TỔNG QUAN
Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo (AI) là lĩnh vực công nghệ cao, tập trung vào thu thập, xử lý, phân tích dữ liệu và xây dựng hệ thống thông minh có khả năng tự học, ra quyết định và tối ưu hóa quy trình trong nhiều ngành nghề. Ngành học này bao gồm việc thiết kế, phát triển và triển khai các mô hình dữ liệu, thuật toán Machine Learning và AI, ứng dụng trong tài chính, y tế, sản xuất, thương mại điện tử, giao thông và nhiều lĩnh vực khác.
Với phạm vi ứng dụng rộng lớn, ngành kết hợp kiến thức toán học, thống kê, lập trình, Big Data, ML, Deep Learning, NLP, Computer Vision, điện toán đám mây và an toàn dữ liệu. Đây là ngành mũi nhọn, được đầu tư mạnh và có nhu cầu nhân lực cao trên toàn cầu.
Ngoài phát triển thuật toán, AI và Khoa học Dữ liệu còn là một hệ sinh thái công nghệ lớn, bao gồm nghiên cứu, ứng dụng thực tiễn và khai thác dữ liệu cho mục tiêu kinh doanh, xã hội và khoa học. Người học có thể lựa chọn theo đuổi nhiều chuyên ngành sâu tùy theo sở thích và thế mạnh cá nhân.
TIẾN ĐỘ - THỜI GIAN ĐÀO TẠO
Thời gian đào tạo:
2 năm/ 4 học kỳ
Foundational Programming and Data Manipulation
(Nền Tảng Lập Trình Và Xử Lý Dữ Liệu)
- 01
- Python Programming and Data Structures
- Lập Trình Python Và Cấu Trúc Dữ Liệu
- 02
- Mathematics and Statistics for Data Science
- Toán Học Và Thống Kê Cho Khoa Học Dữ Liệu
- 03
- Data Manipulation and Preprocessing
- Thao Tác Dữ Liệu Và Tiền Xử Lý
- 04
- Exploration Data Analysis for Machine Learning
- Phân Tích Dữ Liệu Khám Phá Cho Học Máy
- 05
- Project 1: Data Acquisition and Analysis
- Đồ Án 1: Thu Thập Và Phân Tích Dữ Liệu
Machine Learning Fundamentals
(Nền Tảng về Học Máy)
- 01
- Introduction To Machine Learning
- Giới Thiệu Về Học Máy
- 02
- Regression and classification models
- Mô Hình Hồi Quy Và Phân Loại
- 03
- Feature Engineering and Data Analysis Techniques
- Kỹ Thuật Tiền Xử Lý Đặc Trưng Và Phân Tích Dữ Liệu
- 04
- Unsupervised Learning
- Học Không Giám Sát
- 05
- Project 2: Optimizing Machine Learning Analytics
- Đồ Án 2: Tối Ưu Hóa Phân Tích Học Máy
Deep Learning and Advanced Analytics
(Học Sâu và Phân Tích Dữ Liệu Nâng Cao)
- 01
- Deep Learning Foundations
- Nền Tảng Học Sâu
- 02
- Computer Vision
- Thị Giác Máy Tính
- 03
- NLP and Text Analytics
- Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP) Và Phân Tích Văn Bản
- 04
- Advanced Data Analytics
- Phân Tích Dữ Liệu Nâng Cao
- 05
- MLOPs and AI Deployment for Data Science
- MLOps và Triển Khai AI Trong Khoa Học Dữ Liệu
- 06
- Project 3: Optimizing Machine Learning Analytics
- Đồ Án 3: Tối Ưu Hóa Phân Tích Học Máy
Applied AI and Advanced Specialization
(AI Ứng Dụng và Chuyên Môn Nâng Cao)
- 01
- Advanced Deep Learning Models
- Mô Hình Học Sâu Nâng Cao
- 02
- Optimization Techniques
- Kỹ Thuật Tối Ưu Hóa
- 03
- Model Interpretability and Explainability
- Giải Thích Và Diễn Giải Mô Hình
- 04
- Ethical AI, Secure Data and Research-Driven Cloud Deployment
- Đạo Đức AI, Bảo Mật Dữ Liệu và Nghiên Cứu Triển Khai AI Trên Đám Mây>
- 05
- Project 4: Developing and Optimizing Advanced AI Models
- Đồ án 4: Phát Triển Và Tối Ưu Mô Hình AI Nâng Cao
ĐỐI TƯỢNG TUYỂN SINH
Thí sinh thuộc một trong các đối tượng sau sẽ đủ điều kiện trở thành sinh viên của Cranes FPT
- Tốt nghiệp THPT hoặc tương đương;
- Sinh viên đang theo học các trường Cao đẳng, Đại học.
- Sinh viên đã hoàn thành chương trình Cao đẳng, Đại học muốn học thêm kiến thức
- Người đi làm muốn bổ sung kiến thức hoặc chuyển ngành
ĐỊA ĐIỂM ĐÀO TẠO
Cơ sở Hà Nội
Cổng số 1, Tòa nhà E, 13 phố Trịnh Văn Bô, phường Phương Canh, quận Nam Từ Liêm, TP Hà Nội
Cơ sở Hồ Chí Minh
391A Nam Kỳ Khởi Nghĩa, P.Võ Thị Sáu, Q.3, Tp. Hồ Chí Minh
Đăng ký học Cranes FPT 2025
Đăng ký ngay để nhận tư vấn và bắt đầu hành trình chinh phục công nghệ!
