Python từ số 0Python từ số 0
Khóa 1/5 · Lộ trình AI Engineer từ số 0
Nhập mônPython từ số 0
Từ lúc cài Python đến một app quản lý chi tiêu chạy thật, nộp bằng repo GitHub đầu tiên của bạn.
- 81 bài · ~22,3 giờ video
- Project 1: app quản lý chi tiêu, nộp GitHub
- Học thử miễn phí chương 1
Ai nên bắt đầu ở đây, và học xong làm được gì
Không cần biết code trước. Việc nào bạn học được cũng có bài tập và một phần Project 1 đi kèm.
Dành cho ai
Chưa từng viết code
Bắt đầu từ cài Python, không cần biết gì trước.
Dân văn phòng làm Excel
Làm số liệu hằng ngày bằng bảng tính.
Chuẩn bị vào lộ trình dữ liệu
Cần nền Python vững trước khi sang Khóa 2.
Yêu cầu đầu vào
Máy Windows hoặc macOS có internet, không cần GPU hay máy mạnh.
Không cần biết lập trình. Toán chỉ cần bốn phép tính và phần trăm.
Khoảng 5–6 giờ mỗi tuần, học xong trong 6–8 tuần.
Một tài khoản GitHub miễn phí để nộp Project 1.
Bạn sẽ làm được gì
Viết chương trình Python có hàm và class, chạy trên VS Code và Colab.
Chọn đúng list, dict hay set, đọc ghi được CSV và JSON.
Đọc hiểu traceback và tự gỡ lỗi bằng try/except.
Đưa code lên GitHub, nộp app quản lý chi tiêu chạy được.
Kỹ năng bạn sẽ có sau khóa
Kỹ năng nào cũng có bài tập trong 5 chương của khóa.
- Python cơ bản
- VS Code & terminal
- Jupyter & Colab
- list, dict, set
- Comprehension
- Hàm & module
- OOP cơ bản
- Đọc ghi CSV & JSON
- try/except & traceback
- Môi trường ảo & pip
- Git & GitHub
- f-string & định dạng
- Hỏi ChatGPT, Claude, Copilot đúng cách
5 chương + Project 1, 81 bài video ngắn, notebook thực hành theo từng cụm bài
Mỗi bài là một video ngắn dạy một ý. Cuối mỗi chương có quiz và một notebook bài tập tổng hợp.
- Nhập môn12 bài · 3h54'
- Python cơ bản19 bài · 4h56'
- Cấu trúc dữ liệu15 bài · 3h54'
- Hàm, module & lỗi13 bài · 3h31'
- OOP, Git & nâng cao15 bài · 4h02'
1Nhập môn & môi trường làm việc
Học thử miễn phí12 bài · 3h54'
- Bài 1.1: Chào mừng & bức tranh nghề Data/AI8 phút · thực hành: viết mục tiêu học cá nhân, vào group "AI Engineer Việt Nam"
- Bài 1.2: Bản đồ lộ trình AI Engineer (phần 1)14 phút
- Bài 1.3: Bản đồ lộ trình AI Engineer (phần 2)10 phút
- Bài 1.4: Cài Python trên Windows6 phút
- Bài 1.5: Cài Python trên macOS & làm quen Terminal10 phút
- Bài 1.6: VS Code & chương trình Python đầu tiên27 phút · thực hành: viết script tự giới thiệu bản thân và chạy từ terminal
- Bài 1.7: Ôn bài cũ để hiểu vì sao cần notebook15 phút
- Bài 1.8: Chữa bài tập & làm quen Jupyter trong VS Code27 phút
- Bài 1.9: Google Colab: chạy Python trên trình duyệt19 phút
