Những gì bạn sẽ học
Chúng tôi sẽ huấn luyện bạn qua một chương trình giảng dạy được thiết kế để đưa bạn từ ‘mới tò mò’ đến tự tin trong Data Science & AI chỉ trong 12 tuần (toàn thời gian).
Làm chủ Phân tích và Chuẩn bị Dữ liệu
Xây dựng nền tảng vững chắc về phân tích dữ liệu: thu thập, khám phá, làm sạch và chuẩn bị các bộ dữ liệu thực tế. Sử dụng Pandas, bạn sẽ xử lý các giá trị thiếu, giá trị ngoại lai, dữ liệu mất cân bằng và các đặc trưng phân loại, áp dụng phân tích thống kê, và tạo trực quan hóa để biến dữ liệu thô thành các bộ dữ liệu sẵn sàng cho phân tích.
Xây dựng Mô hình Machine Learning Thông minh
Học toàn bộ quy trình ML, từ chuẩn bị bộ dữ liệu đến huấn luyện, đánh giá và tối ưu hóa các mô hình dự đoán. Bạn sẽ triển khai các thuật toán có giám sát và không giám sát, so sánh chúng bằng các chỉ số tiêu chuẩn của ngành, và tăng độ chính xác thông qua cross-validation, tinh chỉnh siêu tham số (hyperparameter tuning) và lựa chọn mô hình.
Phát triển Giải pháp Deep Learning & AI
Khám phá cách các mạng nơ-ron hiện đại vận hành AI. Bắt đầu từ nền tảng của mạng nơ-ron nhân tạo, bạn sẽ xây dựng các mô hình deep learning bằng PyTorch trong khi khám phá tối ưu hóa, chính quy hóa (regularisation), tăng cường dữ liệu (data augmentation), AI có thể giải thích (explainable AI) và các mô hình sinh (generative models) — những kỹ năng thực tiễn cho các ứng dụng AI nâng cao.
Chuyên sâu về Computer Vision & Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên
Khám phá hai lĩnh vực có ảnh hưởng nhất của AI. Bạn sẽ xây dựng mạng nơ-ron tích chập (CNN) cho phân loại ảnh, phát hiện đối tượng và phân đoạn ảnh, đồng thời học các kỹ thuật NLP bao gồm embeddings, mạng nơ-ron hồi quy, transformer và cơ chế attention cho các hệ thống AI xử lý văn bản.
Xây dựng Ứng dụng AI Hiện đại & Large Language Model
Vượt ra ngoài ML truyền thống để xây dựng các ứng dụng được vận hành bởi LLM. Bạn sẽ khám phá prompt engineering, LangChain, Retrieval-Augmented Generation (RAG), và các quy trình AI thực tế để tạo ra các trợ lý thông minh, hệ thống truy xuất tri thức, và các ứng dụng generative AI sẵn sàng cho production.
Triển khai, Giám sát & Mở rộng Hệ thống AI
Đưa các mô hình ML từ giai đoạn phát triển đến sản xuất thực tế. Bạn sẽ triển khai bằng FastAPI, Docker và các giải pháp cloud, mở rộng quy mô bằng Ray, và giám sát các mô hình bằng MLflow — cùng với bảo mật, quyền riêng tư và các thực hành tốt nhất cho các hệ thống AI đáng tin cậy trong môi trường thực tế.
Chương 0: Công việc chuẩn bị
Khoa học dữ liệu là một trong những ngành nghề được săn đón nhiều nhất trong những năm gần đây. Nó liên quan đến việc xử lý dữ liệu, làm sạch, đánh giá, và phát triển các mô hình machine learning để dự đoán kết quả của các sự kiện. Do sự phức tạp của lĩnh vực này, việc làm chủ nó đòi hỏi một sự hiểu biết sâu sắc về nhiều công cụ và phương pháp, bao gồm Python, môi trường làm việc, cơ sở dữ liệu, toán học, và đại số tuyến tính. Trong chương này, chúng ta sẽ đề cập đến các nền tảng của khoa học dữ liệu để giúp bạn sẵn sàng bắt đầu hành trình học tập.
