Chứng chỉ chuyên ngành Khoa học dữ liệu và AI
5 tháng – Thời gian làm việc bán thời gian
Viện Lithan
Chứng chỉ chuyên nghiệp
Khóa học Tổng quan
Chương trình Chứng chỉ Chuyên nghiệp về Khoa học Dữ liệu và AI trang bị cho người học các kỹ năng để đảm nhiệm các vị trí như nhà khoa học dữ liệu, chuyên gia AI và kỹ sư học máy.
Thông qua bốn mô-đun toàn diện, người học sẽ nắm vững các kiến thức về lưu trữ dữ liệu, xử lý trước khi xử lý và học máy bằng các giải pháp đám mây có cấu trúc đơn giản, tập trung vào các ứng dụng AI thực tế. Chương trình bao gồm các nhiệm vụ trong thế giới thực như phát hiện gian lận, phân tích cảm xúc và phát triển chatbot, giúp sinh viên chuẩn bị cho những công việc có ý nghĩa trong ngành khoa học dữ liệu và AI.
Thiết kế và triển khai các ứng dụng thông minh từ đầu đến cuối bằng cách kết hợp phát triển low-code, tự động hóa, phân tích và AI để giải quyết các nhu cầu kinh doanh thực sự.
Xây dựng và tích hợp các tính năng dựa trên AI ví dụ như chatbot, dự đoán và dòng quy trình ra quyết định sử dụng trí tuệ nhân tạo có tính tổng hợp, thiết kế lời nhắc và thực hành AI có trách nhiệm.
Chuẩn bị, mô phỏng và phân tích Dữ liệu từ nhiều nguồn để tạo ra các phân tích, sử dụng các quy trình chuẩn và các hình thức trực quan sẵn sàng cho các bên liên quan.
Phát triển, thử nghiệm và triển khai Các mô hình học máy sử dụng các nền tảng tự động và không cần mã, lựa chọn các kỹ thuật phù hợp cho các tình huống thực tế.
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo về nhận dạng máy tính và ngôn ngữ Để trích xuất, phân tích và giải thích dữ liệu hình ảnh và văn bản, mang lại các giải pháp thực tế như OCR, phân tích cảm xúc và hệ thống giao tiếp.
Hãy nắm vững các công cụ công nghệ này
Trở thành chuyên gia về Khoa học Dữ liệu
13 phút
Khám phá cách bất kỳ ai—thậm chí là những người không có nền tảng về công nghệ—có thể trở thành Chuyên gia Khoa học Dữ liệu thông qua một lộ trình học tập tích hợp công việc và kỹ năng. Tập này giải thích các con đường sự nghiệp, các dự án trong thế giới thực và các chứng chỉ có thể tích hợp để mở ra cánh cửa dẫn đến các vị trí Chuyên gia Khoa học Dữ liệu được yêu cầu cao.
Tùy chỉnh, tích hợp với công việc và dựa trên kết quả Phương pháp học tập
Học theo chương trình giảng dạy dựa trên năng lực, phù hợp với khuôn khổ kỹ năng của Singapore. Với phương pháp học tập 70:20:10, bạn sẽ tham gia vào các dự án do chuyên gia dẫn dắt để rèn luyện các kỹ năng phù hợp với thị trường việc làm.
Học tập điện tử
72 giờ
72 giờ
Giáo trình được lật ngược
72 giờ
72 giờ
Hỗ trợ cố vấn
336 giờ
336 giờ
Đánh giá
4 giờ
4 giờ
Yêu cầu tiên quyết
Khách hàng mục tiêu
Các ứng viên muốn tích lũy các kỹ năng thực tế về Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo cho các vị trí cấp độ cơ bản hoặc trung cấp, cũng như những người có ý định tiến xa hơn trong chương trình học thạc sĩ quốc tế trong các ngành liên quan.
