Chứng chỉ Điều hành về Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo

Chương trình Executive Diploma về Data Science & AI bắt đầu với nền tảng vững chắc về Python, sau đó dần mở rộng sang các chủ đề nâng cao như Deep Learning, Data Engineering, và Generative AI.

Chương trình Executive Diploma về Data Science & AI bắt đầu với nền tảng vững chắc về Python, sau đó dần mở rộng sang các chủ đề nâng cao như Deep Learning, Data Engineering, và Generative AI.

Dù bạn là chuyên viên phân tích dữ liệu muốn khai thác sức mạnh của Big Data để thăng tiến trong sự nghiệp, kỹ sư dữ liệu mong muốn làm chủ Machine Learning và xây dựng hệ thống thông minh, hay người đang tìm kiếm một hướng đi mới trong lĩnh vực phân tích dữ liệu và AI, chương trình này được thiết kế để phù hợp với mục tiêu của bạn.

Với 15+ dự án thực hành, 30+ công cụ lập trình, và 60+ nghiên cứu tình huống thực tế, chương trình Data Science tại IIIT Bangalore - được giảng dạy bởi các chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực Phân tích Dữ liệu và Data Science – sẽ giúp bạn phát triển kỹ năng thực tiễn, sẵn sàng cho công việc và tạo ra bước tiến quan trọng trong sự nghiệp.

Chương trình Executive Diploma về Data Science và AI sẽ giúp bạn chuẩn bị sẵn sàng đối mặt với các thách thức thực tế bằng cách đào tạo bạn với các công cụ quan trọng như Excel, Python, Matplotlib, Seaborn, và MySQL. Trong suốt khóa học, bạn sẽ phát triển kiến thức kỹ thuật về dữ liệu, tư duy phân tích và kỹ năng mềm để ứng dụng vào công việc thực tế.

Chương trình Executive Diploma về Data Science và AI sẽ giúp bạn chuẩn bị sẵn sàng đối mặt với các thách thức thực tế bằng cách đào tạo bạn với các công cụ quan trọng như Excel, Python, Matplotlib, Seaborn, và MySQL. Trong suốt khóa học, bạn sẽ phát triển kiến thức kỹ thuật về dữ liệu, tư duy phân tích và kỹ năng mềm để ứng dụng vào công việc thực tế

Những kỹ năng bạn sẽ học được.

• Xử lý và Biến đổi Dữ liệu: Làm chủ các kỹ thuật làm sạch, tiền xử lý và chuyển đổi dữ liệu để phân tích hiệu quả hơn.
• Phân tích Thống kê: Nắm vững các khái niệm cốt lõi như kiểm định giả thuyết và thống kê suy diễn để đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu.
• Mô hình Machine Learning: Xây dựng các thuật toán mạnh mẽ cho hồi quy, phân loại, phân cụm và tối ưu hóa mô hình.
• Phân tích Dữ liệu Lớn (Big Data Analytics): Quản lý và phân tích các tập dữ liệu khổng lồ với Hadoop, Spark, PySpark và MapReduce.
• Trực quan hóa Dữ liệu & Kể chuyện bằng Dữ liệu: Create impactful dashboards and visualizations using Tableau to communicate complex data.
• Generative AI & Deep Learning: Khám phá các mạng nơ-ron, mô hình LLMs, transformers và Generative AI để tạo ra các giải pháp AI đột phá.
• Kỹ thuật Data Engineering: Làm chủ các công cụ như Apache Kafka, Airflow và NoSQL để xây dựng hệ thống dữ liệu tự động và xử lý dữ liệu theo thời gian thực.
• Điện toán Đám mây (Cloud Computing): Làm việc với AWS để lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu trên môi trường đám mây.
• Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP): Học các kỹ thuật xử lý cú pháp và ngữ nghĩa, phân tích cảm xúc, và thiết kế chatbot bằng mô hình ngôn ngữ tiên tiến.
• Dự báo Chuỗi Thời Gian (Time Series Forecasting): Phân tích mô hình dữ liệu theo thời gian để đưa ra các dự đoán chính xác trong tương lai.
• Giải quyết Vấn đề theo Hệ thống: Phát triển tư duy phân tích để tiếp cận và giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp một cách hiệu quả.

Tại sao những kỹ năng này quan trọng?

