Lịch học dự kiến diễn ra


Lớp: PYTHON LEVEL 1
Địa điểm: Tầng 5, Tòa nhà Star City, 23 Lê Văn Lương, HN
Thời gian học: Thứ 3 - 19H00 - 21H30 & Thứ 7 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: April 14, 2026
Thời gian kết thúc: May 16, 2026
Giảng viên dự kiến: Hungdd
Python Level 1

Python Foundation in Data Analytics

🚀 Khóa học Python Foundation in Data Analytics là chương trình đào tạo toàn diện, giúp anh/chị nắm vững Python từ cơ bản đến nâng cao, đồng thời ứng dụng trực tiếp vào phân tích dữ liệu và giải quyết các bài toán thực tế trong doanh nghiệp.

📊 Khóa học tập trung vào các lĩnh vực đang rất “hot” hiện nay như Big Data Analytics và Quản trị rủi ro kinh doanh, giúp học viên không chỉ hiểu mà còn làm được.

⏰ Hình thức đào tạo linh hoạt:

  • 💻 Online kết hợp Offline
  • 📅 Thời lượng: 10 buổi
  • ⏱ Mỗi buổi: 2.5 - 3 tiếng

📌 Tên khóa học: Python Foundation in Data Analytics (Python Level 1)

🎯 Sau khi hoàn thành khóa học, anh/chị có thể đảm nhận 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 bước khởi đầu lý tưởng cho anh/chị muốn chuyển ngành hoặc nâng cao kỹ năng trong lĩnh vực Data & AI.

5.0 (1401)

Đối tượng

  • 🎓 Sinh viên khối kinh tế, kỹ thuật hoặc các ngành liên quan, đang định hướng theo đuổi lĩnh vực Data Science, Data Analytics và muốn xây dựng nền tảng vững chắc về Python, Machine Learning, Deep Learning, đồng thời biết cách ứng dụng vào các dự án thực tế tại doanh nghiệp.
  • 💼 Người đi làm mong muốn nâng cao kỹ năng làm việc với dữ liệu, cải thiện khả năng phân tích – ra quyết định dựa trên dữ liệu, và giải quyết các bài toán thực tế trong công việc một cách hiệu quả bằng Python.
  • 🚀 Người muốn chuyển ngành sang lĩnh vực Data Analysis, Data Science, Machine Learning, hướng tới cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn với mức thu nhập từ 1000$/tháng trở lên và lộ trình phát triển bền vững trong tương lai.

Yêu cầu đầu vào

Không yêu cầu đầu vào

Bạn sẽ học những gì

  • 🐍 Nắm vững nền tảng Python và các cấu trúc dữ liệu quan trọng.
  • 🔢 Sử dụng thành thạo Numpy để xử lý dữ liệu số và làm việc với mảng hiệu quả.
  • 📊 Làm chủ Pandas trong việc tải, lưu trữ, làm sạch và biến đổi dữ liệu.
  • 📈 Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib và Seaborn để tạo biểu đồ chuyên nghiệp.
  • 🔍 Thực hiện EDA (Exploratory Data Analysis) để khám phá dữ liệu và phát hiện insight quan trọng.
  • 🌐 Ứng dụng Selenium + Python để thu thập dữ liệu (web crawling) từ các nguồn trên Internet.

Nội dung khóa học

    Chủ đề:

    Giới thiệu về khóa học và khởi động với Python

    Mục tiêu:

    - Nắm được 1 framework phân tích dữ liệu
    - Làm quen với Google Colab
    - Làm quen với Markdown
    - Biết ngôn ngữ lập trình Python là gì, và một số lý do tại sao Python phổ biến
    - Biết được cấu trúc cú pháp cơ bản trong Python (Language Semantic)

    Ứng dụng:

    Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

    Case Study:

    Ôn tập Python Basic

    Chủ đề:

    Python Basic

    Mục tiêu:

    Phân tích dữ liệu

    Ứng dụng:

    - Các phép toán tử trong Python
    - Các kiểu dữ liệu dạng chuỗi trong Python
    - Giới thiệu các cấu trúc điều kiện trong Python
    - Cấu trúc vòng lặp (for, while)
    - Lệnh break, continue, và pass.

