Được công nhận bởi WES

Chương Trình Thạc Sĩ Khoa Học Dữ Liệu

Go the extra mile to become a data-driven leader. Learn from a world-class curriculum developed by leading faculty & Industry experts to earn a globally recognized Master of Science in Data Science from Liverpool John Moores University.

Loại chương trình

Thạc sĩ
Ngày bắt đầu

December 31, 2024
Thời gian

18-20 tháng

dWeb_550X572_DS LJMU-fd61131879c840139975fd3fdd0b3700

Liverpool John Moores University

Bằng Thạc sĩđược công nhận bởi WES &
Viện Phân Tích (IOA)

Giới thiệu chương trình Quản lý Nâng cao từ IMT

Tổng quan Khoá học

5
Chuyên Ngành Đặc Biệt
14+
Nghiên Cứu Tình Huống và Dự Án
500+
Hours of Learning

Bootcamp lập trình Python miễn phí
Bằng Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu được công nhận bởi WES
Các buổi hướng dẫn nhóm hai tuần một lần với chuyên gia ngành
Danh hiệu cựu sinh viên IIIT Bangalore & LJMU
Giảng viên hàng đầu từ IIITB và LJMU

Những Điểm Nổi Bật của Chương Trình MS Khoa Học Dữ Liệu từ LJMU

Khóa học này mang lại những gì?

Những Điểm Nổi Bật

Complimentary Python Programming Bootcamp
Weekly Live Sessions with Industry Experts & Faculty
Fortnightly Group Mentorship with Industry Mentors
Global Networking Opportunities
1 week LJMU on campus visit**
Career Essential Soft Skills
High Performance Coaching (1:1)

5 Chuyên Ngành Đặc Biệt để bạn lựa chọn

Deep Learning
Natural Language Processing
Business Intelligence / Data Analytics
Business Analytics
Data Engineering

Các Chủ Đề Chính Bạn Sẽ Học

Thống Kê, Phân Tích Dự Đoán, Phân Tích Dữ Liệu Khám Phá
Machine Learning, Deep Learning
Trực Quan Hóa Dữ Liệu, Phân Tích Dữ Liệu Lớn, Kỹ Thuật Dữ Liệu
Python, Tableau, MySQL, Excel Nâng Cao, v.v.

Chương trình giúp bạn chuẩn bị cho các vai trò dữ liệu đang rất được ưa chuộng

Chuyên Viên Phân Tích Dữ Liệu, Chuyên Viên Phân Tích Dữ Liệu Cấp Cao, Khoa Học Dữ Liệu, Khoa Học Dữ Liệu Cấp Cao
Chuyên Viên Phân Tích Sản Phẩm, Chuyên Viên Phân Tích Kinh Doanh, Chuyên Viên Phân Tích Tài Chính, Chuyên Viên Phân Tích Vận Hành, Chuyên Viên Phân Tích Tiếp Thị, Chuyên Viên Phân Tích Rủi Ro, Chuyên Viên Phân Tích Nhân Sự, Quản Lý Dựa Trên Dữ Liệu
Kỹ Sư Dữ Liệu, Kỹ Sư Machine Learning

Target Audience

Individuals with technical backgrounds.
Software Engineers, System Analysts, Database Administrators seeking advanced analytics.
Data Analysts, Data Scientists, ML Engineers who aspire to grow in their respective professions.
Sales Professionals, IT Engineers, Product Managers, and other non-technical individuals aspiring to make a career in data science or grow in the same field.

Hỗ trợ học viên

Điều phối chương trình tận tâm
Hỗ trợ 24/7 để giải đáp tất cả các câu hỏi của bạn! Liên hệ qua email: intstudentsupport@upgrad.com
Các kênh Whatsapp dành riêng cho các yêu cầu

Các Ngôn Ngữ và Công Cụ Lập Trình Được Đề Cập

Về Chương Trình Thạc Sĩ Khoa Học Dữ Liệu từ LJMU

Trải Nghiệm Học Tập Mới

Về Chương Trình

5 Chuyên Ngành Đặc Biệt

Chọn một trong 5 chuyên ngành đang được yêu thích để theo đuổi theo nguyện vọng nghề nghiệp của bạn trong chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu từ Đại học Liverpool John Moores.

Đọc thêm

Hỗ Trợ Nghề Nghiệp Tận Tâm

Tiếp cận các buổi tư vấn nghề nghiệp 1:1 và phỏng vấn thử với các nhà tuyển dụng để chuẩn bị cho tương lai.

Đọc thêm

Hỗ Trợ Học Viên

Nhận sự hỗ trợ tận tình bằng cách gửi email đến studentsupport@upgrad.com hoặc sử dụng tùy chọn "Talk to Us" trên nền tảng học tập của chúng tôi để giải đáp nhanh chóng các câu hỏi.

Đọc thêm

Craft Your Path to Data Science Mastery

Practical Application

Apply data science and machine learning principles
Focus on real-life data, business analytics, and NLP situations

Research Thesis

Select a topic and dataset
Review relevant literature
Implement research methods and technical writing skills

Technical Research Writing

Learners develop skills in research methodology and technical documentation
Structured writing techniques ensure clarity and precision in reports

Final Presentation

Present the final thesis
Earn the LJMU Masters in Data Science qualification

Bằng Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu từ LJMU

Đạt được Chứng chỉ và Sự công nhận giá trị

Hoàn thành khóa học để nhận bằng Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu được công nhận bởi WES từ Đại học Liverpool John Moores.

Thạc Sĩ Khoa Học Dữ Liệu

Nhận bằng Thạc sĩ từ LJMU

Truy cập thư viện số toàn diện của LJMU để nghiên cứu và viết luận văn của bạn
Hoàn thành tất cả các khóa học để đạt được bằng M.Sc. danh giá từ LJMU, Anh, và khởi đầu sự nghiệp Khoa học Dữ liệu của bạn
Nhận bằng Thạc sĩ được công nhận bởi WES với chi phí chỉ bằng 1/10 so với chương trình học offline

Đọc thêm

Khám phá Nền tảng Học thuật của chúng tôi

Học thông qua một nền tảng được cá nhân hoá nhờ Trí tuệ Nhân tạo với những nội dung chất lượng nhất, các buổi học và hướng dẫn trực tiếp từ các chuyên gia đầu ngành.

Khám phá ngay

Chương trình học Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu tại LJMU

Bạn sẽ được học gì?

