- Home
- Khoa học và Phân tích Dữ liệu
- Chương Trình Thạc Sĩ Khoa Học Dữ Liệu
Chương Trình Thạc Sĩ Khoa Học Dữ Liệu
Vươn xa để trở thành nhà lãnh đạo dựa trên dữ liệu. Nâng tầm tri thức với chương trình giảng dạy đẳng cấp thế giới, được thiết kế bởi các giảng viên hàng đầu và chuyên gia trong ngành. Chinh phục tấm bằng Thạc sĩ Khoa học về Khoa học Dữ liệu danh giá, được công nhận toàn cầu từ Liverpool John Moores University.-
Loại chương trìnhThạc sĩ
-
Ngày bắt đầuJune 30, 2025
-
Thời gian18 tháng
Tổng quan Khoá học
-
2
lựa chọn triển khai cho mỗi dự án
-
60+
Tình huống thực tế
-
100+
công cụ lập trình & GenAI
- Bằng Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu được đồng cấp bởi LJMU (Vương quốc Anh) và IIIT Bangalore (Ấn Độ)
- Cơ hội sở hữu bằng quốc tế với chi phí chỉ bằng 1/10 học trực tiếp tại trường
- Gặp gỡ chuyên gia ngành qua các buổi mentorship định kỳ hai tuần/lần
- Huấn luyện 1:1 cá nhân hóa, giúp bạn phát huy tối đa tiềm năng
- Hỗ trợ giải đáp thắc mắc mỗi ngày để bạn luôn theo sát lộ trình học

Khóa học này mang lại những gì?
Những Điểm Nổi Bật
- Bootcamp Python Miễn Phí
- Tham gia các buổi học trực tuyến hàng tuần với chuyên gia trong ngành và giảng viên
- Định hướng nhóm 2 tuần/lần cùng các cố vấn chuyên ngành
- Cơ hội kết nối mạng lưới toàn cầu
- Optional On-campus Immersion
- Phát triển kỹ năng mềm thiết yếu cho sự nghiệp
- Huấn luyện hiệu suất cao 1:1 với chuyên gia
Đối Tượng Tham Gia
- Những cá nhân có nền tảng kỹ thuật mong muốn nâng cao chuyên môn
- Kỹ sư phần mềm, nhà phân tích hệ thống, quản trị viên cơ sở dữ liệu đang tìm kiếm các kỹ năng phân tích nâng cao
- Nhà phân tích dữ liệu, nhà khoa học dữ liệu, kỹ sư học máy (ML) khao khát phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực của mình
- Chuyên viên bán hàng, kỹ sư IT, quản lý sản phẩm và các cá nhân không có nền tảng kỹ thuật nhưng mong muốn theo đuổi hoặc phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu
Hỗ trợ học viên
- Điều phối chương trình tận tâm
- Hỗ trợ 24/7 để giải đáp tất cả các câu hỏi của bạn! Liên hệ qua email: intstudentsupport@upgrad.com
- Các kênh Whatsapp dành riêng cho các yêu cầu
Tại sao nên chọn chương trình Thạc sĩ trực tuyến ngành Khoa học Dữ liệu?
Bạn sẽ học được gì
Xử lý dữ liệu: Nắm vững kỹ thuật làm sạch và xử lý dữ liệu, biến dữ liệu thô thành thông tin giá trị, phục vụ cho phân tích và ra quyết định chiến lược.
Machine Learning: Xây dựng các mô hình dự đoán và thuật toán học máy để giải quyết các vấn đề kinh doanh phức tạp và tự động hóa quy trình.
Big Data: Học cách quản lý, phân tích và khai thác dữ liệu quy mô lớn – chuẩn bị cho các vai trò về phân tích dữ liệu lớn và kỹ sư dữ liệu.
Trực quan hóa dữ liệu: Tạo biểu đồ và dashboard dễ hiểu, truyền tải thông tin hiệu quả để hỗ trợ các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu.
Bạn sẽ làm chủ những công cụ nào?
Phát triển kỹ năng thực hành với các ngôn ngữ lập trình và công cụ thiết yếu trong ngành Khoa học Dữ liệu:
Advanced Excel: Sử dụng các hàm nâng cao và công cụ phân tích, mô hình hóa và báo cáo dữ liệu.
SQL: Quản lý và truy vấn dữ liệu lớn một cách hiệu quả – nền tảng cho công việc với cơ sở dữ liệu.
Python: Thực hành xử lý, phân tích dữ liệu và triển khai thuật toán Machine Learning.
Tableau: Tạo biểu đồ và dashboard trực quan để hiểu sâu các tập dữ liệu phức tạp.
Power BI: Thiết kế báo cáo tương tác, kết nối nhiều nguồn dữ liệu để đưa ra góc nhìn kinh doanh toàn diện.
Hadoop: Hiểu cách lưu trữ và xử lý dữ liệu quy mô lớn bằng hệ thống phân tán.
Ngoài ra, bạn có thể lựa chọn các học phần tự chọn để mở rộng kiến thức theo hướng chuyên sâu phù hợp với mục tiêu nghề nghiệp.
Các Ngôn Ngữ và Công Cụ Lập Trình Được Đề Cập

.png?width=179&height=60&name=python%20(1).png)


.png?width=180&height=60&name=mysql%20(1).png)
.png?width=180&height=60&name=MongoDB__1576589398563-3%20(1).png)
.png?width=179&height=60&name=python%20(1).png)


Khám phá Nền tảng Học thuật của chúng tôi
Học thông qua một nền tảng được cá nhân hoá nhờ Trí tuệ Nhân tạo với những nội dung chất lượng nhất, các buổi học và hướng dẫn trực tiếp từ các chuyên gia đầu ngành.