    Case Study:

    Ôn tập cú pháp Python

    Chủ đề:

    Python Basic (Tiếp)

    Mục tiêu:

    Nắm được kiến thức:
    - Một số hàm cơ bản: pass, range, zip, enumerate, sorted;
    - List, set, Dict comprehension
    - Cách tạo ra hàm
    - Các xử lý lỗi trong Python

    Ứng dụng:

    - Mảng dữ liệu nhiều chiều
    - Hàm dựa trên cấu trúc mảng
    - Tính toán tuyến tính
    - Số ngẫu nhiên
    - Một số hàm thống kê cơ bản trong Numpy

    Case Study:

    Bài tập về nhà về cấu trúc mảng

    Chủ đề:

    Numpy

    Mục tiêu:

    Nắm được cách xử lý mảng dữ liệu

    Ứng dụng:

    - Mảng dữ liệu nhiều chiều
    - Hàm dựa trên cấu trúc mảng
    - Tính toán tuyến tính
    - Số ngẫu nhiên
    - Một số hàm thống kê cơ bản trong numpy

    Case Study:

    Bài tập mảng một chiều mảng 2 chiều

    Chủ đề:

    Pandas

    Mục tiêu:

    Nắm được cách trích xuất, làm sạch và xử lý dữ liệu trống

    Ứng dụng:

    - Đọc và viết dữ liệu dạng text
    - Kết hợp và nối các cơ sở dữ liệu
    - Đọc dữ liệu từ file excel
    - Tương tác với cơ sở dữ liệu
    - Xử lý dữ liệu bị mất
    - Chuyển đổi dữ liệu

    Case Study:

    Bài tập về nhà

    Chủ đề:

    Pandas: Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape

    Mục tiêu:

    Nắm được các kỹ thuật xử lý cấu trúc dữ liệu

    Ứng dụng:

    - Thay đổi cấu trúc dữ liệu và xoay các chiều dữ liệu
    - Các cơ chế tổng hợp nhóm (GroupBy)
    - Tập hợp dữ liệu
    - Phân tách và nối dữ liệu
    - Bảng pivot
    - Cách xử lý dạng bảng ""wide"" to ""long"" và ""long"" to ""wide""

    Case Study:

    Bài tập về nhà: Cleaning data

    Chủ đề:

    Pandas: Time Series

    Mục tiêu:

    Hiểu được về dữ liệu thời gian, cách xử lý dữ liệu thời gian

    Ứng dụng:

    - Dữ liệu ngày, tháng
    - Kiến thức cơ bản về chuỗi thời gian
    - Vùng dữ liệu, tần suất và shifting (leading và lagging)
    - Xử lý các vùng thời gian khác nhau, thời kỳ
    - Resampling và thay đổi tần suất
    - Kĩ thuật cửa sổ trượt (moving window functions)

    Case Study:

    Xử lý dữ liệu chứng khoán

    Chủ đề:

    Trực quan hóa dữ liệu

    Mục tiêu:

    - Nắm được kỹ thuật vẽ các biểu đồ cơ bản
    - Cách thêm các thành phân trong biểu đồ
    - Kỹ thuật vẽ multiple plot
    - Một số kỹ năng quan trọng trong trực quan hóa dữ liệu

    Ứng dụng:

    - Giới thiệu về thư viện matplotlib, seaborn
    - Giới thiệu về bộ dữ liệu penguins, titanic
    - Một số biểu đồ cơ bản trong matplotlib: line, scatter, bar, histogram...
    - Một số biểu đồ cơ bản trong seaborn: line, scatter, bar, histograme...
    - Cách thêm các thành phân trong biểu đồ: axis label, titlel, legend..
    - Multiple plot
    - Optional - Một số kỹ thuật quan trọng trong trực quan hóa dữ liệu, data storytelling