Các ứng viên muốn tích lũy các kỹ năng thực tế về Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo cho các vị trí cấp độ cơ bản hoặc trung cấp, cũng như những người có ý định tiến xa hơn trong chương trình học thạc sĩ quốc tế trong các ngành liên quan.
Yêu cầu nhập học
- Giỏi điểm O-Level trở lên hoặc tương đương.
- Các ứng viên không đáp ứng đủ điều kiện học vấn tối thiểu có thể được Đại học xem xét theo từng trường hợp cụ thể.
- Các ứng viên có độ tuổi từ 25 tuổi trở lên và có tối thiểu 5 năm kinh nghiệm làm việc liên quan sẽ được xem xét theo từng trường hợp cụ thể.
IELTS 5.5 hoặc tương đương.
Yêu cầu về tốt nghiệp
Phải có sự tham dự tối thiểu 75% trong tất cả các buổi học của mỗi mô-đun.
Độ điểm tối thiểu trong phần đánh giá tổng kết của mỗi mô-đun
Độ điểm tối thiểu trong phần đánh giá tổng kết của mỗi mô-đun
Tóm tắt mô-đun
Module 1
Module 2
Module 3
Module 4
Module 5
Module 6
Module 7
Module 8
Module 1
Phát triển ứng dụng Low Code
Chi tiết kế hoạch buổi hội thảo
Mô-đun này giới thiệu cho người học về Microsoft Power Platform, hướng dẫn phát triển ứng dụng low-code, tự động hóa quy trình làm việc và tích hợp Dataverse. Người tham gia sẽ tạo ra các ứng dụng có khả năng mở rộng, tập trung vào người dùng, tự động hóa các quy trình đa cấp và nâng cao hiệu quả kinh doanh. Tập trung vào logic có điều kiện, việc ra quyết định linh hoạt và thiết kế giao diện người dùng, chuẩn bị cho người học những vai trò như Low-Code Developer, Power Platform Specialist hoặc các vai trò công nghệ chuyên về kinh doanh.
* Mô-đun RPL nếu hoàn thành: Chứng chỉ chuyên môn về đổi mới kỹ thuật số‘
* Mô-đun RPL nếu hoàn thành: Chứng chỉ chuyên môn về đổi mới kỹ thuật số‘
Những gì bạn sẽ học được
- Xây dựng các ứng dụng dựa trên dữ liệu bằng cách sử dụng Microsoft Power Apps và Dataverse
- Tự động hóa quy trình công việc với Power Automate và phê duyệt
- Thiết kế giao diện và biểu mẫu hướng đến người dùng
- Tích hợp các nguồn dữ liệu và dịch vụ bên ngoài
- Phân phối các ứng dụng doanh nghiệp có khả năng mở rộng
Module 2
Việc phát triển mô hình AI
Chi tiết kế hoạch buổi hội thảo
Các học viên sẽ khám phá AI tổng hợp, kỹ thuật lập câu hỏi và AI hội thoại bằng cách sử dụng Microsoft Copilot Studio và AI Builder. Mô-đun này bao gồm thiết kế chatbot, quản lý thực thể và biến số, luồng hoạt động của robot và tích hợp AI vào các ứng dụng. Thông qua các dự án thực hành, người tham gia sẽ phát triển các giải pháp thông minh và tự động đồng thời áp dụng các nguyên tắc AI có đạo đức, cho phép họ đảm nhận các vai trò như Nhà phát triển Ứng dụng AI hoặc Tư vấn viên Đổi mới Kỹ thuật số.