Nội dung học tập chất lượng từ các giảng viên và chuyên gia hàng đầu dưới dạng video, tình huống và dự án, bài tập và buổi học trực tiếp

500+ Giờ Nội Dung Học Tập

25+ Nghiên Cứu Tình Huống và Dự Án

14+ Công Cụ & Ngôn Ngữ

1 Dự Án Capstone Ngành

6 Tháng Dự Án Thạc Sĩ

Khóa Học 1 - Bộ Công Cụ Dữ Liệu

13 tuần

Các Chủ đề (11)

Giới thiệu về Python
Lập trình trong Python
Python cho Khoa học Dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu trong Python
Phân tích dữ liệu khám phá
Nghiên cứu tình huống EDA
Thống kê suy diễn
Kiểm định giả thuyết
Phân tích dữ liệu bằng SQL
SQL Nâng Cao & Các Thực Hành Tốt Nhất
Bài Tập SQL: RSVP Movies

Xem thêm

Khóa Học 2 - Machine Learning - I

10 tuần

Các Chủ đề (11)

Hồi quy tuyến tính - I
Hồi quy tuyến tính - II + Gradient Descent cho SLR
Bài Tập Hồi quy tuyến tính
Hồi quy logistic - I
Hồi quy logistic - II
Phân loại bằng cây quyết định
Học không giám sát: Phân cụm
Cơ bản về NLP và Xử lý từ vựng
Giải quyết vấn đề kinh doanh + Giới thiệu về GIT và GITHUB
Nghiên cứu tình huống: Lead Scoring
Buffer

Xem thêm

Chuyên Ngành - Phân Tích Dữ Liệu

29 tuần

Các Chủ đề (11)

Mô hình hóa dữ liệu
Lập trình SQL nâng cao
Giới thiệu về Cloud và AWS
Phân tích quy mô lớn trong Spark - I
Phân tích quy mô lớn trong Spark - II
Nghiên cứu tình huống Big Data
Trực quan hóa cơ bản với Tableau
Excel Nâng Cao
Phân tích và trực quan hóa dữ liệu trong PowerBI
Tư duy phân tích và giải quyết vấn đề có cấu trúc sử dụng các khung
Kể chuyện bằng dữ liệu
Nghiên cứu tình huống Airbnb
Cấu trúc dữ liệu và thuật toán
Tìm kiếm & Sắp xếp
Phân tích thuật toán và đệ quy
Lập trình cơ sở dữ liệu nâng cao với Pandas
Lab SQL & Python
Capstone

Xem thêm

Chuyên Ngành - Phân Tích Kinh Doanh

29 tuần

Các Chủ đề (16)

Bagging & Random Forests
Lựa chọn mô hình - I
Lựa chọn mô hình - II
Dự đoán chuỗi thời gian - I
Dự đoán chuỗi thời gian - II
Nghiên cứu tình huống lựa chọn mô hình
Trực quan hóa cơ bản với Tableau
Excel Nâng Cao
Phân tích và trực quan hóa dữ liệu trong PowerBI
Tư duy phân tích và giải quyết vấn đề có cấu trúc sử dụng các khung
Kể chuyện bằng dữ liệu
Nghiên cứu tình huống Airbnb
Phát triển sản phẩm sử dụng OpenAI APIs, Tinh chỉnh bằng kỹ thuật STaR trong Python
Tích hợp giọng nói bằng Whisper API và triển khai ứng dụng bằng Flask
Dự án phát triển chatbot với Interview Gynie AI
Capstone

Xem thêm

Chuyên Ngành - Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên

29 tuần

Các Chủ đề (16)

Bagging & Random Forests
Lựa chọn mô hình - I
Lựa chọn mô hình - II
Dự đoán chuỗi thời gian - I
Dự đoán chuỗi thời gian - II
Nghiên cứu tình huống lựa chọn mô hình
Trực quan hóa cơ bản với Tableau
Excel Nâng Cao
Phân tích và trực quan hóa dữ liệu trong PowerBI
Tư duy phân tích và giải quyết vấn đề có cấu trúc sử dụng các khung
Kể chuyện bằng dữ liệu
Nghiên cứu tình huống Airbnb
Marketing StrategyPhát triển sản phẩm sử dụng OpenAI APIs, Tinh chỉnh bằng kỹ thuật STaR trong Python
Tích hợp giọng nói sử dụng Whisper API và triển khai ứng dụng bằng Flask
Dự án phát triển Chatbot: Interview Gynie AI
Capstone

Xem thêm

Chuyên Ngành - Học Sâu

29 tuần

Các chủ đề (16)

Bagging & Random Forest
Boosting
Lựa chọn mô hình
Phân tích thành phần chính
Hồi quy nâng cao + Dự đoán chuỗi thời gian (Tùy chọn)
Nghiên cứu tình huống ML nâng cao
Giới thiệu về Mạng Nơ-ron và ANN
Backpropagation & Tinh chỉnh siêu tham số trong Mạng Nơ-ron
Giới thiệu về Mạng Nơ-ron Convolutional
Kiến trúc CNN và Ứng dụng Ngành + Mạng Nơ-ron Recurrent (Tùy chọn)
Ứng dụng của DL trong CV: Phát hiện đối tượng, Phân đoạn hình ảnh (Tùy chọn)
Nghiên cứu tình huống nhận diện cử chỉ
Phát triển sản phẩm sử dụng OpenAI APIs, Tinh chỉnh bằng kỹ thuật STaR trong Python
Tích Hợp Giọng Nói Sử Dụng Whisper API và Triển Khai Ứng Dụng Sử Dụng Flask
Phát Triển Chatbot Với Interview Gynie AI
Dự Án Capstone

Xem thêm

Chuyên Ngành - Kỹ Thuật Dữ Liệu

29 Tuần

Các Chủ Đề (16)

Quản lý Dữ Liệu và Mô Hình Cơ Sở Dữ Liệu Quan Hệ
Giới thiệu về Cloud và Cài đặt AWS
Giới thiệu về Hadoop và Lập trình MapReduce
Cơ sở dữ liệu NoSQL và Apache HBase
Nhập dữ liệu với Apache Sqoop và Apache Flume
Bài tập Lập trình MapReduce
Hive và Truy vấn + Bài tập Tùy chọn
Giới thiệu về Apache Spark + Bài tập Tùy chọn
Amazon Redshift
Dự án ETL
Tối ưu hóa Spark cho xử lý quy mô lớn
Dòng dữ liệu thời gian thực với Apache Kafka
Xây dựng Pipeline dữ liệu tự động với Airflow
Phân tích dữ liệu với PySpark + Bài tập Tùy chọn
Dự án Bán lẻ
Capstone

Xem thêm

Phương pháp Nghiên cứu

10 Tuần

Chủ đề (6)

Giới thiệu về Nghiên cứu và Quy trình Nghiên cứu
Thiết kế Nghiên cứu
Đánh giá Tài liệu
Quản lý Dự án Nghiên cứu
Kỹ năng Viết Báo cáo và Thuyết trình
Đạo đức Khoa học

Xem thêm

Luận văn Thạc sĩ

14 Tuần

Chủ đề (6)

Nghiên cứu chẩn đoán bệnh về mắt bằng dữ liệu hình ảnh nhãn khoa
Cấu trúc hình ảnh y tế bằng hình học thông tin
Sử dụng nguồn cấp dữ liệu mạng xã hội để đặt các tweet về thảm họa thiên nhiên lên bản đồ
Ngăn chặn gian lận thẻ tín dụng thông qua nhận dạng mẫu
Phát triển hệ thống gợi ý cho một tập đoàn truyền thông
Mô hình hóa rủi ro cho các hoạt động tài chính và ngân hàng đầu tư

Xem thêm

Chuyên Ngành Thạc Sĩ Khoa Học Dữ Liệu

Tùy Chỉnh Việc học của Bạn

Chọn một chuyên ngành phù hợp với sở thích và mục tiêu nghề nghiệp của bạn trong chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu từ Đại học Liverpool John Moores.

