ĐĂNG KÝ NGAY

LỘ TRÌNH

QUYỀN LỢI

GIẢNG VIÊN

THÔNG TIN 

Q&A

Lộ trình làm nghề và bổ trợ kỹ năng cho người từ số 0 

Tư vấn cho tôi

Chương trình hỗ trợ việc làm sau khi tốt nghiệp tại COLE!

00
00
00
00

Kiểm tra độ phù hợp

MACHINE LEARNING & MLOPS

Lộ Trình TỪ CƠ BẢN - CHUYÊN SÂU VỀ:

TRỞ THÀNH MACHINE LEARNING ENGINEER THỰC CHIẾN – LÀM CHỦ TOÀN DIỆN MLOPS 2026

Chương trình đào tạo 60 buổi thực chiến với lộ trình bài bản nhất từ Data Thinking, Python chuyên sâu đến Triển khai hệ thống AI trên Cloud. Cam kết đầu ra cho học viên!

Đăng ký ngay nếu bạn là:

Newbie muốn bắt đầu lộ trình học Machine Learning, Data Science từ con số 0.

Data Analyst muốn thăng tiến lên vị trí Data Scientist, ML Engineer

TÌM HIỂU THÊM

Người làm trái ngành muốn sử dụng dữ liệu, AI để bổ trợ công việc.

Chúng tôi không chỉ dạy code, chúng tôi đào tạo tư duy giải quyết bài toán thực tế của doanh nghiệp.

 Sự khác biệt tại Cole.vn

MLOps Mindset

Làm chủ Docker, Kubernetes, CI/CD để đưa AI vào sản xuất (Production).

Đào tạo thực chiến

Học qua Case-study thực tế, đáp ứng chuẩn nhu cầu Doanh nghiệp

Giáo trình chuẩn, đáp ứng nhu cầu DN

Được cố vấn bởi Tiến Sĩ, Chuyên gia đầu ngành

Cam kết việc làm

Hỗ trợ kết nối với mạng lưới 200+ đối tác tuyển dụng của Cole.

TỐT NGHIỆP KHÓA HỌC ĐƯỢC GIỚI THIỆU CƠ HỘI LÀM VIỆC TẠI CÁC ĐỐI TÁC TUYỂN DỤNG CỦA COLE

XEM THÔNG TIN TUYỂN DỤNG

Đào tạo bộ 3 yếu tố cần thiết nhất của Data Analyst & Data Scientist để bạn áp dụng vào công việc thực tế!

Cách biểu diễn, phân tích và khai thác thông tin, trích xuất các loại dữ liệu đặc trưng để biểu diễn.

Biểu diễn dữ liệu khoa học

  SKILLSET  

Thu thập, xử lý, phân tích và khám phá dữ liệu (EDA) cho việc huấn luyện mô hình

Chuẩn bị dữ liệu 

Tự xây dựng và huấn luyện mô hình sử dụng các thư viện. Thay đổi hàm số sẵn có để tối ưu mô hình

Xây dựng và huấn luyện mô hình

Tư duy lựa chọn và đánh giá các mô hình, xây dựng pipeline hoàn chỉnh.

Tư duy xây dựng mô hình

Tư duy phân tích lỗi, giải quyết các vấn đề thường gặp trong một bài toán Khoa học Dữ liệu trong thực tế

Cách để vận hình mô hình tốt

  MINDSET  

Hiểu cách vận hành thuật toán: Regression, Classification, Clustering và Neutral Networks.

Tư duy với các bài toán dữ liệu

Học được gì từ Khóa học 2 in 1?

  TOOLSET  

Thành thạo công cụ cơ bản (SQL, Python) sử dụng trong Phân tích dữ liệu.

Công cụ truy vấn & lập trình

Làm chủ các công cụ phân tích, khai thác dữ liệu (Pandas, Numpy, Plotly) và trực quan hóa dữ liệu (Matplotlib, Seaborn, Plotly)

Công cụ phân tích dữ liệu

Xây dựng & huấn luyện mô hình học máy với các công cụ Scikit-learn, TensorFlow, PyTorch.

Công cụ học máy

- 15+ năm giảng dạy và nghiên cứu về AI, Machine Learning, hệ thống phân tán tại ĐHBKHN và ĐH Greeenwich Việt Nam
- Tiến sĩ CNTT tại Đại học Blaise Pascal (Pháp), Thạc sĩ tại Viện Tin học Pháp ngữ
- 6+ năm giữ vai trò Chủ nhiệm khoa CNTT - Đại học Greenwich Việt Nam, đào tạo hàng ngàn sinh viên ngành CNTT và Khoa học dữ liệu

TS. DOÃN TRUNG TÙNG
( GV & nghiên cứu viên tại ĐHBKHN)

- 2+ năm Giảng viên dạy các chủ đề Toán ứng dụng và Khoa học máy tính, Đại học Ngoại Thương TP HCM.
- 2+ năm Giảng viên Đại học Khoa Kỹ thuật Hàng không Vũ trụ, Khoa Kỹ thuật Giao thông Vận tải, Đại học Bách khoa TP.HCM.
- 3+ năm Nghiên cứu viên Viện Năng lượng ứng dụng – NUPEC (Nuclear Power Trung tâm Kỹ thuật), Tokyo, Nhật Bản.
- 4+ năm làm CNTT tại Công ty DFM-engineering. 