- Bài 1.10: Markdown, phím tắt & notebook gọn gàng35 phút · thực hành: tạo notebook "sổ tay học Python" — dùng suốt khóa
- Bài 1.11: Dùng AI để hiểu code và lỗi38 phút
- Bài 1.12: Tự viết trước, hỏi AI sau: debug cùng AI16 phút
- Bài 1.13: Kiểm tra chương 1Học thử
2Python cơ bản
19 bài · 4h56'
- Bài 2.1: Biến & kiểu số int, float13 phút
- Bài 2.2: Kiểu str, bool & chuyển kiểuMở ngày 09/11
- Bài 2.3: input() & bài toán tính BMIMở ngày 09/11
- Bài 2.4: Toán tử số học & phép chia lấy dưMở ngày 10/11
- Bài 2.5: So sánh & logic: and, or, notMở ngày 10/11
- Bài 2.6: Bài toán tiền điện bậc thangMở ngày 11/11
- Bài 2.7: Chuỗi: index & slicingMở ngày 11/11
- Bài 2.8: Method chuỗi & chuẩn hóa dữ liệu bẩnMở ngày 12/11
- Bài 2.9: f-string: in tiền VND thẳng cộtMở ngày 12/11
- Bài 2.10: print() nâng cao & nhập nhiều giá trịMở ngày 13/11
- Bài 2.11: Mini app: hóa đơn quán cà phêMở ngày 13/11
- Bài 2.12: if/else & thụt lềMở ngày 14/11
- Bài 2.13: elif: xếp loại học lựcMở ngày 14/11
- Bài 2.14: Điều kiện lồng nhau & hoàn thiện tiền điệnMở ngày 15/11
- Bài 2.15: Vòng lặp for & range()Mở ngày 15/11
- Bài 2.16: while, break, continue: game đoán sốMở ngày 16/11
- Bài 2.17: Vòng lặp lồng nhau & biến tích lũyMở ngày 16/11
- Bài 2.18: Chữa bài chương 2: mức trung bìnhMở ngày 17/11
- Bài 2.19: Chữa bài chương 2: mức khó & 10 lỗi hay gặpMở ngày 17/11
- Bài 2.20: Kiểm tra chương 2Mở ngày 17/11
3Cấu trúc dữ liệu
15 bài · 3h54'
- Bài 3.1: List: tạo, index & slicingMở ngày 18/11
- Bài 3.2: Thêm, xóa, sửa phần tử listMở ngày 18/11
- Bài 3.3: Duyệt & lọc list với for, enumerateMở ngày 19/11
- Bài 3.4: Sắp xếp list & bảng điểm hai chiềuMở ngày 19/11
- Bài 3.5: Tuple & unpackingMở ngày 20/11
- Bài 3.6: Dictionary: key–value cơ bảnMở ngày 20/11
- Bài 3.7: Duyệt dict & list chứa dictMở ngày 21/11
- Bài 3.8: Đếm tần suất bằng dictMở ngày 21/11
- Bài 3.9: Set: lọc dữ liệu trùngMở ngày 22/11
- Bài 3.10: Phép toán tập hợp & chọn cấu trúc dữ liệuMở ngày 22/11
- Bài 3.11: List comprehensionMở ngày 23/11
- Bài 3.12: Dict, set comprehension & khi nào không nên dùngMở ngày 23/11
- Bài 3.13: Phân tích điểm thi (1): đề bài & thiết kế lời giảiMở ngày 24/11
- Bài 3.14: Phân tích điểm thi (2): trung bình, thủ khoa, xếp loạiMở ngày 24/11
- Bài 3.15: Phân tích điểm thi (3): top 5 & phân bố điểmMở ngày 25/11
- Bài 3.16: Kiểm tra chương 3Mở ngày 25/11
4Hàm, module & xử lý lỗi
13 bài · 3h31'
- Bài 4.1: Hàm: def, tham số, returnMở ngày 25/11
- Bài 4.2: Tham số mặc định & keyword argumentsMở ngày 26/11
- Bài 4.3: Docstring & tách chương trình thành hàmMở ngày 26/11