* Mô-đun RPL nếu hoàn thành: Chứng chỉ chuyên môn về đổi mới kỹ thuật số‘
* Mô-đun RPL nếu hoàn thành: Chứng chỉ chuyên môn về đổi mới kỹ thuật số‘
Những gì bạn sẽ học được
- Hiểu về cơ bản của trí tuệ nhân tạo tổng hợp và kỹ thuật lập lời nhắc
- Xây dựng chatbot AI bằng Microsoft Copilot Studio
- Cấu hình các thực thể, biến và luồng hội thoại
- Thực hiện các luồng công việc có tính chất ủy nhiệm và tự động hóa AI
- Áp dụng các nguyên tắc AI và quản trị đạo đức
Module 3
Phân tích dữ liệu và quản lý dữ liệu
Chi tiết kế hoạch buổi hội thảo
Mô-đun này trang bị cho người học cách chuyển đổi các tập dữ liệu phức tạp thành những thông tin kinh doanh hữu ích bằng cách sử dụng Microsoft Power BI và Dataverse. Các chủ đề bao gồm việc làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu bằng DAX, tạo bảng điều khiển tương tác và quản lý dữ liệu an toàn. Người học sẽ tích lũy kinh nghiệm thực tế trong các dự án phân tích thực tế, giúp họ chuẩn bị cho các vị trí làm việc liên quan đến việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và trách nhiệm trong việc phân tích doanh nghiệp.
* Mô-đun RPL nếu hoàn thành: Chứng chỉ chuyên môn về đổi mới kỹ thuật số‘
* Mô-đun RPL nếu hoàn thành: Chứng chỉ chuyên môn về đổi mới kỹ thuật số‘
Những gì bạn sẽ học được
- Chuyển đổi và làm sạch dữ liệu bằng Power Query
- Dữ liệu mô hình sử dụng DAX và các mối quan hệ
- Xây dựng các bảng điều khiển tương tác trong Power BI
- Thực hiện các biện pháp bảo mật dữ liệu và kiểm soát truy cập
- Cung cấp thông tin chi tiết thông qua cách kể chuyện bằng dữ liệu
Module 4
Dự án Capstone – Ứng dụng thông minh
Chi tiết kế hoạch buổi hội thảo
Dự án Capstone kết hợp phát triển với code thấp, triển khai mô hình AI và phân tích dữ liệu thành một ứng dụng thực tế toàn diện. Học viên thiết kế, triển khai và kiểm thử các giải pháp doanh nghiệp bao gồm các ứng dụng, chatbot và bảng điều khiển. Dự án thực hành này củng cố các kỹ năng về kỹ thuật, phân tích và giải quyết vấn đề, giúp sinh viên có thể tự tin triển khai các ứng dụng thông minh từ đầu đến cuối nhằm giải quyết các thách thức kinh doanh thực tế.
* Mô-đun RPL nếu hoàn thành: Chứng chỉ chuyên môn về đổi mới kỹ thuật số‘
* Mô-đun RPL nếu hoàn thành: Chứng chỉ chuyên môn về đổi mới kỹ thuật số‘
Những gì bạn sẽ học được
- Lập kế hoạch và quản lý một dự án đổi mới kỹ thuật số trong thế giới thực
- Xây dựng ứng dụng doanh nghiệp dùng ít code
- Tích hợp chatbot và tự động hóa AI
- Thiết kế các bảng điều khiển phân tích để nhận được thông tin hữu ích cho doanh nghiệp
- Thử nghiệm, triển khai và trình bày một giải pháp thông minh toàn diện
Module 5
Những điều cần biết về Khoa học Dữ liệu
Chi tiết kế hoạch buổi hội thảo
Tìm hiểu các kỹ năng cơ bản về Python và các kỹ thuật xử lý dữ liệu. Nội dung bao gồm các kiến thức cơ bản về học máy và các ứng dụng AutoML thực tế. Tham gia các dự án khám phá các thuật toán học máy đa dạng và so sánh các mô hình. Mô-đun này giúp nâng cao kỹ năng về các nguyên tắc cơ bản của học máy, nguyên tắc AI và phát triển học máy tự động, chuẩn bị cho người học những kỹ năng thực tế cho môi trường dữ liệu.
