Bạn muốn bắt đầu sự nghiệp trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu (Data Science) nhưng chưa biết nên học từ đâu? Khóa học Data Science Basic chính là nền tảng hoàn hảo dành cho bạn.

Khóa học được thiết kế cho người mới bắt đầu, giúp bạn nắm vững những kiến thức cơ bản nhất về phân tích dữ liệu, thống kê, Python, Pandas, Numpy, trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization) và quy trình làm việc của một Data Scientist.

------ DANH MỤC NỘI DUNG ------
A. Mục tiêu đào tạo
1. Mục tiêu tổng thể
2. Mục tiêu theo từng mảng kiến thức
3. Kết thúc khóa học, học viên có thể
B. Tại sao bạn nên học Basic Data Science càng sớm càng tốt?
1. Xây dựng nền tảng vững chắc
2. Nắm bắt cơ hội nghề nghiệp sớm hơn
3. Ứng dụng ngay vào công việc hiện tại 
4. Tiết kiệm thời gian và chi phí học nâng cao
5. Đi trước xu hướng công nghệ
C. Tại sao bạn nên chọn IMIC?
D. Chương trình đào tạo Basic Data Science

A - Mục tiêu của khóa đào tạo Basic Data Science

1)    Mục tiêu tổng thể

-    Trang bị cho học viên cái nhìn toàn diện nhưng ở mức nền tảng về lĩnh vực Data Science.
-    Giúp học viên làm quen với Python – ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong Data Science.
-    Nắm được quy trình cơ bản: thu thập dữ liệu → phân tích → trực quan hóa → mô hình hóa (Machine Learning).
-    Có khả năng thực hành trên các dataset thực tế và xây dựng một mini project hoàn chỉnh cuối khóa.
-    Tạo nền tảng vững chắc để học viên có thể tự học nâng cao (Data Science nâng cao, AI, Big Data).

2)    Mục tiêu theo từng mảng kiến thức

a)    Lập trình Python cơ bản
-    Biết cách cài đặt và sử dụng môi trường làm việc (Jupyter Notebook, VSCode, Anaconda).
-    Thành thạo cú pháp cơ bản: biến, kiểu dữ liệu, điều kiện, vòng lặp, hàm.
-    Làm việc với cấu trúc dữ liệu (list, dict, tuple, set).
-    Xử lý file (đọc/ghi TXT, CSV, Excel).

b)    Phân tích dữ liệu & Trực quan hóa cơ bản
-    Biết sử dụng NumPy và Pandas để xử lý dữ liệu: lọc, sắp xếp, nhóm (groupby).
-    Hiểu cách làm sạch dữ liệu: xử lý giá trị thiếu, định dạng dữ liệu.
-    Sử dụng Matplotlib và Seaborn để vẽ các loại biểu đồ cơ bản: line, bar, scatter, histogram.
-    Có khả năng kể chuyện bằng dữ liệu qua biểu đồ trực quan.

c)    Tự động hóa với Python
-    Hiểu cách viết script Python để xử lý công việc lặp đi lặp lại.
-    Biết cách đọc nhiều file dữ liệu và hợp nhất chúng tự động.
-    Tạo báo cáo tự động (Excel, biểu đồ).
-    Làm quen với tự động hóa tác vụ văn phòng (ví dụ: gửi email tự động, xử lý API đơn giản).

d)    Machine Learning cơ bản
-    Hiểu khái niệm Machine Learning và phân loại bài toán: Supervised vs. Unsupervised.
-    Nắm được các bước triển khai ML: thu thập dữ liệu → tiền xử lý → xây dựng mô hình → đánh giá.
-    Biết sử dụng Scikit-learn để chạy các mô hình cơ bản: Linear Regression, Logistic Regression, KMeans.
-    Hiểu và áp dụng các chỉ số đánh giá: Accuracy, Confusion Matrix, RMSE.
-    Mục tiêu đầu ra (Learning Outcomes)

3)    Kết thúc khóa học, học viên có thể:

-    Viết được script Python cơ bản để xử lý dữ liệu, tính toán, tự động hóa công việc.
-    Phân tích & trực quan hóa dữ liệu bằng Pandas, Matplotlib, Seaborn.
-    Xây dựng báo cáo tự động (ví dụ: tổng hợp doanh thu từ nhiều file, xuất báo cáo ra Excel).
-    Thực hiện một số mô hình Machine Learning cơ bản (dự đoán giá, phân loại, phân cụm).
-    Thực hiện một mini project Data Science hoàn chỉnh với dữ liệu thực tế:

o    Làm sạch dữ liệu.
o    Phân tích, trực quan hóa kết quả.
o    Xây dựng mô hình ML đơn giản.
o    Xuất báo cáo cuối cùng để thuyết trình.

B - Tại sao bạn nên học Basic Data Science càng sớm càng tốt?

Trong thời đại chuyển đổi số và dữ liệu bùng nổ, Data Science (Khoa học dữ liệu) đã trở thành kỹ năng không thể thiếu. Việc bắt đầu với khóa học Data Science Basic càng sớm càng giúp bạn:

1. Xây dựng nền tảng vững chắc:

- Basic Data Science cung cấp kiến thức cơ bản về Python, thống kê, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Đây là bước khởi đầu quan trọng trước khi bạn tiến xa hơn với Machine Learning và AI.

2. Nắm bắt cơ hội nghề nghiệp sớm hơn:

- Nhu cầu tuyển dụng Data Analyst, Data Scientist, Machine Learning Engineer ngày càng tăng cao. Nếu bạn học sớm, bạn sẽ có lợi thế cạnh tranh trên thị trường lao động.

3. Ứng dụng ngay vào công việc hiện tại:

- Ngay cả khi bạn không làm trong lĩnh vực CNTT, kỹ năng phân tích dữ liệu vẫn giúp ích cho các ngành như Marketing, Tài chính, Kinh doanh, Ngân hàng. Bạn có thể ra quyết định chính xác hơn dựa trên dữ liệu.

4. Tiết kiệm thời gian và chi phí học nâng cao:

- Khi có nền tảng sớm từ Data Science Basic, bạn sẽ dễ dàng tiếp thu kiến thức nâng cao hơn (Machine Learning, Deep Learning, Big Data) mà không bị “hổng” kiến thức. Điều này giúp bạn rút ngắn lộ trình học và giảm chi phí đào tạo.

5. Đi trước xu hướng công nghệ:

- Data Science là xu hướng toàn cầu. Việc học càng sớm giúp bạn bắt kịp thời đại AI – dữ liệu lớn, thay vì bị bỏ lại phía sau.

C - Tại sao bạn nên chọn IMIC?

-   Lộ trình bài bản, trang bị cho học viên kiến thức, kỹ năng đáp ứng yêu cầu nhà tuyển dụng.

-   Học theo dự án thực tế – Áp dụng ngay vào công việc.

-   Mỗi lớp chỉ từ 7-12 học viên được cầm tay chỉ việc bởi các chuyên gia Data Analyst từ các tập đoàn, doanh nhiệp lớn,...

-   Cấp chứng chỉ và cam kết giới thiệu việc làm sau khi tốt nghiệp

-   Nắm chắc kỹ năng, tối ưu CV, mở rộng cơ hội thăng tiến.

-   Hình thức học Online và Offline linh động.

D - Chương trình đào tạo Basic Data Science