Năng lực dữ liệu: Tư duy thống kê và cơ bản về phân tích dữ liệu cho kỷ nguyên AI

Đây là khóa học dành cho những người mới bắt đầu tiếp cận với React - một kỹ năng thiết yếu trong phát triển Frontend. Khóa học giải thích các khái niệm khó một cách dễ hiểu, giúp bạn nắm vững từ nguyên lý cơ bản đến cách ứng dụng thực tế của React một cách tự nhiên thông qua việc học tập trung vào thực hành. Chúng tôi sẽ chỉ ra những điểm mà người mới bắt đầu thường gặp khó khăn, đồng thời giúp bạn phát triển thành một nhà phát triển React tự tin thông qua các dự án thực hành.

Đây là khóa học giúp bạn tự xây dựng chương trình tự động giao dịch chứng khoán và tiền điện tử bằng cách tận dụng ChatGPT mà không cần kiến thức về lập trình. Bạn sẽ được thực hành toàn bộ quy trình từ thu thập dữ liệu, phát triển mô hình dự đoán, hệ thống gợi ý mã đầu tư cho đến giao dịch tự động thực tế, qua đó đồng thời tiếp thu kỹ năng phát triển ứng dụng AI và kiến thức đầu tư tài chính.

Học cách giảm thiểu rủi ro tiếp thị thông qua AI và thực hiện hiệu quả toàn bộ quy trình từ xây dựng thương hiệu, cá nhân hóa tiếp thị đến sản xuất nội dung. Từ kiến thức cơ bản về kỹ thuật đặt câu lệnh (prompt engineering) đến ứng dụng thực tế, chúng tôi cung cấp các phương pháp sử dụng AI thiết yếu dành cho những người làm tiếp thị.

Học tập một cách hệ thống từ ChatGPT đến AI tạo hình ảnh/video, và cả các công cụ no-code, bao gồm nguyên lý và cách sử dụng thực tế của các công nghệ AI tạo sinh mới nhất. Thông qua 7 chủ đề cốt lõi như kỹ thuật đặt câu lệnh (prompt engineering), sử dụng Copilot, và các tiện ích mở rộng AI, bạn có thể tối đa hóa hiệu suất công việc và nuôi dưỡng khả năng giải quyết vấn đề một cách sáng tạo.

Giải thích các nguyên lý hoạt động của các hệ thống IT phức tạp như máy chủ, mạng, đám mây và hạ tầng AI thông qua những ví dụ so sánh đời thường dễ hiểu. Khóa học giúp những người không chuyên có thể học tập một cách hệ thống các kiến thức nền tảng cốt lõi để giao tiếp trôi chảy với các chuyên gia kỹ thuật và đưa ra các quyết định hợp lý trong môi trường kỹ thuật số.

Dưới góc nhìn nhân văn như văn học, điện ảnh, âm nhạc và lịch sử, chúng ta sẽ dễ dàng thấu hiểu khái niệm cũng như nguyên lý của AI tạo sinh, đồng thời khám phá những ảnh hưởng văn hóa và sự thay đổi trong cuộc sống mà AI mang lại. Chương trình cung cấp những hiểu biết thực tiễn và chiến lược về cách các cá nhân và doanh nghiệp nên ứng phó và chuẩn bị như thế nào trong kỷ nguyên AI.

Khám phá cách các ứng dụng LLM đang thay đổi mô hình phát triển. Thông qua việc so sánh với các công nghệ hiện có, chúng ta sẽ hiểu tại sao LLM đang trở thành một công nghệ cốt lõi bền vững, đồng thời tìm hiểu về những năng lực thiết yếu và sự thay đổi trong tư duy mà một nhà phát triển cần có. Với những hiểu biết sâu sắc từ các giảng viên chuyên gia, bạn có thể nắm bắt được bản chất và định hướng tương lai của việc phát triển ứng dụng LLM.