- Bài 4.4: Biến local & globalMở ngày 27/11
- Bài 4.5: Lambda & sắp xếp theo khóaMở ngày 27/11
- Bài 4.6: import & module chuẩn: math, random, datetimeMở ngày 28/11
- Bài 4.7: pip & PyPI: gọi API tỉ giá với requestsMở ngày 28/11
- Bài 4.8: Virtual environment & requirements.txtMở ngày 29/11
- Bài 4.9: Đọc ghi file text & UTF-8Mở ngày 29/11
- Bài 4.10: Đọc ghi file CSVMở ngày 30/11
- Bài 4.11: JSON: khi nào CSV, khi nào JSONMở ngày 30/11
- Bài 4.12: Đọc traceback & try/exceptMở ngày 01/12
- Bài 4.13: else, finally, raise: báo lỗi dễ hiểuMở ngày 01/12
- Bài 4.14: Kiểm tra chương 4Mở ngày 01/12
5OOP, Git & Python nâng cao
15 bài · 4h02'
- Bài 5.1: Vì sao cần OOPMở ngày 02/12
- Bài 5.2: class, __init__ & selfMở ngày 02/12
- Bài 5.3: Method & object: tài khoản ngân hàngMở ngày 03/12
- Bài 5.4: Kế thừa, override & super()Mở ngày 03/12
- Bài 5.5: Khi nào nên dùng kế thừaMở ngày 04/12
- Bài 5.6: __str__ & __repr__Mở ngày 04/12
- Bài 5.7: So sánh & sắp xếp object: __eq__, __lt__Mở ngày 05/12
- Bài 5.8: Hàm là giá trị & closureMở ngày 05/12
- Bài 5.9: DecoratorMở ngày 06/12
- Bài 5.10: Generator & yieldMở ngày 06/12
- Bài 5.11: Type hintsMở ngày 07/12
- Bài 5.12: PEP8 & format tự động với ruffMở ngày 07/12
- Bài 5.13: Checklist code sạch cho người mớiMở ngày 08/12
- Bài 5.14: Git cơ bản ngay trong VS CodeMở ngày 08/12
- Bài 5.15: GitHub: tạo repo & đưa code lênMở ngày 09/12
- Bài 5.16: Kiểm tra chương 5Mở ngày 09/12
Tổng: 81 bài (gồm 7 bài Project 1) · ~22,3 giờ · 5 quiz · 5 notebook tổng hợp
App quản lý chi tiêu cá nhân, chạy trên máy bạn
Bảy bài hướng dẫn từ phân tích yêu cầu đến nộp bài. Bạn code trước, xem lời giải sau.
Project 1: Ứng dụng quản lý chi tiêu cá nhân
Một app dòng lệnh nhập thu chi, lưu ra CSV để mở lại không mất dữ liệu, thống kê theo tháng và danh mục, không văng lỗi khi người dùng nhập sai. Chỉ dùng những gì năm chương đã dạy.
- Bài 6.1: Yêu cầu & demo app quản lý chi tiêu · Mở ngày 09/12
- Bài 6.2: Thiết kế: class, menu & cấu trúc dự án · Mở ngày 10/12
- Bài 6.3: Class GiaoDich & nhập liệu có kiểm tra · Mở ngày 10/12
- Bài 6.4: Lưu, đọc CSV & xóa giao dịch · Mở ngày 11/12
- Bài 6.5: Thống kê tháng & top danh mục chi · Mở ngày 11/12
- Bài 6.6: Bốn hướng nâng cấp · Mở ngày 12/12
- Bài 6.7: Tự chấm rubric & nộp bài qua GitHub · Mở ngày 12/12
- Bài 6.8: Nộp Project 1 – app quản lý chi tiêu · Mở ngày 13/12
Phân tích yêu cầu & thiết kế
Chốt tính năng, thiết kế class và menu, dựng thư mục có môi trường ảo.
Code từng bước
Nhập có kiểm tra lỗi, lưu đọc CSV, thống kê theo tháng và danh mục.
