End-to-end Data Analytics

11/08/2026

Đề thi cuối module 2 của lớp AIO (cũng có phần DA)

File PDF: https://drive.google.com/file/d/1ksSvlotDN16rnQzcWuoyMx16iIZU6fMF/view?usp=sharing

Lớp eDA tháng 10 sẽ có đợt thi cuối module và đề cũng tương tự như file trên.

10/08/2026

Buổi học thứ 2 của eDA-WarmUp: Biểu diễn dữ liệu trong Python (từ góc nhìn của Excel)

- Python dành cho DA có những đặc thù riêng, nên nội dung và các ví dụ minh họa cũng cần chỉnh sửa để phù hợp cho domain Phân tích dữ liệu.

09/08/2026

Bài đọc (51 trang): Phân tích nguy cơ xảy ra lỗi trong dây chuyền sản xuất thép

Đây là bài kết quả project của một nhóm các bạn theo hướng DA sau 1 tháng làm việc. Các bạn học và tìm hiểu với sự hướng dẫn của mentor Phúc Nguyên; mục tiêu là có kết quả thỏa mãn được các tiêu chuẩn từ nhóm quản lý chương trình DA.

Một thú vị là những bài tìm hiểu đạt chuẩn sẽ được hỗ trợ nhuận bút xứng đáng. Phong cách làm việc của AI VIETNAM (cho cả hai chương trình eDA và AIO) là mỗi học viên giỏi tới đâu sẽ được hỗ trợ tới đó; nếu quá giỏi thì lên làm mentor (có lương) luôn!

Thường các bài đọc ad để link cho các bạn download luôn cho nhanh; nhưng thấy page ít náo nhiệt quá, nên ad gửi cho các bạn qua inbox nhé.

Những bạn muốn nhận file PDF gõ "Cùng học DA" và tag một người bạn (cũng đang quan tâm về DA), rồi ad inbox cho 2 hai luôn nhé.

Chúc các bạn học thật tốt!

08/08/2026

Lớp eDA tối qua có buổi soft skill về communication và teamwork.

07/08/2026

Bài đọc: A/B Testing

Kiến thức A/B testing thường được xem là kiến thức nâng cao cho vị trí DA và ngày càng xuất hiện nhiều trong các mô tả tuyển dụng cho vị trí này.

-------------

Trong quá trình phát triển sản phẩm số, việc đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng. Thay vì chỉ dựa vào cảm tính hay kinh nghiệm cá nhân, các đội ngũ phát triển sản phẩm cần một phương pháp có thể kiểm chứng khách quan xem một thay đổi có thật sự tạo ra cải thiện hay không.

A/B testing chính là công cụ đáp ứng nhu cầu đó, bằng cách so sánh hai phiên bản của cùng một yếu tố trên các nhóm người dùng khác nhau để đánh giá phiên bản nào hiệu quả hơn.

Các bạn có thể đọc online ở đây https://tutorial.aivietnam.edu.vn/pdf/85

06/08/2026

Buổi học WarmUp đầu tiên của chương trình eDA-2026: Giới thiệu dữ liệu bảng và chuỗi thời gian.

Buổi học do Dr. Đình Vinh và TA Thế Hào đảm nhiệm. Ad để link bài giảng dưới comment.

05/08/2026

Bài đọc và slide buổi học đầu tiên của eDA

Tối nay sẽ diễn ra buổi học WarmUp-Lesson1, thảo luận về dữ liệu bảng và time-series do Dr. Đình Vinh đảm nhiệm.

Ở mỗi buổi học, chương trình eDA sẽ có các tài liệu cơ bản gồm slide và data/code kèm theo, và phần quiz làm sau buổi học. Song song đó, chương trình sẽ cố gắng chuẩn bị bài reading chỗ mỗi buổi học, để đọc trước (chuẩn bị bài) và sau buổi học (ôn bài).

Sau khi học xong, chương trình Conquer và nhóm quản lý lớp sẽ hỗ trợ các nhóm tiếp tục thảo luận nhóm và viết bài report (dùng latex; sẽ có các buổi học thêm về các kỹ năng quan trọng).

Những nhóm có kết quả tốt sau mỗi module có thưởng (tổng giải thưởng tiền là 3 triệu cho mỗi đợt), và những nhóm xuất sắc sẽ có cơ hội làm việc trực tiếp với các mentor (đều là những bạn đang làm DA nhiều năm rồi).

04/08/2026

Bài đọc: Xây dựng data pipeline cơ bản dùng pydantic và dbt

Vị trí phân tích dữ liệu thường được yêu cầu có kiến thức nhất định về data pipeline để hiểu cách dữ liệu được tổ chức và lưu trữ; từ đó biết lấy dữ liệu từ một nguồn phù hợp cho một task DA nào đó.

Bài viết trước hết trình bày kiến trúc tổng thể và cách dữ liệu di chuyển qua các giai đoạn của pipeline. Các phần tiếp theo lần lượt giải thích cách Pydantic kiểm tra dữ liệu đầu vào, cách dbt tổ chức các phép biến đổi SQL trên PostgreSQL và cách các bảng đầu ra được cung cấp trên BigQuery để phục vụ phân tích.

Cuối cùng, phần thực hành hướng dẫn triển khai toàn bộ quy trình từ dữ liệu nguồn đến các feature marts hoàn chỉnh.

Các bạn có thể đọc online ở đây https://tutorial.aivietnam.edu.vn/pdf/83

03/08/2026

Human Resource Analytics (Loading 80%)

Đây là một trong bốn project đang được thực hiện bởi các mentor; bốn project gồm HR, Finance, Supply Chain và Game Analytics.

Mỗi project thường có độ dài hơn 100 trang và được thực hiện liên tục trong 5 tuần bởi các mentor đang làm DA ở đúng chủ đề đang viết.

Hẹn các bạn khi nào bài viết xong, ad sẽ chia sẻ sau nhé.

02/08/2026

Tương tự AIO có các nhóm nghiên cứu (có mentor) để ra paper, eDA cũng sẽ chia lớp thành các nhóm theo domain, được hướng dẫn bởi các mentor (đang đi làm DA ở cùng domain) và làm dự án xuyên suốt khóa học.

Hoạt động mentorship này (tập trung vào domain) kết hợp với lộ trình chung của eDA (mang tính tổng quát cao) bổ sung cho nhau và giúp các bạn học viên hoàn thiện hơn.

Nhóm nghiên cứu của mentor Lê Vân vừa được chấp nhận hai bài báo ở MICCAI-W 2026. MICCAI là hội nghị đầu ngành về dữ liệu y khoa.

Các thành viên AIO của 2 paper gồm
1. Nguyễn Duy Đông, AIO-2024
2. Thái Lê Vân, AIO-2024
3. Phạm Hoài Nhân, AIO-2025
4. Bùi Lâm Quang Ngọc, AIO-2024
5. Trần Tâm, AIO-2026
6. Bùi Đăng Nguyên, AIO-2025
7. Võ Thanh Hiệp, AIO-2025
8. Đinh Thị Lan Anh, AIO-2025
9. Nguyễn Tiến Đạt, AIO-2025

Chúc mừng nhóm và mentor Lê Vân.

P/S: AIO-2026 sẽ nhận 80+ bạn vào các nhóm nghiên cứu của các Mentor/TA và hướng ra paper.