Xu hướng công nghệ nóng nhất
Dạy Kèm 1-1: Trí Tuệ Nhân Tạo (AI), Data Science & Machine Learning
Trở thành AI/Data Engineer thực chiến. Học cách làm sạch dữ liệu, huấn luyện mô hình Scikit-learn, PyTorch và xây dựng ứng dụng RAG (Retrieval-Augmented Generation) với LangChain.
Hình thức: Online 1-1 qua Google Meet
Đào tạo: Kèm Thực Chiến Theo Dự Án
Mentor: Senior Tech Lead 1-1
Quyền lợi đặc quyền khi học tại daykemit.edu.vn:
- Mentor là AI Research Engineer tại tập đoàn công nghệ
- Thực hành trên dữ liệu thực tế (Real-world datasets)
- Học xây dựng chatbot thông minh tích hợp OpenAI / Gemini API
- Triển khai mô hình AI lên Streamlit / FastAPI phục vụ thực tế
- Hỗ trợ công bố nghiên cứu hoặc làm đề tài AI
1 KÈM 1 CẤP TỐCSenior Mentors
Chương Trình Đào Tạo
Kèm 1-1 Thực Chiến
Học kèm cá nhân hóa theo mục tiêu và trình độ học viên
Buổi học thử 1-1:Miễn Phí 100%
Lịch học:Tự chọn linh hoạt theo tuần
Hỗ trợ kỹ thuật:24/7 qua Discord/Zalo
Định hướng & CV:Review 1-1 cùng Mentor
Chưa Có Suất Kèm Cố Định Cho Khóa Này
Bạn có thể đăng ký tư vấn trực tiếp để chúng tôi ghép nối 1-1 với Senior Tech Lead phù hợp nhất theo lịch học của bạn.
Đăng Ký Học Thử 1-1 Miễn PhíSản Phẩm Tốt Nghiệp Khóa Học Này
Dự Án Do Học Viên Khóa Này Trực Tiếp Xây Dựng
Điểm 9.8 - Xuất Sắc & Được Giảng Viên Mời Làm Trợ Giảng
Trợ Lý AI Hỏi Đáp & Tóm Tắt Hồ Sơ Y Tế (MediDoc AI)
Tác giả: Nguyễn Thuỳ Linh (Sinh viên ĐH Khoa Học Tự Nhiên TP.HCM)
Hệ thống Retrieval-Augmented Generation (RAG) cho phép các bác sĩ tải lên hàng nghìn trang bệnh án PDF và hỏi đáp chính xác bằng ngôn ngữ tự nhiên, trích dẫn số trang và nguồn tài liệu nghiên cứu.
PythonLangChainOpenAI APIChromaDBFastAPIStreamlitDocker
Xem Trang Lộ Trình & Đề Cương Chuyên Sâu Từng Buổi
Trang chuyên biệt tổng hợp mục tiêu từng tuần, bài lab thực hành, thử thách về nhà và sản phẩm đầu ra chuẩn tuyển dụng.
Lộ Trình Đào Tạo Thực Chiến 1 Kèm 1 Chi Tiết
Giáo Trình Giảng Dạy Từng Buổi Học
Mỗi buổi học là 1 kèm 1 trực tiếp cùng Senior Mentor qua Google Meet. Lý thuyết cô đọng gắn liền với Live-coding thực chiến và sản phẩm thực tế nộp trên GitHub.
Thời Lượng8 Tuần Đào Tạo
Buổi Học 1-116 Buổi Kèm Sát
Thời Gian Kèm~32 Giờ Code Live
Đầu RaPortfolio & Đi Làm
Mục tiêu trọng tâm của tuần:Làm chủ công cụ nền tảng của kỹ sư dữ liệu: Thao tác ma trận với NumPy, xử lý dữ liệu lớn với Pandas và kỹ thuật làm sạch dữ liệu.
