Data Science Program 3 - 10/2020 - Hà Nội và TP.HCM
Các bạn vui lòng đăng ký theo mẫu dưới đây.  Xin lưu ý là các bạn không BẮT BUỘC phải tham gia khóa học sau khi đã đăng ký. Các bạn có thể thay đổi ý định bất cứ lúc nào trước khi lớp học bắt đầu.

Xin chân thành cám ơn.
Sign in to Google to save your progress. Learn more
Giới thiệu
Chào các bạn!

Vicohub xin thông báo tuyển sinh chương trình 'Data Science Program - Offline' khai giảng tháng 08/2020.

Do nhu cầu nhân lực về ngành khoa học dữ liệu tại Việt Nam cũng như các nước khác trên thế giới rất lớn, Vicohub xin thông báo tuyển sinh chương trình 'Data Science Program - Offline' tại Hà Nội và TP. Hồ Chí Minh dự kiến khai giảng tháng 08/2020. Sau khi hoàn thành khoá học, học viên có thể ứng dụng những kiến thức đã học về Khoa học dữ liệu vào công việc ở các môi trường khác nhau như học tập, giảng dạy, nghiên cứu, quản lý, làm việc tại các công ty trong và ngoài nước. Cụ thể, kết thúc khoá học, học viên tự tin tham gia vào bất cứ dự án khoa học dữ liệu nào các kiến thức và kỹ năng cụ thể sau:

1. Sử dụng thành thạo ngôn ngữ Python.
2. Tổng quan về quy trình, kiến thức, kỹ năng cần thiết để giải bài toán khoa học dữ liệu.
3. Sử dụng các công nghệ Big data và Điện toán đám mây (cloud computing) trong công việc.
4. Hiểu và sử dụng các thuật toán Machine Learning cho bài toán Khoa học dữ liệu.
5. Sử dụng thuật toán Deep Learning cho các bài toán về thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ.
6. Kỹ năng xử lý tình huống trong các bài toán thực tế về Khoa học dữ liệu.
7. Kỹ năng làm việc theo nhóm.

Đối tượng tham gia chương trình học: sinh viên năm 3 hay năm cuối đại học, hoặc là những bạn đang đi làm ở các ngành nghề và có mong muốn chuyển sang ngành Khoa học dữ liệu, hoặc là những bạn sắp đi du học/định cư với mong muốn tìm các công việc về Khoa học dữ liệu sau khi tốt nghiệp ở nước ngoài.

Chương trình được giảng dạy bởi đội ngũ các chuyên gia về Khoa học dữ liệu trong và ngoài nước.

Thông tin khóa học
Chương trình học bao gồm 07 khóa học chính (07 tháng) và 01 final project (02 tháng) sau:


1 - Python for Data Science (Data Types & Operators, Functions, Data Science Packages, API, Numpy, Pandas, Data Visualization, Python for Probability and (Descriptive/inferential) Statistics, Python for Hypothesis Testing)
2 - Algorithms and Data Structures (Data structures (lists, arrays, linked lists, queues, stack), Recursion, Trees, Maps and Hashing, Binary Search, Sorting Algorithms, Divide & Conquer Algorithms, Randomized Binary Search, K-smallest elements using Heaps, Build Red-Black Tree, Bubble sort, Merge sort, Quick sort, Sorting strings, Linear-time median finding, Greedy Algorithms, Graph Algorithms, Dynamic Programming, Linear Programming etc.)
3 - Machine Learning for Data Science (Linear/Logistic Regression, Classifications, Support Vector Machine, Decision Tree, Random Forest, Unsupervised Learning, Clustering, Naive Bayes, Bayes Theorem, Bayesian Methods, Ensemble Learning, Generative, XGBoost, LightGBM, CatBoost, Neural Networks etc)
4 - Practical Deep Learning 1 - Computer Vision (Neural Networks, Convolutional Neural Networks (CNN), Image Classification, Object Detection, Object Segmentation, Auto-encoder, Generative adversarial network (GAN), Data Augmentation, Hyperparameter Tuning, Transfer Learning, Tensorflow, Tensorflow Serving etc)
5 - Practical Deep Learning 2 - Natural Language Processing (Neural Networks, Word Vectors, Recurrent Neural Networks, Language Models, Long Short­-Term Memory (LSTM), seq2seq models, Attention Mechanism for seq2seq, Transformer Networks and CNNs, Semi-supervised Learning, Transfer Learning etc)
6 - Data Science (Data Analysis/Visualization, Sampling, Distributions, Hypothesis Testing, Model Evaluations, Model Improvements, Modelling, Model Deployment etc)
7 - Big Data (Big Data, Cloud and Machine Learning, Scala (Scala syntax, Operator, Pattern Matching, Trait, OOP, Functional programming, Functional Data Structure, Traverse, Lazy evaluation, Pattern matching, Actors), Hadoop (YARN, HDFS, MapReduce, Hive/ Impala, Install and run Hadoop), Apache Spark (RDD, Transformation, Lambda, Spark programming model, Install and run Spark on local (Interactive Spark-shell, Running spark job on spark), DataFrames, DataSets, Spark SQL, ETL with Spark, AWS, Big Data in AWS, Machine Learning in Big Data, Machine Learning using Spark MLlib)
8 - Final Project:  joining a Kaggle Competition or working on a Real Data Science Project of Partners