Tiếp cận chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu chuẩn quốc tế
Nội dung đào tạo chất lượng cao đến từ đội ngũ giảng viên uy tín và chuyên gia trong ngành, thông qua video, tình huống thực tiễn, bài tập dự án và các buổi học tương tác trực tuyến.
Học phần 1: Toán nâng cao & Lập trình
5 tuần
Các chủ đề bao gồm:
- Xác suất có điều kiện và phân phối xác suất
- Đại số tuyến tính nâng cao và biến đổi tuyến tính
- Giải tích nhiều biến
- GenAI trong lập trình và giải quyết vấn đề
- Lập trình hướng đối tượng
- Thư viện Python cho Khoa học dữ liệu
- Thiết kế cơ sở dữ liệu và truy vấn SQL
- Giới thiệu về cơ sở dữ liệu NoSQL
- Quản lý phiên bản mã nguồn

Học phần 2: Phân tích & Khai phá dữ liệu
5 tuần
Các chủ đê bao gồm:
- Phân tích dữ liệu với Python
- Khai phá dữ liệu khám phá (EDA)
- Thống kê suy luận và kiểm định giả thuyết

Học phần 3: Điện toán đám mây & Big Data
5 tuần
Các chủ đề bao gồm:
- Điện toán đám mây với AWS / GCP / Microsoft Azure
- Phân tích dữ liệu lớn với PySpark

Học phần 4: Nền tảng của Học máy
5 tuần
Các chủ đề bao gồm:
- Các mô hình học máy
- Hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic
- K Nearest Neighbors
- Điều chuẩn và tinh chỉnh siêu tham số
- Cây quyết định và các mô hình tổng hợp
- Các mô hình phân cụm

Học phần 5: Học sâu & Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
5 tuần
Các chủ đề bao gồm:
- Các khái niệm nền tảng về học sâu
- Mạng nơ-ron tích chập và mạng nơ-ron hồi tiếp
- Xử lý ngôn ngữ ở các cấp độ từ vựng/ cú pháp/ ngữ nghĩa

Chuyên ngành: Phân tích dữ liệu
16 tuần
Các chủ đề bao gồm:
- Máy vector hỗ trợ (SVM)
- Thuật toán Naive Bayes
- Kỹ thuật xây dựng đặc trưng và lựa chọn mô hình
- Giảm chiều dữ liệu
- Phân tích chuỗi thời gian
- Khai phá luật kết hợp
- Hệ thống gợi ý
- AI có khả năng giải thích
- Excel nâng cao và Power BI với Copilot
- Tableau nâng cao
- Kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu
- Học máy với PySpark
- Nền tảng GenAI và Prompt Engineering
- Google Looker Studio
- Kỹ thuật Prompt nâng cao
- Các framework Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như LangChain
- Thiết kế và phát triển hệ thống ChatBot GenAI
- Bảo mật và quản trị dữ liệu
- Đạo đức AI và bảo mật LLM
- Thu thập yêu cầu và ước lượng sơ bộ
- Giải quyết vấn đề doanh nghiệp và quản lý dự án
- Ứng dụng Khoa học dữ liệu trong Tài chính và Thương mại điện tử

Chuyên ngành: Kỹ thuật dữ liệu
16 tuần
Các chủ đề bao gồm:
- Xử lý dữ liệu phân tán với Hadoop
- Nạp dữ liệu với Sqoop/Flume và truy vấn dữ liệu HBase với Hive
- Cơ sở dữ liệu SQL gốc đám mây như Amazon Aurora, Google Spanner, Azure SQL
- Cơ sở dữ liệu NoSQL gốc đám mây như DynamoDB, BigTable, Cosmos DB
- Lập trình Linux và Java
- Kho dữ liệu và kho dữ liệu trên đám mây
- Các kho dữ liệu đám mây như Redshift, BigQuery, Azure Synapse
- Hiểu về quy trình ETL và ELT
- Mô hình dữ liệu nâng cao
- Nguyên lý xây dựng pipeline dữ liệu đầu-cuối
- Tự động hóa pipeline với AWS Lambda, GCP Functions, Azure Automation
- Giám sát dữ liệu với CloudWatch, Cloud Monitoring, Azure Monitor
- Feature Stores và cơ sở dữ liệu vector
- Xử lý thời gian thực với Flink và Kafka
- Phân tích thời gian thực với Spark Streaming
- Phân tích thời gian thực với Kinesis, Pub/Sub, DataFlow, Azure Stream Analytics
- Nguyên lý vận hành đa đám mây và đám mây lai
- Scala
- Data Build Tool (DBT)
- Azure Data Factory
- Cơ sở dữ liệu NoSQL hiện đại
- Quản trị hạ tầng bằng mã (IaC) với Terraform
- Nguyên lý kiến trúc dữ liệu
- Bảo mật và quản trị dữ liệu
- Quản trị phân quyền phi tập trung (Data Mesh)

Phương pháp nghiên cứu
Các chủ đề bao gồm
- Giới thiệu về nghiên cứu và quy trình nghiên cứu
- Thiết kế nghiên cứu
- Tổng quan tài liệu
- Quản lý dự án nghiên cứu
- Kỹ năng viết báo cáo và trình bày
- Đạo đức khoa học