5 Chuyên Ngành

14+ Nghiên Cứu Tình Huống và Dự Án

Phân Tích Dữ Liệu

29 Tuần

Các Chủ đề (18)

Mô hình hóa dữ liệu
Lập trình SQL nâng cao
Giới thiệu về Cloud và AWS
Phân tích quy mô lớn trong Spark - I
Phân tích quy mô lớn trong Spark - II
Nghiên cứu tình huống Big Data
Trực quan hóa cơ bản với Tableau
Excel nâng cao
Phân tích và trực quan hóa dữ liệu trong PowerBI
Tư duy phân tích và giải quyết vấn đề có cấu trúc
Kể chuyện bằng dữ liệu
Nghiên cứu tình huống Airbnb
Cấu trúc dữ liệu và thuật toán
Tìm kiếm và sắp xếp
Phân tích thuật toán và đệ quy
Lập trình cơ sở dữ liệu nâng cao với Pandas
Lab SQL & Python
Capstone

Xem thêm

Phân Tích Kinh Doanh

29 Tuần

Các Chủ đề (16)

Bagging & Random Forests
Lựa chọn mô hình - I
Lựa chọn mô hình - II
Dự đoán chuỗi thời gian - I
Dự đoán chuỗi thời gian - II
Nghiên cứu tình huống lựa chọn mô hình
Trực quan hóa cơ bản với Tableau
Excel nâng cao
Phân tích và trực quan hóa dữ liệu trong PowerBI
Tư duy phân tích và giải quyết vấn đề có cấu trúc
Kể chuyện bằng dữ liệu
Nghiên cứu tình huống Airbnb
Phát triển sản phẩm với OpenAI APIs, Tinh chỉnh bằng kỹ thuật STaR trong Python
Tích hợp giọng nói bằng Whisper API và triển khai ứng dụng với Flask
Dự án Phát triển Chatbot với Interview Gynie AI
Capstone

Xem thêm

Học Sâu

29 Tuần

Các Chủ đề (16)

Bagging & Random Forest
Boosting
Lựa chọn mô hình
PCA
Hồi quy nâng cao + Dự đoán chuỗi thời gian (Tùy chọn)
Nghiên cứu tình huống ML nâng cao
Giới thiệu về Mạng Nơ-ron và ANN
Backpropagation & Tinh chỉnh Siêu tham số trong Mạng Nơ-ron
Giới thiệu về Mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN)
Kiến trúc CNN và Ứng dụng Ngành + Mạng Nơ-ron Tái Cử (Tùy chọn)
Ứng dụng DL trong CV: Phát hiện đối tượng, Phân đoạn hình ảnh (Tùy chọn)
Nghiên cứu tình huống Nhận diện cử chỉ
Phát triển sản phẩm với OpenAI APIs, Tinh chỉnh bằng kỹ thuật STaR trong Python
Tích hợp giọng nói bằng Whisper API và triển khai ứng dụng với Flask
Dự án Phát triển Chatbot với Interview Gynie AI
Capstone

Xem thêm

Xử lý Ngôn ngữ Tự Nhiên

29 Tuần

Các Chủ đề (16)

Bagging & Random Forests
Lựa chọn Mô hình - Phần I
Lựa chọn Mô hình - Phần II
Dự đoán Thời gian - Phần I
Dự đoán Thời gian - Phần II
Nghiên cứu Tình huống về Lựa chọn Mô hình
Trực quan hóa Cơ bản với Tableau
Excel Nâng cao
Phân tích và Trực quan hóa Dữ liệu trong PowerBI
Tư duy Phân tích và Giải quyết Vấn đề theo Cấu trúc
Kể chuyện qua Dữ liệu
Nghiên cứu Tình huống về Airbnb
Phát triển Sản phẩm bằng API OpenAI, Tinh chỉnh bằng kỹ thuật STaR trong Python
Tích hợp Giọng nói với API Whisper và triển khai ứng dụng bằng Flask
Dự án Chatbot với Interview Gynie AI
Capstone

Xem thêm

Kỹ thuật Dữ liệu

29 Tuần

Các chủ đề (16)

Quản lý Dữ liệu và Mô hình Cơ sở dữ liệu Quan hệ
Giới thiệu về Cloud và Cài đặt AWS
Giới thiệu về Hadoop và Lập trình MapReduce
Cơ sở dữ liệu NoSQL và Apache HBase
Nhập dữ liệu với Apache Sqoop và Apache Flume
Bài tập Lập trình MapReduce
Hive và Truy vấn + Bài tập Tùy chọn
Giới thiệu về Apache Spark + Bài tập Tùy chọn
Amazon Redshift
Dự án ETL
Tối ưu hóa Spark cho Xử lý quy mô lớn
Phát trực tiếp Dữ liệu theo thời gian thực với Apache Kafka
Xây dựng Pipeline Dữ liệu Tự động với Airflow
Phân tích bằng PySpark + Bài tập Tùy chọn
Dự án Bán lẻ
Capstone

Xem thêm

Giảng viên chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu

Bạn sẽ học từ ai?

6 Giảng viên
9 Các Chuyên gia trong Ngành

Dr. Gabriela Czanner

Giảng viên Khoa Kỹ thuật và Công nghệ
Giảng viên cao cấp về Thống kê và Khoa học Dữ liệu tại Khoa Toán ứng dụng, Đại học LJMU. Nghiên cứu của bà chuyên sâu về thống kê nâng cao nhằm hỗ trợ quyết định.

Giảng viên cao cấp về Thống kê và Khoa học Dữ liệu tại Khoa Toán ứng dụng, Đại học LJMU. Nghiên cứu của bà chuyên sâu về thống kê nâng cao nhằm hỗ trợ quyết định.
Đọc thêm

LJMU Profile

Prof. Dhiya Al-Jumeily

Giáo sư - Trí tuệ Nhân tạo
Người đạt huy chương vàng từ IIM Bangalore, cựu sinh viên IIT Madras và London Business School. Anand nằm trong top 10 nhà khoa học dữ liệu hàng đầu tại Ấn Độ.

Người đạt huy chương vàng từ IIM Bangalore, cựu sinh viên IIT Madras và London Business School. Anand nằm trong top 10 nhà khoa học dữ liệu hàng đầu tại Ấn Độ.
Đọc thêm

LJMU Profile

Chandrashekar Ramanathan

Trưởng Khoa - Học thuật
Giáo sư Chandrashekar có bằng Tiến sĩ từ Đại học Mississippi State và hơn 10 năm kinh nghiệm làm việc tại nhiều tổ chức đa quốc gia.

Giáo sư Chandrashekar có bằng Tiến sĩ từ Đại học Mississippi State và hơn 10 năm kinh nghiệm làm việc tại nhiều tổ chức đa quốc gia.
Đọc thêm

IIITB Profile

Tricha Anjali

Cựu Phó Trưởng Khoa
Giáo sư Anjali có bằng Tiến sĩ từ Georgia Tech và bằng M.Tech. (EE) từ IIT Bombay.

Giáo sư Anjali có bằng Tiến sĩ từ Georgia Tech và bằng M.Tech. (EE) từ IIT Bombay.
Đọc thêm

IIITB Profile

Dr. Debabrata Das

Giám đốc, IIITB
Tiến sĩ Debabrata Das là Giám đốc IIITB, với bằng Tiến sĩ từ IIT-KGP. Ông nghiên cứu chủ yếu về IoT và Mạng truy cập không dây.

