Trong thời đại số hóa hiện nay, việc nắm vững các kỹ năng công nghệ cơ bản liên quan đến dữ liệu là rất cần thiết, để có thể thành công trong học tập và công việc. Khoa học dữ liệu (Data science) kết hợp toán học và thống kê, lập trình chuyên biệt, phân tích nâng cao, trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy.
Nội dung của khóa học “TFM Series” được cung cấp bởi tập đoàn IBM (viết tắt của International Business Machines), là một tập đoàn về công nghệ máy tính đa quốc gia có trụ sở tại Armonk, New York, Mỹ.
Hãy đăng ký tham gia khóa học Miễn phí “Tech Foundation Mastery Series – TFM Series” : Chuỗi khóa học công nghệ trên Coursera.
MỤC TIÊU CỦA KHÓA HỌC
- Giới thiệu nền tảng học tập Online Coursera: Chương trình đào tạo chất lượng cao, cung cấp bởi các Tập đoàn và các Đại học hàng đầu thế giới.
- Thúc đẩy niềm đam mê Tin học, CNTT, Khoa học máy tính,… tiếp cận và trải nghiệm các khóa học liên quan về Data Science/ AI trên nền tảng Coursera.
- Giúp học sinh có cơ hội làm quen nội dung trong các lĩnh vực: STEM (Science, Technology, Engineering, Math). Qua đó, các em có thể định hướng nghành học và nghề nghiệp cho tương lai.
TFM SERIES – KHÓA HỌC CÔNG NGHỆ TRÊN COURSERA CÓ GÌ?
Tech Foundation Mastery Series (TFM Series) mang đến cho bạn cơ hội học tập và trải nghiệm miễn phí với các khóa học ngắn hạn từ nền tảng Coursera, giúp bạn trang bị các kỹ năng cần thiết như Prompt Engineering, Excel và Python – những kỹ năng quan trọng trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu.
PROMPT ENGINEERING
Prompt Engineering là kỹ thuật tạo các yêu cầu (prompts) để giao tiếp và điều khiển các mô hình AI, như ChatGPT hay Gemini. Trong học tập, việc biết cách đặt câu hỏi và hướng dẫn AI có thể giúp học sinh, sinh viên tìm kiếm thông tin nhanh chóng, hỗ trợ làm bài tập và nghiên cứu hiệu quả hơn.
Trong thời đại AI đang phát triển mạnh mẽ, kỹ năng này không chỉ giúp bạn sử dụng các công cụ hiện đại một cách thông minh mà còn tăng cường khả năng tư duy logic và sáng tạo.
EXCEL TRONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
Excel là một công cụ mạnh mẽ để phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Kỹ năng sử dụng Excel giúp học sinh, sinh viên xử lý các dữ liệu học tập như điểm số, kết quả thí nghiệm hoặc phân tích số liệu thống kê một cách hiệu quả.
Biết sử dụng Excel không chỉ giúp bạn hoàn thành tốt các bài tập mà còn chuẩn bị cho bạn những kỹ năng cần thiết cho công việc sau này, đặc biệt trong các lĩnh vực yêu cầu quản lý và phân tích dữ liệu.
NGÔN NGỮ LẬP TRÌNH PYTHON
Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất hiện nay, đặc biệt trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo. Việc học Python không chỉ giúp học sinh, sinh viên phát triển các kỹ năng lập trình cơ bản mà còn mở ra cánh cửa đến với những công nghệ tiên tiến.
Sử dụng Python, bạn có thể tạo các chương trình phân tích dữ liệu, xây dựng các mô hình AI, và thực hiện các dự án nghiên cứu cá nhân. Kỹ năng lập trình Python giúp bạn sẵn sàng cho nhiều cơ hội nghề nghiệp trong tương lai.
KHÓA HỌC CÔNG NGHỆ TRÊN COURSERA DÀNH CHO AI?
- Học sinh THPT: Lớp 9, 10, 11 và 12
- Có đam mê lĩnh vực Công nghệ Thông tin
- Trình độ tiếng Anh: Cơ bản
BẠN ĐƯỢC TRẢI NGHIỆM GÌ VỚI “TFM SERIES” ?
- Học tập miễn phí
- Hình thức học: Online trên Zoom
- Có cố vấn (Mentor) chuyên ngành Data Science/AI hỗ trợ
- Ngôn ngữ học: tiếng Anh (Mentor sẽ giải thích bằng Tiếng Việt)
- Mentor sẽ đồng hành trong suốt khóa học, giúp học sinh hiểu rõ nội dung môn học
DEADLINE ĐĂNG KÝ THAM GIA?
