BOOTCAMP DATA SCIENCE: PRICING INTELLIGENCE

Nhận tư vấn Tải về chương trình học

Thời lượng

08 buổi

Hình thức đào tạo

Online Zoom

Học phí

1.600.000

Tổng quan

Giá hôm nay là bao nhiêu? Đối thủ đang bán cùng sản phẩm với mức giá nào? Doanh nghiệp đang đắt hay rẻ hơn thị trường? Và khi giá thay đổi, đâu là tín hiệu cần được phát hiện? Đằng sau những câu hỏi tưởng như đơn giản đó là cả một bài toán Data Science end-to-end: từ thu thập dữ liệu thực tế, xử lý và phân tích dữ liệu, phát hiện biến động, xây dựng mô hình đến trực quan hóa và chuyển hóa insight thành đề xuất cho doanh nghiệp. Đó cũng chính là bài toán học viên sẽ trực tiếp xây dựng và hoàn thiện trong Data Science Bootcamp: Price Intelligence System.
📌 THÔNG TIN BOOTCAMP
- Khai giảng: 15/09/2026
- Thời gian: 20:00 – 22:00, Thứ 3 & Thứ 6 hàng tuần
- Hình thức: Online qua Zoom, có record
- Thời lượng: 08 buổi chuyên sâu + Capstone Project
- Quyền lợi học viên: Tài liệu học tập, Code mẫu, Project Portfolio, Chứng nhận, Học bổng Top 03
- Ưu đãi thêm 5% dành cho Học viên đăng ký theo nhóm từ 3 người & Sinh viên / học viên cao học chính quy

Lợi ích khóa học

Hỗ trợ tài nguyên toàn diện

Được cung cấp đầy đủ slide bài giảng, notebook thực hành, source code toàn bộ pipeline, setup lab

Đồng hành cùng giảng viên và record

Được hỗ trợ giải đáp trong suốt chương trình, có recording đầy đủ các buổi học để xem lại.

Chứng nhận & Học bổng

Nhận chứng nhận hoàn thành khóa học và cơ hội được hoàn 50% học phí cho Top 3 Final Project xuất sắc nhất.

Porfolio

Hoàn thiện một dự án Data Science end-to-end, từ dữ liệu thô đến Data Product; biết trình bày kết quả dưới góc nhìn business và xây dựng portfolio project.

Ưu đãi

Ưu đãi thêm 5% dành cho Học viên đăng ký theo nhóm từ 3 người & Sinh viên / học viên cao học chính quy

Qùa tặng

Tặng miễn phí Video Bootcamp Python, khóa Python for Data 7 buổi, tập trung vào Python cơ bản, xử lý dữ liệu với Pandas, làm sạch dữ liệu, ETL, trực quan hóa và xây dựng báo cáo Dashboard

Mục tiêu học tập

Trang bị nền tảng kỹ thuật và tư duy Data Science bài bản, có hệ thống.
Thực hành quy trình end-to-end từ thu thập, làm sạch, phân tích đến trực quan hóa dữ liệu.
Giải quyết bài toán thực tế thông qua dự án Price Intelligence hoàn chỉnh, gắn với nhu cầu doanh nghiệp.
Xây dựng project thực tế có giá trị ứng dụng, sẵn sàng đưa vào CV/Portfolio.
Xây dựng nền tảng Data Science thực tế, đủ để học viên có thể tự phát triển các dự án dữ liệu end-to-end và nâng cao trình độ cho các vị trí Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer hoặc AI/ML trong môi trường doanh nghiệp.