-- Mini-Projects: different mini-projects with different types of data


Học phí
- 48 triệu / 1 bạn (sau khi đã giảm trừ số tiền tài trợ của các đối tác của Vicohub (là những công ty cần tuyển nhân sự về Data Scientist, Machine Learning Engineer, Computer Vision Engineer/Scientist, NLP Engineer/Scientist ...)
- Đóng học phí lần 1: 50% (24 triệu), trước khi khoá học khai giảng
- Đóng học phí lần 2: 50% (24 triệu), sau khi khoá học khai giảng 03 tháng
Hình thức học
Hình thức học: đây là chương trình học offline được tổ chức tại cơ sở dự kiến ở Quận Bình Thạnh hoặc Quận 10, TPHCM, và tại trường Đại học Kinh tế Quốc dân (207 Giải Phóng, Đồng Tâm, Hai Bà Trưng), Hà Nội. Có một số buổi học sẽ học thông qua hệ thống online cùng với các chuyên gia ở nước ngoài.

Thời lượng: 3 buổi / 1 tuần, 3h / buổi, trong khoảng thời gian 9 tháng (7 tháng học, 2 tháng thực tập)

Ngôn ngữ giảng dạy: tiếng Việt

Giấy chứng nhận: chúng tôi sẽ cấp cho các bạn giấy chứng nhận hoàn thành chương trình học nếu các bạn hoàn thành các các khóa học.

Địa điểm học
- Hà Nội: 207 Giải Phóng, Đồng Tâm, Quận Hai Bà Trưng (trường Đại học Kinh tế Quốc dân)

- TP. Hồ Chí Minh: Quận Bình Thạnh hoặc Quận 1 (địa điểm chính xác sẽ thông báo sau)
Thông tin của bạn
Chúng tôi cam kết KHÔNG sử dụng thông tin của bạn cho mục đích khác ngoài khoá học này.
Họ và Tên *
Email *
Số điện thoại *
Bạn vui lòng trả lời các câu hỏi sau
1. Bạn dự kiến sẽ tham gia chương trình học 'Data Science Program' do Vicohub tổ chức tại Hà Nội hay TP.HCM? *
2. Các khoá học của chương trình được tổ chức tại cơ sở hợp tác với Vicohub. Cụ thể, TPHCM sẽ được tổ chức ở quận Bình Thạnh hoặc quận 1 (địa điểm chính xác sẽ được thông báo sau), Hà Nội sẽ được tổ chức tại trường Đại học Kinh tế Quốc dân (207 Giải Phóng, Đồng Tâm, Hai Bà Trưng, Hà Nội). Có một số buổi học sẽ học thông qua hệ thống online cùng với các chuyên gia ở nước ngoài. Bạn dự kiến tham gia hay không? * *
3. Chương trình học dự kiến được tổ chức khai giảng vào ngày 05 tháng 10 năm 2020, 1 tuần 3 buổi (thứ 2, 4 và 6), mỗi buổi 3 giờ (6.30pm - 9.30pm) trong khoảng thời gian từ 07 tháng  và 02 tháng thực tập hoặc thi Kaggle. Sẽ có các mini-projects sau mỗi khóa học. Bạn dự kiến tham gia hay không? *
4. Tổng học phí của chương trình học là 80 triệu VNĐ / 1 người. Các đối tác của Vicohub sẽ tài trợ 40% học phí cho khóa học. Học phí bạn phải đóng là 48 triệu VNĐ cho toàn bộ chương trình.  Bạn dự kiến tham gia hay không?
Clear selection
5. Ghi chú thêm
Thông tin người hướng dẫn
TS. Nguyễn Xuân Hà (Canada)

