Đây là khóa học thực hành toàn diện dành cho tất cả mọi người, từ những nhà phát triển mới làm quen với Claude Code cho đến những người muốn ứng dụng tối đa AI vào công việc thực tế. Trong khóa học này, bạn sẽ được học từng bước từ các khái niệm cơ bản và nguyên lý xử lý ngôn ngữ tự nhiên của Claude Code đến việc cài đặt, quản lý hội thoại và phiên làm việc, thiết lập Model và Effort, cũng như quản lý ngữ cảnh (Context). Sau đó, bạn sẽ nắm vững các phương pháp phát triển tập trung vào thực tế có thể áp dụng ngay vào dự án như: khám phá codebase, viết prompt chính xác, gỡ lỗi (debug), quy trình làm việc TDD, tái cấu trúc mã nguồn (refactoring) và quản lý chất lượng tự động bằng Hooks. Ngoài ra, khóa học còn bao gồm các quy trình phát triển AI hiện đại nhất sử dụng Claude Code một cách hệ thống, bao gồm: review mã nguồn Git PR, tự động hóa với GitHub Actions, phát triển song song bằng Git Worktree, phát triển Skills, cấu hình sub-agent, cộng tác đa agent (multi-agent), tiêu chuẩn hóa đội ngũ và onboarding, cũng như viết tài liệu kỹ thuật. Với nội dung tập trung vào các ví dụ thực tiễn và dự án thực tế, khóa học không chỉ dừng lại ở việc giới thiệu tính năng mà còn giúp bạn nâng cao năng lực phát triển để có thể áp dụng trực tiếp vào công việc. Bạn sẽ làm chủ hoàn toàn phương thức phát triển mới — cộng tác cùng AI — để tối đa hóa năng suất lập trình thông qua Claude Code.

Đây là khóa học tập trung vào thực hành các kiến thức cơ bản cốt lõi về phân tích dữ liệu và quy trình tiền xử lý dữ liệu bằng cách sử dụng NumPy và Pandas. Bạn sẽ được học từng bước từ cấu trúc dữ liệu cơ bản của Python đến mảng NumPy và Pandas DataFrame, đồng thời nắm vững các kỹ thuật xử lý đa dạng để phân tích dữ liệu thực tế. Thông qua việc trực tiếp thực hành các chức năng được sử dụng nhiều nhất trong phân tích dữ liệu như làm sạch, chuyển đổi, hợp nhất và nhóm dữ liệu, bạn có thể cải thiện khả năng tiền xử lý dữ liệu cho học máy một cách tự nhiên. Khóa học cung cấp cả giải thích khái niệm và thực hành để ngay cả những người mới bắt đầu cũng có thể dễ dàng theo kịp, giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc cho việc học phân tích dữ liệu và học máy.

Trực quan hóa dữ liệu là một kỹ năng quan trọng giúp truyền đạt dữ liệu hiệu quả và hỗ trợ ra quyết định. Khóa học này được thiết kế dành cho những người mới bắt đầu học Tableau, giúp bạn học từ các khái niệm cơ bản về trực quan hóa dữ liệu đến cách tạo các loại biểu đồ đa dạng và các kỹ thuật phân tích dữ liệu thông qua thực hành thực tế. Thông qua khóa học, bạn có thể trực tiếp thực hành và làm quen với các tính năng thường dùng trong thực tế như cài đặt Tableau, kết nối dữ liệu, tạo các loại biểu đồ, trường tính toán (calculated field), đường xu hướng, biểu đồ hộp (box plot), biểu đồ tần suất (histogram), bảng làm nổi bật (highlight table), v.v. Ngoài ra, khóa học cũng cung cấp các khái niệm cốt lõi cần thiết cho phân tích dữ liệu như đọc hiểu dữ liệu (data literacy), chiến lược trực quan hóa dữ liệu, phân tích tương quan và phân tích giá trị ngoại lệ (outlier). Các tính năng phức tạp cũng được giải thích từng bước phù hợp với trình độ của người mới bắt đầu, vì vậy ngay cả những người lần đầu tiếp cận Tableau cũng có thể dễ dàng theo kịp.