Giới thiệu về Python
- Ngôn ngữ Python và Lịch sử
- Kiến thức Cơ bản về Python
- Cấu trúc Dữ liệu Cơ bản trong Python
- Lớp và Đối tượng (Classes and Objects)
- Module và Package
- Nhập/Xuất (Input/Output)
- Lỗi và Ngoại lệ (Errors and Exceptions)
Môi trường Làm việc
- Môi trường Python
- Anaconda
- Jupyter Notebooks
SQL và Cơ sở Dữ liệu
- Kiến thức Cơ bản về SQL
- Truy vấn SQL
Đại số Tuyến tính
- Vô hướng và Vector
- Ma trận
- Chuẩn (Norms)
Git và GitHub
- Giới thiệu về Quản lý Phiên bản, Quy trình làm việc, Kiểm tra Repository, Hoàn tác Thay đổi, Fetch và Pull Thay đổi, Push Thay đổi
Dự án: Curve Fitting
- Dự án này xoay quanh việc giải quyết bài toán 'Curve Fitting', liên quan đến việc tìm phương trình đường cong phù hợp nhất cho một bộ dữ liệu cho trước. Nó sẽ hướng dẫn bạn qua một ví dụ về bài toán này và được chia thành các phần, mỗi phần sẽ rèn luyện việc sử dụng các khái niệm cơ bản như OOP, SQL, Đại số Tuyến tính, và quy trình Machine Learning cuối cùng
Lịch học
Thứ Hai–Thứ Sáu, 9:30 sáng – 3:30 chiều (giờ Trung Âu, CET/CEST – khoảng GMT+1). Thời gian hiển thị theo giờ Berlin; học viên tại Mỹ, Úc, Hàn Quốc và các khu vực khác có thể quy đổi sang giờ địa phương.
Buổi giảng
9:30am - 11:00am
Buổi giảng
11:30am - 01:00pm
Phiên thực hành
02:00pm - 03:30pm
Phương pháp của chúng tôi
Học trực tuyến
- Tại Code Labs Academy (CLA), bạn sẽ học qua các buổi học trực tuyến tương tác, tham gia trực tiếp với giảng viên và bạn học trong thời gian thực – thúc đẩy sự hợp tác và phát triển kỹ năng nhanh chóng.
Tự học
- Bán thời gian: 9 giờ học trực tiếp, 11 giờ tự học – tổng cộng 20 giờ/tuần.
- Toàn thời gian: 22,5 giờ học trực tiếp, 17,5 giờ tự học – tổng cộng 40 giờ/tuần.
Phương pháp lớp học lật
- Trải nghiệm phương pháp lớp học lật (flipped classroom), nơi bạn chủ động nghiên cứu trước nội dung lý thuyết và sử dụng thời gian trên lớp để thảo luận, thực hành và giải quyết vấn đề nâng cao.
Thực hành có hướng dẫn
- Tham gia trải nghiệm học tập nhập vai với trọng tâm là thực hành: bài tập, lab, dự án và xây dựng portfolio – đảm bảo nền tảng vững chắc cho kiến thức của bạn.
Bạn muốn học theo tốc độ của riêng mình?
Học với On-demand Data Science & AI course theo tốc độ của bạn và linh hoạt tối đa trong chương trình self‑paced chuyên sâu. Làm chủ cách biến dữ liệu thô thành insights mạnh mẽ, huấn luyện mô hình thông minh và xây dựng các ứng dụng AI thực tế, rồi tốt nghiệp sẵn sàng khởi động sự nghiệp trong thế giới đổi mới dựa trên dữ liệu.
Những gì bạn cần
Bạn không cần bằng cấp chính quy về khoa học máy tính hoặc lập trình để tham gia. Chúng tôi sẽ ôn lại nền tảng trong vài tuần đầu để bảo đảm bạn có nền tảng vững chắc. Tuy nhiên, một chút quen thuộc với lập trình và thuật toán sẽ giúp bạn theo kịp dễ dàng hơn.