Luận văn Thạc sĩ (Master's Dissertation)
Chủ đề nghiên cứu bao gồm:
- Chẩn đoán bệnh về mắt thông qua dữ liệu hình ảnh nhãn khoa
- Cấu trúc hóa ảnh y tế bằng hình học thông tin
- Sử dụng nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội để định vị các bài đăng về thiên tai trên bản đồ
- Phòng chống gian lận thẻ tín dụng bằng nhận diện mẫu
- Phát triển hệ thống gợi ý cho tập đoàn truyền thông
- Mô hình hóa rủi ro trong hoạt động tài chính và ngân hàng đầu tư

Nguyên lý lập trình căn bản
Khởi đầu vững chắc với lớp nền tảng lập trình miễn phí – có thể bỏ qua nếu bạn vượt qua bài kiểm tra đầu vào ngắn.
Toán cơ bản cho Khoa học Dữ liệu & Machine Learning
4 tuần
9 chủ đề:
- Tập hợp
- Tổ hợp
- Xác suất cơ bản
- Xác suất có điều kiện
- Thống kê mô tả
- Hàm số
- Đại số vector
- Đạo hàm
- Tích phân

Lập trình cơ bản cho Khoa học Dữ liệu & Machine Learning
8 tuần
14 chủ đề:
- Môi trường lập trình
- Biến
- Dự báo chuỗi thời gian – Phần I
- Kiểu dữ liệu
- Cú pháp
- Câu lệnh điều kiện
- Vòng lặp
- Hàm
- List
- Set
- Tuple
- Dictionary
- Giới thiệu về MySQL
- Truy vấn SQL cơ bản

Học thông qua thực tiễn
Tự do lựa chọn giữa hai hình thức làm bài tập và thực hiện dự án capstone theo lĩnh vực bạn quan tâm.
-
30+ Dự án thực tế từ doanh nghiệp để bạn lựa chọn
Ứng dụng GenAI nâng cao trong phân tích dữ liệu
Kỹ Năng Học Được
- OpenAI
- Kỹ thuật tạo prompt nâng cao (Advanced Prompt Engineering)

Phân tích dữ liệu khám phá
Kỹ Năng Đạt Được
- MySQL
- Truy vấn MySQL
- Xử lý dữ liệu
- Phân tích dữ liệu

Phân tích dữ liệu nâng cao
Kỹ Năng Đạt Được
- Hồi quy tuyến tính
- Mô hình hóa ML
- Đánh giá mô hình

Nền tảng Phân tích Kinh doanh
Kỹ Năng Đạt Được
- Giải quyết bài toán kinh doanh
- Kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling)

Hồi quy tuyến tính
Kỹ Năng Đạt Được
- Lựa chọn mô hình
- Kỹ thuật chọn đặc trưng (Feature Engineering)
- Mô hình học máy
- Đánh giá mô hình

Truy vấn dữ liệu bằng SQL
Kỹ Năng Học Được
- Truy vấn SQL
- MySQL

Phân tích dữ liệu nâng cao
Kỹ Năng Học Được
- Power BI
- Tableau
- Phân tích dữ liệu
- Trực quan hóa dữ liệu

Xây dựng pipeline dữ liệu & kho dữ liệu
Kỹ Năng Học Được
- Xây dựng pipeline dữ liệu
- Thiết kế kho dữ liệu
- ETL (Extract – Transform – Load)

Nền tảng Phân tích Kinh doanh
Kỹ Năng Học Được
- Kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling)
- Giải quyết bài toán kinh doanh

Phân tích Dữ liệu Lớn (Big Data Analysis)
Kỹ Năng Học Được
- Phân tích dữ liệu lớn
- PySpark

Dự án & Tình huống Thực tế từ Doanh nghiệp
Phân tích dữ liệu tín dụng: Trong lĩnh vực tài chính, hoạt động tín dụng và phân tích rủi ro đóng vai trò then chốt. Bạn sẽ xử lý bộ dữ liệu tín dụng phức tạp, xử lý giá trị thiếu, phân tích các chỉ số quan trọng như điểm tín dụng, xu hướng trả nợ và tạo các biểu đồ trực quan giúp đưa ra các insight giá trị cho doanh nghiệp.
Tình huống RSVP Movies: Sử dụng SQL để tối ưu truy vấn dữ liệu, thực hiện tổng hợp chuyên sâu và phân tích sở thích khán giả. Từ đó, khám phá các xu hướng và mô hình hoạt động trong ngành điện ảnh.
Tối ưu hoạt động chia sẻ xe đạp: Tư vấn cho doanh nghiệp chia sẻ xe đạp về cách tối ưu vận hành và mở rộng quy mô. Phân tích dữ liệu vận hành, xử lý dữ liệu, xây dựng mô hình hồi quy tuyến tính và xác định các yếu tố dự đoán ảnh hưởng đến xu hướng thuê xe.
Chấm điểm tiềm năng khách hàng: Một trong những ứng dụng phổ biến nhất trong kinh doanh: xác định khách hàng có khả năng mua cao. Áp dụng hồi quy logistic để phân tích dữ liệu khách hàng tiềm năng, điều chỉnh độ chính xác mô hình và xác định yếu tố chính ảnh hưởng đến tỷ lệ chuyển đổi.
Xử lý cú pháp ngôn ngữ: Thế giới sẽ tuyệt vời hơn nếu không còn rào cản ngôn ngữ. Tìm hiểu các kỹ thuật NLP (xử lý ngôn ngữ tự nhiên), bao gồm tiền xử lý văn bản, phân tích cú pháp, trích xuất đặc trưng và diễn giải cấu trúc ngôn ngữ phức tạp cho các tác vụ sau đó.
Đạt được Chứng chỉ và Sự công nhận giá trị
Hoàn thành khóa học để nhận bằng Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu được công nhận bởi WES từ Đại học Liverpool John Moores.

