

Sự kiện của MCI
Bài viết mới nhất
🤖 MLOps – “Cầu Nối” Từ Notebook Đến Production
“A model is only as good as its deployment pipeline.” 🧠✨ Rất nhiều team dừng lại ở mức “train được model ngon trong notebook”… nhưng không đưa được vào production → không ai dùng, không tạo impact 😅 👉 MLOps chính là tập hợp quy trình, công cụ & mindset giúp bạn đưa model từ notebook → production, rồi quản lý vòng đời model như DevOps quản lý software 👑
Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 |
301 Xem thêm🧠 Data Observability – “Radar Phòng Thủ” Cho Hệ Thống Data Hiện Đại
“Nếu bạn không giám sát dữ liệu, thì bạn sẽ chỉ biết pipeline hỏng khi sếp hỏi: ‘Sao dashboard không cập nhật?’ 😬📊” Trong hệ thống Data hiện đại, số lượng pipeline, bảng, dashboard, model tăng lên chóng mặt. Không có quan sát tốt → drift, null, lỗi ngầm, model degrade sẽ âm thầm lan ra toàn hệ thống. 👉 Đó là lúc Data Observability trở thành “bộ radar” để phát hiện và xử lý vấn đề từ sớm 🧭⚡
Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 |
302 Xem thêm🚀 Data Productization & MLOps – Đưa AI/Data Ra Thế Giới Thực 🌍🤖
“Mô hình tốt không có nghĩa gì nếu nó nằm trong notebook.” – Một Data Scientist từng deploy model bằng… copy–paste 😅 Phần lớn team Data dừng ở mức làm dashboard, training model offline. Nhưng để tạo impact thật, bạn phải đưa mô hình/data vào production — nơi nó chạy tự động, phục vụ hàng ngàn user mỗi ngày 🧠⚡ 👉 Đây là lúc Data Productization & MLOps trở thành game changer.
Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 |
301 Xem thêm🧠 Data Observability Nâng Cao – “Radar Phòng Thủ” Cho Hệ Thống Dữ Liệu 🚨📡
“Bạn không thể fix thứ mà bạn không nhìn thấy.” — Một Data Engineer từng thức 3 giờ sáng vì dashboard… “đi bụi” 😅 Khi hệ thống Data bắt đầu phức tạp (nhiều pipelines, model, dashboard), vấn đề không còn là chạy được hay không nữa — mà là: 👉 Làm sao để biết khi nào nó sai, biết sai ở đâu, và phát hiện sớm trước khi business bị ảnh hưởng 🧠⚡ Đây chính là lúc Data Observability bước vào 🫡
Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 |
302 Xem thêm🏗️ Data Modeling & Architecture – “Khung Xương” Cho Hệ Thống Data Bền Vững
“If your data model is wrong, everything else will break — slowly, then all at once.” 🧠⚡ Nhiều bạn Data Analyst / Scientist giỏi SQL, ML, Visualization… nhưng nếu data model không chuẩn, thì: Dashboard sẽ query chậm, lặp dữ liệu, join lỗi 😵 Mô hình sẽ học từ dữ liệu sai → dự báo lệch Bất kỳ thay đổi nhỏ nào cũng gây hiệu ứng dây chuyền 💥 👉 Data Modeling chính là thiết kế cấu trúc dữ liệu hợp lý, còn Data Architecture là cách bạn tổ chức toàn bộ dòng chảy dữ liệu từ nguồn → kho → phân tích.
Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 |
302 Xem thêm🧾 Data Governance & Data Quality – “Trụ Cột Niềm Tin” Trong Hệ Thống Dữ Liệu
“Garbage in, garbage out” không phải chỉ là câu nói vui — nó là sự thật tàn nhẫn trong Data 😬 Dữ liệu là nhiên liệu cho toàn bộ hệ thống AI, dashboard, mô hình… Nhưng nếu dữ liệu không chuẩn, không quản lý đúng, không kiểm soát chất lượng → mọi thứ phía sau đều sụp đổ như domino 🧠💥 Đó là lý do Module 10 – Data Governance & Data Quality là yếu tố “xương sống” của mọi tổ chức Data chuyên nghiệp 🧱✨
Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 |
302 Xem thêm🧱 Data Pipelines & Automation – “Mạch Máu” Của Hệ Thống Data Science
“If you have to run your data manually, you don’t have a system — you have a hobby.” 🧠⚡ Trong các module trước, bạn đã học cách xử lý, mô hình hóa, đánh giá, trực quan… Nhưng nếu tất cả những thứ đó phải làm lại thủ công mỗi tuần, hệ thống sẽ không bao giờ scale nổi 😅 Đó là lý do Data Pipeline & Automation trở thành “trái tim” của mọi hệ thống Data hiện đại.
Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 |
301 Xem thêm📊 Data Visualization & Storytelling – “Nghệ Thuật Biến Dữ Liệu Thành Quyết Định”
Làm Data Science giỏi không chỉ là train model ngon, mà còn là khả năng truyền tải insight rõ ràng, trực quan, thuyết phục được lãnh đạo & các team khác. Đó chính là lý do vì sao Module 7: Data Visualization & Storytelling là một trong những kỹ năng “đắt giá” nhất của Data Scientist senior 💼✨
Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 |
300 Xem thêmThư viện ảnh




Chương trình đào tạo của MCI

Phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu (Data Analytics), là sự lựa chọn cho những ai đam mê thu thập, khai thác và xử lý các bộ dữ liệu để đưa ra quan sát. Phân tích dữ liệu giúp tìm ra các xu hướng và số liệu trong các khối thông tin mà có thể bị bỏ sót nếu không sử dụng kĩ thuật hay công cụ phân tích. Giúp tối ưu hóa các quy trình làm tăng hiệu quả tổng thể của một doanh nghiệp, hệ thống.
Xem thêm
Khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu (Data Science) là lĩnh vực nghiên cứu kết hợp chuyên môn lập trình và kiến thức toán học, thống kê để xử lý khối lượng dữ liệu. Áp dụng các thuật toán học máy cho các con số, văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, sau đó xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để đưa quyết định, lập kế hoạch chiến lược cho doanh nghiệp.
Xem thêm
Kỹ sư dữ liệu
Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer), là một trong những vị trí quan trọng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, người nắm vị trí then chốt xây dựng, kiểm tra, duy trì các cấu trúc Data tổng hợp. Tất cả các số liệu sẽ được số hóa, giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu chi phí cho doanh nghiệp. Họ là những người thiết kế và tối ưu các hệ thống dữ liệu lớn để mang lại những lợi thế cạnh trạnh vượt trội.
Xem thêm
Lập trình ứng dụng
Lập trình ứng dụng, top ngành được săn đón nhất hiện nay. Sử dụng các ngôn ngữ lập trình để tạo ra các ứng dụng có thể hoạt động được trên nền tảng, hoặc thiết bị như: ứng dụng web, ứng dụng di động,..Thế giới sẽ thiếu đi sự tương tác và dễ dàng nếu thiếu đi những kỹ sư phần mềm làm việc không biết mệt mỏi. Đây là ngành nghề trong mọi ngành nghề của thế kỉ 21 và hơn thế nữa.
Xem thêm