LỘ TRÌNH ĐÀO TẠO 1-1 CHUẨN DOANH NGHIỆPCập nhật năm 2026

Lộ Trình Học Dạy Kèm 1-1: Trí Tuệ Nhân Tạo (AI), Data Science & Machine Learning

Chương trình đào tạo được thiết kế riêng biệt theo phương pháp Project-Based Mentoring. Bạn sẽ không phải tự học lý thuyết khô khan hay xem video một chiều mà được kèm cặp trực tiếp 1-1 cùng Senior Tech Lead, sửa từng dòng code, hoàn thiện 3 dự án thực tế và luyện phỏng vấn kỹ thuật để sẵn sàng đi làm.

Thời lượng: 8 Tuần học

Hình thức: Online 1-1 qua Google Meet

Lịch học: Tự chọn linh hoạt 100%

Đăng Ký Học Thử 1-1 & Nhận Lộ Trình Riêng Xem Thông Tin Khóa Học & Mentor

Tổng quan các giai đoạn

4 Giai Đoạn Chuyển Hóa Từ Người Mới Đến Lập Trình Viên Tự Tin

P1Tuần 1 - 2

Giai đoạn 1: Nền Tảng Khoa Học Dữ Liệu & Phân Tích Khám Phá (EDA)

Python Cho Data Science: NumPy & Pandas Thực Chiến • Trực Quan Hóa Dữ Liệu & Phân Tích Khám Phá (EDA)

2 tuần • 4 buổi kèm 1-1

P2Tuần 3 - 4

Giai đoạn 2: Machine Learning Cổ Điển & Tối Ưu Mô Hình

Machine Learning: Hồi Quy (Regression) & Phân Loại (Classification) • Feature Engineering, Ensemble Learning & Hyperparameter Tuning

2 tuần • 4 buổi kèm 1-1

P3Tuần 5 - 6

Giai đoạn 3: Deep Learning Nền Tảng & Thị Giác Máy Tính

Nền Tảng Deep Learning & Framework PyTorch • Thị Giác Máy Tính (CNN) & Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP)

2 tuần • 4 buổi kèm 1-1

P4Tuần 7 - 8

Giai đoạn 4: Generative AI, RAG Pipeline & Triển Khai API

Generative AI, Large Language Models (LLM) & RAG Pipeline • Đóng Gói API FastAPI, Docker, Review CV & Mock Interview AI

2 tuần • 4 buổi kèm 1-1

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

Buổi 1: Thao Tác Ma Trận & Tối Ưu Vectorization Với NumPy

100 phút kèm 1-1

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

Buổi 2: Pandas Data Wrangling: Làm Sạch & Biến Đổi Dữ Liệu Lớn

100 phút kèm 1-1

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

Buổi 3: Trực Quan Hóa Dữ Liệu Chuyên Nghiệp với Matplotlib & Seaborn

100 phút kèm 1-1

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

Buổi 4: Quy Trình Phân Tích Khám Phá (EDA) & Biểu Đồ Tương Tác Plotly

100 phút kèm 1-1

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.

Nhận Tư Vấn & Học Thử 1-1 Miễn Phí

Tại sao nên học theo lộ trình 1 kèm 1?

Sự Khác Biệt Khi Học Tại daykemit.edu.vn

So sánh hiệu quả giữa mô hình học kèm 1-1 có Senior Mentor dẫn đường và các hình thức học truyền thống.

Tiêu chí	Dạy Kèm 1-1 tại daykemit.edu.vn	Tự học qua Youtube / Khóa Video	Trung tâm lớp đông (20 - 30 người)
Giáo trình & Lộ trình	Cá nhân hóa 100% theo trình độ & mục tiêu	Tự bơi, chắp vá, dễ lạc hướng	Cố định một giáo trình cho cả lớp
Khi gặp lỗi Code (Bug)	Mentor giải thích & gỡ lỗi ngay lập tức	Mất hàng ngày tìm Google / Dễ nản bỏ cuộc	Phải xếp hàng đợi trợ giảng hỗ trợ
Lịch học	Tự do chọn giờ rảnh, dời lịch linh hoạt	Tự do nhưng thiếu kỷ luật	Giờ cố định, bận việc là mất buổi học
Chất lượng Mentor	Senior Tech Lead 4-8 năm kinh nghiệm	Không có người hướng dẫn	Chủ yếu là Giảng viên lý thuyết / Trợ giảng
Hỗ trợ sau khóa	Review CV, Mock Interview, hỗ trợ việc làm	Không có	Hỗ trợ giới thiệu chung chung

Giải đáp thắc mắc

Câu Hỏi Thường Gặp Về Lộ Trình Học

Tôi là người trái ngành chưa biết gì về IT, có theo kịp lộ trình này không?

Hoàn toàn được! Mô hình học 1 kèm 1 được sinh ra để điều chỉnh nhịp độ giảng dạy theo đúng khả năng tiếp thu của bạn. Mentor sẽ đi thật chậm ở những phần nền tảng cốt lõi, giải thích tường minh từng dòng code cho đến khi bạn thực sự hiểu mới chuyển sang nội dung mới.

Tôi có thể tùy biến lộ trình theo đề tài đồ án hoặc dự án công ty tôi đang làm không?

Có! Trước buổi học đầu tiên, Mentor sẽ có buổi trao đổi 1-1 miễn phí để nắm bắt mục tiêu cụ thể của bạn. Giáo trình sẽ được tinh chỉnh trực tiếp vào bài toán hoặc dự án mà bạn đang cần giải quyết để tối ưu hóa thời gian học.

Nếu tôi bận việc đột xuất thì có bị mất buổi học không?

Không bị mất! Bạn chỉ cần báo trước cho Mentor tối thiểu 2 tiếng trước giờ học để dời sang khung giờ rảnh khác trong tuần. Mọi buổi học đều được ghi hình (record) lại chất lượng 1080p để bạn xem lại bất kỳ lúc nào.

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.