    Case Study:

    Trực quan hóa dữ liệu phân tích doanh thu

    Chủ đề:

    Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA)

    Mục tiêu:

    - Nắm được kỹ thuật khai phá dữ liệu
    - Sử dụng các công cụ đã học để phân tích khai phá dữ liệu

    Ứng dụng:

    - Giới thiệu về 4 loại phân tích dữ liệu (descriptive, diagnostic, predictive, prescriptive )
    - Giới thiệu về kỹ thuật phân tích dữ liệu thăm dò
    - Sử dụng các công cụ thể phân tích trên dữ liệu cụ thể

    Case Study:

    Phân tích EDA bộ dữ liệu IT salary

    Chủ đề:

    - Web Crawling Using Selenium
    - Hướng dẫn sử dụng Kaggle API cơ bản
    - Tương tác với các tập dữ liệu qua API
    - Capstone

    Mục tiêu:

    Học viên nắm được kỹ thuật Web Crawling

    Ứng dụng:

    - Giới thiệu về Selenium
    - Ứng dụng kết nối Kaggle API để tương tác với dữ liệu
    - Sử dụng Selenium để lấy dữ liệu từ website
    - Thực hành 1 project phân tích dữ liệu bao gồm trích xuất, làm sạch, khai phá dữ liệu

    Case Study:

    Dùng Selenium để lấy dữ liệu từ SSI sau đó tiến hành các bước làm sạch, khai phá dữ liệu
    Dùng API để tương tác với dữ liệu lớn của kaggle

Tại sao khóa học tại MCI phù hợp với bạn

✨ 1. Lộ trình học bài bản – học là hiểu, học là làm được
Chương trình được thiết kế theo đúng quy trình làm việc thực tế của doanh nghiệp, giúp bạn tiếp cận kiến thức theo từng bước logic, dễ hiểu và cực kỳ chắc nền tảng.

🌍 2. Giáo trình chuẩn quốc tế – học đi đôi với hành
Không chỉ học lý thuyết suông, bạn sẽ được thực hành qua các case study thực tế, bám sát những bài toán doanh nghiệp đang gặp phải.

👨‍🏫 3. Giảng viên “xịn” từ Big4 & tập đoàn lớn
100% giảng viên là chuyên gia đang làm việc tại Big4 và các doanh nghiệp hàng đầu Việt Nam, sở hữu chứng chỉ quốc tế về Data & Programming.

⚡ 4. Cầm tay chỉ việc – thành thạo Python nhanh chóng
Bạn không phải tự “bơi”! Giảng viên sẽ đồng hành sát sao, hướng dẫn từng bước để bạn làm chủ Python trong thời gian ngắn nhất.

🎯 5. Cam kết đầu ra – học đến khi làm được
MCI cam kết chất lượng đào tạo với chính sách học lại miễn phí trọn đời nếu bạn chưa nắm vững kiến thức.

Đội ngũ giảng viên


Nguyễn Hữu Minh

1. Trình độ học vấn
Chuyên gia sở hữu nền tảng vững chắc trong Khoa học Dữ liệu và Công nghệ thông tin, với kiến thức chuyên sâu về Machine Learning, Deep Learning và Computer Vision.

2. Kinh nghiệm làm việc
Có hơn 7 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Khoa học dữ liệu & Công nghệ thông tin, tham gia nghiên cứu và triển khai nhiều bài toán thực tiễn trong doanh nghiệp. Hiện tại, chuyên gia đang làm việc tại PIXTA Vietnam Co., Ltd với vai trò Data Scientist & AI Researcher, trực tiếp phát triển và ứng dụng các giải pháp AI phục vụ hoạt động phân tích dữ liệu và tối ưu hệ thống.