Tiến sĩ Debabrata Das là Giám đốc IIITB, với bằng Tiến sĩ từ IIT-KGP. Ông nghiên cứu chủ yếu về IoT và Mạng truy cập không dây.
Đọc thêm

IIITB Profile

Prof. G. Srinivasaraghavan

Giáo sư
Giáo sư Srinivasaraghavan có bằng Tiến sĩ về Khoa học Máy tính từ IIT Kanpur và 18 năm kinh nghiệm làm việc tại Infosys Technologies.

Giáo sư Srinivasaraghavan có bằng Tiến sĩ về Khoa học Máy tính từ IIT Kanpur và 18 năm kinh nghiệm làm việc tại Infosys Technologies.
Đọc thêm

IIITB Profile

S. Anand

CEO
Đạt huy chương vàng tại IIM Bangalore, cựu sinh viên IIT Madras và London Business School. Anand nằm trong top 10 nhà khoa học dữ liệu hàng đầu tại Ấn Độ.

Đạt huy chương vàng tại IIM Bangalore, cựu sinh viên IIT Madras và London Business School. Anand nằm trong top 10 nhà khoa học dữ liệu hàng đầu tại Ấn Độ.
Đọc thêm

LinkedIn Profile

Mirza Rahim Baig

Nhà phân tích chính
Chuyên gia phân tích nâng cao với hơn 8 năm kinh nghiệm tư vấn trong các lĩnh vực thương mại điện tử và chăm sóc sức khỏe.

Chuyên gia phân tích nâng cao với hơn 8 năm kinh nghiệm tư vấn trong các lĩnh vực thương mại điện tử và chăm sóc sức khỏe.
Đọc thêm

LinkedIn Profile

Sajan Kedia

Cựu Trưởng nhóm Data Science
Tốt nghiệp từ IIT BHU với nhiều kinh nghiệm trong Khoa học Dữ liệu, Big Data, Spark, Machine Learning và Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên.

Tốt nghiệp từ IIT BHU với nhiều kinh nghiệm trong Khoa học Dữ liệu, Big Data, Spark, Machine Learning và Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên.
Đọc thêm

LinkedIn Profile

Rajesh Sabapathy

Giám đốc cấp cao, Khoa học Dữ liệu
Hơn 10 năm kinh nghiệm lãnh đạo các đội ngũ Khoa học Dữ liệu, giải quyết các vấn đề phức tạp bằng các kỹ thuật Deep Learning và Machine Learning.

Hơn 10 năm kinh nghiệm lãnh đạo các đội ngũ Khoa học Dữ liệu, giải quyết các vấn đề phức tạp bằng các kỹ thuật Deep Learning và Machine Learning.
Đọc thêm

LinkedIn Profile

Kautuk Pandey

Kỹ sư dữ liệu chính
Kautuk có hơn 10 năm kinh nghiệm trong Khoa học Dữ liệu. Anh đồng thời là chuyên gia trong Big Data, AWS, PySpark và các công nghệ khác.

Kautuk có hơn 10 năm kinh nghiệm trong Khoa học Dữ liệu. Anh đồng thời là chuyên gia trong Big Data, AWS, PySpark và các công nghệ khác.
Đọc thêm

LinkedIn Profile

Ujjyaini Mitra

Head of Analytics
An alumnus of McKinsey and Co, Flipkart and Bharati Airtel with over 11 years of experience

An alumnus of McKinsey and Co, Flipkart and Bharati Airtel with over 11 years of experience
Đọc thêm

LinkedIn Profile

Ankit Jain

ML Engineering Manager
An alumnus of IIT Bombay, UCB, and HBS with over 9 years of experience. Ankit has been recognised as 40Under40 Data Scientist for 2022

An alumnus of IIT Bombay, UCB, and HBS with over 9 years of experience. Ankit has been recognised as 40Under40 Data Scientist for 2022
Đọc thêm

LinkedIn Profile

Anshuman Gupta

Director, Data Science
He has a Ph.D (Dual) from Penn State University as well as a B.Tech. Degree from IIT Bombay

He has a Ph.D (Dual) from Penn State University as well as a B.Tech. Degree from IIT Bombay
Đọc thêm

LinkedIn Profile

Bijoy Kumar Khandelwal

COO, Actify
Bijoy comes with a deep understanding of the private and cloud architectures and has helped numerous companies make the transition

Bijoy comes with a deep understanding of the private and cloud architectures and has helped numerous companies make the transition
Đọc thêm

LinkedIn Profile

Dự Án Khoa Học Dữ Liệu

Học từ Thực tiễn

Học từ các giảng viên hàng đầu và chuyên gia trong ngành Khoa học Dữ liệu

10+ Cơ hội thực hành với các dự án thực tế

Bài Tập EDA Tín Dụng

Trong bài tập này, bạn sẽ làm việc cho một công ty tài chính tiêu dùng chuyên cung cấp các khoản vay cho khách hàng đô thị. Bạn sẽ sử dụng EDA để phân tích dữ liệu và xác định khả năng trả nợ của ứng viên, nhằm giảm thiểu tỷ lệ từ chối.

Xem thêm

Kỹ Năng Học Được

Dọn dẹp dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu
Phân tích dữ liệu
Diễn giải dữ liệu

Nghiên Cứu Tình Huống RSVP

Trong dự án này, bạn sẽ làm việc với dữ liệu phim bằng SQL để khai thác những thông tin thú vị về các bộ phim phổ biến và các yếu tố tạo nên sự thành công của chúng.

Xem thêm

Kỹ Năng Đạt Được

MySQL
Truy vấn MySQL
Xử lý dữ liệu
Phân tích dữ liệu

Dự Án Chia Sẻ Xe Đạp

Xây dựng mô hình hồi quy để tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu sử dụng hệ thống chia sẻ xe đạp và giúp công ty tối ưu hóa doanh thu.

Xem thêm

Kỹ Năng Đạt Được

Hồi quy tuyến tính
Mô hình hóa ML
Đánh giá mô hình

Nghiên Cứu Tình Huống Phân Loại Khách Hàng Tiềm Năng

Trong nghiên cứu tình huống này, công ty yêu cầu bạn xây dựng một mô hình phân loại máy học có khả năng sử dụng dữ liệu nhân khẩu học và hành vi của các khách hàng tiềm năng để xác định những người có khả năng chuyển đổi cao nhất.

Xem thêm

Kỹ Năng Đạt Được

Hồi quy logistic
Cây quyết định
Phân loại
Mô hình hóa ML
Đánh giá mô hình
Giải quyết vấn đề kinh doanh

Nghiên Cứu Tình Huống Chọn Mô Hình - Khách Hàng Ngừng Dịch Vụ

Các công ty viễn thông thường phải đối mặt với tình trạng khách hàng rời bỏ do tính cạnh tranh của ngành. Trong dự án này, bạn sẽ giúp một công ty viễn thông xác định những khách hàng có khả năng ngừng dịch vụ và xây dựng các chiến lược dựa trên dữ liệu để giữ chân họ từ góc nhìn của một nhà phân tích kinh doanh.

