Giới thiệu khóa đào tạo

Bạn đã có nền tảng về Python, Pandas hay Machine Learning cơ bản, nhưng muốn bước lên cấp độ chuyên nghiệp – nơi dữ liệu không chỉ để “phân tích”, mà để tạo ra giá trị thật cho doanh nghiệp?
Khóa học Advanced Data Science tại IMIC Technology chính là hành trình giúp bạn nâng tầm tư duy và kỹ năng toàn diện trong lĩnh vực khoa học dữ liệu.

Bảng báo giá & ưu đãi

Mục tiêu khóa học

1. Mục tiêu tổng thể
-    Trang bị cho học viên kiến thức và kỹ năng chuyên sâu để có thể tham gia trực tiếp vào các dự án Data Science, Machine Learning, AI thực tế tại doanh nghiệp.
-    Giúp học viên thành thạo công cụ, thư viện, framework nâng cao trong Python, Machine Learning, Deep Learning và AI.
-    Tạo nền tảng vững chắc để học viên tự tin ứng tuyển các vị trí chuyên môn: Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI Engineer.
-    Xây dựng portfolio dự án thực tế với nhiều lĩnh vực (kinh doanh, tài chính, bán lẻ, NLP, Computer Vision).

2. Mục tiêu theo từng mảng kiến thức
a, Phân tích dữ liệu & Trực quan hóa chuyên sâu
-    Làm chủ xử lý dữ liệu phức tạp với Pandas, NumPy (multi-index, pivot table, merge dữ liệu nhiều nguồn).
-    Nắm vững Data Wrangling nâng cao: xử lý outlier, dữ liệu thiếu, chuẩn hóa dữ liệu.
-    Thực hiện Feature Engineering để tối ưu mô hình.
-    Thành thạo Visualization nâng cao với Seaborn, Plotly, Bokeh.
-    Xây dựng dashboard tương tác (Streamlit, Plotly Dash) phục vụ nhu cầu phân tích nghiệp vụ.
b, Tự động hóa với Python nâng cao
-    Tự động hóa quy trình ETL: thu thập, xử lý, lưu trữ dữ liệu.
-    Kết nối & tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn: API, Web Scraping, Database (SQL).
-    Lập lịch tự động với schedule, Airflow (giới thiệu).
-    Xuất báo cáo và tích hợp với Excel, Power BI, Google Data Studio.
-    Tạo workflow tự động hóa trong doanh nghiệp (ví dụ: cập nhật dữ liệu chứng khoán hằng ngày, báo cáo kinh doanh).
c, Machine Learning & Deep Learning nâng cao
-    Hiểu sâu hơn về các thuật toán ML nâng cao: Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost, LightGBM.
-    Thành thạo Cross-validation, GridSearch, Hyperparameter Tuning.
-    Ứng dụng giảm chiều dữ liệu (PCA, t-SNE) cho phân tích dữ liệu lớn.
-    Làm quen và áp dụng Deep Learning với TensorFlow, PyTorch.
-    Hiểu kiến trúc CNN (Computer Vision) và RNN/LSTM (chuỗi thời gian, NLP).
-    Biết cách đánh giá, tối ưu và triển khai mô hình vào thực tế.
d, Trí tuệ nhân tạo (AI) cơ bản
-    Hiểu khái niệm, ứng dụng và xu hướng của AI trong doanh nghiệp.
-    Nắm kiến thức cơ bản về Natural Language Processing (NLP): xử lý văn bản, phân tích sentiment, chatbot.
-    Nắm kiến thức cơ bản về Computer Vision: phân loại hình ảnh, nhận diện đối tượng.
-    Triển khai các ứng dụng AI nhỏ: chatbot CSKH, phân loại review khách hàng, nhận diện sản phẩm từ ảnh.