TS. ĐẶNG LÊ QUANG
( GV Đại học Ngoại Thương TP.HCM)

"Bạn không học một mình! Đồng hành trực tiếp cùng giảng viên & chuyên gia đầu ngành Data"

GIẢNG VIÊN KHÓA HỌC LÀ AI?

Có kinh nghiệm chuyên môn thực chiến và kỹ năng sư phạm tốt.

90% học viên hài lòng với cách dạy của giảng viên

Giảng viên tại các trường Đại học hàng đầu

- 10+ năm kinh nghiệm quản lý nhân sự 500+ người, sản phẩm 100K+ người dùng
- Xây dựng Data Warehouse cho sản phẩm Topica Native
- 15+ năm Giảng viên Viện Toán ứng dụng, Đại học Bách Khoa Hà Nội
- 6+ năm kinh nghiệm đào tạo nhân sự quản lý cấp trung
- 15+ năm kinh nghiệm làm việc thực tế về Quản lý doanh nghiệp, xây dựng hệ thống phần mềm CNTT trên các công cụ lập trình cũng như "Tin học văn phòng" Excel, GoogleSheet, PowerBI

ThS. NGUYỄN DANH TÚ
( GV Đại học Bách khoa Hà Nội)

15+

năm kinh nghiệm

15+

năm giảng dạy

5000+

học viên

10+

năm kinh nghiệm

4+

năm giảng dạy

1000+

học viên

15+

năm kinh nghiệm

15+

năm giảng dạy

1000+

học viên

10+

năm kinh nghiệm

5+

năm giảng dạy

1000+

học viên

- Senior AI Engineer tại Backbase
- Senior Lead Data Engineer tại Zalo Adtima
- Machine Learning Engineer tại Momo eWallet
- Machine Learning Engineer & R&D Lead tại Mimosa Technology

CHUYÊN GIA - PHẠM THANH DANH

KHUNG CHƯƠNG TRÌNH HỌC

GIAI ĐOẠN I - TỔNG QUAN

GIAI ĐOẠN II - CHUYÊN SÂU

Tìm hiểu thêm nội dung mỗi buổi

- Tổng quan về Cơ sở dữ liệu.
- Thực hành Thiết lập hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL Server.
- Truy vấn dữ liệu cơ bản và nâng cao.
- Cấu trúc của CSDL.
- Cập nhật dữ liệu.
- Các khái niệm CSDL theo ngôn ngữ nghiệp vụ.
- Xây dựng cơ sở dữ liệu và truy vấn cấu trúc hệ thống.
- Project I.
Module I: Tổng quan cơ sở dữ liệu và ngôn ngữ truy vấn SQL
- Tổng quan về khoa học dữ liệu Data Science.
Module II: Tổng quan về kiến thức của Data Science
- Làm quen với Python cơ bản.
- Cấu trúc điều khiển.
- Hàm và Module.
- Kiểu dữ liệu Lists và Tuples / Kiểu dữ liệu Dictionaries và Sets.
- Hướng đối tượng trong Python.
- Python for data analyst (Thư viên Pandas).
- Python for data visualization - Matplotlib & Seaborn.
- Project II.
Module III: Python cơ bản - Nâng cao
- Giới thiệu thống kê và xác suất ứng dụng trong Khoa học Dữ liệu.
- Kỹ thuật lấy mẫu (Sampling) trong Khoa học Dữ liệu.
- Khoảng tin cậy (Confidence Interval) và kiểm định giả thuyết (hypothesis testing).
- Áp dụng vào EDA và data visualization, tạo báo cáo tự động.
- Project III.
Module IV: Probability & Statistics
- Bài toán hồi quy.
- Bài toán phân lớp dữ liệu.
- Bài toán phân cụm dữ liệu.
- Bài toán hệ gợi ý.
- Khai phá luật kết hợp.
- Học sâu & ứng dụng.
- Deep Learning và Các kỹ thuật Nâng cao trong hệ gợi ý
- Project IV.
Module V: Machine Learning & Deep Learning
- Tổng quan về dữ liệu chuỗi thời gian
- Phân tích & Làm mịn - Holt Winters (EDA & Smoothing Techniques)
- Mô hình Thống kê Cổ điển (Classical Models: ARIMA/SARIMA)
- Các phương pháp hiện đại (Prophet & Machine Learning)
- Deep Learning (RNN/LSTM)
Module VI: Phân tích chuỗi thời gian và dự đoán
- Phân tích bài toán & Dữ liệu.
- Tiền xử lý dữ liệu.
- Xây dựng mô hình.
- Đánh giá mô hình.
- Triển khai mô hình.
- Project V.
Module VII: Thực hành mô hình & Project
- Tinh chỉnh siêu tham số
- Theo dõi Thử nghiệm & Quản lý Mô hình
- Tự động hoá quá trình đào tạo mô hình với Airflow
- Phục vụ mô hình dưới dạng API và API testing
- Đóng gói với Docker và Docker-compose
- Code versioning và CI/CD
- Triển khai Lên Cloud Lần đầu
- Giới thiệu về Giám sát Mô hình & các công cụ MLOps trong môi trường doanh nghiệp
Module VIII: MLOPS