Xem thêm

Kỹ Năng Đạt Được

Hồi quy logistic
Mô hình cây quyết định
Chọn mô hình
Kỹ thuật đặc trưng
Phân loại
Mô hình hóa ML
Đánh giá mô hình
Giải quyết vấn đề kinh doanh

Nghiên Cứu Tình Huống Machine Learning Nâng Cao - Khách Hàng Rời Bỏ

Các công ty viễn thông thường gặp phải tình trạng khách hàng rời bỏ do sự cạnh tranh khốc liệt trong ngành. Trong nghiên cứu tình huống này, bạn sẽ giúp một công ty viễn thông nhận diện những khách hàng có nguy cơ rời bỏ cao và xây dựng các chiến lược dựa trên dữ liệu để giữ chân họ, từ góc nhìn của một nhà khoa học dữ liệu.

Xem thêm

Kỹ Năng Học Được

Hồi quy logistic
Mô hình cây quyết định
Kỹ thuật tăng cường (Boosting)
Lựa chọn mô hình
Điều chỉnh mô hình (Regularization)
Kỹ thuật tạo đặc trưng (Feature Engineering)
Phân loại
Mô hình hóa máy học
Đánh giá mô hình
Giải quyết vấn đề kinh doanh

Nhiệm Vụ Xử Lý Cú Pháp

Áp dụng các kỹ thuật như gán thẻ từ loại (POS tagging) và phân tích phụ thuộc (Dependency parsing) để trích xuất thông tin từ dữ liệu văn bản không cấu trúc.

Xem thêm

Kỹ Năng Học Được

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Xử lý từ vựng, Biểu thức chính quy (Regex)
Gán thẻ từ loại (POS Tagging)
Phân tích phụ thuộc (Dependency Parsing)

Dự Án ETL

Sử dụng Sqoop, Redshift và Spark để thiết kế một quy trình ETL (Extract, Transform, Load) cho dữ liệu.

Xem thêm

Kỹ Năng Học Được

AWS
Sqoop
Spark
Quy trình ETL

Bài Tập Visualization IPL

Phân tích dữ liệu phim trong suốt 100 năm qua để khám phá các yếu tố quan trọng giúp một bộ phim thành công. Sử dụng các kỹ thuật xử lý dữ liệu, phân tích và trực quan hóa để rút ra những thông tin hữu ích về ngành điện ảnh.

Xem thêm

Kỹ Năng Học Được

Tableau/Power BI
Xử lý Dữ Liệu
Trực Quan Hóa Dữ Liệu
Phân Tích Dữ Liệu
Tạo Bảng Điều Khiển
Kể Chuyện Dữ Liệu

Hồi Quy Nâng Cao

Xây dựng mô hình hồi quy với điều chỉnh để xác định các yếu tố quan trọng nhất trong dự đoán.

Xem thêm

Kỹ Năng Học Được

Mô Hình Học Máy
Hồi Quy Tuyến Tính
Đánh Giá Mô Hình
Data Mining

Bài Tập Lập Trình MapReduce

Áp dụng lập trình MapReduce trên tập dữ liệu lớn để thực hành.

Xem thêm

Kỹ Năng Học Được

AWS
Hadoop
MapReduce
Mrjob
Apache HBase
SQL

Đối tượng học viên chương trình MBA

Nhóm đối tượng nào đã tham gia chương trình này?

Chương trình được thiết kế dành cho nhiều ngành nghề khác nhau. Đối tượng học viên đa dạng tạo nên một môi trường với nhiều tranh luận và tương tác lý thú.

Theo Ngành nghề

Công nghệ Thông tin và Dịch vụ

38%

Dich vụ Tài chính Ngân hàng

13%

Giáo dục

Chăm sóc Sức khoẻ

Các ngành khác

37%

Theo Số năm Kinh nghiệm

Mới đi làm 16%

0-2 năm 8%

2-5 năm 29%

5-8 năm 18%

8+ năm 29%

Theo Mức độ Học vấn

Sau đại học

54%

Tốt nghiệp

30%

Trung cấp

13%

Các mức độ khác

Theo Bằng cấp

Cử nhân Kỹ sư / Công nghệ 41%

Thạc sĩ Quản trị Kinh doanh 11%

Cử nhân khoa học 7%

Cử nhân Truyền thông 7%

Các bằng cấp khác 30%

Theo Độ tuổi

34+

25%

30-34

31%

26-30

21%

22-26

19%

Các độ tuổi khác

Theo Giới tính

Nam 75%

Nữ 25%

Dịch Vụ Hỗ Trợ Học Viên Khóa Học Khoa Học Dữ Liệu

upGrad sẽ hỗ trợ bạn như thế nào?"

Khám phá các dịch vụ hỗ trợ phát triển sự nghiệp mà upGrad cung cấp để giúp bạn đạt được mục tiêu chuyên môn của mình

Hỗ Trợ Học Tập
Cơ Hội Kết Nối
Dịch Vụ Hướng Nghiệp
Buổi Học Trực Tuyến Tương Tác

Hỗ Trợ Học Tập

Hỗ Trợ Sinh Viên (Câu hỏi không liên quan đến học thuật)

Được hỗ trợ bởi một UpGrad Buddy, là người liên lạc chính cho mọi thắc mắc của bạn.
Đội ngũ Hỗ Trợ Sinh Viên hoạt động 24/7 để giúp đỡ bạn.
Gửi email cho chúng tôi tại: studentsupport@upgrad.com
Hoặc sử dụng tùy chọn "Talk to Us" trên nền tảng học tập.

Giải Quyết Thắc Mắc (Học thuật)

Diễn đàn thảo luận trực tuyến cho phép giải quyết thắc mắc giữa các học viên, được giám sát bởi các chuyên gia kỹ thuật.
Các buổi giải đáp thắc mắc 1:1 với các giảng viên chuyên môn.
Các nhóm học viên không chính thức trên WhatsApp hoặc Telegram để hỗ trợ giải quyết thắc mắc.

Cơ Hội Kết Nối

Kết Nối Ngành

Kết nối toàn cầu: Học viên của chúng tôi đến từ hơn 85 quốc gia.
Các webinar kết nối giúp bạn tương tác với bạn học và cựu học viên.
Diễn đàn thảo luận trực tuyến để giao lưu và kết nối với các bạn học.
Học hỏi và kết nối với các chuyên gia ngành và huấn luyện viên nghề nghiệp.
Các nhóm học viên không chính thức: Tạo nhóm trên WhatsApp để giao lưu và kết nối.

Dịch Vụ Hướng Nghiệp

Coaching cá nhân (1:1) với huấn luyện viên nghề nghiệp để xây dựng lộ trình sự nghiệp của bạn.
Các webinar nghề nghiệp do các nhà lãnh đạo ngành chia sẻ về cơ hội việc làm và lộ trình sự nghiệp trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu.
Xây dựng hồ sơ xin việc và LinkedIn để nâng cao sự nghiệp của bạn.
Chuẩn bị phỏng vấn với sự hỗ trợ của các chuyên gia ngành và tài liệu chuẩn bị.
Đào tạo kỹ năng mềm thiết yếu để thành công trong phỏng vấn, cuộc họp và thuyết trình.
Đánh giá sẵn sàng cho công việc để đảm bảo bạn đã sẵn sàng cho công việc.

Buổi Học Trực Tuyến Tương Tác

Các buổi học trực tuyến tương tác với các chuyên gia hàng đầu, bao gồm cả các chủ đề trong chương trình học và các chủ đề nâng cao.
Hướng dẫn về các dự án và nghiên cứu tình huống theo yêu cầu của ngành.
Các buổi học trực tuyến về Python miễn phí.