Những gì bạn sẽ học được
- Giới thiệu về lập trình Python
- Các hàm, câu lệnh điều kiện và xử lý dữ liệu
- Những nguyên tắc cơ bản về dữ liệu và lưu trữ
- Giới thiệu về Machine Learning
- Học máy tự động
Module 6
Ứng dụng học máy
Chi tiết kế hoạch buổi hội thảo
Thực hành các kỹ thuật mô hình hóa dự đoán, phân loại dữ liệu và nhận dạng mẫu. Khám phá phân tích văn bản bằng Dịch vụ Ngôn ngữ của Azure, hiểu rõ hơn về quá trình xử lý và trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu văn bản. Thực hiện các dự án thực tế với Dòng lệnh Azure ML Designer để nâng cao kỹ năng ứng dụng học máy vào các tình huống thực tế.
Những gì bạn sẽ học được
- Các nhiệm vụ hồi quy
- Các nhiệm vụ phân loại
- Tập hợp các nhiệm vụ
- Dịch vụ AI của Azure dành cho các mô hình đã được xây dựng sẵn
- Phân tích văn bản bằng Dịch vụ Ngôn ngữ
Module 7
Học tập sâu
Chi tiết kế hoạch buổi hội thảo
Đạt được sự hiểu biết toàn diện về thị giác máy tính, phân loại hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Rèn luyện kỹ năng thực tế thông qua các dự án như nhận dạng ký tự quang học và phân tích văn bản sử dụng các công cụ AI của Azure. Khả năng ứng dụng các kỹ thuật học sâu vào các nhiệm vụ như nhận dạng khuôn mặt và trích xuất văn bản sẽ giúp bạn giải quyết các thách thức trong thế giới thực một cách hiệu quả hơn.
Những gì bạn sẽ học được
- Giới thiệu về thị giác máy tính
- Phân tích nhận dạng khuôn mặt và phân tích chữ ký quang học
- Phân loại hình ảnh
- Giới thiệu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Hiểu biết về ngôn ngữ giao tiếp
Module 8
Dự án Capstone – Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo
Chi tiết kế hoạch buổi hội thảo
Áp dụng các kỹ năng từ các mô-đun trước đó vào các dự án trong thế giới thực, tập trung vào các kỹ thuật phân tích dữ liệu, học máy và học sâu. Trau dồi kinh nghiệm thực tế, hợp tác với các chuyên gia và trau dồi các kỹ năng quan trọng như giải quyết vấn đề và giao tiếp. Chuẩn bị sẵn sàng để thành công trong các vai trò về khoa học dữ liệu và AI, kết nối kiến thức học thuật với nhu cầu của ngành một cách hiệu quả.
Những gì bạn sẽ học được
- Tham gia vào quá trình thực hiện các dự án trong ngành thực tế hàng ngày, áp dụng các kỹ năng chuyên môn trong việc phân tích dữ liệu, phát triển mô hình học máy và ứng dụng các kỹ thuật học sâu. Đồng thời rèn luyện tư duy phê phán, kỹ năng giải quyết vấn đề và giao tiếp trong bối cảnh chuyên nghiệp.
Module 1
Module 2
Module 3
Module 4
Module 5
Module 6
Module 7
Module 8
Module 1
Phát triển ứng dụng Low Code
Chi tiết kế hoạch buổi hội thảo
Mô-đun này giới thiệu cho người học về Microsoft Power Platform, hướng dẫn phát triển ứng dụng low-code, tự động hóa quy trình làm việc và tích hợp Dataverse. Người tham gia sẽ tạo ra các ứng dụng có khả năng mở rộng, tập trung vào người dùng, tự động hóa các quy trình đa cấp và nâng cao hiệu quả kinh doanh. Tập trung vào logic có điều kiện, việc ra quyết định linh hoạt và thiết kế giao diện người dùng, chuẩn bị cho người học những vai trò như Low-Code Developer, Power Platform Specialist hoặc các vai trò công nghệ chuyên về kinh doanh.