Cột Mốc Sản Phẩm Trong Tuần:Xử Lý & Làm Sạch Bộ Dữ Liệu Thương Mại Điện Tử 500.000 Bản Ghi
Chi Tiết Từng Buổi Học 1 Kèm 1 Trong Tuần:2 buổi thực chiến
BUỔI 1
100 phút kèm 1-1Buổi 1: Thao Tác Ma Trận & Tối Ưu Vectorization Với NumPy
Kiến thức cốt lõi (Theory):
- Tại sao Python chậm nhưng NumPy lại nhanh thần tốc? (C-backend & Contiguous Memory)
- NumPy Array (ndarray): Shape, Dimensions, Dtypes
- Broadcasting rules trong NumPy và cách tránh vòng lặp for chậm chạp
- Các phép toán đại số tuyến tính: Dot product, Matrix multiplication, Inversion
Thực hành cùng Mentor (Live Coding):
- Cài đặt môi trường Jupyter Lab / Google Colab
- So sánh tốc độ nhân ma trận 1.000.000 phần tử giữa Python Loop thuần và NumPy Vectorization (Nhanh gấp 100 lần)
- Thực hành Indexing, Slicing và Boolean Masking trên mảng đa chiều
Thử thách về nhà:Tự code thuật toán tính khoảng cách Euclidean và Cosine Similarity bằng NumPy thuần
Sản phẩm hoàn thành:Notebook bài tập NumPy có giải thích chi tiết
Góc Phỏng Vấn & Lời Khuyên Mentor: Vectorization là tư duy cốt lõi trong Khoa học dữ liệu. Bất cứ khi nào bạn định viết vòng lặp for trên mảng, hãy dừng lại và tìm hàm tương đương trong NumPy.
BUỔI 2
100 phút kèm 1-1Buổi 2: Pandas Data Wrangling: Làm Sạch & Biến Đổi Dữ Liệu Lớn
Kiến thức cốt lõi (Theory):
- Cấu trúc dữ liệu Pandas: Series vs DataFrame
- Đọc và ghi dữ liệu từ đa định dạng: CSV, Excel, JSON, Parquet, SQL Database
- Xử lý Missing Data: Dropna, Imputation (Mean, Median, Mode, KNN Imputer)
- Phát hiện và xử lý Outliers bằng phương pháp IQR (Interquartile Range) và Z-Score
- Nhóm dữ liệu (groupby), gom cụm (aggregation) và nối bảng (merge, join, concat)
Thực hành cùng Mentor (Live Coding):
- Load bộ dữ liệu giao dịch bán lẻ 500.000 dòng vào Pandas
- Tối ưu hóa bộ nhớ RAM tiêu thụ của DataFrame bằng cách ép kiểu dữ liệu (Category, int32)
- Thực hiện thống kê doanh thu theo từng tháng và danh mục sản phẩm bằng groupby
Thử thách về nhà:Làm sạch bộ dữ liệu Titanic hoặc Churn Dataset: Xử lý giá trị thiếu và tạo đặc trưng mới
Sản phẩm hoàn thành:DataFrame sạch sẽ sẵn sàng cho việc phân tích và huấn luyện mô hình
Góc Phỏng Vấn & Lời Khuyên Mentor: 80% thời gian của một Data Scientist thực tế là làm sạch dữ liệu. Thành thạo Pandas sẽ giúp bạn tiết kiệm hàng giờ mỗi ngày.
Sản phẩm / Artifacts bổ sung vào Portfolio của tuần:
- Notebook phân tích và làm sạch dữ liệu chuẩn mực
- Xử lý triệt để Missing Values, Duplicates, Outliers và chuyển đổi kiểu dữ liệu tối ưu bộ nhớ
Mục tiêu trọng tâm của tuần:Biến những con số vô hồn thành câu chuyện kinh doanh trực quan với Matplotlib, Seaborn, Plotly và quy trình EDA chuyên nghiệp.
Cột Mốc Sản Phẩm Trong Tuần:Báo Cáo Phân Tích Khám Phá Dữ Liệu (EDA Report) Đầy Đủ Biểu Đồ Và Trực Giác Kinh Doanh
Chi Tiết Từng Buổi Học 1 Kèm 1 Trong Tuần:2 buổi thực chiến
BUỔI 3
100 phút kèm 1-1Buổi 3: Trực Quan Hóa Dữ Liệu Chuyên Nghiệp với Matplotlib & Seaborn
Kiến thức cốt lõi (Theory):
- Nguyên lý lựa chọn biểu đồ phù hợp: So sánh (Bar), Phân bố (Histogram, KDE), Mối quan hệ (Scatter), Thành phần (Pie/Treemap)
- Kiến trúc Matplotlib: Figure vs Axes (Object-Oriented API)
- Thống kê nâng cao với Seaborn: Boxplot, Violin plot, Heatmap tương quan (Correlation Matrix)
- Quy tắc thiết kế biểu đồ: Màu sắc hài hòa, Nhãn trục rõ ràng, Loại bỏ chi tiết thừa (Chart Junk)
Thực hành cùng Mentor (Live Coding):
- Vẽ ma trận tương quan Heatmap để phát hiện các yếu tố ảnh hưởng mạnh nhất đến doanh số
- Vẽ biểu đồ Boxplot phát hiện các khách hàng VIP chi tiêu vượt trội
- Tùy biến theme biểu đồ chuẩn phong cách tạp chí công nghệ
Thử thách về nhà:Vẽ biểu đồ phân bố độ tuổi và thu nhập kết hợp phân loại giới tính trên cùng 1 biểu đồ
Sản phẩm hoàn thành:Bộ hình ảnh trực quan hóa dữ liệu sắc nét kèm chú thích
Góc Phỏng Vấn & Lời Khuyên Mentor: Đừng chỉ vẽ biểu đồ cho đẹp. Luôn ghi kèm 1-2 dòng nhận xét (Insights) rút ra được từ biểu đồ đó.