Buổi học chuyên sâu này là nội dung cập nhật mới nhất, phản ánh phạm vi ra đề thi Microsoft AZ-900 tính đến tháng 5 năm 2025, được thiết kế để xây dựng nền tảng lý thuyết vững chắc nhằm đồng thời chuẩn bị cho chứng chỉ này, cung cấp các kiến thức liên quan đến khái niệm dữ liệu cốt lõi, dữ liệu quan hệ Azure, dữ liệu phi quan hệ Azure và khối lượng công việc phân tích Azure dưới hình thức kết hợp lý thuyết và thực hành, qua đó trở thành một cơ hội giáo dục ý nghĩa không chỉ giúp bạn đạt được chứng chỉ mà còn đặt những bước chân đầu tiên trên con đường trở thành chuyên gia dữ liệu.

[Vấn đề mà bài giảng này giải quyết] - Giới hạn của người lập kế hoạch khi có ý tưởng nhưng không thể tự mình hiện thực hóa - "Hãy làm như thế này" → Ra quyết định kém hiệu quả dựa trên trí tưởng tượng - Nút thắt cổ chai khi phải yêu cầu và chờ đợi đội ngũ phát triển cho mọi việc từ phân tích dữ liệu đến xác thực API - Thực trạng đã thử dùng các công cụ AI nhưng chỉ dừng lại ở mức hỏi-đáp với ChatGPT [Những gì bạn sẽ học trong bài giảng này] 1. Thiết kế lại quy trình lập kế hoạch trong kỷ nguyên AI - Truyền thống: Lập kế hoạch → Thiết kế → Phát triển (chờ đợi tuần tự) - Chuyển đổi: Viết PRD → Tạo Prototype → Ra quyết định dựa trên sản phẩm thực tế → Xác nhận và bàn giao - Từ lập kế hoạch giải thích bằng văn bản sang lập kế hoạch trình bày bằng sản phẩm thực tế 2. Thiết kế AI Agent dành cho PM - Harness Engineering: Không chỉ là đặt câu hỏi cho AI mà là thiết kế cấu trúc làm việc - CLAUDE.md, Rules, Hooks, MCP, Plugins — Vai trò và nguyên tắc thiết kế của từng lớp - Agent Router: Cấu trúc tự động phân bổ một yêu cầu đến Agent tối ưu nhất - PGE Pipeline: Planner → Generator → Evaluator, thiết kế quản lý chất lượng cho các tác vụ lớn 3. Xây dựng đội ngũ AI của riêng bạn - Lập kế hoạch/Nghiên cứu, Sản phẩm, Thiết kế, Phát triển, Marketing — 5 cột với hơn 20 Agent - Quy trình làm việc thực tế giúp một người lập kế hoạch có thể vận hành một đội ngũ chuyên gia - Kết nối các công cụ bên ngoài bằng MCP (Notion, Figma, Slack, nguồn dữ liệu) - Tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại bằng Skill chỉ với một câu lệnh 4. Thực hành tự động hóa các công việc bổ trợ - GA4 + Clarity + GSC + BigQuery → Tự động tạo Dashboard tích hợp + Insight hàng tuần - Gọi API nội bộ trực tiếp → Xác thực kịch bản → Báo cáo đánh giá chất lượng - Phân tích Cohort trên BigQuery → Kiểm chứng giả thuyết Aha Moment - Tự động hóa A/B test, đồng bộ hóa Notion, kiểm định UI/UX --- Khóa học này dành cho: - PM/PO/Người lập kế hoạch dịch vụ đang mệt mỏi với thời gian chờ đợi và chu kỳ review trong quy trình lập kế hoạch - Những người muốn thiết kế AI như một công cụ làm việc bài bản - Những người muốn trực tiếp ra quyết định dựa trên dữ liệu nhưng thiếu nguồn lực từ đội ngũ phân tích - Những người không chuyên về kỹ thuật muốn vượt qua nỗi sợ "Terminal" để tiến thêm một bước [Kiến thức tiên quyết] - Không có. Hướng dẫn từ đầu từ khâu cài đặt đến thiết lập. - Không cần kinh nghiệm lập trình. Tập trung vào thiết kế và ứng dụng dưới góc nhìn của PM. [Thay đổi sau khóa học] - Tự tạo Prototype hoạt động được chỉ với một file PRD.md để tăng tốc độ ra quyết định - Thiết kế và vận hành đội ngũ AI Agent của riêng mình - Tự động hóa việc phân tích dữ liệu, xác thực API và tạo báo cáo