Nâng cấp, tự chấm & nộp bài
Chọn một trong bốn hướng nâng cấp, tự chấm rubric 25 điểm, nộp qua GitHub.
Project nộp bằng một repo GitHub riêng, repo đầu tiên trong hồ sơ của bạn. Chương 23 của Khóa 4 sẽ nâng nó lên chuẩn portfolio.
Học xong khóa này, bạn có gì trong tay
Những gì bạn mang sang khóa học tiếp theo.
Bạn có trong tay
Repo GitHub chứa app quản lý chi tiêu chạy được.
Notebook ghi chép và bài tập của cả năm chương.
5 quiz đã làm và môi trường Python chạy trên máy bạn.
Thói quen đọc traceback và tự gỡ lỗi trước khi hỏi.
Khóa tiếp theo
Phân tích dữ liệu với Python
Chương 6–12 · 101 bài · ~29 giờ video
Lối ra nghề gần nhất: Nghề dữ liệu, sau Khóa 2 hoặc 3
- Data Analyst
- BI Analyst
- Data Scientist
- Product Analyst
Vị trí lấy theo mô tả tuyển dụng công khai, không phải cam kết việc làm. Kết quả phụ thuộc vào năng lực, nỗ lực và bối cảnh của từng học viên.
Khóa này dạy như thế nào
Code gõ trực tiếp trên video, sai đâu sửa đó. Ý khó được vẽ ra trước khi code. Bài tập dùng tiền điện, hóa đơn, điểm thi.
Giảng viên của khóa học
Cả lộ trình, gồm khóa này, do một người soạn, quay và đứng lớp.
Nguyễn Việt Chung
Nhà sáng lập AIDev và VietPlatform · Thạc sĩ AI MSE
Tốt nghiệp thủ khoa xuất sắc Thạc sĩ AI MSE.
Đồng sáng lập, CTO E-University, SVOnline: số hóa 10+ đại học, 40.000+ sinh viên.
Xây hệ thống AI cho doanh nghiệp tại VietPlatform.
Mua riêng khóa này, hoặc đi trọn lộ trình
Học phí trả một lần. Nếu sau này bạn muốn học tiếp, khoản đã đóng cho khóa này được trừ toàn bộ vào gói cao hơn.
Khuyên chọn · Trọn lộ trình
Combo trọn lộ trình
5 khóa + Capstone + chứng nhận
Giá flash sale: 2.490.000 ₫
Giá ưu đãi khai giảng · đến hết 19/11/2026
Tiết kiệm 2.096.000 ₫ (46%) so với mua lẻ 5 khóa
Khóa này nằm trong gói
Chỉ khóa này
Python từ số 0
Giá flash sale: 499.000 ₫
Giá ưu đãi khai giảng · đến hết 19/11/2026
Sở hữu trọn đời
Học phí đã đóng được trừ toàn bộ khi nâng lên trọn lộ trình
Khóa học là nội dung số; sau khi mở quyền truy cập, học phí không được hoàn lại. Xem điều khoản khóa học
Cam kết của AIDev
Khóa vẫn đang quay dần, nên mua sớm cũng có rủi ro. Phần rủi ro đó AIDev nhận về mình.
Sở hữu trọn đời
Trả một lần, không phí duy trì, xem lại bao nhiêu lần cũng được.
Cập nhật nội dung miễn phí
Bài nào phải quay lại hoặc bổ sung, bạn nhận bản mới mà không đóng thêm.
Nâng gói được trừ học phí
Khi nâng lên gói cao hơn, toàn bộ học phí bạn đã đóng được trừ vào giá gói mới.
Những câu hỏi riêng của khóa này
Câu hỏi về gói trọn lộ trình và chứng nhận có ở trang lộ trình.
Chưa từng viết dòng code nào, học khóa này có theo được không?