* Mô-đun RPL nếu hoàn thành: Chứng chỉ chuyên môn về đổi mới kỹ thuật số‘
* Mô-đun RPL nếu hoàn thành: Chứng chỉ chuyên môn về đổi mới kỹ thuật số‘
Những gì bạn sẽ học được
- Xây dựng các ứng dụng dựa trên dữ liệu bằng cách sử dụng Microsoft Power Apps và Dataverse
- Tự động hóa quy trình công việc với Power Automate và phê duyệt
- Thiết kế giao diện và biểu mẫu hướng đến người dùng
- Tích hợp các nguồn dữ liệu và dịch vụ bên ngoài
- Phân phối các ứng dụng doanh nghiệp có khả năng mở rộng
Module 2
Việc phát triển mô hình AI
Chi tiết kế hoạch buổi hội thảo
Các học viên sẽ khám phá AI tổng hợp, kỹ thuật lập câu hỏi và AI hội thoại bằng cách sử dụng Microsoft Copilot Studio và AI Builder. Mô-đun này bao gồm thiết kế chatbot, quản lý thực thể và biến số, luồng hoạt động của robot và tích hợp AI vào các ứng dụng. Thông qua các dự án thực hành, người tham gia sẽ phát triển các giải pháp thông minh và tự động đồng thời áp dụng các nguyên tắc AI có đạo đức, cho phép họ đảm nhận các vai trò như Nhà phát triển Ứng dụng AI hoặc Tư vấn viên Đổi mới Kỹ thuật số.
* Mô-đun RPL nếu hoàn thành: Chứng chỉ chuyên môn về đổi mới kỹ thuật số‘
* Mô-đun RPL nếu hoàn thành: Chứng chỉ chuyên môn về đổi mới kỹ thuật số‘
Những gì bạn sẽ học được
- Hiểu về cơ bản của trí tuệ nhân tạo tổng hợp và kỹ thuật lập lời nhắc
- Xây dựng chatbot AI bằng Microsoft Copilot Studio
- Cấu hình các thực thể, biến và luồng hội thoại
- Thực hiện các luồng công việc có tính chất ủy nhiệm và tự động hóa AI
- Áp dụng các nguyên tắc AI và quản trị đạo đức
Module 3
Phân tích dữ liệu và quản lý dữ liệu
Chi tiết kế hoạch buổi hội thảo
Mô-đun này trang bị cho người học cách chuyển đổi các tập dữ liệu phức tạp thành những thông tin kinh doanh hữu ích bằng cách sử dụng Microsoft Power BI và Dataverse. Các chủ đề bao gồm việc làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu bằng DAX, tạo bảng điều khiển tương tác và quản lý dữ liệu an toàn. Người học sẽ tích lũy kinh nghiệm thực tế trong các dự án phân tích thực tế, giúp họ chuẩn bị cho các vị trí làm việc liên quan đến việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và trách nhiệm trong việc phân tích doanh nghiệp.
* Mô-đun RPL nếu hoàn thành: Chứng chỉ chuyên môn về đổi mới kỹ thuật số‘
* Mô-đun RPL nếu hoàn thành: Chứng chỉ chuyên môn về đổi mới kỹ thuật số‘
Những gì bạn sẽ học được
- Chuyển đổi và làm sạch dữ liệu bằng Power Query
- Dữ liệu mô hình sử dụng DAX và các mối quan hệ
- Xây dựng các bảng điều khiển tương tác trong Power BI
- Thực hiện các biện pháp bảo mật dữ liệu và kiểm soát truy cập
- Cung cấp thông tin chi tiết thông qua cách kể chuyện bằng dữ liệu
Module 4
Dự án Capstone – Ứng dụng thông minh
Chi tiết kế hoạch buổi hội thảo
Dự án Capstone kết hợp phát triển với code thấp, triển khai mô hình AI và phân tích dữ liệu thành một ứng dụng thực tế toàn diện. Học viên thiết kế, triển khai và kiểm thử các giải pháp doanh nghiệp bao gồm các ứng dụng, chatbot và bảng điều khiển. Dự án thực hành này củng cố các kỹ năng về kỹ thuật, phân tích và giải quyết vấn đề, giúp sinh viên có thể tự tin triển khai các ứng dụng thông minh từ đầu đến cuối nhằm giải quyết các thách thức kinh doanh thực tế.