Học Phí Chương Trình: USD 160,000,000

(Tùy chọn) Tham quan cơ sở của LJMU trong 1 tuần với phụ phí thêm 2.000 USD hoặc tương đương bằng tiền tệ địa phương.

Điều kiện đăng ký và Quá trình nhập học chương trình Quản lý của IMT

Đăng ký Chương trình

Quy trình tuyển sinh chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu tại Liverpool John Moore University rất đơn giản và có thể thực hiện hoàn toàn trực tuyến

Điều kiện tham gia

Bachelor’s Degree with minimum 50% or equivalent passing marks. No coding experience required.

Nộp hồ sơ ứng tuyển

Điền thông tin hồ sơ cơ bản vào mẫu đơn đăng ký.

Đọc thêm

Tham gia bài kiểm tra đầu vào

Thực hiện bài kiểm tra năng lực ngắn trong 17 phút và được đưa vào danh sách sơ tuyển.

Đọc thêm

Giữ chỗ và bắt đầu khóa học chuẩn bị

Đặt chỗ bằng cách thanh toán khoản phí đặt cọc để ghi danh vào chương trình. Bắt đầu khóa học chuẩn bị và khởi động hành trình chinh phục Khoa học Dữ liệu của bạn!

Đọc thêm

Giới thiệu người khác đăng ký chương trình và nhận hoàn tiền lên đến
!*

*Xem thêm chi tiết về chính sách giới thiệu trong phần Hỗ trợ

Bắt đầu giới thiệu *Điều khoản & Điều kiện Bấm vào đây

Câu chuyện thành công

Các học viên nói gì?

5/5

Tầm quan trọng của việc nâng cao kỹ năng để duy trì sự cạnh tranh trong ngành của tôi

Điểm nổi bật nhất của UpGrad chính là đội ngũ tuyệt vời của họ. Các điều phối viên chương trình luôn nhiệt tình hỗ trợ hết mình cho người đi làm. Họ hiểu rõ những khó khăn đặc thù mà mỗi học viên phải đối mặt khi vừa phải cân bằng giữa công việc và học tập. Đội ngũ UpGrad luôn sẵn sàng mỗi khi tôi cần hướng dẫn hay cả khi tôi cảm thấy áp lực. Sự tận tâm của họ là yếu tố quan trọng không thể thiếu đối với thành công của tôi, và tôi thật sự biết ơn những cố gắng không ngừng nghỉ của họ đã giúp tôi có được trải nghiệm học tập tích cực và thành công.

Xem thêm

LinkedIn Profile

Kunalsinh Chauhan

Quản lý Dự án tại Sensia Global - Schlumberger & Rockwell Automation JV
14 năm kinh nghiệm

5/5

Giúp tôi phát triển bản thân và sự nghiệp, cũng chính là các cơ hội để kết nối, rèn luyện kỹ năng lãnh đạo và thăng tiến trong công việc.

Tôi đã có thể vận dụng những kiến thức mới vào các dự án quan trọng, dẫn dắt đội ngũ của mình và mang đến những tác động tích cực. Trong quá trình học MBA, tôi cũng đã được thăng chức lên vị trí hiện tại. Không chỉ vậy, tôi còn có cơ hội kết nối với các chuyên gia và đồng nghiệp trong ngành. Những kiến thức, kỹ năng và kinh nghiệm thu được từ chương trình không chỉ giúp tôi phát triển con đường sự nghiệp mà còn làm cho cuộc sống của tôi thêm phong phú và ý nghĩa.

Xem thêm

LinkedIn Profile

Hussain Abbas Ali

Quản lý Chiến lược Cấp cao tại Concept Combined Group
11 năm kinh nghiệm

5/5

Mong muốn được học về kinh doanh từ nền tảng.

Tôi đã có một trải nghiệm tuyệt vời. Chương trình học, sự hướng dẫn và diễn giải về doanh nghiệp vừa và nhỏ (SME) với những ví dụ thực tế đã giúp tôi tự tin và hiểu rõ hơn những yếu tố cần thiết để trở thành một lãnh đạo chiến lược xuất sắc. Với hình thức học trực tuyến, tôi không phải bỏ lỡ công việc hàng ngày h và áp dụng được kiến thức ngay lập tức trong thực tiễn. Bạn có thể thử một số khóa học miễn phí hoặc ngắn hạn tại Upgrad để cảm nhận sự khác biệt mà nó mang lại cho công việc của mình. UpGrad hợp tác cùng các trường đại học uy tín, cung cấp các chương trình học và các sự kiện giao lưu về SME với sự tham gia của các chuyên gia trong ngành. Hơn nữa, nền tảng học trực tuyến của upGrad cũng rất thân thiện với người dùng và nội dung được cung cấp với chất lượng cao. Đây là những điều tôi cảm nhận được khi tìm hiểu về upGrad trước khi chính thức đăng ký. Đặc biệt, tôi rất hài lòng với sự hỗ trợ nhiệt tình từ đội ngũ upGrad suốt quá trình học tập. Ban quản lý cũng đã bắt đầu nhận thấy sự thay đổi rõ rệt về kiến thức và sự đánh giá tích cực với những đóng góp của mình. Tôi đã tham gia vào quá trình nghiên cứu chiến lược kinh doanh và nhận được sự đánh giá tích cực với những đóng góp của mình. Chiến lược Blue Ocean mà tôi đã đề xuất để phát triển doanh nghiệp thông qua mở rộng sang các lĩnh vực mới cũng được đánh giá cao bởi đội ngũ lãnh đạo. Họ đã hướng dẫn tôi một cách tận tình và luôn sẵn sàng hỗ trợ và tư vấn khi cần thiết.

Xem thêm

LinkedIn Profile

Himansu Das

Kiến trúc Giải pháp tại Amdocs Inc
5 năm kinh nghiệm

5/5

Học hỏi những kiến thức mới về kinh doanh

Chương trình thú vị nhưng khá thử thách về lịch trình, đòi hỏi quản lý thời gian một cách hiệu quả. Đây là một khoản đầu tư giáo dục đáng giá. Tôi đã học được rất nhiều kiến thức đa dạng từ chương trình này.

Xem thêm

LinkedIn Profile

Brandon Tek

Quản lý Kỹ thuật STA
20 năm kinh nghiệm

Các câu hỏi thường gặp

Chương trình giảng dạy

1. Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu tại UpGrad là chương trình gì?

Đây là chương trình thạc sĩ kéo dài 18-20 tháng, kết hợp học trực tuyến và thực hành, được thiết kế riêng cho những người đang đi làm. Chương trình giúp bạn phát triển kiến thức thực tế, mở rộng mạng lưới chuyên nghiệp và đẩy nhanh cơ hội thăng tiến trong ngành Khoa học Dữ liệu. Bằng thạc sĩ do Đại học Liverpool John Moores (LJMU) cấp.

Đọc thêm

2. Tôi sẽ học được gì từ chương trình này?

Bạn sẽ tham gia vào các dự án mô phỏng sát với thực tế, từ đó trở thành chuyên gia Khoa học Dữ liệu với kỹ năng đạt chuẩn ngành.