Đối tượng học tập

Các bạn sinh viên và fresher có định hướng theo ngành Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer hoặc AI/ML
Các bạn muốn xây dựng portfolio Data Science thực tế thu thập dữ liệu từ Web, xử lý dữ liệu, phân tích và xây dựng mô hình Data Science trên các bài toán thực tế
Các bạn mong muốn phát triển khả năng kết hợp Python, Data Science, Machine Learning, NLP, Dashboard và AI
Các bạn có đam mê khai tác dữ liệu, muốn xây dựng một Data Product end-to-end, từ dữ liệu thô đến sản phẩm có thể sử dụng trong thực tế

Sau khóa học, học viên sẽ nắm vững:

- Bản chất của một bài toán Data Science trong doanh nghiệp và cách chuyển bài toán kinh doanh thành bài toán dữ liệu
- Kỹ thuật và quy trình thu thập dữ liệu từ Web, xây dựng crawler và tổ chức lưu trữ dữ liệu phục vụ phân tích từ các website và sàn thương mại điện tử
- Phương pháp làm sạch, chuẩn hóa, biến đổi và lưu trữ dữ liệu từ nhiều nguồn
- Kỹ năng EDA, Data Visualization và Business Analytics để tìm insight từ dữ liệu, xây dựng Feature Engineering và lựa chọn phương pháp Machine Learning phù hợp với từng bài toán
- Cách xây dựng lịch sử giá, theo dõi thay đổi và thiết lập hệ thống cảnh báo dữ liệu giá để đưa ra insight hỗ trợ định giá và theo dõi giá
- Phương pháp xây dựng Dashboard và Data Product để đưa kết quả Data Science đến người dùng cuối
- Quy trình hoàn thiện một dự án Data Science từ thu thập → xử lý → phân tích → trực quan hóa → đóng gói portfolio
- Trình bày kể chuyện dữ liệu (data storytelling) và đóng gói end-to-end Data Science Project thành portfolio có giá trị