.png?width=500&height=630&name=MSCLJMUDS2022__1612378860207%20(1).png)
Thạc Sĩ Khoa Học Dữ Liệu
Chúng tôi sẽ dồng hành cùng bạn trên suốt hành trình học tập.
- Video bài giảng từ đội ngũ giảng viên hàng đầu và chuyên gia ngành
- Tích hợp trình luyện tập và viết mã ngay trong nền tảng học
- Dự án định hướng theo nhu cầu doanh nghiệp, tiếp cận thực tế ngành Khoa học Dữ liệu & Machine Learning
- Các buổi tương tác trực tiếp cùng giảng viên và chuyên gia
- Hỗ trợ giải đáp thắc mắc theo thời gian thực

- Kênh Telegram kết nối học viên toàn khóa
- Hỗ trợ giải đáp khi bạn gặp khó khăn trong quá trình học
- Theo dõi tiến độ và hỗ trợ hoàn thành khóa học
- Diễn đàn thảo luận giúp học viên học hỏi và trao đổi

- Diễn đàn trực tuyến giúp giải đáp thắc mắc và học tập cùng nhau
- Mở rộng mạng lưới, hợp tác với hơn 12.000+ cựu học viên toàn cầu




Vì sao nên chọn chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu từ LJMU & IIITB?
Điều gì khiến LJMU & IIITB nổi bật?
Danh tiếng toàn cầu & Chất lượng học thuật hàng đầu
Liverpool John Moores University (LJMU)
Xếp hạng danh giá: Được công nhận bởi QS World University Rankings, THE (Times Higher Education) và US News nhờ chất lượng học thuật, phương pháp giảng dạy sáng tạo và tầm nhìn quốc tế.
Hệ thống giáo dục chuẩn Anh Quốc: Chương trình học quốc tế, kết hợp giữa lý thuyết học thuật và kỹ năng thực tiễn, giúp sinh viên sẵn sàng gia nhập thị trường lao động.
Học tập gắn với nghiên cứu: Tập trung vào học thuật dựa trên nghiên cứu, giúp phát triển tư duy phản biện và kỹ năng giải quyết vấn đề.
International Institute of Information Technology Bangalore (IIITB)
Cơ sở đào tạo hàng đầu: Xếp hạng 74 trong ngành Kỹ thuật theo NIRF 2024 – nổi bật về đào tạo Khoa học Máy tính và Khoa học Dữ liệu.
Chương trình tiên phong: Định hướng nghiên cứu, cập nhật sát với xu thế công nghệ mới nhất.
Được công nhận trong nước: Dẫn đầu trong đào tạo AI, Machine Learning và phân tích dữ liệu – đặt ra tiêu chuẩn đổi mới trong ngành.
Chi phí hợp lý - Cơ hội toàn cầu
LJMU
Giá trị vượt trội: Học phí chỉ bằng 1/10 so với nhiều chương trình học trực tiếp, mang lại tỷ lệ hoàn vốn đầu tư (ROI) cực kỳ cao.
Môi trường học tập quốc tế: Cơ hội tiếp cận nền giáo dục đa văn hóa và mở rộng hướng đi sự nghiệp toàn cầu.
IIITB
Chất lượng cao – chi phí thấp: Mang đến chương trình đào tạo chuyên sâu với chi phí tiết kiệm hơn nhiều so với các lựa chọn quốc tế.
Linh hoạt cho người đi làm: Thiết kế phù hợp với người đang đi làm, giúp bạn dễ dàng cân bằng công việc và học tập.
Tập trung vào Nghiên cứu & Đổi mới
LJMU
Tăng cường tư duy đổi mới và phản biện thông qua học tập dựa trên nghiên cứu.
Khuyến khích sinh viên giải quyết các bài toán thực tế, phát triển tư duy sáng tạo và khả năng thích ứng.
IIITB
Dẫn đầu trong nghiên cứu về AI, công nghệ tiên tiến và đổi mới học thuật.
Chương trình học được cập nhật thường xuyên, đảm bảo học viên luôn bắt kịp với xu hướng công nghệ tương lai.
Giảng viên chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu
Bạn sẽ học từ ai?
-
5 Giảng viên
-
6 Các Chuyên gia trong Ngành

%20Liverpool%20Business%20School%20-%20LBS/dhiya-al-jumeily.jpeg?width=96&height=96&name=dhiya-al-jumeily.jpeg)
Prof. Dhiya Al-Jumeily

Giáo sư – Trí tuệ nhân tạo
-
Là thành viên cao cấp của IEEE, chuyên gia CNTT được cấp chứng chỉ và là thành viên của Học viện Giáo dục Đại học Vương quốc Anh.
Là thành viên cao cấp của IEEE, chuyên gia CNTT được cấp chứng chỉ và là thành viên của Học viện Giáo dục Đại học Vương quốc Anh.
Đọc thêm