Ha X. Nguyen received the B.Eng. degree from Posts and Telecommunications Institute of Technology, Ho Chi Minh City, Vietnam, in 2003, the M.Sc. degree from Korea Advanced Institute of Science and Technology, Daejeon, Korea, in 2007, and the Ph.D. degree from the University of Saskatchewan, Saskatoon, SK, Canada, in 2011. From 2012 to 2016, he joined Complex System Inc., Calgary, AB to develop and implement a computer-vision-based human behavior recognition system. Then he joined Wiivv Wearable Inc., Vancouver, BC for one year to develop algorithms to generate arch curves and foot length using images taken from mobile devices so a custom-fit insole/sandal can be designed and made. Currently he is at Ambyint Inc. as a Data Scientist. He builds different artificial intelligence models for automation and optimization in oil and gas field. His research interests span the areas of artificial intelligence, Internet of Things, computer vision and big data.                

TS. Vũ Quang Hiếu (Vietnam)

Dr. Quang Hieu Vu is currently Head of Data Science at Zalora. He obtained his PhD degree from the Singapore-MIT Alliance in 2008. Before joining Zalora, he worked respectively at National University of Singapore, Imperial College London, Institute for Infocomm Research, and Etisalat British Telecoms Innovation Center. He has experience across several domains from Peer-to-Peer, Cloud Computing and Data Stream Processing to Network Security, Optimization and Data Science. He has published more than 50 scientific papers in the top conferences and journals, has a book published by Springer-Verlag and a patent filed in the US.

TS. Tran Vu Khanh (Vietnam)

He is a mathematician and an AI expert. He had worked for the University of Padova (Italy), Tan Tao University (Vietnam) and the National University of Singapore (Singapore), University of Wollongong (Australia) as a Vice-Chancellor’s Research Fellow/ARC DECRA Fellow. He currently works at Tan Tao University (Vietnam).

TS. Trần Anh Tuấn (Vietnam)

Tran Tuan received M.Sc. degree in Department of Mathematics and Informatics from HCMC University of Science, Vietnam, in 2010. In 2014, he received Doctorate diploma in Department of Electronics and Computer Engineering, Chonnam National University, Korea.  Now, Dr Tran Tuan is a lecturer and data scientist in the university of science, Ho Chi Minh city, Vietnam. Besides, he has experience in the role of advisor for Computer Vision and Data Science projects of FPT Software,  DMSpro and PNJ company. His major research interests are on Data Science (Machine Learning & Data Mining), and Computer Vision (Medical Image Processing, Object Tracking, and Deep Learning). His programming skills are R, Python, .Net, Javascript and PHP languages.

TS. Tho Quan (Lecturer, Ho Chi Minh University of Technology, Vietnam)

Dr. Quan Thanh Tho is an Associate Professor in the Faculty of Computer Science and Engineering, Ho Chi Minh City University of Technology (HCMUT), Vietnam. He received his B.Eng. degree in Information Technology from HCMUT in 1998 and received Ph.D degree in 2006 from Nanyang Technological University, Singapore. His current research interests include formal methods, program analysis/verification, the Semantic Web, machine learning/data mining and intelligent systems. Currently, he heads the Department of Software Engineering of the Faculty. He is also serving as the Chair of Computer Science Program (undergraduate level).

TS. Duy Tin Vo (Data Scientist, Chata.ai, Canada)