- Máy tính xách tay hoặc máy tính để bàn: Thiết bị đáng tin cậy với khả năng xử lý đủ tốt để chạy các thư viện và môi trường phân tích dữ liệu.
- Kết nối Internet ổn định: Kết nối Internet đáng tin cậy cho lớp trực tiếp, lab và bài tập.
- Kỹ năng tin học cơ bản: Khả năng sử dụng hệ điều hành, phần mềm văn phòng và trình duyệt.
- Kiến thức cơ bản về thuật toán và lập trình: Làm quen với các khái niệm lập trình sẽ giúp bạn thoải mái hơn trong khóa học.
- Trình độ tiếng Anh: Trình độ tối thiểu B1, đủ để hiểu tài liệu kỹ thuật và giao tiếp hiệu quả, vì bootcamp được giảng dạy bằng tiếng Anh.
- Cam kết học tập: Thái độ chủ động với việc học và thực hành code, đặc biệt trong giai đoạn pre‑work để tạo nền tảng vững chắc.
Trung tâm Dịch vụ Nghề nghiệp
Hội thảo phát triển nghề nghiệp
Các buổi workshop cho bạn và cộng đồng CLA rộng hơn: làm quen với dịch vụ nghề nghiệp, gặp gỡ cố vấn, cập nhật xu hướng tuyển dụng và nhận góp ý nhanh cho CV của bạn.
Buổi tư vấn nghề nghiệp cá nhân hóa
Các phiên tư vấn có cấu trúc để xác định mục tiêu nghề nghiệp, lập kế hoạch chuyển ngành và xây dựng chiến lược cụ thể – từ chỉnh CV đến chiến lược ứng tuyển và networking.
Phỏng vấn thử (mock interview)
Luyện tập các câu hỏi hành vi và kỹ thuật phổ biến: cách thể hiện điểm mạnh, chứng minh giá trị với nhà tuyển dụng, xử lý câu hỏi khó và đàm phán mức lương một cách tự tin.
Đánh giá CV & thư xin việc
Nhận góp ý chi tiết, cá nhân hóa cho CV và thư xin việc của bạn để vượt qua vòng sàng lọc, gây ấn tượng với nhà tuyển dụng và tăng cơ hội được mời phỏng vấn.
Tổng hợp việc làm & thực tập
Cập nhật các cơ hội việc làm và thực tập được chọn lọc bởi đội ngũ cố vấn nghề nghiệp, ưu tiên vị trí phù hợp cho học viên và người mới chuyển ngành vào công nghệ.
Truy cập nền tảng tài nguyên nghề nghiệp
Mở khóa các tài liệu, mẫu CV, thư xin việc, hướng dẫn phỏng vấn và tài nguyên ngành công nghệ ngay trên nền tảng học tập của chúng tôi.
Hướng dẫn chuyên nghiệp & sự kiện networking
Gặp gỡ chuyên gia trong ngành để nhận lời khuyên, nghe chia sẻ hành trình nghề nghiệp và mở rộng mạng lưới thông qua các buổi trò chuyện và sự kiện kết nối trực tuyến.
Mạng lưới cựu sinh viên
Kết nối với bạn học và cựu học viên CLA để chia sẻ cơ hội việc làm, tài nguyên học tập, kinh nghiệm phỏng vấn và xây dựng cộng đồng hỗ trợ lẫn nhau lâu dài.
Vì sao chọn Code Labs Academy?
Coaching nghề nghiệp 1-1
Hỗ trợ cá nhân từ chuyên gia nghề nghiệp: làm mới CV và LinkedIn, phỏng vấn thử và chiến lược tìm việc tập trung vào ngành công nghệ.
Dự án sẵn sàng cho portfolio
Tốt nghiệp với portfolio GitHub gồm các dự án thực tế, xây dựng trong lớp và hoàn thiện nhờ phản hồi của mentor.
Giáo trình định hướng theo ngành
Nội dung được cập nhật mỗi quý để bám sát nhu cầu tuyển dụng trong AI, an ninh mạng và phát triển web.