* Mô-đun RPL nếu hoàn thành: Chứng chỉ chuyên môn về đổi mới kỹ thuật số‘
* Mô-đun RPL nếu hoàn thành: Chứng chỉ chuyên môn về đổi mới kỹ thuật số‘
Những gì bạn sẽ học được
- Lập kế hoạch và quản lý một dự án đổi mới kỹ thuật số trong thế giới thực
- Xây dựng ứng dụng doanh nghiệp dùng ít code
- Tích hợp chatbot và tự động hóa AI
- Thiết kế các bảng điều khiển phân tích để nhận được thông tin hữu ích cho doanh nghiệp
- Thử nghiệm, triển khai và trình bày một giải pháp thông minh toàn diện
Module 5
Những điều cần biết về Khoa học Dữ liệu
Chi tiết kế hoạch buổi hội thảo
Tìm hiểu các kỹ năng cơ bản về Python và các kỹ thuật xử lý dữ liệu. Nội dung bao gồm các kiến thức cơ bản về học máy và các ứng dụng AutoML thực tế. Tham gia các dự án khám phá các thuật toán học máy đa dạng và so sánh các mô hình. Mô-đun này giúp nâng cao kỹ năng về các nguyên tắc cơ bản của học máy, nguyên tắc AI và phát triển học máy tự động, chuẩn bị cho người học những kỹ năng thực tế cho môi trường dữ liệu.
Những gì bạn sẽ học được
- Giới thiệu về lập trình Python
- Các hàm, câu lệnh điều kiện và xử lý dữ liệu
- Những nguyên tắc cơ bản về dữ liệu và lưu trữ
- Giới thiệu về Machine Learning
- Học máy tự động
Module 6
Ứng dụng học máy
Chi tiết kế hoạch buổi hội thảo
Thực hành các kỹ thuật mô hình hóa dự đoán, phân loại dữ liệu và nhận dạng mẫu. Khám phá phân tích văn bản bằng Dịch vụ Ngôn ngữ của Azure, hiểu rõ hơn về quá trình xử lý và trích xuất thông tin có ý nghĩa từ dữ liệu văn bản. Thực hiện các dự án thực tế với Dòng lệnh Azure ML Designer để nâng cao kỹ năng ứng dụng học máy vào các tình huống thực tế.
Những gì bạn sẽ học được
- Các nhiệm vụ hồi quy
- Các nhiệm vụ phân loại
- Tập hợp các nhiệm vụ
- Dịch vụ AI của Azure dành cho các mô hình đã được xây dựng sẵn
- Phân tích văn bản bằng Dịch vụ Ngôn ngữ
Module 7
Học tập sâu
Chi tiết kế hoạch buổi hội thảo
Đạt được sự hiểu biết toàn diện về thị giác máy tính, phân loại hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Rèn luyện kỹ năng thực tế thông qua các dự án như nhận dạng ký tự quang học và phân tích văn bản sử dụng các công cụ AI của Azure. Khả năng ứng dụng các kỹ thuật học sâu vào các nhiệm vụ như nhận dạng khuôn mặt và trích xuất văn bản sẽ giúp bạn giải quyết các thách thức trong thế giới thực một cách hiệu quả hơn.