"Nhà máy thông minh, cái tên nghe thật kêu nhưng bạn vẫn chưa thể hình dung ra nó là gì?" Trên tin tức hàng ngày vẫn luôn nhắc đến Cách mạng công nghiệp 4.0 và nhà máy AI, nhưng khi thực sự tìm kiếm tài liệu liên quan, bạn chỉ thấy tràn ngập những "ngôn ngữ ngoài hành tinh" như PLC, MES, ERP hay Edge Computing. Điều mà một người không chuyên cần không phải là những sơ đồ mạch điện phức tạp, mà là một "bản đồ" cho thấy toàn bộ hệ thống vận hành như thế nào. Khóa học này sẽ loại bỏ những thuật ngữ kỹ thuật khó hiểu, giải thích mọi thứ về Nhà máy thông minh bằng những hình ảnh trực quan và ví dụ so sánh mà bất kỳ ai cũng có thể hiểu được.

Phân tích dữ liệu dễ dàng và mạnh mẽ mọi lúc, mọi nơi! Ngay cả khi không biết lập trình, bạn vẫn có thể thực hiện dễ dàng với Orange 3!

Hoàn tất phân tích khách hàng với Excel và Orange, Từ bán chéo đến thử nghiệm A/B và quản lý rủi ro rời bỏ, tất cả trong một lần.

Ngành đóng tàu và vận tải biển là lĩnh vực đại diện của công nghiệp nặng truyền thống, nhưng đang đảm bảo sức cạnh tranh mới thông qua sự kết hợp của chuyển đổi số và công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI). Khóa học này được cấu thành tập trung vào các trường hợp ứng dụng cụ thể được sử dụng trong thực tế như quản lý sản xuất nhà máy đóng tàu dựa trên AI, tự động hóa thiết kế tàu thuyền, tối ưu hóa logistics hàng hải, xây dựng hệ thống bảo trì dự đoán. Với cách tiếp cận tập trung vào thực tế, bạn có thể hiểu được **'AI thực sự hoạt động như thế nào trong nhà máy đóng tàu'** chứ không chỉ là lý thuyết đơn thuần. Ngoài ra, còn đề cập đến việc xây dựng cơ sở hạ tầng dữ liệu, huấn luyện mô hình cần xem xét trong giai đoạn đưa công nghệ AI vào sử dụng, và cả những hạn chế đặc thù của môi trường hàng hải.

"Tôi đã thực hiện nghiên cứu người dùng rồi... nhưng liệu đây có thực sự là kết quả đại diện cho tất cả người dùng không?" Nếu bạn đang băn khoăn về điều này, hãy chú ý! Chúng tôi sẽ hướng dẫn chi tiết cách tăng sức thuyết phục cho thiết kế của bạn dựa trên dữ liệu. ✅ Giải thích các thuật ngữ thống kê phức tạp một cách cực kỳ dễ hiểu. ✅ Chọn lọc 3 phương pháp kiểm định giả thuyết cốt lõi cần thiết cho thực tế UX, giới thiệu tỉ mỉ từ nguyên lý đến thực hành. ✅ Hướng dẫn cách phân tích dữ liệu người dùng đơn giản bằng AI mà không tốn chi phí và không lo bị ảo giác (hallucination).

Khóa học này đề cập đến các chiến lược thực tế để nâng cao năng suất và chất lượng bằng cách ứng dụng AI trong ngành gia công cơ khí và kim loại. Khóa học phân tích dữ liệu từ các quy trình chính như CNC, hàn, cắt và giải thích cách áp dụng công nghệ AI vào việc giảm tỷ lệ lỗi, bảo trì dự đoán và quản lý an toàn người lao động thông qua các ví dụ thực tế. Người học sẽ hiểu được các phương pháp tối ưu hóa gia công dựa trên AI có thể áp dụng ngay tại hiện trường từ doanh nghiệp vừa và nhỏ đến các tập đoàn lớn, đồng thời thu được những hiểu biết sâu sắc để thực hiện đổi mới sản xuất trong bối cảnh cạnh tranh toàn cầu.