Chandrashekar Ramanathan

Hiệu trưởng Học thuật
-
GS. Chandrashekar có bằng Tiến sĩ từ Đại học Bang Mississippi (Mỹ), với hơn 10 năm kinh nghiệm tại nhiều tập đoàn đa quốc gia.
GS. Chandrashekar có bằng Tiến sĩ từ Đại học Bang Mississippi (Mỹ), với hơn 10 năm kinh nghiệm tại nhiều tập đoàn đa quốc gia.
Đọc thêm



Tricha Anjali

Nguyên Phó Hiệu trưởng Học thuật
-
GS. Anjali sở hữu bằng Tiến sĩ từ Viện Công nghệ Georgia (Georgia Tech) và bằng Thạc sĩ tích hợp M.Tech. ngành Điện tử – Viện Công nghệ IIT Bombay.
GS. Anjali sở hữu bằng Tiến sĩ từ Viện Công nghệ Georgia (Georgia Tech) và bằng Thạc sĩ tích hợp M.Tech. ngành Điện tử – Viện Công nghệ IIT Bombay.
Đọc thêm



TS. Debabrata Das

Giám đốc – IIIT Bangalore
-
TS. Debabrata Das hiện là Giám đốc IIITB, nhận bằng Tiến sĩ từ IIT Kharagpur. Ông chuyên nghiên cứu về Internet vạn vật (IoT) và mạng truy cập không dây.
TS. Debabrata Das hiện là Giám đốc IIITB, nhận bằng Tiến sĩ từ IIT Kharagpur. Ông chuyên nghiên cứu về Internet vạn vật (IoT) và mạng truy cập không dây.
Đọc thêm



Prof. G. Srinivasaraghavan

Giáo sư – Khoa học Máy tính
-
GS. Srinivasaraghavan có bằng Tiến sĩ Khoa học Máy tính từ IIT Kanpur, với 18 năm kinh nghiệm làm việc tại Infosys và nhiều tập đoàn công nghệ toàn cầu.
GS. Srinivasaraghavan có bằng Tiến sĩ Khoa học Máy tính từ IIT Kanpur, với 18 năm kinh nghiệm làm việc tại Infosys và nhiều tập đoàn công nghệ toàn cầu.
Đọc thêm



Abhishek Vijayvargia

Chuyên gia Khoa học Dữ liệu Cấp cao
-
Từng làm việc tại Microsoft với vai trò Chuyên gia Khoa học Dữ liệu Cấp cao, là cựu sinh viên IIT Kharagpur với hơn 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu.
Từng làm việc tại Microsoft với vai trò Chuyên gia Khoa học Dữ liệu Cấp cao, là cựu sinh viên IIT Kharagpur với hơn 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu.
Đọc thêm



S. Anand

CEO
-
Là cựu sinh viên của IIT Madras, IIM Bangalore và Trường Kinh doanh London (LBS), Anand nằm trong top 10 nhà khoa học dữ liệu hàng đầu tại Ấn Độ với 20 năm kinh nghiệm.
Là cựu sinh viên của IIT Madras, IIM Bangalore và Trường Kinh doanh London (LBS), Anand nằm trong top 10 nhà khoa học dữ liệu hàng đầu tại Ấn Độ với 20 năm kinh nghiệm.
Đọc thêm



Manish Shukla
Trưởng bộ phận Generative AI
-
Dẫn dắt phát triển nền tảng GenAI tiên tiến tại NatWest Group. Có chuyên môn sâu về các sản phẩm của OpenAI và MLOps, giúp tối ưu hiệu suất vận hành và triển khai dự án liền mạch với mức độ hài lòng người dùng cao.
Dẫn dắt phát triển nền tảng GenAI tiên tiến tại NatWest Group. Có chuyên môn sâu về các sản phẩm của OpenAI và MLOps, giúp tối ưu hiệu suất vận hành và triển khai dự án liền mạch với mức độ hài lòng người dùng cao.
Đọc thêm



Deependra Singh
Phó Chủ tịch & Trưởng bộ phận Khoa học Dữ liệu
-
Hơn 15 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích, học sâu (deep learning) và phát triển sản phẩm AI. Từng dẫn dắt đội ngũ tại Junglee Games, American Express Digital Business và National Insurance Company. Ông là người tiên phong xây dựng hệ thống phân tích cho chính sách PMJAY của chính phủ Ấn Độ, đồng thời là diễn giả khách mời tại nhiều trường đại học hàng đầu như IMT Hyderabad, BIT Mesra và NMIMS.
Hơn 15 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phân tích, học sâu (deep learning) và phát triển sản phẩm AI. Từng dẫn dắt đội ngũ tại Junglee Games, American Express Digital Business và National Insurance Company. Ông là người tiên phong xây dựng hệ thống phân tích cho chính sách PMJAY của chính phủ Ấn Độ, đồng thời là diễn giả khách mời tại nhiều trường đại học hàng đầu như IMT Hyderabad, BIT Mesra và NMIMS.
Đọc thêm



Sajan Kedia

Nguyên Trưởng nhóm Khoa học Dữ liệu
-
Tốt nghiệp IIT BHU, Sajan có kinh nghiệm dày dặn trong các lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, Dữ liệu lớn, Spark, Machine Learning và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Tốt nghiệp IIT BHU, Sajan có kinh nghiệm dày dặn trong các lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, Dữ liệu lớn, Spark, Machine Learning và Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
Đọc thêm



