và kỹ năng có được trong suốt bootcamp
  • Mỗi học viên trình bày dự án và kết quả của mình trong ngày Demo trước hội đồng ban giám khảo gồm các chuyên gia, nhà tuyển dụng, doanh nghiệp

Bạn sẽ làm gì trong một buổi học?

18h30
Bạn chuẩn bị tinh thần và năng lượng đầy đủ cho buổi học (trà bánh và thư giãn trước buổi học) vì bạn sẽ phải tập trung nhiều để đạt hiệu quả cao.
19h00
Bạn bật zoom, yên vị trên chiếc ghế yêu thích của bạn và buổi học sẽ bắt đầu. 30 phút đầu, giáo viên sẽ dành thời gian trả lời các thắc mắc về bài học cũ của bạn.
19h30
Sau 30 phút ôn tập bài cũ, bạn sẽ bước vào bài học mới. 60 phút tuy không dài nhưng nội dung buổi học sẽ được truyền tải cô đọng, trọng tâm và dể tiếp thu.
20h30
Sau phần lý thuyết trọng tâm, bạn sẽ làm các bài thực hành khác nhau với sự giúp đỡ của giáo viên và trợ giảng. Mọi thắc mắc của bạn sẽ được giải đáp ngay lập tức.
21h15 - 22h00
Giáo viên có thể mời bạn share màn hình của mình và live code một bài coding nào đó cho cả lớp. Đừng lo, giáo viên hỗ trợ bạn để hoàn thành bài này.
Học thử ngay
Học thử ngay

Giáo viên hướng dẫn

mai-anh

Đặng Huỳnh Mai Anh

Head of Data & Insights
hung-pham

Phạm Hưng

Trusting Social's
Data Scientist
duy-duc

Nguyễn Lê Duy Đức

One On One English's Product & Data Manager

Feedback của học viên sau khóa học

Previous
Next

Quy trình đăng ký khóa học

Mời bạn điền thông tin về form sau để chúng tôi hiểu rõ hơn về nhu cầu của bạn.

Chúng tôi sẽ liên hệ cho bạn nếu cần tư vấn cho khóa học hoặc cho nhu cầu đào tạo về Data Science trong doanh nghiệp của bạn.

Trước buổi phỏng vấn Online, chúng tôi sẽ gửi qua email các câu hỏi về nhu cầu và kế hoạch học tập trong khóa học Fullstack Data Science Bootcamp của bạn. Bạn cần dành thời gian lên kế hoạch và trao đổi trực tiếp với chúng tôi trong buổi phỏng vấn Online.

Bạn cần hoàn thành chuyển khoản tối thiểu 50% chi phí khóa học/học viên trước ngày khai giảng khóa học.

Chúng tôi sẽ gửi các thông tin của khóa học qua email của bạn và mời bạn tham gia nền tảng LMS của chúng tôi để xem qua bài học trước khi khóa học bắt đầu.

Đăng ký ngay hôm nay vì khóa học có giới hạn học viên 
Đăng ký khóa học
Đăng ký khóa học

FAQs

Khóa học không có yêu cầu cụ thể về chuyên môn lúc nhập học. Tuy nhiên, bạn cần trao đổi và phỏng vấn với chúng tôi trước thời gian nhập học.

Khóa học chào đón tất cả mọi người có nhu cầu học Khoa học Dữ liệu dù bạn chưa biết coding hay công cụ. Chúng tôi đào tạo từ con số 0 và hỗ trợ bạn xuyên suốt khóa học và sau thời gian học trong vòng 6 tháng. Tài liệu và cộng đồng học tập được truy cập trọn đời sau khóa học.

Tất cả các buổi học online được trung tâm ghi hình và tải lên kho tài liệu học tập dành cho học viên.

Có, sau khóa học, bạn sẽ được ưu tiên đề xuất hồ sơ công việc đến các đối tác doanh nghiệp của Trung tâm hợp tác. Ngoài ra, bạn còn được giải đáp các thắc mắc trực tiếp từ đội ngũ giảng viên, trợ giảng và các bạn bè Quốc tế của khóa học VivaData – Pháp.

Hiện tại, chứng chỉ của VivaData chưa thể thay thế các tín chỉ, học phần tương đương ở trường Đại học ở Việt Nam. Tuy nhiên, VivaData Bootcamp đã được chuyên trang CourseReport thế giới đánh giá 4,94/5 sao (https://www.coursereport.com/schools/vivadata)

Hiện tại, khóa học đang tuyển sinh theo thời gian biểu:

– Online Part-time Bootcamp tổ chức vào các tối t3-t5-t7 (19h-22h) và ngày chủ nhật (15h-18h).

Khóa học Full-Stack Data Science Bootcamp sau khi hỗ trợ giá chỉ còn 60,000,000VND-65,000,000VND trước ngày 06/09/2021:

  1. Học viên đăng ký học đặt cọc 10,000,000VND trước 1 tuần so với ngày khai giảng.
  2. Các ưu đãi từ 10-15% sẽ được áp dụng nếu học viên được giới thiệu từ học viên cũ hoặc sau khi tham gia các buổi chia sẻ của MiEdu.

Link đăng ký giữ chỗ: https://forms.gle/3tHaaQHpjCYiXeh78

Đặt cọc 10,000,000VND/học viên để giữ chỗ trước 1 tuần khi khóa học bắt đầu vào 06/09/2021

Kế hoạch thu chậm sau 6 tháng: Đóng 10-15% học phí/tháng tùy theo thỏa thuận với Trung tâm MiEdu.

Link đăng ký giữ chỗ: https://forms.gle/3tHaaQHpjCYiXeh78

Bước 1: Đăng ký giữ chỗ khóa học tại form: https://bit.ly/DS112021

Bước 2: Trao đổi cụ thể về nhu cầu và khả năng chi trả khóa học từ chuyên viên tư vấn của Trung tâm.

Bước 3: Tham gia phỏng vấn với đội ngũ MiEdu về nguyện vọng và lộ trình học tập tương lai (Bắt buộc).

Bước 4: Gặp mặt và làm hợp đồng học tập, chi trả học phí.

Các khóa học bootcamp part-time (24 tuần) đều có mức giá là 60,000,000VND-65,000,000VND. Trung tâm hiện đang có mức ưu đãi trực tiếp 10-15% với các bạn đăng ký sớm trước 30/08, đăng ký tham gia Demo Class.

Hiện nay, bằng cấp VivaData đã được Bộ Giáo dục và Đào tạo của Pháp công nhận là một trong những chứng chỉ có uy tín về chuyên môn đào tạo Data Science.

Hiện tại, MiEdu tham gia tài trợ các cuộc thi học thuật, khởi nghiệp của trường Đại học. Các mức học bổng hiên tại MiEdu tài trợ cho các chương trình từ 20% đến 100% khóa học Bootcamp part-time ngắn hạn.

Khóa học được giảng dạy bằng tiếng Việt. Tuy nhiên, trong quá trình giảng dạy, giảng viên có thể sử dụng các thuật ngữ chuyên ngành bằng tiếng Anh cùng với việc giảng giải về chức năng thuật ngữ để học viên dễ hiểu.

Sign Up and Start Learning