3. Kinh nghiệm giảng dạy
Chuyên gia theo đuổi phong cách giảng dạy thực chiến, dễ hiểu và bám sát nhu cầu ứng dụng thực tế. Giúp học viên xây dựng nền tảng từ tư duy dữ liệu, nguyên lý mô hình AI đến cách triển khai vào các bài toán doanh nghiệp. Lồng ghép kiến thức với các tình huống thực tế trong Machine Learning, Deep Learning và Computer Vision, giúp học viên không chỉ hiểu sâu mà còn có khả năng làm việc thực tế.

4. Văn bằng và hoạt động chuyên môn
Chuyên gia đã tham gia phát triển các mô hình AI hỗ trợ doanh nghiệp khai thác dữ liệu hiệu quả hơn, nâng cao hiệu suất hệ thống và cải thiện chất lượng vận hành. Chú trọng vào việc giúp học viên chuyển hóa kiến thức thành dự án thực tế, kỹ năng và năng lực làm việc trong môi trường doanh nghiệp.


Đỗ Văn Hiếu

1. Trình độ học vấn
Chuyên gia sở hữu nền tảng vững chắc trong phân tích dữ liệu và kinh nghiệm thực tế tại các doanh nghiệp công nghệ, tài chính hàng đầu.

2. Kinh nghiệm làm việc
Với 8 năm kinh nghiệm trong phân tích dữ liệu, đã làm việc tại Prudential, VNG, Zalo. Hiện tại, đang giữ vai trò Chuyên viên Phân tích dữ liệu cao cấp tại Prudential Việt Nam. Từng là Trưởng nhóm Phân tích dữ liệu tại VNG và Trưởng nhóm Phân tích kinh doanh tại Zalo, giảng viên có kinh nghiệm chuyên sâu trong việc khai thác dữ liệu và phân tích insight để hỗ trợ quyết định kinh doanh.

3. Kinh nghiệm giảng dạy
Giảng viên theo đuổi phương pháp giảng dạy thực chiến, giúp học viên không chỉ hiểu dữ liệu mà còn biết cách ứng dụng vào các tình huống thực tế trong doanh nghiệp. Các môn học được giảng dạy bao gồm Data Analytics, Business Analysis, và ứng dụng mô hình dự đoán trong thực tiễn.

4. Văn bằng và hoạt động chuyên môn
Bên cạnh vai trò giảng dạy, giảng viên tham gia các dự án Kaggle, như phân tích giá nhà (House Prices) và nhận diện chữ số viết tay (MNIST), mang lại góc nhìn đa chiều về mô hình dự đoán và machine learning.


Nguyễn Kim Quang

1. Trình độ học vấn
Thạc sĩ Tài chính – Ngân hàng, có nền tảng chuyên sâu về phân tích tài chính, đánh giá hiệu quả doanh nghiệp, thẩm định dự án và quản trị rủi ro.

2. Kinh nghiệm làm việc
Có hơn 14 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực tài chính – ngân hàng. Từng đảm nhiệm các vị trí như Kế toán tín dụng, Chuyên viên thẩm định, Thư ký Phó Tổng Giám đốc, Chuyên viên phân tích tài chính tại Quỹ Đầu tư Phát triển TP. Hà Nội. Hiện là Chuyên gia Kế hoạch – Hiệu suất tại PVcomBank, trực tiếp tham gia xây dựng kế hoạch, đánh giá hiệu quả, dự báo rủi ro và tối ưu hiệu suất tài chính.

3. Kinh nghiệm giảng dạy
Tham gia đào tạo các chuyên đề về phân tích tài chính, lập và đánh giá phương án tài chính, phân tích dữ liệu, SQL, Python và ứng dụng Data Analytics trong tài chính – ngân hàng. Phong cách giảng dạy thực chiến, logic, dễ hiểu, bám sát bài toán doanh nghiệp.