Mirza Rahim Baig

Chuyên viên Phân tích Cấp cao
-
Chuyên gia phân tích nâng cao với hơn 8 năm kinh nghiệm tư vấn trong các lĩnh vực thương mại điện tử và chăm sóc sức khỏe.
Chuyên gia phân tích nâng cao với hơn 8 năm kinh nghiệm tư vấn trong các lĩnh vực thương mại điện tử và chăm sóc sức khỏe.
Đọc thêm

Hồ sơ học viên chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu
Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu
Các khóa học về Khoa học Dữ liệu thu hút học viên đến từ nhiều lĩnh vực khác nhau, tạo nên một môi trường học tập đa dạng và sôi nổi với những cuộc thảo luận giàu giá trị thực tiễn.
Theo Ngành nghề
Theo Số năm Kinh nghiệm
Theo Mức độ Học vấn
Theo ngành đào tạo
Theo Độ tuổi
Theo Giới tính
Cựu sinh viên upGrad làm việc tại
%20Liverpool%20Business%20School%20-%20LBS/Amazon__1590674899464.jpeg?width=241&height=80&name=Amazon__1590674899464.jpeg)





Học thực hành & Kết nối chuyên sâu
upGrad luôn đồng hành cùng bạn trong suốt hành trình học tập.
-
Kết nối & Trải nghiệm học tập
-
Hướng dẫn từ chuyên gia ngành
-
Hỗ trợ học viên

Học Phí Chương Trình: VND 170,000,000
(Tùy chọn) Tham quan cơ sở của LJMU trong 1 tuần với phụ phí thêm 2.000 USD hoặc tương đương bằng tiền tệ địa phương.
Quy trình đăng ký
Quy trình đăng ký khóa học đơn giản và nhanh chóng, hoàn toàn trực tuyến

Tốt nghiệp Đại học với điểm trung bình tối thiểu 50%


Nộp đơn
Cung cấp thông tin cơ bản về hồ sơ cá nhân của bạn.
Cung cấp thông tin cơ bản về hồ sơ cá nhân của bạn.

.png?width=60&height=60&name=Shortlisted-icon%20(1).png)
Giữ chỗ
Nhận thư mời nhập học và thanh toán phí giữ chỗ
Nhận thư mời nhập học và thanh toán phí giữ chỗ


Xác nhận nhập học
Hoàn tất học phí còn lại trong vòng 7 ngày hoặc trước ngày khai giảng, tùy theo thời điểm nào đến trước
Hoàn tất học phí còn lại trong vòng 7 ngày hoặc trước ngày khai giảng, tùy theo thời điểm nào đến trước

Giới thiệu người khác đăng ký chương trình và nhận hoàn tiền lên đến
!*

Câu chuyện thành công
Các học viên nói gì?


Tầm quan trọng của việc nâng cao kỹ năng để duy trì sự cạnh tranh trong ngành của tôi
Tầm quan trọng của việc nâng cao kỹ năng để duy trì sự cạnh tranh trong ngành của tôi
Điểm nổi bật nhất của UpGrad chính là đội ngũ tuyệt vời của họ. Các điều phối viên chương trình luôn nhiệt tình hỗ trợ hết mình cho người đi làm. Họ hiểu rõ những khó khăn đặc thù mà mỗi học viên phải đối mặt khi vừa phải cân bằng giữa công việc và học tập. Đội ngũ UpGrad luôn sẵn sàng mỗi khi tôi cần hướng dẫn hay cả khi tôi cảm thấy áp lực. Sự tận tâm của họ là yếu tố quan trọng không thể thiếu đối với thành công của tôi, và tôi thật sự biết ơn những cố gắng không ngừng nghỉ của họ đã giúp tôi có được trải nghiệm học tập tích cực và thành công.
Điểm nổi bật nhất của UpGrad chính là đội ngũ tuyệt vời của họ. Các điều phối viên chương trình luôn nhiệt tình hỗ trợ hết mình cho người đi làm. Họ hiểu rõ những khó khăn đặc thù mà mỗi học viên phải đối mặt khi vừa phải cân bằng giữa công việc và học tập. Đội ngũ UpGrad luôn sẵn sàng mỗi khi tôi cần hướng dẫn hay cả khi tôi cảm thấy áp lực. Sự tận tâm của họ là yếu tố quan trọng không thể thiếu đối với thành công của tôi, và tôi thật sự biết ơn những cố gắng không ngừng nghỉ của họ đã giúp tôi có được trải nghiệm học tập tích cực và thành công.
Xem thêm
Kunalsinh Chauhan
Quản lý Dự án tại Sensia Global - Schlumberger & Rockwell Automation JV
14 năm kinh nghiệm