3. Mục tiêu đầu ra (Learning Outcomes)
-    Kết thúc khóa học, học viên có thể:
-    Xử lý dữ liệu phức tạp & trực quan hóa nâng cao
-    Làm sạch, biến đổi, phân tích dữ liệu đa nguồn và lớn.
-    Xây dựng dashboard phân tích kinh doanh/khách hàng chuyên sâu.
-    Xây dựng hệ thống tự động hóa dữ liệu
-    Thu thập dữ liệu từ API, web, database.
-    Tự động tạo báo cáo & tích hợp với công cụ doanh nghiệp.
-    Phát triển và triển khai mô hình Machine Learning & Deep Learning nâng cao
-    Xây dựng mô hình ML với XGBoost, LightGBM.
-    Huấn luyện mạng Neural Network với TensorFlow/PyTorch.
-    Ứng dụng CNN trong Computer Vision, RNN trong dự báo chuỗi thời gian/NLP.
-    Áp dụng AI cơ bản vào thực tế
-    Phân tích sentiment từ đánh giá khách hàng.
-    Xây dựng chatbot CSKH cơ bản.
-    Nhận diện và phân loại hình ảnh sản phẩm.
-    Hoàn thành các dự án thực tế (theo nhóm/ cá nhân)
-    Dự án Kinh doanh: phân tích dữ liệu bán hàng, dự đoán doanh thu, xây dựng dashboard.
-    Dự án Tài chính: dự đoán khả năng vỡ nợ khách hàng.
-    Dự án E-commerce: gợi ý sản phẩm dựa trên hành vi khách hàng.
-    Dự án AI: chatbot hỗ trợ khách hàng hoặc nhận diện sản phẩm từ hình ảnh.
-    Có Portfolio dự án cá nhân để showcase khi đi phỏng vấn.
-    Tóm lại: Sau khóa đào tạo, học viên không chỉ vững lý thuyết mà còn làm được dự án thực tế. Học viên sẽ đủ năng lực để tham gia dự án Data Science, Machine Learning hoặc AI trong doanh nghiệp.

Nội dung khóa học

Điều kiện Cần & Đủ

✔ Điều kiện CẦN

-   Có laptop cá nhân và kết nối Internet ổn định.
-   Đã nắm vững kiến thức cơ bản về Data Science (Python, Pandas và Machine Learning cơ bản). 
-   Biết xử lý dữ liệu với Python và hiểu các khái niệm dữ liệu nền tảng. 

✔ Điều kiện ĐỦ

-   Tư duy logic, phân tích dữ liệu và ham học sâu các kỹ thuật nâng cao. 
-   Mong muốn ứng dụng các kỹ thuật Machine Learning & Deep Learning nâng cao, xử lý dữ liệu phức tạp, và xây dựng hệ thống AI thực tế. 
-   Cam kết thực hành dự án thực tế theo lộ trình để có portfolio dữ liệu chuyên sâu sau khoá học.

Tại sao học viên lại chọn IMIC?

✅ 15+ năm kinh nghiệm đào tạo CNTT & Data
Đơn vị đào tạo tiên phong, uy tín, được hàng nghìn học viên và doanh nghiệp tin tưởng.
✅ Học thực chiến – làm được việc ngay
Chương trình học bám sát yêu cầu tuyển dụng, học qua dự án thật, không lý thuyết suông.
✅ Giảng viên là chuyên gia 10+ năm kinh nghiệm đang làm việc tại doanh nghiệp
Truyền đạt kiến thức + kinh nghiệm thực tế + tư duy nghề nghiệp.
✅ Cam kết hỗ trợ việc làm sau khóa học
Cấp chứng chỉ, hỗ trợ thực tập, và kết nối doanh nghiệp đối tác.
✅ Phù hợp cả người mới & người đi làm
Lộ trình rõ ràng từ cơ bản đến nâng cao, thời gian học linh hoạt online & offline.
✅ Mỗi lớp chỉ từ 7-12 học viên – kèm cặp sát sao
Giảng viên theo sát từng học viên, giải đáp 1–1 khi cần.
✅ Học phí linh hoạt – nhiều ưu đãi
Hỗ trợ trả góp, ưu đãi học viên cũ, sinh viên và đăng ký theo nhóm.