4. Văn bằng và hoạt động chuyên môn
Sở hữu các chứng chỉ quốc tế: IBM Data Science, Python – University of Michigan, SQL Advanced – HackerRank, Statistical Learning – Stanford. Thành thạo SQL, Python và các công cụ phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và Machine Learning phục vụ công việc và đào tạo.


Trần Tâm

1. Trình độ học vấn
Chuyên gia trong Data Science với tư duy business-driven, có chứng chỉ quốc tế PL-300 – Microsoft Power BI Data Analyst, và nền tảng chuyên sâu về ứng dụng AI/Data trong doanh nghiệp.

2. Kinh nghiệm làm việc
Data Scientist tại VNPay, tham gia triển khai các bài toán dữ liệu và AI phục vụ tối ưu vận hành doanh nghiệp. Hơn 3 năm kinh nghiệm trong Data Science, chuyên sâu phân tích hành vi khách hàng, tối ưu trải nghiệm người dùng và nâng cao hiệu quả kinh doanh. Từng làm việc tại VinFast, nền tảng kỹ thuật vững chắc trong việc xây dựng hệ thống Agentic AI và tự động hóa tác vụ doanh nghiệp.

3. Kinh nghiệm giảng dạy
Phong cách giảng dạy thực chiến, dễ hiểu, bám sát thực tế doanh nghiệp. Học viên không chỉ học kiến thức mà còn biết cách biến data thành insight, từ đó tạo ra giá trị. Giảng dạy qua các case study thực tế, lồng ghép các bài toán về hành vi khách hàng, AI automation và ứng dụng dữ liệu trong vận hành doanh nghiệp.

4. Văn bằng và hoạt động chuyên môn
Thành thạo trong phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình AI và ứng dụng Data/AI vào doanh nghiệp. Giúp học viên phát triển 3 năng lực cốt lõi: tư duy phân tích, kỹ năng kỹ thuật và hiểu bài toán business, từ đó nâng cao khả năng áp dụng thực tế trong công việc.

 
 
 


Nguyễn Hữu Đạt

1. Trình độ học vấn
Thạc sĩ Quản lý Xây dựng, Kỹ sư Kinh tế Xây dựng. Chuyên gia sở hữu nền tảng học thuật vững chắc cùng chứng chỉ CNTT và tiếng Anh loại Giỏi, giúp phát triển tư duy kỹ thuật và ứng dụng thực tiễn trong doanh nghiệp.

2. Kinh nghiệm làm việc
Chuyên gia có hơn 10 năm kinh nghiệm trong đào tạo và triển khai các chương trình công nghệ, dữ liệu và AI. Đã tham gia giảng dạy và triển khai đào tạo tại nhiều tổ chức lớn như VTC, Viettel, VinUniversity, HOCMAI, ICANTECH, Galaxy Education, BrightChamps và Dầu khí Việt Nam. Chuyên gia có kinh nghiệm xây dựng và đào tạo các chương trình về kỹ năng số, phân tích dữ liệu, tự động hóa quy trình, và ứng dụng AI trong doanh nghiệp.

3. Kinh nghiệm giảng dạy
Giảng viên dạy về Data Analytics, AI ứng dụng, tự động hóa và kỹ năng số. Phương pháp giảng dạy tập trung vào thực tế, giúp học viên không chỉ học công cụ mà còn hiểu cách ứng dụng dữ liệu và AI vào công việc thực tế, xây dựng giải pháp công nghệ phù hợp với bài toán kinh doanh. Kinh nghiệm thực tế từ các chương trình đào tạo và triển khai được lồng ghép vào bài giảng, giúp học viên áp dụng ngay sau khóa học.

4. Văn bằng và hoạt động chuyên môn
Chuyên gia thành thạo Python, Selenium, Kivy, Django, với kinh nghiệm sử dụng SwiftUI, Flutter và PHP. Sử dụng thành thạo các công cụ MS Office và các nền tảng AI để xây dựng giải pháp công nghệ cho doanh nghiệp.

Các khóa học liên quan