Đọc thêm

3. Tôi KHÔNG nên kỳ vọng điều gì từ chương trình Thạc sĩ Khoa học Dữ liệu?

Chương trình sẽ không dễ dàng. Bạn sẽ cần cam kết ít nhất 15 giờ mỗi tuần để áp dụng các khái niệm mới và thực hiện các dự án liên quan đến ngành.

Đọc thêm

4. Những chủ đề nào sẽ được học trong chương trình?

Chương trình được thiết kế dành cho các chuyên gia đang làm việc, những người muốn chuyển đổi hoặc phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu. Với yêu cầu của các vai trò dữ liệu khác nhau trong ngành, chương trình được chia thành 3 chuyên ngành. Tất cả học viên sẽ trải qua một chương trình học chung trong khoảng 5-6 tháng, sau đó chọn hai khóa chuyên ngành và thực hiện dự án capstone trong 6-7 tháng còn lại. Các chủ đề được học bao gồm:

Chương trình học chung: Các kiến thức cơ bản về SQL, Python, Thống kê, EDA, Các mô hình học máy cơ bản.

Chuyên ngành Deep Learning: Học máy nâng cao, Mạng nơ-ron.

Chuyên ngành Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Học máy nâng cao, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Chuyên ngành Phân tích kinh doanh: Học máy nâng cao, Kể chuyện và Giải quyết vấn đề kinh doanh nâng cao.

Kinh doanh thông minh/Phân tích dữ liệu: SQL nâng cao và cơ sở dữ liệu NoSQL, Kể chuyện với trực quan hóa nâng cao.

Kỹ thuật Dữ liệu: Mô hình hóa dữ liệu và Lưu trữ dữ liệu, Xây dựng luồng dữ liệu, Xử lý và Phát trực tuyến dữ liệu.

Sau đó, chương trình sẽ tiếp tục với 6 tháng làm luận văn Thạc sĩ từ LJMU bao gồm Phương pháp nghiên cứu và Luận văn dưới sự hướng dẫn của chuyên gia.

Chương trình học chung: Các kiến thức cơ bản về SQL, Python, Thống kê, EDA, Các mô hình học máy cơ bản.

Chuyên ngành Deep Learning: Học máy nâng cao, Mạng nơ-ron.

Chuyên ngành Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Học máy nâng cao, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Chuyên ngành Phân tích kinh doanh: Học máy nâng cao, Kể chuyện và Giải quyết vấn đề kinh doanh nâng cao.

Kinh doanh thông minh/Phân tích dữ liệu: SQL nâng cao và cơ sở dữ liệu NoSQL, Kể chuyện với trực quan hóa nâng cao.

Kỹ thuật Dữ liệu: Mô hình hóa dữ liệu và Lưu trữ dữ liệu, Xây dựng luồng dữ liệu, Xử lý và Phát trực tuyến dữ liệu.

Sau đó, chương trình sẽ tiếp tục với 6 tháng làm luận văn Thạc sĩ từ LJMU bao gồm Phương pháp nghiên cứu và Luận văn dưới sự hướng dẫn của chuyên gia.

Đọc thêm

5. Tôi nên kỳ vọng trải nghiệm học tập như thế nào?

Nội dung học sẽ kết hợp giữa các bài giảng tương tác từ các lãnh đạo trong ngành cũng như giảng viên nổi tiếng thế giới. Ngoài ra, chương trình còn có các buổi giảng trực tiếp hoặc qua hangout để giải đáp thắc mắc học thuật và củng cố kiến thức. Các buổi offline tại BaseCamp của upGrad sẽ tạo cơ hội kết nối giữa các học viên.

Đọc thêm

6. Tôi có được cấp chứng chỉ khi hoàn thành chương trình không?

Sau khi hoàn thành chương trình thành công, bạn sẽ nhận được chứng chỉ "Executive PG Program in Data Science" từ IIIT Bangalore và bằng Thạc sĩ từ LJMU.

Đọc thêm

7. Khi nào tôi cần chọn chuyên ngành?

Chương trình gồm khoảng 23 tuần học chung và 29 tuần dành cho chuyên ngành và dự án capstone. Sau khi hoàn thành 23 tuần học chung, bạn sẽ được yêu cầu chọn chuyên ngành của mình.

Đọc thêm

8. Làm sao để biết chuyên ngành nào phù hợp nhất với tôi?

Khi bạn gần hoàn thành chương trình học chung, upGrad sẽ đề xuất chuyên ngành phù hợp nhất với bạn dựa trên nền tảng của bạn. Dưới đây là một số gợi ý:

Deep Learning: Kỹ sư, chuyên gia phần mềm và CNTT.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Kỹ sư, chuyên gia phần mềm và CNTT.

Kinh doanh thông minh/Phân tích dữ liệu: Kỹ sư, chuyên gia Marketing và Bán hàng, người mới ra trường.

Phân tích kinh doanh: Kỹ sư, quản lý, chuyên gia Marketing và Bán hàng, chuyên gia ngành.

Kỹ thuật Dữ liệu: Chuyên gia phần mềm và CNTT.

Deep Learning: Kỹ sư, chuyên gia phần mềm và CNTT.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP): Kỹ sư, chuyên gia phần mềm và CNTT.

Kinh doanh thông minh/Phân tích dữ liệu: Kỹ sư, chuyên gia Marketing và Bán hàng, người mới ra trường.

Phân tích kinh doanh: Kỹ sư, quản lý, chuyên gia Marketing và Bán hàng, chuyên gia ngành.

Kỹ thuật Dữ liệu: Chuyên gia phần mềm và CNTT.

Đọc thêm

9. Tôi có phải chọn chuyên ngành mà upGrad đề xuất không?

Không. Bạn có thể chọn bất kỳ chuyên ngành nào sau khi hoàn thành chương trình học chung. Tuy nhiên, chúng tôi khuyến nghị bạn chọn theo gợi ý của upGrad vì nó được thiết kế dựa trên công cụ phân tích chuyên sâu nhằm mang lại kết quả tốt nhất cho bạn, giúp bạn dễ dàng chuyển đổi sang vai trò dữ liệu phù hợp.

Đọc thêm

10. LJMU cung cấp tài nguyên trực tuyến nào để sinh viên xác minh tính hợp lệ của chứng nhận và các thông tin về hợp tác?

Hãy truy cập vào LJMU Collaborative Provision Register để xác minh tính hợp lệ của chứng nhận trên trang web của LJMU.

Đọc thêm

11. Làm thế nào để truy cập thông tin chi tiết về chương trình MSDS tại LJMU, bao gồm cấu trúc và yêu cầu cụ thể?

Hãy truy cập vào Program Specifications of the MSDS program trên website của LJMU để xem thông tin chi tiết.

Đọc thêm

1. Thời gian cam kết cho chương trình là bao lâu?

Bạn cần dành ít nhất 12-15 giờ mỗi tuần để hoàn thành chương trình.

Đọc thêm

2. Mỗi chuyên ngành có yêu cầu thời gian cam kết khác nhau không?

Tất cả sáu chuyên ngành đều có chương trình học chung kéo dài khoảng 23 tuần, yêu cầu thời gian cam kết giống nhau. Khi chuyển sang học chuyên ngành, một số tuần có thể sẽ yêu cầu thời gian nhiều hơn ở một số lĩnh vực nhất định và ít hơn ở lĩnh vực khác. Tuy nhiên, tổng thời gian cam kết trung bình sẽ duy trì ở mức 12-15 giờ/tuần.