Những gì bạn sẽ học được
- Giới thiệu về thị giác máy tính
- Phân tích nhận dạng khuôn mặt và phân tích chữ ký quang học
- Phân loại hình ảnh
- Giới thiệu về xử lý ngôn ngữ tự nhiên
- Hiểu biết về ngôn ngữ giao tiếp
Module 8
Dự án Capstone – Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo
Chi tiết kế hoạch buổi hội thảo
Áp dụng các kỹ năng từ các mô-đun trước đó vào các dự án trong thế giới thực, tập trung vào các kỹ thuật phân tích dữ liệu, học máy và học sâu. Trau dồi kinh nghiệm thực tế, hợp tác với các chuyên gia và trau dồi các kỹ năng quan trọng như giải quyết vấn đề và giao tiếp. Chuẩn bị sẵn sàng để thành công trong các vai trò về khoa học dữ liệu và AI, kết nối kiến thức học thuật với nhu cầu của ngành một cách hiệu quả.
Những gì bạn sẽ học được
- Tham gia vào quá trình thực hiện các dự án trong ngành thực tế hàng ngày, áp dụng các kỹ năng chuyên môn trong việc phân tích dữ liệu, phát triển mô hình học máy và ứng dụng các kỹ thuật học sâu. Đồng thời rèn luyện tư duy phê phán, kỹ năng giải quyết vấn đề và giao tiếp trong bối cảnh chuyên nghiệp.
Con đường học tập linh hoạt
Chương trình Chứng chỉ Chuyên nghiệp về Khoa học Dữ liệu và AI giúp bạn đủ điều kiện nhận bằng Thạc sĩ về Khoa học Máy tính do Università degli Studi Guglielmo Marconi (Đại học Guglielmo Marconi) tổ chức tại Ý.
Chứng chỉ chuyên môn
Chứng chỉ chuyên ngành Khoa học dữ liệu và AI
Chứng chỉ chuyên nghiệp
Thạc sĩ (Nâng cấp)
Chứng nhận (các chứng nhận)
Chứng nhận đạt được
- Chứng chỉ chuyên nghiệp về Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo Được trao tặng bởi Học viện Lithan
Giá
Phí học
2.000 USD
Kế hoạch thanh toán
Phí học phí có thể thanh toán toàn bộ hoặc trả góp trước khi bắt đầu học. Để biết thêm chi tiết Liên hệ chúng tôi.
| Chứng chỉ chuyên môn về hỗ trợ hệ thống đám mây | Kế hoạch thanh toán | Phí học phí |
|---|---|---|
| Tháng 1 | 1.250 USD | |
| Tháng 2-4 | 250 USD / tháng | |
| Tổng cộng | 4 đợt thanh toán | 2.000 USD |
Về Học viện Lithan
Lithan Academy là một tổ chức đào tạo được công nhận do nhiều cơ quan chính phủ tại Bộ Giáo dục Singapore phê duyệt. Chúng tôi được EduTrust chứng nhận bởi Ủy ban Giáo dục Tư nhân (CPE) và là Trung tâm Giáo dục và Đào tạo liên tục (CET) do SkillsFuture (SSG) Singapore chỉ định. Chúng tôi cũng là một trung tâm đào tạo quốc tế được công nhận của Pearson UK.
Chúng tôi được công nhận về sự đổi mới trong lĩnh vực học tập với nhiều giải thưởng quốc tế và trong nước, bao gồm Giải thưởng Đối tác Học tập Toàn cầu của Microsoft năm 2018 (Top 3), Giải thưởng Cao đẳng Pearson của châu Á năm 2019 (Bạch kim), và Giải thưởng Nhà cung cấp Giải pháp Edutech Top 10 của AsiaPac năm 2020, cùng nhiều giải thưởng khác.
CLaaS® – sự đổi mới của chúng tôi – mang đến dịch vụ Học tập về Kỹ năng để thu hẹp khoảng cách kỹ năng số thông qua chương trình giảng dạy dựa trên năng lực, phương pháp học tập dựa trên thực tế và hành trình học tập kết hợp2. Các khóa học CLaaS® đã nhận được chứng nhận từ các cơ quan quản lý giáo dục và hơn 100 trường đại học quốc tế. Chúng tôi đã phục vụ hơn 50.000 học viên và 2.000 doanh nghiệp với tỷ lệ hoàn thành trên 90%.
Tìm hiểu thêm lithan.com