Mỗi kỹ năng trong chương trình đều đóng vai trò quan trọng trong việc giúp bạn giải quyết các bài toán thực tế về Data Science. Bạn có thể xây dựng mô hình AI để cải thiện trải nghiệm khách hàng. Bạn có thể xây dựng hệ thống dữ liệu quy mô lớn để xử lý thông tin theo thời gian thực. Bạn không chỉ học công nghệ, mà còn tạo ra sự khác biệt trong công việc của mình.

Các công cụ bạn sẽ thành thạo

Trong suốt 12 tháng của khóa học Data Science, bạn sẽ có cơ hội thực hành chuyên sâu với các công cụ và công nghệ được săn đón nhất trong ngành Data Science trên toàn cầu.

Các công cụ bạn sẽ thành thạo sau khi hoàn thành chương trình:

1. Python: Làm chủ ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong phân tích dữ liệu, Machine Learning và AI.
2. SQL: Thành thạo cách quản lý và truy vấn dữ liệu có cấu trúc, nền tảng quan trọng trong làm việc với dữ liệu.
3. Tableau & Power BI: Xây dựng bảng điều khiển tương tác để trình bày các phân tích dữ liệu một cách trực quan.
4. Hadoop & Spark: Làm việc với các hệ thống phân tán để lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu lớn.
5. TensorFlow & PyTorch: Phát triển các mô hình AI tiên tiến bằng những nền tảng Deep Learning chuẩn ngành.
6. AWS & Cloud Tools: Học cách xử lý và phân tích dữ liệu trên nền tảng đám mây để tối ưu hóa khả năng mở rộng.
7. Apache Kafka & Airflow: Xây dựng pipeline dữ liệu theo thời gian thực và tự động hóa quy trình làm việc.

Ghi nhớ: Với mỗi công cụ bạn làm chủ trong chương trình, bạn không chỉ học một phần mềm. Bạn đang nâng cao năng lực giải quyết vấn đề, sáng tạo giải pháp và tạo ra tác động thực tế trong công việc.

Việc chọn chuyên ngành cũng khó như việc lên thực đơn hàng tuần, nhưng đây là một quyết định ảnh hưởng đến cả tương lai sự nghiệp của bạn. Vì vậy, bạn không nên chỉ dựa vào sở thích cá nhân mà còn phải cân nhắc điểm mạnh, định hướng nghề nghiệp và xu hướng ngành. May măn thay, chương trình này cung cấp đến 5 chuyên ngành có tiềm năng phát triển mạnh, đảm bảo cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn trong tương lai.

Việc chọn chuyên ngành cũng khó như việc lên thực đơn hàng tuần, nhưng đây là một quyết định ảnh hưởng đến cả tương lai sự nghiệp của bạn.

Vì vậy, bạn không nên chỉ dựa vào sở thích cá nhân mà còn phải cân nhắc điểm mạnh, định hướng nghề nghiệp và xu hướng ngành. May măn thay, chương trình này cung cấp đến 5 chuyên ngành có tiềm năng phát triển mạnh, đảm bảo cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn trong tương lai. 

Dưới đây là cách bạn có thể tự tin lựa chọn chuyên ngành phù hợp nhất.

1. Hình dung Một ngày làm việc trong mỗi Chuyên ngành

Đôi khi, cách tốt nhất để chọn chuyên ngành là tưởng tượng bạn đang làm trong lĩnh vực đó. Hãy thử đặt mình vào các vai trò sau:

• NLP (Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên): Hãy hình dung bạn đang thiết kế chatbot thông minh có thể hỗ trợ khách hàng bằng nhiều ngôn ngữ, giúp giải quyết các vấn đề giao tiếp thực tế.
• Deep Learning (Học Sâu): Bạn sẽ làm việc với hệ thống xe tự lái hoặc phát triển mô hình AI nhận diện khuôn mặt hay chẩn đoán hình ảnh y tế.
• Data Engineering (Kỹ thuật Dữ liệu): Hãy tưởng tượng bạn đang tạo pipeline dữ liệu giúp công ty xử lý hàng tỷ dữ liệu mỗi ngày một cách mượt mà.
• Business Analytics (Phân Tích Kinh Doanh): Bạn sẽ dẫn dắt các cuộc họp, cung cấp chiến lược dựa trên dữ liệu giúp doanh nghiệp tăng trưởng thị phần và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
• Data Analytics (Phân Tích Dữ Liệu): Bạn sẽ tạo bảng điều khiển trực quan (dashboards) giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định nhanh chóng dựa trên dữ liệu.