Đọc thêm

1. Làm sao để biết chương trình này phù hợp với tôi hay không?

Nếu bạn thích tìm kiếm những thông tin ý nghĩa từ dữ liệu, cảm thấy hứng thú khi đưa ra các quyết định kinh doanh dựa trên phân tích, và có tư duy phân tích, thì chương trình này dành cho bạn. Miễn là bạn có thể vượt qua bài kiểm tra tuyển chọn (hoặc được miễn) và có sự hứng thú trong việc chuyển đổi sang lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, đây sẽ là lựa chọn lý tưởng dành cho bạn."

Đọc thêm

2. Vai trò hiện tại của tôi không tiếp xúc với dữ liệu. Có hợp lý không nếu tôi tham gia chương trình này?

Hoàn toàn hợp lý! Khoa học Dữ liệu đang trở thành yếu tố cần thiết trong mọi ngành và không còn là sự lựa chọn. Vì vậy, nhu cầu về các chuyên gia dữ liệu chất lượng là rất lớn, trong khi nguồn cung lại hạn chế. Đây là một trong những lựa chọn nghề nghiệp hấp dẫn nhất hiện nay."

Đọc thêm

3. Quy trình đăng ký chương trình là gì và thời gian như thế nào?

Quy trình tuyển sinh gồm 3 bước đơn giản như sau:

Bước 1: Gửi Đơn Đăng Ký

Điền thông tin hồ sơ cơ bản của bạn vào đơn đăng ký.

Bước 2: Làm Bài Kiểm Tra Tuyển Chọn

Thực hiện bài kiểm tra năng lực ngắn kéo dài 17 phút và được chọn vào danh sách ngắn.

Bước 3: Đặt Chỗ và Bắt Đầu Khóa Học Chuẩn Bị

Đặt chỗ bằng cách thanh toán khoản đặt cọc để đăng ký vào chương trình. Bắt đầu với khóa học chuẩn bị và khởi động hành trình Khoa học Dữ liệu của bạn!

Quy trình tuyển sinh gồm 3 bước đơn giản như sau:

Bước 1: Gửi Đơn Đăng Ký

Điền thông tin hồ sơ cơ bản của bạn vào đơn đăng ký.

Bước 2: Làm Bài Kiểm Tra Tuyển Chọn

Thực hiện bài kiểm tra năng lực ngắn kéo dài 17 phút và được chọn vào danh sách ngắn.

Bước 3: Đặt Chỗ và Bắt Đầu Khóa Học Chuẩn Bị

Đọc thêm

4. Quy trình tuyển chọn cho chương trình này như thế nào?

upGrad, IIITB, LJMU, các giảng viên danh tiếng thế giới và nhiều lãnh đạo ngành đã dành rất nhiều thời gian để thiết kế và xây dựng chương trình nhằm đảm bảo rằng học viên có thể nhận được trải nghiệm học tập tốt nhất về phân tích dữ liệu. Vì vậy, chúng tôi mong muốn các ứng viên của chương trình thể hiện cam kết cao và đam mê Khoa học Dữ liệu.

Ứng viên sẽ phải làm bài kiểm tra tuyển chọn để đánh giá năng lực và khả năng toán học của họ. Ứng viên có thể được miễn bài kiểm tra nếu đáp ứng một trong các tiêu chí sau:

Điểm GRE lớn hơn 300
Điểm GMAT lớn hơn 650
Điểm CAT lớn hơn 90 phần trăm
Điểm GATE lớn hơn 500

Điểm GRE lớn hơn 300
Điểm GMAT lớn hơn 650
Điểm CAT lớn hơn 90 phần trăm
Điểm GATE lớn hơn 500

Đọc thêm

5. Có yêu cầu trình độ học vấn tối thiểu nào để tham gia chương trình không?

Bằng Cử nhân với điểm trung bình tối thiểu 50% hoặc tương đương.

Không yêu cầu kinh nghiệm lập trình.

Bằng Cử nhân với điểm trung bình tối thiểu 50% hoặc tương đương.

Không yêu cầu kinh nghiệm lập trình.

Đọc thêm

1. Chính sách hoàn tiền hay hoãn học nào cho chương trình này không?

Chính Sách Hoàn Tiền:

1. Bạn có thể yêu cầu hoàn tiền cho số tiền đã đóng cho chương trình trong khoảng thời gian được đề cập trên Thư Mời, bằng cách truy cập www.upgrad.com và gửi biểu mẫu hoàn tiền của bạn qua phần "Đơn đăng ký của tôi" trong hồ sơ của bạn. Bạn có thể nhờ cố vấn tuyển sinh của bạn giúp đỡ trong việc đăng ký và rút tiền hoàn lại bằng cách gửi email cho họ cùng lý do. Bạn sẽ không được hoàn tiền sau khi chương trình đã bắt đầu. Điều này áp dụng cho cả những sinh viên không thể hoàn tất thanh toán học phí và không thể được ghi danh vào nhóm mà họ đã chọn. Tuy nhiên, sinh viên có thể yêu cầu tạm hoãn thanh toán theo chính sách được nêu bên dưới.

2. Sinh viên phải thanh toán toàn bộ phí trong vòng bảy (7) ngày kể từ ngày thanh toán khoản đặt cọc hoặc Ngày Bắt đầu Chương trình, tùy theo ngày nào đến trước; nếu không hoàn tất, thư mời nhập học sẽ bị thu hồi.

3. Yêu cầu hoàn tiền theo điều số 1 của Chính sách Hoàn tiền phải được gửi qua email bằng biểu mẫu yêu cầu hoàn tiền đã quy định. Số tiền hoàn lại sẽ được xử lý trong vòng 30 ngày làm việc kể từ khi nộp biểu mẫu hoàn tiền hợp lệ, sau khi được Ủy ban Học thuật phê duyệt.

Chính Sách Hoàn Tiền:

Đọc thêm

Bộ phận Hỗ trợ Học viên upGrad

Thứ Hai - Thứ Sáu | 7:30 AM to 9:30 PM SGT

Điện thoại

1900232306

Địa chỉ email

connect@upgrad.com

*Vì lý do chất lượng, mọi cuộc gọi sẽ được thu âm

*Trong trường hợp chúng tôi không thể tiếp nhận ngay cuộc gọi của bạn, chúng tôi mặc định đã có sự đồng ý của bạn để liên hệ lại.

Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm

upGrad không cấp tín chỉ; tín chỉ được cấp, chấp nhận hoặc chuyển giao hoàn toàn theo quyết định của một tổ chức giáo dục. upGrad không đưa ra bất kỳ tuyên bố nào về sự công nhận hoặc tương đương của các tín chỉ hoặc chứng chỉ được trao, trừ khi có quy định rõ ràng khác. Nếu bạn dự định theo đuổi bằng thạc sĩ hoặc tiến sĩ sau khi hoàn thành khóa học này hoặc nộp đơn xin việc yêu cầu các tín chỉ cụ thể, chúng tôi khuyên bạn nên tìm hiểu thêm về sự phù hợp của bằng cấp này đối với các yêu cầu học thuật và/hoặc chuyên môn của bạn trước khi đăng ký.