Bài viết mới nhất


🧠 Model Evaluation – “Cửa Ải Cuối” Quyết Định Thành Bại Của Dự Án Data Science

Trong Data Science, xây model chỉ là một nửa chặng đường. Nửa còn lại — và cực kỳ quan trọng — là đánh giá xem mô hình đó có thật sự tốt, đáng tin cậy, và dùng được trong thực tế không. Đó chính là lý do vì sao Module 4: Model Evaluation được xem là kỹ năng “senior-level” 🧠📊

Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 | 310

Xem thêm
🗄️ SQL for Data Scientist – “Kỹ Năng Sống Còn” Trong Data Science

Khi nói về kỹ năng chuyên môn của Data Scientist, người ta thường nghĩ đến mô hình, Python, hay visualization. Nhưng trong thực tế dự án, bạn sẽ dành phần lớn thời gian để truy vấn dữ liệu, tổng hợp, lọc và chuẩn bị dataset — và công cụ cốt lõi chính là SQL 🧠⚡

Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 | 307

Xem thêm
🧠 Feature Engineering – “Vũ Khí Tối Thượng” Trong Data Science

“A clever feature beats a fancy model.” – Andrew Ng ✨ Trong thế giới Data Science, việc bạn xây được mô hình tốt không chỉ phụ thuộc vào thuật toán, mà quan trọng hơn là bạn cho mô hình “ăn” dữ liệu như thế nào. Đó chính là vai trò của Feature Engineering — giai đoạn biến dữ liệu thô thành những biến đặc trưng (features) có ý nghĩa, giúp mô hình học chính xác hơn, nhanh hơn, và tổng quát tốt hơn 🧠⚡

Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 | 310

Xem thêm
🧼 Data Cleaning & Preparation – Module “Xương Sống” Trong Quy Trình Data Science

“Garbage in → Garbage out” — dữ liệu bẩn thì mô hình tốt đến mấy cũng vô dụng 😵‍💫 Trong bất kỳ dự án Data Science nào, việc làm sạch và chuẩn bị dữ liệu là bước bắt buộc nếu bạn muốn có insight và mô hình đáng tin cậy. Bài viết này sẽ đi sâu vào Module Data Cleaning & Preparation — bao gồm quy trình, kỹ thuật cốt lõi và best practice chuyên nghiệp mà Data Scientist cần nắm vững 💪

Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 | 306

Xem thêm
🧠 Data Science Skillset 2025 – Bộ Kỹ Năng Chuyên Môn “Xương Sống” Cho Dân DS

Trong kỷ nguyên dữ liệu, các doanh nghiệp không chỉ cần người “biết code” mà cần những Data Scientist thấu hiểu bài toán, làm chủ quy trình và biến insight thành hành động. Và để làm được điều đó, bạn không thể thiếu bộ kỹ năng chuyên môn cốt lõi — nền móng để mọi dự án Data Science vận hành trơn tru từ dữ liệu thô đến mô hình triển khai thực tế 🚀

Created by: tieplv | Date: 07/10/2025 | 306

Xem thêm
🤖 Top Kỹ Năng AI & Automation Cho Dân Data 2025 – “Bí Kíp” Tăng Tốc 10x

Thời mà Data Analyst chỉ biết làm báo cáo Excel đã qua rồi. 2025 là kỷ nguyên AI + Automation, nơi những người làm Data có thể: 👉 Tự động hóa pipeline → loại bỏ task lặp lại 👉 Dùng AI để viết SQL, DAX, sinh code → rút ngắn thời gian gấp nhiều lần 👉 Deploy model, chatbot phân tích dữ liệu phục vụ toàn doanh nghiệp Dưới đây là bộ kỹ năng AI & Automation mà dân Data không thể bỏ qua 👇

Created by: tieplv | Date: 05/10/2025 | 309

Xem thêm
🏗️ Data Modeling & Architecture – Kỹ Năng “Chìa Khóa” Cho Dân Data 2025

Bạn có thể giỏi SQL, làm dashboard đẹp, build model xịn… nhưng nếu data model lởm, hệ thống sẽ sớm “toang”: Dashboard load 10 phút chưa xong Query join lỗi, lặp dữ liệu, không ra kết quả đúng Model ML train trên dữ liệu không chuẩn → dự báo lệch cả chục % 😵‍💫 Đây chính là lý do mà Data Modeling & Architecture đang trở thành kỹ năng “must-have” của mọi Data Analyst/Engineer/Scientist năm 2025.

Created by: tieplv | Date: 05/10/2025 | 321

Xem thêm
🧠 Top Kỹ Năng Chuyên Môn Data 2025 – “Full Stack” Kỹ Năng Cho Dân Data Thời AI

2025 không còn là thời của “một kỹ năng duy nhất”. Doanh nghiệp đang cần những người làm Data đa năng, hiểu pipeline từ A–Z, biết vừa xử lý dữ liệu, vừa trực quan hoá, vừa hiểu AI đang làm gì. Dưới đây là bộ kỹ năng chuyên môn “xương sống” mà bất kỳ ai theo đuổi ngành Data đều nên nắm vững 🚀

Created by: tieplv | Date: 05/10/2025 | 312

Xem thêm

Thư 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