Đây là khóa học Python cơ bản dành cho những người mới bắt đầu muốn phát triển thành nhà phân tích dữ liệu. - Người muốn phân tích dữ liệu nhưng chưa biết Python - Người muốn học machine learning bằng Python - Người đang chuẩn bị cho kỳ thi thực hành chứng chỉ phân tích Big Data - Người muốn phát triển ứng dụng dựa trên machine learning bằng Python

Khóa học này đề cập đến cách sử dụng AI để nâng cao năng suất và chất lượng trong ngành sản xuất thực phẩm và dược phẩm. Thông qua các trường hợp thực tế, bạn sẽ học cách AI được áp dụng trong các giai đoạn chính như quản lý nguyên liệu, quy trình sản xuất, kiểm tra chất lượng, tuân thủ quy định, đồng thời hiểu được chiến lược vận hành hiệu quả và giảm tỷ lệ lỗi. Thông qua khóa học này, học viên sẽ nắm được ▲đặc điểm ngành thực phẩm và dược phẩm cùng tính cần thiết của việc đưa AI vào ▲quản lý chất lượng dựa trên dữ liệu ▲bảo trì dự đoán và tối ưu hóa hiệu quả thiết bị ▲giám sát tuân thủ quy định và quản lý rủi ro ▲phân tích các trường hợp áp dụng trong và ngoài nước, từ đó có được chiến lược và hiểu biết sâu sắc có thể áp dụng ngay tại hiện trường.

Phân tích dữ liệu quyết định hiệu suất của một Online MD! Tìm hiểu các kỹ thuật phân tích dữ liệu và xây dựng chiến lược cần thiết cho MD để tối đa hóa doanh thu và lợi nhuận trên thị trường thương mại điện tử.

Đây là khóa học dành cho các PM muốn tận dụng dữ liệu. Khóa học bao gồm tất cả các quy trình sử dụng dữ liệu trong vai trò PM, gói gọn toàn bộ luồng công việc từ ngày đầu tiên đi làm cho đến khi bắt đầu và kết thúc dự án. Đây là khóa học nhập môn về dữ liệu nhằm nuôi dưỡng khả năng tư duy, bao gồm mọi thứ từ tư duy dựa trên dữ liệu, tư duy logic, định nghĩa chỉ số, thiết kế log, thiết kế thử nghiệm cho đến việc xây dựng văn hóa dữ liệu. Mặc dù được xây dựng như một khóa học dành cho PM, nhưng nội dung cũng rất hữu ích cho các nhà phân tích dữ liệu (trên thực tế, đã có rất nhiều nhà phân tích tham gia khóa học này). Ngoài ra, các bạn đang làm trong lĩnh vực marketing, thiết kế và lập kế hoạch kinh doanh cũng đang theo học rất nhiều.

Ngành công nghiệp điện tử và bán dẫn là lĩnh vực đặc biệt quan trọng trong việc quản lý và đổi mới dựa trên dữ liệu do quy trình siêu chính xác và chuỗi cung ứng phức tạp. Khóa học này đề cập đến các chiến lược thực tiễn có thể áp dụng ngay trong sản xuất điện tử và bán dẫn như phát hiện lỗi, tối ưu hóa quy trình, bảo trì dự đoán, quản lý chuỗi cung ứng bằng cách sử dụng công nghệ AI. Cùng với các trường hợp thực tế của các công ty toàn cầu, khóa học cũng đưa ra phương pháp triển khai AI chi phí thấp và hiệu quả cao mà các doanh nghiệp vừa và nhỏ có thể áp dụng một cách thực tế. Thông qua đó, học viên sẽ có thể hiểu và áp dụng chiến lược sản xuất dựa trên AI không chỉ để nâng cao năng suất và giảm chi phí mà còn để trang bị khả năng cạnh tranh trong tương lai.

Khóa học này sẽ hướng dẫn cách tạo ảnh dùng DALL-E 3. Qua tính năng cơ bản, chiến lược prompt 3 bước, cùng thực hành tạo ảnh thực tế, học viên sẽ trở thành người tạo ảnh sáng tạo.