Giúp tôi phát triển bản thân và sự nghiệp, cũng chính là các cơ hội để kết nối, rèn luyện kỹ năng lãnh đạo và thăng tiến trong công việc.
Giúp tôi phát triển bản thân và sự nghiệp, cũng chính là các cơ hội để kết nối, rèn luyện kỹ năng lãnh đạo và thăng tiến trong công việc.
Tôi đã có thể vận dụng những kiến thức mới vào các dự án quan trọng, dẫn dắt đội ngũ của mình và mang đến những tác động tích cực. Trong quá trình học MBA, tôi cũng đã được thăng chức lên vị trí hiện tại. Không chỉ vậy, tôi còn có cơ hội kết nối với các chuyên gia và đồng nghiệp trong ngành. Những kiến thức, kỹ năng và kinh nghiệm thu được từ chương trình không chỉ giúp tôi phát triển con đường sự nghiệp mà còn làm cho cuộc sống của tôi thêm phong phú và ý nghĩa.
Tôi đã có thể vận dụng những kiến thức mới vào các dự án quan trọng, dẫn dắt đội ngũ của mình và mang đến những tác động tích cực. Trong quá trình học MBA, tôi cũng đã được thăng chức lên vị trí hiện tại. Không chỉ vậy, tôi còn có cơ hội kết nối với các chuyên gia và đồng nghiệp trong ngành. Những kiến thức, kỹ năng và kinh nghiệm thu được từ chương trình không chỉ giúp tôi phát triển con đường sự nghiệp mà còn làm cho cuộc sống của tôi thêm phong phú và ý nghĩa.
Xem thêm
Hussain Abbas Ali
Quản lý Chiến lược Cấp cao tại Concept Combined Group
11 năm kinh nghiệm


Mong muốn được học về kinh doanh từ nền tảng.
Mong muốn được học về kinh doanh từ nền tảng.
Tôi đã có một trải nghiệm tuyệt vời. Chương trình học, sự hướng dẫn và diễn giải về doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) với những ví dụ thực tế đã giúp tôi tự tin và hiểu rõ hơn những yếu tố cần thiết để trở thành một lãnh đạo chiến lược xuất sắc. Với hình thức học trực tuyến, tôi không phải bỏ lỡ công việc hàng ngày h và áp dụng được kiến thức ngay lập tức trong thực tiễn. Bạn có thể thử một số khóa học miễn phí hoặc ngắn hạn tại Upgrad để cảm nhận sự khác biệt mà nó mang lại cho công việc của mình. UpGrad hợp tác cùng các trường đại học uy tín, cung cấp các chương trình học và các sự kiện giao lưu về SME với sự tham gia của các chuyên gia trong ngành. Hơn nữa, nền tảng học trực tuyến của upGrad cũng rất thân thiện với người dùng và nội dung được cung cấp với chất lượng cao. Đây là những điều tôi cảm nhận được khi tìm hiểu về upGrad trước khi chính thức đăng ký. Đặc biệt, tôi rất hài lòng với sự hỗ trợ nhiệt tình từ đội ngũ upGrad suốt quá trình học tập. Ban quản lý cũng đã bắt đầu nhận thấy sự thay đổi rõ rệt về kiến thức và sự đánh giá tích cực với những đóng góp của mình. Tôi đã tham gia vào quá trình nghiên cứu chiến lược kinh doanh và nhận được sự đánh giá tích cực với những đóng góp của mình. Chiến lược Blue Ocean mà tôi đã đề xuất để phát triển doanh nghiệp thông qua mở rộng sang các lĩnh vực mới cũng được đánh giá cao bởi đội ngũ lãnh đạo. Họ đã hướng dẫn tôi một cách tận tình và luôn sẵn sàng hỗ trợ và tư vấn khi cần thiết.
Tôi đã có một trải nghiệm tuyệt vời. Chương trình học, sự hướng dẫn và diễn giải về doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) với những ví dụ thực tế đã giúp tôi tự tin và hiểu rõ hơn những yếu tố cần thiết để trở thành một lãnh đạo chiến lược xuất sắc. Với hình thức học trực tuyến, tôi không phải bỏ lỡ công việc hàng ngày h và áp dụng được kiến thức ngay lập tức trong thực tiễn. Bạn có thể thử một số khóa học miễn phí hoặc ngắn hạn tại Upgrad để cảm nhận sự khác biệt mà nó mang lại cho công việc của mình. UpGrad hợp tác cùng các trường đại học uy tín, cung cấp các chương trình học và các sự kiện giao lưu về SME với sự tham gia của các chuyên gia trong ngành. Hơn nữa, nền tảng học trực tuyến của upGrad cũng rất thân thiện với người dùng và nội dung được cung cấp với chất lượng cao. Đây là những điều tôi cảm nhận được khi tìm hiểu về upGrad trước khi chính thức đăng ký. Đặc biệt, tôi rất hài lòng với sự hỗ trợ nhiệt tình từ đội ngũ upGrad suốt quá trình học tập. Ban quản lý cũng đã bắt đầu nhận thấy sự thay đổi rõ rệt về kiến thức và sự đánh giá tích cực với những đóng góp của mình. Tôi đã tham gia vào quá trình nghiên cứu chiến lược kinh doanh và nhận được sự đánh giá tích cực với những đóng góp của mình. Chiến lược Blue Ocean mà tôi đã đề xuất để phát triển doanh nghiệp thông qua mở rộng sang các lĩnh vực mới cũng được đánh giá cao bởi đội ngũ lãnh đạo. Họ đã hướng dẫn tôi một cách tận tình và luôn sẵn sàng hỗ trợ và tư vấn khi cần thiết.
Xem thêm
Himansu Das
Kiến trúc Giải pháp tại Amdocs Inc
5 năm kinh nghiệm