Bài tập này giúp bạn cảm nhận được tác động thực tế của mỗi chuyên ngành, giúp bạn đưa ra quyết định dễ dàng hơn.

2. Dùng Xu hướng Ngành làm tiêu chí lọc

Phân tích xu hướng việc làm hiện tại để thu hẹp lựa chọn của bạn.

• Deep Learning & NLP: Các lĩnh vực AI đang bùng nổ nhờ sự phát triển của công nghệ như ChatGPT, DALL·E, phù hợp với những ai muốn có một sự nghiệp lâu dài trong AI.
• Data Engineering: Khi dữ liệu tiếp tục phát triển theo cấp số nhân, các công ty luôn cần kỹ sư dữ liệu để giúp họ xử lý và tối ưu hệ thống.
• Business Analytics: Là kỹ năng thiết yếu trong tư vấn, marketing và vận hành, nơi các quyết định dựa trên dữ liệu giúp doanh nghiệp phát triển.
• Data Analytics: Cực kỳ quan trọng đối với những tổ chức muốn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu trực quan và có tính ứng dụng cao.

3. Trao đổi với mentors, Cựu học viên hoặc Chuyên gia ngành

Không gì hữu ích hơn việc nhận lời khuyên từ những người đã từng trải qua quá trình này.

• Mentors: Tham gia các buổi giải đáp trực tiếp từ chuyên gia thông qua nền tảng upGrad.
• Cựu học viên: Kết nối với 30,000+ học viên của chương trình hoặc 10,000+ alumni của upGrad đang làm việc tại các vị trí quan trọng trong ngành. Hỏi họ về tác động của chuyên ngành họ đã chọn đối với sự nghiệp.

4. Tự đánh giá: Điểm mạnh, Sở thích & Phong cách làm việc

Hãy tự đặt ra 3 câu hỏi quan trọng để xác định chuyên ngành phù hợp:

1. Điểm mạnh của tôi là gì?
• Bạn giỏi lập trình và thuật toán? Cân nhắc Deep Learning hoặc NLP
• Bạn thích tư duy chiến lược và giao tiếp?  Business Analytics sẽ là một hướng đi phù hợp
• Bạn thích xây dựng hệ thống, tối ưu dữ liệu? Data Engineering chính là dành cho bạn
2. Điều gì khiến tôi hứng thú nhất?
• Bạn yêu thích AI về ngôn ngữ? Hãy chọn NLP
• Bạn hứng thú với mô hình AI hiện đại như Generative AI?  Deep Learning sẽ là lựa chọn đúng đắn
• Bạn muốn trực quan hóa dữ liệu thành thông tin có giá trị?  Data Analytics là một lựa chọn lý tưởng
3. Phong cách làm việc của tôi như thế nào?
• Bạn thích làm việc độc lập với các vấn đề kỹ thuật phức tạp? Cân nhắc đến lựa chọn  Data Engineering hoặc Deep Learning
• Bạn thích công việc kết nối giữa dữ liệu và chiến lược kinh doanh? → Business Analytics hoàn toàn phù hợp với bạn

1. Tiết kiệm Chi phí & Tiếp cận dễ dàng Giáo dục đại học có chi phí đắt đỏ, không chỉ học phí mà còn chi phí sinh hoạt.Với chương trình này, bạn có thể học ngay tại nhà, giúp tiết kiệm chi phí & thân thiện với môi trường.Với 5,52 tỷ người trên toàn cầu kết nối Internet vào năm 2024, cơ hội học tập giờ đây hoàn toàn nằm trong tầm tay bạn.

1. Tiết kiệm Chi phí & Tiếp cận dễ dàng

Giáo dục đại học có chi phí đắt đỏ, không chỉ học phí mà còn chi phí sinh hoạt.

Với chương trình này, bạn có thể học ngay tại nhà, giúp tiết kiệm chi phí & thân thiện với môi trường.

Với 5,52 tỷ người trên toàn cầu kết nối Internet vào năm 2024, cơ hội học tập giờ đây hoàn toàn nằm trong tầm tay bạn.

2. Chương trình giảng dạy cập nhật theo xu hướng ngành

Các khóa học trực tuyến luôn được cập nhật để phản ánh những xu hướng, công cụ và kỹ thuật mới nhất trong lĩnh vực Data Science và AI.