Dr. Duy Tin Vo is a data scientist at Chata.ai. I obtained the PhD degree in Computer Science at Singapore University of Technology and Design (SUTD) in September 2017 and then went to Laval University to work as a postdoctoral researcher. Before joining SUTD, I worked as a lecturer at Cantho University. I received his undergraduate degree on Electronics and Telecommunication Engineering from Cantho University. My research interests include natural language processing (NLP), machine learning and artificial intelligence. I have been focusing on applying machine learning and deep learning into NLP, especially in sentiment analysis, E-community toxicity and text classification. During my PhD program, I must finish 05 fundamental courses where I had a chance to intensively learn and implement basic algorithms of machine learning such as Logistic Regression, Hidden Markov Model, Support Vector Machine, etc. Then, I concentrated the full energy on my research interests, where I extensively exploited cutting-edge knowledge of deep learning such as Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network, Long Short Term Memory, and other kinds of hybrid neural network models. Thanks to countless attempts in designing learning models and running experiments, I’ve been recognized in the field by having several publications on the top conferences in NLP (i.e. ACL, EMNLP, CICLing) and AI (i.e. AAAI, IJCAI). After graduating, I’ve been centering on deploying what I was studied into production to build efficient and accurate text classifiers such as language detection and aspect-based sentiment analysis.

Thạc sỹ Quang Duong (Canada)

Quang Duong received M.Sc. degree in Electrical Engineering from University of Saskatchewan, Saskatoon, SK, Canada, in 2018. He is currently a Data Scientist at FDM Group. He works with FDM’s clients in financial and banking industry to design, develop and test a large-scale, custom distributed software system using the latest Python, Java and Big data technologies. His research interest includes big financial data, and algorithmic trading.

TS. Cao Tiến Dũng (Vietnam)

Dr. Dung Cao received a PhD in Computer Science at University of Bordeaux, France (2010). He has BS in Mathematics and Informatics - HCMC University of Science (2002) and M.Sc in Informatics - Francophone Institute for Informatics (2007). He currently works at Tan Tao University (Vietnam) as Lecturer and Vice-Dean of School of Engineering. His research Interests: IoT, Data Science, Machine learning, Computer Vision, Service Engineering. His programming skill are: Python, Java, JavaScript.

TS. Nguyễn Phúc Sơn (Vietnam)

Dr. Son P. Nguyen obtained his PhD from Wayne State University in Detroit, Michigan, USA. He is currently the deputy Head of the mathematics department at the University of Economics and Law. He has been working on applications of bayesian statistics and data science to business and financial data. Besides, he' s collaborating with Dublin city college on a project about digital consumers.

TS. Trần Duy Hiến (Vietnam)

Ph.D., Mathematics, New Mexico State University, U.S.A.
Dr. Hien's research interests include statistical risk analysis and risk modeling for coarse data (including censored, missing, incomplete and imprecise data).

ThS. Phạm Thành Lâm (Lead Data Scientist at VNG Datalabs, Saigonapps Founder and Kaggle Master, Vietnam)

Graduated in Saint Petersburg State University (Russia) with master's degree in Mathematics and Computer Science in 2007, master of Business Information System in Heilbronn University( Germany) in 2010. He has been applying and building end to end predictive analytic/data science products in leading companies in multiple industries such as telco, fintech, software services, gaming, marketing, mobile apps. He is Kaggle master and has top solutions in qualified analytic cups such as CIKM, WSDM. He is pragmatic and passionate in Machine Learning/Deep Learning/NLP and building AI driven applications.

Phuong V. Huynh (Vietnam)

Phuong V. Huynh is a Big Data Lead in ZaloPay (a fintech product in VNG corp) and received the B.Eng. degree from University of Transport Ho Chi Minh, MBA for Information System Administrator from Ho Chi Minh City University of Technology (2014). He is responsible for building the data warehouse, ETL, Aggregation, Visualization and Data Analytic with some technologies like Hadoop, Hive, Presto, Spark, Kafka, MongoDB, clickHouse, Solr... Before ZaloPay, he worked for TMA Solutions with big data technology in different projects such as Marketing Platform which integrated with Facebook, Instagram, Blog and YouTube, Telecom System. He is working in Data and his team responses data for different departments like Finance, Marketing, Product Owner, Business Development and Technical Lead. It’s hard work but he loves this. That’s why music, write Blog are his relax in free time.

M.Sc Cường Nguyễn (Vietnam)

Cuong Nguyen is currently working as a Senior Data Scientist at Inspectorio, specializes in researching and solving the Applied AI problems such as Deep Learning, Computer Vision, NLP, Generative Modeling, Unsupervised and Recommendation. He completed Master in Computer Science at Konkuk Univ, Korea. His background is very strong in Maths, the 2nd prize in Vietnamese Math Olympiad and Olympic 30/4

Submit
Clear form
Never submit passwords through Google Forms.
This content is neither created nor endorsed by Google. Report Abuse - Terms of Service - Privacy Policy