Học hỏi những kiến thức mới về kinh doanh
Học hỏi những kiến thức mới về kinh doanh
Chương trình thú vị nhưng khá thử thách về lịch trình, đòi hỏi quản lý thời gian một cách hiệu quả. Đây là một khoản đầu tư giáo dục đáng giá. Tôi đã học được rất nhiều kiến thức đa dạng từ chương trình này.
Chương trình thú vị nhưng khá thử thách về lịch trình, đòi hỏi quản lý thời gian một cách hiệu quả. Đây là một khoản đầu tư giáo dục đáng giá. Tôi đã học được rất nhiều kiến thức đa dạng từ chương trình này.
Xem thêm
Brandon Tek
Quản lý Kỹ thuật STA
20 năm kinh nghiệm
Câu hỏi thường gặp
1. Hoàn thành chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu mất bao lâu?
2. Trải nghiệm học tập của chương trình sẽ như thế nào?
3. Hai chuyên ngành trong khóa học Khoa học Dữ liệu có yêu cầu thời gian học khác nhau không?
1. Học Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu có khó không?
2. Một người học lực trung bình có thể học tốt khóa học này không?
3. Làm sao biết Khoa học Dữ liệu có phù hợp với mình không?
4. Khóa học Khoa học Dữ liệu của upGrad là gì?
5. Các chuyên ngành trong chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu trực tuyến gồm những gì?
Phân tích Dữ liệu (Data Analytics)
Kỹ thuật Dữ liệu (Data Engineering)
Đây là hai trọng tâm cốt lõi của hầu hết các chương trình đào tạo về Khoa học Dữ liệu, dù học trực tuyến hay tại trường.
Phân tích Dữ liệu (Data Analytics)
Kỹ thuật Dữ liệu (Data Engineering)
Đây là hai trọng tâm cốt lõi của hầu hết các chương trình đào tạo về Khoa học Dữ liệu, dù học trực tuyến hay tại trường.
1. Chính sách hoàn tiền hay hoãn học nào cho chương trình này không?
Chính Sách Hoàn Tiền:
1. Bạn có thể yêu cầu hoàn tiền cho số tiền đã đóng cho chương trình trong khoảng thời gian được đề cập trên Thư Mời, bằng cách truy cập www.upgrad.com và gửi biểu mẫu hoàn tiền của bạn qua phần "Đơn đăng ký của tôi" trong hồ sơ của bạn. Bạn có thể nhờ cố vấn tuyển sinh của bạn giúp đỡ trong việc đăng ký và rút tiền hoàn lại bằng cách gửi email cho họ cùng lý do. Bạn sẽ không được hoàn tiền sau khi chương trình đã bắt đầu. Điều này áp dụng cho cả những sinh viên không thể hoàn tất thanh toán học phí và không thể được ghi danh vào nhóm mà họ đã chọn. Tuy nhiên, sinh viên có thể yêu cầu tạm hoãn thanh toán theo chính sách được nêu bên dưới.
2. Sinh viên phải thanh toán toàn bộ phí trong vòng bảy (7) ngày kể từ ngày thanh toán khoản đặt cọc hoặc Ngày Bắt đầu Chương trình, tùy theo ngày nào đến trước; nếu không hoàn tất, thư mời nhập học sẽ bị thu hồi.
3. Yêu cầu hoàn tiền theo điều số 1 của Chính sách Hoàn tiền phải được gửi qua email bằng biểu mẫu yêu cầu hoàn tiền đã quy định. Số tiền hoàn lại sẽ được xử lý trong vòng 30 ngày làm việc kể từ khi nộp biểu mẫu hoàn tiền hợp lệ, sau khi được Ủy ban Học thuật phê duyệt.
Chính Sách Hoàn Tiền:
1. Bạn có thể yêu cầu hoàn tiền cho số tiền đã đóng cho chương trình trong khoảng thời gian được đề cập trên Thư Mời, bằng cách truy cập www.upgrad.com và gửi biểu mẫu hoàn tiền của bạn qua phần "Đơn đăng ký của tôi" trong hồ sơ của bạn. Bạn có thể nhờ cố vấn tuyển sinh của bạn giúp đỡ trong việc đăng ký và rút tiền hoàn lại bằng cách gửi email cho họ cùng lý do. Bạn sẽ không được hoàn tiền sau khi chương trình đã bắt đầu. Điều này áp dụng cho cả những sinh viên không thể hoàn tất thanh toán học phí và không thể được ghi danh vào nhóm mà họ đã chọn. Tuy nhiên, sinh viên có thể yêu cầu tạm hoãn thanh toán theo chính sách được nêu bên dưới.
2. Sinh viên phải thanh toán toàn bộ phí trong vòng bảy (7) ngày kể từ ngày thanh toán khoản đặt cọc hoặc Ngày Bắt đầu Chương trình, tùy theo ngày nào đến trước; nếu không hoàn tất, thư mời nhập học sẽ bị thu hồi.
3. Yêu cầu hoàn tiền theo điều số 1 của Chính sách Hoàn tiền phải được gửi qua email bằng biểu mẫu yêu cầu hoàn tiền đã quy định. Số tiền hoàn lại sẽ được xử lý trong vòng 30 ngày làm việc kể từ khi nộp biểu mẫu hoàn tiền hợp lệ, sau khi được Ủy ban Học thuật phê duyệt.
Bộ phận Hỗ trợ Học viên upGrad
Thứ Hai - Thứ Sáu | 7:30 AM to 9:30 PM SGT


*Vì lý do chất lượng, mọi cuộc gọi sẽ được thu âm
*Trong trường hợp chúng tôi không thể tiếp nhận ngay cuộc gọi của bạn, chúng tôi mặc định đã có sự đồng ý của bạn để liên hệ lại.