Lộ trình học tập 

- Data Science là gì và vai trò trong doanh nghiệp
- Từ bài toán nghiệp vụ sang yêu cầu kỹ thuật: Business Problem → Data Problem → Data Product
- Tổng quan quy trình Data Science end-to-end (crawler → DB → xử lý → dashboard)
- Giới thiệu bài toán Price Intelligence và xác định phạm vi, chỉ số đánh giá scope, kiến trúc dự án
- Bài tập 1: Phân tích 2 business problem thực tế và chuyển thành data problem
- Bài tập 2: Xác định một sản phẩm cụ thể và liệt kê ít nhất 3 website bán hàng cho dự án Price Intelligence
- Bài tập 3: Thiết kế sơ bộ workflow của project (có thể vẽ tay hoặc dùng draw.io)
- Tổng quan Web Data và nguyên lý hoạt động của HTTP Request, HTML Parser, CSS Selector
- Thu thập dữ liệu với Python, BeautifulSoup và Scrapy cơ bản
- Pagination, crawling nhiều sản phẩm/trang
- Các nguyên tắc khi thu thập dữ liệu Web và lưu trữ dữ liệu
- Bài tập 1: Crawl thông tin sản phẩm từ website tĩnh
- Bài tập 2: Xây dựng crawler thu thập tên, giá, rating, đánh giá, tình trang và lưu vào CSV
- Thu thập trang web động với Selenium (giả lập trình duyệt)
- Giới thiệu Scrapy
- Xử lý phân trang, chống chặn (delay, xoay user-agent, proxy cơ bản)
- Lưu dữ liệu vào cơ sở dữ liệu SQLite hoặc PostgreSQL
- Bài tập 1: Viết script crawl dữ liệu từ một trang web có phân trang
- Bài tập 2: Crawl dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và lưu vào database với cấu trúc bảng thống nhất
- Chất lượng dữ liệu và các vấn đề thường gặp
- Xử lý dữ liệu thiếu, trùng lặp và dữ liệu sai định dạng
- Chuẩn hóa giá, tên sản phẩm, phân loại
- Kiểm chứng dữ liệu và xử lý dữ liệu lỗi
- Thiết kế data pipeline cơ bản làm sạch với Pandas
- Bài tập 1: Làm sạch dữ liệu đã thu thập
- Bài tập 2: Chuẩn hóa tên sản phẩm và xử lý dữ liệu thiếu
- Bài tập 3: Xây dựng pipeline Raw Data → Clean Data
- Chuẩn hóa tên sản phẩm và các kỹ thuật so khớp dữ liệu (Data matching)
- Tạo các trích chọn đặc trưng cho bài toán giá
- Xây dựng Market Price và Price Index
- Bài tập 1: Viết hàm chuẩn hóa tên sản phẩm
- Bài tập 2: Ghép các sản phẩm giống nhau từ 2 nguồn dữ liệu đã crawl
- Bài tập 3: Tạo bộ feature phục vụ phân tích giá: discount, price difference và price index
- Phân tích dữ liệu (EDA)
- Phân tích phân phối và biến động giá
- So sánh giá giữa các sàn / đối thủ
- Phân tích khuyến mãi, xếp hạng và các thông số khác
- Trực quan hóa dữ liệu và rút ra business insights.
- Nền tảng về Data Storytelling: từ dữ liệu → insight → câu chuyện → recommendation
- Bài tập 1: Phân tích phân phối giá theo sản phẩm/category
- Bài tập 2: Xây dựng lịch sử giá và biểu đồ xu hướng.
- Bài tập 3: Xác định sản phẩm đang đắt/rẻ hơn thị trường và đưa ra khuyến nghị
- Phân tích lịch sử giá theo thời gian (chuỗi thời gian)
- Phát hiện đột biến giá bằng Z-score/IQR
- Cài đặt và thiết kế logic cảnh báo
- Xây dựng bài toán dự đoán giá/biến động giá và lựa chọn mô hình
- Lên lịch chạy thu thập định kỳ
- Bài tập 1: Xây dựng lịch sử giá theo thời gian
- Bài tập 2: Phát hiện sản phẩm có biến động giá bất thường và cài đặt ngưỡng cảnh báo
- Bài tập 3: Xây dựng baseline model, huấn luyện và đánh giá mô hình và đưa dự đoán giá vào Price Intelligence system
- Bài tập về nhà: Cấu hình lên lịch để hệ thống tự chạy 1 lần mỗi ngày
- Thiết kế giao diện dashboard bằng streamlit
- Xây dựng hệ thống theo dõi và cảnh báo giá
- Ứng dụng AI Assistant để truy vấn dữ liệu, insight và dự báo giá tuần tới
- Bài tập 1: Thiết kế Price Intelligence Dashboard
- Bài tập 2: Thiết lập cảnh báo khi đối thủ giảm giá
- Bài tập 3: Tạo AI Assistant trả lời câu hỏi về giá và đối thủ
- Bài tập nâng cao*: Chạy thử mô hình dự báo và đưa biểu đồ dự báo lên dashboard
Dự án thực tế end-to-end với chủ đề Price Intelligence
- Bài toán: Xây dựng hệ thống thu thập, phân tích và theo dõi giá sản phẩm của doanh nghiệp và đối thủ theo thời gian.
- Dữ liệu: Thu thập từ website, sàn TMĐT và các nguồn dữ liệu/API được phép sử dụng.
- Xử lý: Data Collection → Cleaning → Product Matching → Feature Engineering → EDA → Machine Learning.
- Đầu ra: Price Intelligence Dashboard với so sánh giá, lịch sử giá, Price Index, cảnh báo biến động và dự báo giá.
- Giá trị: Hỗ trợ theo dõi đối thủ, đánh giá vị thế giá, tối ưu pricing/promotion và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
- Hướng dẫn viết README chuyên nghiệp, đóng gói môi trường (requirements.txt, Docker )
- Xây dựng và trình bày dự án theo 5 giai đoạn:
Giai đoạn 1: Business Problem & Data Collection
Giai đoạn 2: Data Cleaning & Preparation
Giai đoạn 3: Data Analysis & Machine Learning
Giai đoạn 4: Dashboard & Data Product
Giai đoạn 5: Business Insights & Recommendations
- Học viên tự chạy lại toàn bộ pipeline để đảm bảo mọi thứ hoạt động
- Thực hành thuyết trình theo hình thức Data Storytelling: Mở đầu – Vấn đề – Giải pháp – Demo – Kết quả – Bài học – Kết luận & Hành động
Hoàn thiện một dự án Data Science end-to-end, từ dữ liệu thô đến Data Product; biết trình bày kết quả dưới góc nhìn business và xây dựng portfolio project.
Tìm hiểu ngay

Giảng viên

Đinh Xuân Trường

Data Science Research and Lecturer - University of Kent and PTIT

KINH NGHIỆM
• Data Science & AI Researcher / Lecturer, chuyên môn về Data Science, AI, Optimization và Software Engineering.
• Research Fellow tại Kent Business School, University of Kent; có kinh nghiệm giảng dạy tại PTIT.
• Phó Lab Nghiên cứu tại CMC ATI, tham gia dẫn dắt các dự án công nghệ và nghiên cứu ứng dụng.
• Triển khai các dự án Data Science & AI end-to-end trong các lĩnh vực bất động sản, Social Listening, giao thông và hệ thống giao vận.

