Data Detective Jr Văn Phòng Thám Tử Dữ Liệu
Con điều tra dữ liệu thật: đọc bảng, làm sạch, vẽ biểu đồ, so luật tự viết với AI học từ ví dụ — đồ án tốt nghiệp Tầng 1.
“Học bằng cách làm & khoe: con mê học, ba mẹ thấy rõ con tiến bộ qua từng sản phẩm.”
KHÓA NÀY LÀ GÌ✧
Văn phòng thám tử dữ liệu cho học sinh tiểu học: con mở hồ sơ dữ liệu, dọn manh mối, vẽ biểu đồ, săn mẫu và dạy AI biết nói “không chắc”.
CON HỌC GÌ✧
7 khái niệm lõi của khoa học dữ liệu, đi từ bảng số đến AI đáng tin.
🎯Con lập hồ sơ “khám bảng”: bảng có mấy hàng, mấy cột, kiểu gì
🎯Con biến bảng lộn xộn thành bảng dữ liệu đã làm sạch
🎯Con vẽ biểu đồ rõ ràng và viết nhận xét từ con số
🎯Con tự train một model nhỏ và so với bộ luật của mình
🎯Con chấm điểm model bằng con số accuracy
🎯Con làm AI biết nói “không chắc” và tôn trọng dữ liệu riêng tư
BẢN ĐỒ 12 BUỔI✧
12 buổi chia 3 chặng điều tra; cuối mỗi chặng con phá một vụ án lớn (capstone).
Muốn biết con có theo kịp Data Detective Jr không? