Data Science Principles - 05/2025

• Mã khóa học: EXE-DSP2025.01
• Thời gian học: 5 – 10 giờ mỗi tuần; kéo dài bốn tuần từ ngày 29/05 – 28/06/2025
• Ngôn ngữ giảng dạy: Giảng dạy bằng tiếng Anh bởi giảng viên Harvard và bằng tiếng Việt bởi giảng viên Fulbright
• Địa điểm: Trực tuyến trên nền tảng Harvard Online platform, và tại Trường Chính sách công & Quản lý Fulbright hoặc trực tuyến (theo lựa chọn của học viên)
• Học phí: 25.000.000 VNĐ. Áp dụng ưu đãi 5% học phí với các đăng ký sớm trước ngày 31/03/2025
• Đăng ký theo nhóm: Vui lòng liên hệ Bộ phận Đào tạo cao cấp (email: exedu.fsppm@fulbright.edu.vn/091 33 55 911) để biết thêm chi tiết về ưu đãi học phí
• Lịch học và đề cương khóa học: xem tại ĐÂY
• Đơn đăng ký tham dự khoá học: tải tại ĐÂY & gửi đơn đăng ký đến email: Exedu.fsppm@fulbright.edu.vn trước ngày 15/05/2025

MÔ TẢ KHOÁ HỌC

Data Science Principles là khóa học nhập môn dành cho người mới bắt đầu và các nhà quản lý, giúp bạn hiểu rõ hơn về khoa học dữ liệu, cách làm việc với các nhà khoa học dữ liệu và đóng góp tích cực vào quá trình thu thập và phân tích dữ liệu của tổ chức. Các chủ đề nền tảng trong khoa học dữ liệu sẽ được trình bày một cách dễ hiểu và thực tiễn thông qua các ví dụ thực tế, giúp bạn tư duy phản biện về cách áp dụng vào công việc của mình. Khóa học cung cấp một cái nhìn tổng quan gần như không yêu cầu mã hóa hoặc kiến thức toán học phức tạp, bao gồm các khía cạnh như dự đoán, quan hệ nhân quả, trực quan hóa dữ liệu, xử lý dữ liệu, quyền riêng tư và đạo đức dữ liệu.

GIẢNG VIÊN

Trường Chính sách công & Quản lý Fulbright, Đại học Fulbright Việt Nam

• TS. Huỳnh Nhật Nam

Đại học Harvard

• GS. Dustin Tingley

ĐỐI TƯỢNG HỌC VIÊN

Khóa học này dành cho những người đang ở giai đoạn đầu hoặc giữa sự nghiệp, muốn hiểu cách dữ liệu đang thay đổi các ngành nghề và học cách tư duy theo hướng dữ liệu để phát triển sự nghiệp. Ngoài ra, khóa học cũng phù hợp với sinh viên và những người mới tốt nghiệp, giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc về các khái niệm, thuật ngữ, kỹ năng và tư duy kinh doanh liên quan đến dữ liệu, chuẩn bị tốt hơn cho công việc trong tương lai.

YÊU CẦU KHOÁ HỌC

Khoá học không yêu cầu bạn phải có kinh nghiệm phân tích dữ liệu trước đó – nếu bạn có thì sẽ là một lợi thế, nhưng không bắt buộc. Khóa học không đòi hỏi nhiều về toán học, chỉ sử dụng những nội dung toán học cơ bản nhất khi thực sự cần thiết để giúp bạn hiểu rõ hơn về các khái niệm và phương pháp phân tích trong khóa học.

MỤC TIÊU CHƯƠNG TRÌNH

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên có thể:

• Hiểu tầm quan trọng của việc thu thập dữ liệu và các yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng dữ liệu.
• Nhận biết các loại dữ liệu khác nhau và cách tổ chức dữ liệu ảnh hưởng đến việc khai thác thông tin.
• Hiểu cấu trúc của các thuật toán dự đoán và ảnh hưởng của quyết định con người đến thiết kế thuật toán.
• Hiểu tầm quan trọng của việc thiết lập quan hệ nhân quả và những thách thức trong từng bối cảnh khác nhau.
• Nhận thức được tầm quan trọng của quyền riêng tư dữ liệu, nhận diện các vi phạm tiềm ẩn và đánh giá các chính sách bảo mật hiện có.
• Nắm vững các hướng dẫn đạo đức để đảm bảo xử lý dữ liệu và ra quyết định một cách có trách nhiệm.
• Hiểu về quá trình chuyển đổi và xử lý dữ liệu, cùng các công nghệ phổ biến trong hệ sinh thái khoa học dữ liệu.
• Khám phá mối quan hệ giữa nhiệm vụ khoa học dữ liệu, công cụ phần mềm và phần cứng, cũng như xác định các nút thắt tiềm ẩn trong quy trình.
• Xác định các vấn đề mà thuật toán có thể giải quyết và những thách thức khi sử dụng công cụ khoa học dữ liệu vượt quá mục đích ban đầu.
• Nhận diện các bước quan trọng trong quy trình khoa học dữ liệu cần kiểm toán để đảm bảo tính chính xác và đạo đức.

Những học viên hoàn thành đủ 8 mô-đun và các buổi học do giảng viên hướng dẫn, bao gồm việc hoàn thành các bài kiểm tra liên quan đạt yêu cầu trước thời hạn quy định, sẽ nhận được Chứng chỉ Kép từ Chương trình. Cụ thể, bạn sẽ nhận được Chứng chỉ Tham gia từ Trường Chính sách công & Quản lý Fulbright và Chứng chỉ Hoàn thành từ Harvard Online.