HONORS & AWARDS
• 2024: British Council ISPF Early Career Research Fellowship – University of Kent
• 2023: Erasmus+ KA107 International Staff Week – University of Seville, Spain
• 2020: Top 8 – HCMC AI Challenge
• 2019: Third Prize – HUST Research Conference

CERTIFICATIONS
• NVIDIA Deep Learning Institute Ambassador - Data Science Program
• Intel AI Ambassador - AI Train-the-Trainer
• Google Advanced Data Analytics Certificate
• Gurobi Optimisation Training

Chia sẻ của anh Trường: " Trong khóa học này, tôi tập trung giúp anh/chị nắm được nền tảng cốt lõi của Data Science và biết cách áp dụng vào một bài toán dữ liệu thực tế. Học viên sẽ được thực hành xuyên suốt quy trình từ thu thập dữ liệu trên Web, làm sạch, phân tích, trực quan hóa đến xây dựng mô hình và hoàn thiện một dự án Price Intelligence end-to-end. Phong cách giảng dạy của tôi hướng tới việc tư duy có hệ thống, thực hành được ngay, đặc biệt phù hợp với sinh viên, fresher hoặc những người mới bắt đầu muốn xây dựng nền tảng Data Science và một portfolio project có tính ứng dụng thực tế. "

Xem thêm

Lợi ích chỉ có tại COLE

Giới thiệu việc làm sau khóa học

Học lại free

Cộng đồng chuyển đổi số 1

Câu hỏi thường gặp

Tôi cần có nền tảng gì trước khi học không?
Bootcamp phù hợp với cả học viên mới bắt đầu. Nếu chưa có nền tảng, học viên vẫn có thể tham gia. Tuy nhiên, để tiếp cận nội dung thuận lợi và theo kịp chương trình tốt hơn, COLE khuyến nghị học viên trang bị trước kiến thức cơ bản về Python và xử lý dữ liệu. Khóa Python for Data (07 buổi) hoàn toàn miễn phí. Sau khi đăng ký Bootcamp, BTC sẽ cung cấp đường link để học viên tham gia khóa học, củng cố nền tảng và chuẩn bị tốt hơn trước khi bắt đầu Bootcamp.
Khóa học gồm 08 buổi, được tổ chức online qua Zoom vào tối thứ Ba và thứ Sáu hàng tuần, từ 20:00 – 22:00. Học viên được cung cấp tài liệu và bản ghi (record) của các buổi học để sử dụng trước, trong và sau khóa học.
Toàn bộ buổi học đều được ghi hình (record) đầy đủ, học viên có thể xem lại bất cứ lúc nào để không bị gián đoạn tiến độ.
Học viên đạt đủ điều kiện hoàn thành khóa học sẽ được cấp Chứng nhận hoàn thành khóa học từ COLE. Ngoài ra, Top 3 Final Project xuất sắc nhất còn có cơ hội nhận hoàn 50% học phí.
Tìm hiểu ngay
Liên hệ với chúng tôi

Để biết thêm thông tin chi tiết đừng ngần ngại gọi cho chúng tôi.

Hoặc để lại thông tin

COLE - Lựa chọn hàng đầu cho nhân
sự về Digital Skills

5000+

Học viên theo học

30%

Thu nhập học viên tăng lên sau khi học

30+ Khóa học

Hàng đầu về ứng dụng công nghệ

50+

Chuyên gia hàng đầu về chuyển đổi số

300+ Doanh nghiệp hàng đầu lựa chọn Cole để nâng cấp kỹ năng