Lấy ví dụ về Chứng chỉ Sau Đại học về Khoa học Dữ liệu tại IIIT Bangalore:

• TKhóa học 54 tuần cung cấp sự giới thiệu thực tế nhất về Python, hiểu cơ sở dữ liệu bằng SQL, và xử lý dữ liệu bằng Pandas – tất cả những gì bạn tìm thấy trong các khóa học tại trường đại học.
• Với tổng số 36 tín chỉ, khóa học đảm bảo quá trình học tập chuyên sâu phù hợp với tiêu chuẩn học thuật toàn cầu. /li>
• Sau hai tuần đầu tiên, bạn sẽ học tất cả các kiến thức cần thiết về trực quan hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu, kiểm định giả thuyết, SQL nâng cao, và thậm chí thực hành với bài tập phân tích dữ liệu thực tế RSVP Movies Case Study dựa trên SQL
• - Bất kể bạn chọn chuyên ngành nào trong 5 lựa chọn, bạn sẽ có cái nhìn chuyên sâu về từng chủ đề thông qua các tình huống nghiên cứu thực tế.
• Bạn sẽ được học từ các chuyên gia trong ngành đến từ những công ty hàng đầu như BCG, Flipkart, Walmart và Visa.

Trên hết, chính Hiệu trưởng và Giám đốc của IIIT Bangalore là giảng viên trực tiếp của bạn. Bạn sẽ được đào sâu vào Python, TensorFlow, thuật toán học máy và nhiều chủ đề khác, tất cả đều được điều chỉnh để phù hợp với nhu cầu ngành công nghiệp.

3. Học theo tiến độ cá nhân

Ưu điểm lớn nhất của học trực tuyến là sự linh hoạt. Dù bạn có lịch trình bận rộn thế nào, các khóa học trực tuyến vẫn cho phép bạn học theo khung thời gian phù hợp với bản thân.

Nghiên cứu từ Pitman Training cho thấy rằng học trực tuyến giúp tăng tỷ lệ ghi nhớ kiến thức lên từ 25-60%, so với chỉ 8-10% trong lớp học truyền thống

Bạn có thể làm chủ mạng nơ-ron nhân tạo (Neural Networks) với tốc độ của riêng mình mà không chịu áp lực từ thời hạn cố định - đó chính là trải nghiệm khi bạn theo học Chứng chỉ Sau Đại học về Khoa học Dữ liệu của IIIT Bangalore.

• 6-7 giờ học tập không đồng bộ (asynchronous learning)
• 6-7 giờ dành cho bài tập và dự án thực tế
• 1 buổi học trực tuyến cứ mỗi hai tuần một lần

Không chỉ vậy, bạn có thể truy cập tài liệu khóa học và ghi chú bất cứ lúc nào trong tương lai chỉ bằng cách đăng nhập vào nền tảng học tập upGrad.rning.

4. Hình thức học đa dạng:

Khóa học về Khoa học Dữ liệu tại IIIT Bangalore được thiết kế để phù hợp với mọi phong cách học tập. Dù bạn thích video bài giảng, thử thách lập trình tương tác, hay tài liệu đọc, khóa học đều đáp ứng được nhu cầu của bạn.

upGrad cũng hỗ trợ bạn với 22 buổi học trực tuyến cùng chuyên gia trong ngành trong tuần đầu tiên để giải đáp thắc mắc của bạn.Sự đa dạng này đảm bảo bạn luôn có động lực và hứng thú trong suốt quá trình học.

5. Dẫn đầu trong một thị trường Việc làm đang phát triển mạnh mẽ

Nhu cầu về chuyên gia Khoa học Dữ liệu và AI đang bùng nổ trên toàn thế giới.Theo các dự báo thị trường:

• Thị trường Trí tuệ Nhân tạo toàn cầu sẽ đạt 826,7 tỷ USD vào cuối năm 2030.
• Thị trường Khoa học Dữ liệu toàn cầu sẽ chạm mức 345,0 tỷ USD vào cuối năm 2030.
• Thị trường E-learning toàn cầu sẽ đạt 545,38 tỷ USD vào cuối năm 2030.

Dù bạn chọn chuyên ngành nào, bạn vẫn sẽ mở ra cánh cửa đến hàng loạt cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn với mức lương cao khi thành thạo các kỹ năng như: Machine Learning, Big Data Analytics, Natural Language Processing (NLP)