Facebook
GoogleLợi ích của học viên
- Tặng miễn phí 01 tài khoản trên Hệ thống quản lý học tập của MCI
- Được support từ đội ngũ IT và CTO của MCI về công nghệ, dữ liệu lớn và hàng trăm job trên Workspace
- Tham gia cộng đồng học viên sôi động, chia sẻ và hợp tác cùng hàng ngàn chuyên gia.
- Nhận chứng chỉ sau khóa học – Ghi nhận kỹ năng và kiến thức đã học.
- Miễn phí học lại không giới hạn – Luôn cập nhật với xu hướng mới nhất.
Math & Statistics for Data Science
🚀 Khóa học Math & Statistics for Data Science là chương trình nền tảng quan trọng, giúp anh/chị nắm vững toán học và thống kê – hai yếu tố cốt lõi trong lĩnh vực Data Science, Machine Learning và AI.
📊 Khóa học được thiết kế cô đọng, dễ hiểu, giúp học viên tiếp cận các kiến thức tưởng chừng “khó nhằn” như xác suất, đại số tuyến tính, đạo hàm theo cách trực quan và ứng dụng thực tế.
💡 Đây là bước đệm bắt buộc nếu anh/chị muốn học sâu hơn về Machine Learning, Deep Learning và xây dựng tư duy phân tích dữ liệu bài bản.
⏰ Hình thức đào tạo linh hoạt:
- Online kết hợp Offline
- Thời lượng: 5 buổi
- Mỗi buổi: 2.5 - 3 tiếng
🎯 Sau khi hoàn thành khóa học, anh/chị có thể hướng tới các vị trí:
- Data Analyst – Chuyên viên Phân tích Dữ liệu
- Machine Learning Engineer – Kỹ sư Học máy
- AI Engineer – Kỹ sư Trí tuệ Nhân tạo
- Data Scientist – Nhà Khoa học Dữ liệu
🔥 Đây là khóa học nền tảng dành cho anh/chị muốn bắt đầu hành trình Data & AI một cách bài bản và vững chắc.
Đối tượng
🎓 Sinh viên khối kinh tế, kỹ thuật, định hướng theo lĩnh vực Data Science, Data Analytics, mong muốn xây dựng nền tảng toán học vững chắc.
💼 Người đi làm muốn nâng cao khả năng phân tích dữ liệu, cải thiện tư duy logic và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
🚀 Người muốn chuyển ngành sang Data Analysis, Data Science, Machine Learning với lộ trình rõ ràng và cơ hội thu nhập hấp dẫn.
Yêu cầu đầu vào
✅ Không yêu cầu kiến thức đầu vào, phù hợp với cả người mới bắt đầu.
Bạn sẽ học những gì
Sau khi học xong khóa học anh/chị:
🎲 Hiểu rõ các khái niệm về xác suất và ứng dụng trong khoa học dữ liệu.
📊 Nắm vững các kiến thức thống kê quan trọng phục vụ phân tích dữ liệu.
📐 Hiểu và ứng dụng đạo hàm trong các bài toán tối ưu và Machine Learning.
🧮 Nắm chắc kiến thức về ma trận, vector (đại số tuyến tính).
🔗 Hiểu cách áp dụng xác suất, thống kê và đại số tuyến tính trong các mô hình Data Science và AI.
Nội dung khóa học
- Buổi 1: Xác suất thống kê
- Buổi 2: Đạo hàm
- Buổi 3: Ma trận - Vector
- Buổi 4: Thuật toán trong Machine Learning
- Buổi 5: Thực hành & Quan sát chạy thuật toán
Set theory, sơ đồ venn
Loại dữ liệu trong toán
Binning
Distribution và param mô tả dist.
Data matrix
Correlation
Set theory, sơ đồ venn
Loại dữ liệu trong toán
Binning
Distribution và param mô tả dist.