Được. Bài 1.4 bắt đầu từ việc tải Python về máy, bài 1.9 (Google Colab) dạy chạy code trên trình duyệt nếu máy bạn cài không thành công. Mỗi cụm bài kèm một notebook bài tập xếp từ dễ đến khó, và các lỗi kinh điển của người mới (quên ép kiểu, nhầm dấu bằng, sai thụt lề) được dạy thành một bài riêng ở cuối chương 2.
Máy tính cần cấu hình thế nào, dùng macOS có được không?
Một máy Windows hoặc macOS thông thường là đủ, khóa này không train mô hình nên không cần GPU. Bài 1.4 và 1.5 hướng dẫn cài trên cả hai hệ điều hành. Nếu việc cài đặt vẫn trục trặc, bài 1.9 dạy dùng Google Colab để chạy Python ngay trên trình duyệt mà không cài gì.
Chương 1 miễn phí gồm những gì?
Mười hai bài video, gần 4 giờ: bản đồ lộ trình, cài Python và VS Code, dùng Jupyter và Colab, và cách hỏi AI khi học code mà không phụ thuộc vào nó. Bạn chỉ cần một tài khoản để vào học thử, không phải mua khóa trước.
Cần bao nhiêu thời gian mỗi tuần để học hết khóa?
Phần lớn thời gian là làm bài tập, ít hơn là xem video: 45 phút tự gõ code đáng giá hơn 3 giờ ngồi xem. Với nhịp 5–6 giờ mỗi tuần, bạn học hết năm chương và Project 1 trong khoảng 6–8 tuần. Không có deadline bắt buộc.
Có cần giỏi toán không?
Không. Khóa 1 chỉ dùng bốn phép tính, phần trăm và chia lấy dư. Thống kê xuất hiện ở Khóa 2 và toán cho machine learning ở Khóa 3, cả hai đều được giải thích bằng hình vẽ trước khi có công thức.
Bài tập và project được chấm thế nào?
Quiz cuối mỗi chương tự chấm ngay trên nền tảng. Notebook bài tập có đáp án khóa riêng, mở sau khi bạn nộp, và từ chương 2 trở đi có script chấm tự động chạy ngay trong notebook. Project 1 bạn tự chấm theo rubric 25 điểm, rồi nộp vào cộng đồng qua GitHub.
Học xong Khóa 1 đã đi làm được chưa?
Chưa. Khóa 1 cho bạn nền lập trình và một project trên GitHub. Nghề dữ liệu bắt đầu ở Khóa 2 với pandas và trực quan hóa, rồi Khóa 3 với machine learning. Chính file CSV bạn viết ra ở Project 1 là dữ liệu pandas đọc trong năm dòng ở bài đầu Khóa 2.
Khóa này nằm ở đâu trong lộ trình?
Khóa 1/5 của Lộ trình AI Engineer từ số 0, gồm chương 1–5. Khóa ngay sau là Phân tích dữ liệu với Python (chương 6–12), nơi pandas đọc chính file CSV bạn viết ra ở Project 1. Khi nâng lên gói cao hơn, toàn bộ học phí bạn đã đóng được trừ vào giá gói mới.
Có được hoàn tiền không?
Không. Khóa học là nội dung số; sau khi mở quyền truy cập, học phí không được hoàn lại. Trước khi trả tiền bạn có chương 1 miễn phí, đề cương đến từng bài và một video xem thử mỗi khóa để quyết định.
Sở hữu trọn đời nghĩa là gì?
Là bạn truy cập được nội dung đã mua trong suốt vòng đời nền tảng học của AIDev, tối thiểu 5 năm kể từ ngày mua, gồm mọi bản cập nhật nội dung miễn phí. Không gồm các dịch vụ hỗ trợ kèm theo gói như buổi live, chấm tay hay mentor, vốn có thời hạn riêng của gói đó.
Cần tư vấn trước khi đăng ký?
Để lại thông tin, AIDev gọi lại xem khóa có hợp với bạn hay không.
Còn câu hỏi? Nhắn
ZaloTelegramhoặc gọi085 939 6969