Khóa học này là quá trình học tập toàn bộ quy trình 'Xây dựng dữ liệu huấn luyện AI' cần thiết để thực hiện thành công các dự án mô hình hóa AI. Người học không chỉ dừng lại ở kiến thức lý thuyết mà sẽ trải nghiệm từng bước quy trình xây dựng dữ liệu được yêu cầu trong thực tế công việc. Cụ thể, khóa học được cấu trúc để có thể phát triển năng lực thực tế có thể áp dụng ngay trong công việc thông qua việc thực hành tập trung vào toàn bộ quy trình từ lập kế hoạch → thu thập → lưu trữ → làm sạch → gán nhãn → kết hợp và chuyển đổi thông tin giả danh của dữ liệu huấn luyện AI. Ngoài ra, người học sẽ học tập một cách có hệ thống các năng lực quản lý dữ liệu quan trọng nhất trong dự án AI như quản lý chất lượng dữ liệu và vấn đề bảo mật, xử lý phi nhận dạng thông tin cá nhân, tối ưu hóa tập dữ liệu. Thông qua điều này, người học có thể phát triển thành chuyên gia dữ liệu có thể chủ động lập kế hoạch và thực hiện dự án AI, chứ không chỉ là người thu thập dữ liệu đơn thuần. 👉 Thông qua khóa học này, người học sẽ hiểu được phương pháp xây dựng dữ liệu huấn luyện chất lượng cao quyết định hiệu suất mô hình AI và có được năng lực thực tế để áp dụng hiệu quả vào môi trường thực tế.

Học hỏi insight từ ông Ha Yong-ho, CEO DataOven, nhà phân tích dữ liệu thế hệ đầu tiên với nhiều insight và thành công. Đây là video meetup dành cho người làm data, diễn ra ngày 18 tháng 7 năm 2024.

Khóa học này là một khóa học cơ bản tập trung vào thực hành, được thiết kế để giúp nhân viên văn phòng có thể sử dụng AI tạo sinh như một đối tác làm việc thực thụ thay vì chỉ là một công cụ đơn thuần. Mục tiêu của khóa học là giúp người học xây dựng khả năng sử dụng AI một cách an toàn, tuân thủ các quy định về bảo mật và bản quyền dựa trên sự hiểu biết chính xác về nguyên lý hoạt động cũng như những hạn chế của AI. Người học sẽ được hướng dẫn từng bước từ các nguyên lý cốt lõi trong thiết kế câu lệnh (prompt) đến việc tối ưu hóa hiệu quả các công việc dựa trên văn bản như lập kế hoạch, viết báo cáo, email, biên bản cuộc họp, cho đến phân tích dữ liệu Excel và sử dụng hình ảnh, tài liệu PDF. Qua đó, khóa học giúp cắt giảm đáng kể thời gian cho các công việc lặp đi lặp lại và trang bị năng lực thực thi đa nhiệm cho mỗi cá nhân. Vượt xa khỏi việc sử dụng ở cấp độ cá nhân, khóa học còn đề cập đến phương pháp xây dựng tiêu chuẩn và biểu mẫu công việc cho cấp độ nhóm. Đây là chương trình đào tạo định hướng thực tiễn, được cấu trúc để người học có thể sở hữu ngay các tài sản tự động hóa công việc có khả năng áp dụng trực tiếp vào thực tế sau khi kết thúc khóa học, từ đó dẫn đến việc nâng cao năng suất cho toàn bộ tổ chức.

Cùng Copilot (copilot), hãy bắt đầu phát triển nhé. Với AI, học sinh tiểu học cũng theo kịp!

"Bạn đã từng bỏ cuộc khi chỉ mải mê học các công cụ phân tích dữ liệu?" PM tại các tập đoàn lớn chỉ cần xem dữ liệu mà đội ngũ phân tích đã thiết lập sẵn. Nhưng PM tại các startup hoặc các dự án phụ (side project) thì khác. Bạn phải tự mình thiết kế log, đặt tên và xây dựng từ "nền móng" thu thập dữ liệu. "Ai cũng bảo dữ liệu quan trọng, nhưng rốt cuộc tôi nên cài đặt cái gì và cài vào đâu trong dịch vụ của mình?" Đừng để bản thân bị cuốn vào những khái niệm trừu tượng nữa. Việc kiểm tra lịch sử đăng nhập mới chính là điểm bắt đầu thực sự của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu (DDDM).