Data matrix
Correlation
Khái niệm đạo hàm
Nguyên tắc tính
Bài toán điển hình trong đạo hàm
Khái niệm đạo hàm
Nguyên tắc tính
Bài toán điển hình trong đạo hàm
Hệ trục toạ độ
Transform bằng matrix (cộng, nhân)
Khoảng cách
Hệ trục toạ độ
Transform bằng matrix (cộng, nhân)
Khoảng cách
Bức tranh tổng quan của ML
Giới thiệu Kmeans (đại diện unsupervised)
Giới thiệu SVM (đại diện supervised)
- Flow of thinking: bài toán/vấn đề mà hai thuật toán này giải quyết là gì? Trình tự thực hiện thuật toán trên 1 dataset
- Nêu tên bài toán điển hình (vd: cluster khách hàng bằng Kmeans)
- Giới thiệu về Sklearn
Bức tranh tổng quan của ML
Giới thiệu Kmeans (đại diện unsupervised)
Giới thiệu SVM (đại diện supervised)
- Flow of thinking: bài toán/vấn đề mà hai thuật toán này giải quyết là gì? Trình tự thực hiện thuật toán trên 1 dataset
- Nêu tên bài toán điển hình (vd: cluster khách hàng bằng Kmeans)
- Giới thiệu về Sklearn
Thực hành:
EDA (EXPLORY DATA ANALYSIS)
Thực hành:
EDA (EXPLORY DATA ANALYSIS)
Tại sao khóa học tại MCI phù hợp với bạn
✅ Lộ trình học được thiết kế khoa học, giúp học viên tiếp cận kiến thức theo từng bước rõ ràng, dễ hiểu.
📘 Giáo trình chuẩn quốc tế, kết hợp giữa lý thuyết và ví dụ thực tế.
👨🏫 100% giảng viên là chuyên gia từ Big4 và các tập đoàn lớn, có kinh nghiệm thực tế trong lĩnh vực dữ liệu.
🤝 Hướng dẫn tận tay, giúp học viên hiểu bản chất và áp dụng được ngay.
🎯 Cam kết chất lượng đào tạo, hỗ trợ miễn phí học lại trọn đời nếu chưa nắm vững kiến thức.
Đội ngũ giảng viên
Tạ Quốc Khánh
1. Trình độ học vấn
Chuyên gia sở hữu nền tảng vững chắc trong Khoa học Dữ liệu (Data Science), am hiểu về cấu trúc dữ liệu và các phương pháp công nghệ mới nhất để chuyển hóa dữ liệu thành các giải pháp kinh doanh thành công.
2. Kinh nghiệm làm việc
Với nhiều năm kinh nghiệm tại các hệ sinh thái công nghệ và ngân hàng số hàng đầu, chuyên gia hiện đang là Chuyên viên Mô hình tín dụng cao cấp tại BEGROUP. Trước đó, chuyên gia từng làm việc tại OCB Bank và CAKE by VPBank, nơi đã đóng góp vào sự phát triển của ngân hàng số thông qua việc khai thác và xử lý dữ liệu quy mô lớn, cũng như xây dựng mô hình tín dụng và phân tích hành vi khách hàng.
3. Kinh nghiệm giảng dạy
Chuyên gia chia sẻ kiến thức thực chiến qua các "Case-study" tỷ đô, giúp học viên tiếp cận tư duy phân tích dữ liệu tại các nền tảng có hàng triệu người dùng như BEGROUP, CAKE, và FE-Credit. Phương pháp giảng dạy tập trung vào việc giải quyết bài toán khó, giúp học viên sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chiến lược và bền vững.
4. Văn bằng và hoạt động chuyên môn
Chuyên gia có chuyên môn sâu trong việc xây dựng, kiểm định và triển khai các mô hình tín dụng, mô hình dự báo rủi ro chuyên sâu, cùng với khả năng xử lý dữ liệu lớn trong các môi trường Fintech và Ngân hàng số. Sự kết hợp giữa tư duy kinh doanh và công nghệ giúp mang lại các giải pháp tối ưu hóa quy trình và tăng trưởng cho doanh nghiệp.