Chứng chỉ được công nhận
Thể hiện chứng chỉ Code Labs Academy được AZAV công nhận trên LinkedIn, CV và hồ sơ xin visa.
Câu hỏi thường gặp
Đánh giá và chia sẻ của cựu học viên Code Labs Academy
Đó là chương trình đào tạo trực tuyến với các khóa học không đồng bộ có thể phù hợp với bất kỳ sinh viên nào trên toàn thế giới. Tôi đánh giá cao việc nó đi kèm với chứng chỉ khi hoàn thành thành công. Tóm lại, điều này bootcamp là tất cả trong một, ...
Sau khi hoàn thành bằng thạc sĩ về phân tích dữ liệu, tôi đã nỗ lực nâng cao kiến thức của mình trong lĩnh vực này với mục tiêu theo đuổi sự nghiệp về khoa học dữ liệu hoặc phân tích. Tuy nhiên, tôi gặp khó khăn trong việc tìm câu trả lời cho câu h ...
Sự cân bằng giữa lý thuyết và thực hành là hoàn hảo, bạn có cơ hội áp dụng những gì học được trong bài tập về nhà và các dự án thực tế được TA xem xét. Tôi giới thiệu chương trình đào tạo này cho bất kỳ ai muốn bắt đầu sự nghiệp của mình trong lĩnh v ...
Không có kiến thức nền tảng về công nghệ, chỉ sau vài tháng, giờ đây tôi không chỉ có thể hiểu được các mô hình máy phức tạp hoặc học sâu mà còn có thể tự thiết kế chúng. Nếu bạn đang tìm kiếm một sự thay đổi nghề nghiệp trong ngành công nghệ, có ...
Là một phần của chương trình đào tạo phát triển web, tôi phải nói rằng Nó đã vượt xa sự mong đợi của tôi. Bootcamp thực sự mang tính tương tác, vui vẻ và nhiều thông tin. Tôi đã học được rất nhiều điều nhờ những người cố vấn của tôi và những người là ...
Khóa học phát triển web của Code Labs Academy rất ấn tượng, đó là một trong những trải nghiệm tuyệt vời nhất tôi có được trong đời. Tôi đặc biệt khuyên bạn nên tham gia chương trình đào tạo này, nơi bạn không chỉ học phát triển web mà còn nhận được l ...
Một trong những cách tốt nhất để học Khoa học dữ liệu và Học máy, những giáo viên xuất sắc luôn giúp bạn hiểu và cho bạn thêm ý tưởng, ví dụ. Nếu bạn muốn biết thêm về ML, CLA là nơi tốt nhất.
Tôi luôn tìm kiếm những cơ hội mới để tìm hiểu các công nghệ mới nhất trong Khoa học dữ liệu và chất lượng nội dung của Code Labs Academy đã vượt quá mong đợi của tôi. Nếu bạn đam mê công nghệ và sẵn sàng nỗ lực, bootcamp này sẽ mở ra cánh cửa cho bạ ...
Các giáo viên và người cố vấn thật tuyệt vời, ít nhất là những người mà tôi đã có. Moe đã dạy tôi nhiều hơn tất cả những người thầy của tôi trong suốt cuộc đời. Anh ấy làm mọi việc rõ ràng và luôn khuyến khích bạn tiếp tục tiến lên bất chấp mọi thử t ...
Chương trình đào tạo về an ninh mạng mà tôi tham dự vào năm 2022 đã dạy cho tôi những hiểu biết cơ bản và những kỹ năng cần thiết để tôi chuyển sang nghề CNTT. Người hướng dẫn của tôi là người hiểu biết, kiên nhẫn và luôn sẵn lòng giúp đỡ. Trước kh ...
Các giáo viên rất tuyệt vời, bao dung, năng động và vui vẻ. Quá trình học diễn ra suôn sẻ và vui vẻ, bạn có không gian để đặt câu hỏi và tham gia. Nhưng điều quan trọng nhất là họ chuẩn bị cho bạn thế giới thực tế bằng cách hiện thực hóa và trình bày ...