BUỔI 4
100 phút kèm 1-1Buổi 4: Quy Trình Phân Tích Khám Phá (EDA) & Biểu Đồ Tương Tác Plotly
Kiến thức cốt lõi (Theory):
- Quy trình EDA 4 bước chuẩn mực: Univariate Analysis, Bivariate Analysis, Multivariate Analysis, Feature Understanding
- Kiểm định giả thuyết thống kê căn bản: T-test, Chi-square test, P-value
- Sức mạnh của biểu đồ tương tác Plotly: Hover tooltip, Zoom, Pan, Range Slider
- Tổng kết các hiểu biết sâu sắc (Actionable Insights) cho bài toán kinh doanh
Thực hành cùng Mentor (Live Coding):
- Thực hiện bài phân tích EDA toàn diện trên bộ dữ liệu Bất động sản (House Pricing)
- Tạo biểu đồ phân tán tương tác Plotly thể hiện mối quan hệ giữa Diện tích - Giá nhà - Vị trí
- Trình bày kết quả phân tích theo phong cách thuyết trình trước các bên liên quan (Stakeholders)
Thử thách về nhà:Hoàn thiện file báo cáo EDA hoàn chỉnh đưa lên GitHub kèm file tóm tắt Executive Summary
Sản phẩm hoàn thành:Bản báo cáo EDA chuyên nghiệp được Mentor đánh giá
Góc Phỏng Vấn & Lời Khuyên Mentor: Nhà tuyển dụng sẽ đánh giá cao khả năng truyền đạt kết quả dữ liệu thành giải pháp kinh doanh hơn là chỉ khoe code phức tạp.
Sản phẩm / Artifacts bổ sung vào Portfolio của tuần:
- Báo cáo EDA chuyên nghiệp phân tích nguyên nhân khách hàng rời bỏ dịch vụ (Customer Churn)
- Dashboard tương tác trực tiếp với Plotly hiển thị các mối tương quan
Cá Nhân Hóa 100% Theo Trình Độ Của Bạn
Bạn Cần Lộ Trình Riêng Biệt Cho Mục Tiêu Cá Nhân?
Dù bạn là người trái ngành bắt đầu từ số 0 hay sinh viên cần hoàn thiện đồ án gấp, Mentor sẽ kiểm tra đầu vào và tinh chỉnh lộ trình riêng phù hợp với lịch rảnh của bạn.
Cảm Nhận Học Viên
Đánh Giá Thực Tế Về Khóa Học Này
Dự án Doanh nghiệp đạt loại A
Chỉ biết SQL cơ bản -> Tự tay xây dựng mô hình AI RAG áp dụng vào quy trình doanh nghiệp
"Chị Yến dạy cực kỳ có tâm và thực tế. Không chỉ dạy lý thuyết toán mô hình, chị hướng dẫn trực tiếp cách ứng dụng LLM, RAG và Fine-tuning vào bài toán xử lý hồ sơ dữ liệu thực tế tại công ty mình. Khóa học giúp mình tiết kiệm ít nhất 1 năm tự mày mò."
Lê Minh Hạnh
Data Analyst tại Vinamilk
Đăng Ký Nhận Lộ Trình & Học Thử 1-1
Nhận Tư Vấn Trực Tiếp Cùng Senior Mentor
Điền thông tin bên dưới, chuyên viên cố vấn của daykemit.edu.vn sẽ liên hệ qua Zalo trong vòng 15 phút để phân tích năng lực và xếp lịch học thử miễn phí cho bạn.