- Hạn chót đăng ký: 8/6/2024
- Thời gian học: từ 10/6 đến 30/6/2024
THÔNG TIN CHI TIẾT VỀ KHÓA HỌC “TFM SERIES”
Khóa học công nghệ trên Coursera gồm 3 môn, hoàn thành trong 3 tuần: 10/6 đến 30/6/2024
| Tên khóa học | Thời gian học | Link chi tiết |
| GENERATIVE AI: PROMPT ENGINEERING BASICS | Tuần 1 | KHÓA HỌC “GENERATIVE AI: PROMPT ENGINEERING BASICS – KỸ THUẬT NHẮC NHỞ CƠ BẢN” – gtaeducation.com |
| EXCEL BASICS FOR DATA ANALYSIS | Tuần 2 | KHÓA HỌC “PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỚI EXCEL CƠ BẢN – EXCEL BASICS FOR DATA ANALYSIS” – gtaeducation.com |
| PYTHON FOR DATA SCIENCE, AI & DEVELOPMENT | Tuần 3 | KHÓA HỌC “PYTHON CHO KHOA HỌC DỮ LIỆU, AI & PHÁT TRIỂN” CỦA IBM TRÊN COURSERA – gtaeducation.com |
ĐĂNG KÝ THAM GIA KHÓA HỌC: TẠI ĐÂY
Vui lòng đăng ký theo Form, tại đường link: https://forms.gle/5Ydo528gBcvViaoG8
NỘI DUNG HỌC TẬP
| Tuần | Tên khoá học | Buổi học | Kết quả sau buổi học |
| 0 | Orientation | 0 | – Được giới thiệu về chuỗi khóa học, về nền tảng Coursera – Biết cách đăng ký tài khoản Coursera và cách học online |
| 1 | Generative AI: Prompt Engineering Basics | 1 | – Khái niệm prompt engineering – Thực hành viết các prompts hiệu quả – Đánh giá các công cụ prompt engineering phổ biến |
| 2 | – Hiểu và áp dụng các kỹ thuật tạo prompt như zero-shot và few-shot để điều khiển các mô hình AI tạo sinh. – Sử dụng các phương pháp prompt engineering như Interview Pattern, Chain-of-Thought, và Tree-of-Thought để tạo ra các phản hồi chính xác và phù hợp. – Đánh giá và củng cố lại kiến thức đã học | ||
| 2 | Excel Basics for Data Analysis | 3 | – Hiểu được giao diện của Excel và cách điều hướng trong bảng tính và workbook. – Thực hiện các nhiệm vụ cơ bản như xem, nhập và chỉnh sửa dữ liệu. – Hiểu về các công thức cơ bản và các hàm thường được sử dụng trong Excel. – Thực hành việc tham chiếu dữ liệu trong các công thức. |
| 4 | – Hiểu về tầm quan trọng của chất lượng dữ liệu và quy trình làm sạch dữ liệu. – Import dữ liệu từ các tập tin khác vào Excel và hiểu về các vấn đề về quyền riêng tư của dữ liệu. – Loại bỏ dữ liệu trùng lặp, không chính xác và hàng trống. – Xử lý các không nhất quán trong dữ liệu và sử dụng các tính năng như Flash Fill và Text to Columns để chuẩn hóa dữ liệu. | ||
| 5 | – Phân tích dữ liệu sử dụng bảng tính Excel bằng cách lọc và sắp xếp dữ liệu. – Sử dụng các hàm và tính năng phổ biến như VLOOKUP và HLOOKUP để thực hiện các phân tích dữ liệu. – Tạo bảng tổng hợp dữ liệu bằng Pivot Table và sử dụng các tính năng liên quan. | ||
| 6 | – Đánh giá và củng cố lại kiến thức đã học – Bài tập lớn | ||
| 3 | Python for Data Science, AI and Development | 7 | – Hiểu và sử dụng các kiểu dữ liệu cơ bản trong Python như số nguyên, số thực và chuỗi. – Biết cách sử dụng biểu thức trong các phép toán và lưu trữ giá trị trong biến. – Thực hành với các phương thức xử lý chuỗi trong Python. – Làm quen với các cấu trúc dữ liệu như List, Set và Dictionary trong Python. |
| 8 | – Hiểu và sử dụng các cấu trúc điều kiện và lựa chọn trong Python. – Thực hiện các vòng lặp để duyệt qua các chuỗi dữ liệu. – Biết cách định nghĩa và sử dụng các hàm để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể. – Xử lý ngoại lệ và bắt lỗi trong Python. – Làm việc với Class và Object trong Python. |
