Cơ bản về Cơ sở dữ liệu

•   Giới thiệu về Cơ sở dữ liệu và hệ quản trị CSDL MySQL
•   Giới thiệu về ngôn ngữ SQL và vai trò của SQL
•   Sử dụng SQL để khai thác dữ liệu
•   Thiết kế cơ sở dữ liệu
•   Cài đặt cơ sở dữ liệu

    Các kỹ năng nâng cao về Cơ sở dữ liệu

•   Làm việc với các đối tượng trong CSDL
•   Làm việc với View
•   Lập trình trên CSDL
•   Làm việc với Stored Procedures, Functions và Triggers
•   Bảo mật cơ sở dữ liệu
•   Tối ưu hóa quá trình khai thác, vận hành CSDL

    Cơ bản về Lập trình Python

•   Giới thiệu về Lập trình Python
•   Viết chương trình Python
•   Các câu lệnh điều khiển
•   Làm việc với Functions
•   Test và Debug
•   Làm việc với List và Tuple
•   Làm việc với File I/O
•   Handle Exception
•   Làm việc với các kiểu dữ liệu: numbers, string, date and times, dictionary
•   Làm việc với thuật toán và thuật toán đệ quy

    Lập trình hướng đối tượng với Python

•   Khái niệm về Lập trình hướng đối tượng
•   Làm việc với Class, Object
•   Làm việc với các tính chất (Encapsulation, Inheritance, Polymorphism)
•   Thiết kế hướng đối tượng
•   Các kỹ năng nâng cao về lập trình hướng đối tượng

    Xây dựng ứng dụng Web với Django

•   Làm quen với Django
•   Làm việc với mô hình MVT
•   Xây dựng ứng dụng web cơ bản với Django
•   Sử dụng Django Forms và Form Validation
•   Làm việc với Session và Cookies
•   Làm việc với Django Admin

    Làm việc với Cơ sở dữ liệu

•   Làm việc với Django ORM
•   CRUD cho một bảng dữ liệu
•   Thiết lập quan hệ giữa các bảng
•   Xây dựng ứng dụng cho nhiều bảng dữ liệu
•   Làm việc với Query

    Hoàn thiện ứng dụng

•   Bảo mật cho ứng dụng web
•   Xây dựng web service với REST API
•   Hoàn chỉnh ứng dụng
•   Triển khai ứng dụng lên Server

•   Cơ bản về Data Analytics
•   Giới thiệu về Python cho Data Analytics
•   Làm việc với Pandas
•   Tổng hợp dữ liệu (Data Collection)
•   Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
•   Chuẩn bị dữ liệu (Preparing Data)
•   Phân tích dữ liệu
•   Phân tích dữ liệu time series
•   Phân tích dự đoán bằng mô hình Linear Regression
•   Phân tích dự đoán bằng mô hình Multiple Linear Regression
•   Bài tập về phân tích hệ thống thăm dò (The Polling)
•   Bài tập về phân tích hệ thống dự báo cháy rừng
•   Bài tập về phân tích hệ thống Social Survey
•   Bài tập về phân tích thể thao

Cơ bản về Machine Learning (học máy)

•   Giới thiệu về Machine Learning
•   Ứng dụng của Machine Learning
•   Bài toán về hồi quy – Regression
•   Hồi quy tuyến tính
•   Bài toán phân lớp – Classification
•   Các phương pháp kiểm định & kiểm thử mô hình máy học

    Hiểu và ứng dụng Deep Learning (học sâu)

•   Giới thiệu về Deep Learning
•   Giới thiệu Neuron Network
•   Phương pháp phân cụm – Clustering
•   Phương pháp k-means
•   Convolution Neural Network – CNN
•   Các ứng dụng của Deep Learing

•   Thực hiện dự án sát với thực tế các công ty phần mềm đang làm
•   Được giáo viên hướng dẫn thực hiện
•   Làm việc theo mô hình sản xuất phần mềm hiện đại (Scrum)
•   Sử dụng các công cụ quản lý như Trello, Git, GitHub, Maven…

•   Hướng dẫn nghiên cứu, tiếp cận các công ty phần mềm
•   Kỹ năng phỏng vấn tìm việc
•   Hỗ trợ tìm việc làm
•   Tư vấn kỹ năng phát triển nghề nghiệp