THÔNG TIN KHÓA HỌC

Học online qua Zoom

2 Buổi/Tuần
2 Giờ/Buổi

Khai giảng
Liên tục

Số lượng
25 học viên

THÀNH QUẢ HỌC VIÊN KHÓA K1

Project: Phát hiện giao dịch bất thường - Fraud Detection

Học viên: Trần Thị Diễm

Project: Dự đoán tỷ lệ khách hàng rời bỏ & tối ưu chiến lược giữ chân

Học viên: Quang Long

Project: Xây dựng mô hình phân khúc khách hàng thông minh

Học viên: Hùng Hồ

Quyền lợi độc quyền khi học tại Cole!

Hỗ trợ trả góp học phí

Trả góp học phí qua thẻ tín dụng  với các mức 3 tháng - 6 tháng - 9 tháng - 12 tháng, chỉ từ 500.000đ

HỌC LẠI FREE

Miễn phí học lại không giới hạn cho đến khi hiểu rõ kiến thức. Xem lại các video bài học đã Record lớp Onlinne

SUPPORT 

Đội ngũ tư vấn viên, trợ giảng theo sát khả năng tiếp thu và hỗ trợ quá trình học của học viên.

NETWORK

Mạng lưới kết nối và thảo luận giữa các học viên, giảng viên, trợ giảng, cộng đồng hỗ trợ nghề nghiệp tuyển dụng trong và ngoài nước.

Đầu ra hấp dẫn

Duy nhất trong khóa K7 này, Cole cam kết thực tập với các học viên hoàn thành xuất sắc khóa học tại các doanh nghiệp đối tác hàng đầu.

100+

doanh nghiệp đối tác

10

suất thực tập

70%

học viên có việc làm

Cam kết chất lượng theo 3 giai đoạn:
- Giai đoạn 1 (Học kiến thức): Yêu cầu học viên hoàn thành tất cả kiến thức và project đúng thời hạn, tối thiểu 80%.
- Giai đoạn 2 (Thực tập tại doanh nghiệp): Thời gian tối thiểu 2 tháng tùy theo nhu cầu của doanh nghiệp.
- Giai đoạn 3 (Giới thiệu việc làm): Hỗ trợ kết nối nhà tuyển dụng trong vòng 6 tháng sau khi hoàn thành thực tập.

TÌM HIỂU THÊM

  • Học viên có thể book trực tiếp với giảng viên miễn phí để được tư vấn từng use case cụ thể
  • Học lại miễn phí đến khi thành thạo.
  • Tư vấn mentor trực tiếp trong lớp học, và cả sau khi kết thúc khóa học trên các kênh zalo, facebook, email, điện thoại,....
  • Học liệu bài giảng nâng cấp mới sẽ gửi lại và mời học viên tham gia lại lớp học.

NHẬN TƯ VẤN

00
00
00
00
* Chú ý: Tư vấn viên sẽ liên hệ lại để xác nhận đăng ký khóa học cho bạn. Nếu bạn không có số điện thoại ở Việt Nam, vui lòng liên hệ fanpage của chúng tôi tại đây để được nhận tư vấn.
* Hãy kiểm tra lại thông tin họ tên và số điện thoại của bạn đã điền đúng trước khi bấm "NHẬN TƯ VẤN"
Lịch khai giảng khóa K10

- Lịch học: Tháng 3/2026
- Thời gian: 20h - 22h Thứ Tư & Thứ Sáu
- Thời lượng: 60 buổi (7,5 tháng)
- Học Online trên nền tảng MS Teams

ƯU ĐÃI EARLY BIRD

Dành cho 20 học viên đăng ký sớm nhất

4500+ 

Học viên theo học

200+

Doanh nghiệp, tập đoàn theo học

50+

Chuyên gia, giảng viên

30%

Tăng thu nhập lên sau khóa học

COLE tự hào là đơn vị hàng đầu trong việc đào tạo các khóa học ứng dụng chuyển đổi số và CNTT trong doanh nghiệp - Giải pháp giúp doanh nghiệp và nhân sự tăng năng suất.

Về chúng tôi

Hân hạnh được đào tạo và hợp tác với 150+ doanh nghiệp trên cả nước

HOẠT ĐỘNG NỔI BẬT

TRUNG TÂM ĐÀO TẠO EDTECH COLE

Address: Tầng 3, số 8, Phan Văn Trường, Cầu Giấy, Hà Nội

Hotline: 0869 810 635

Email: contact@cole.vn

Website: datascience.cole.vn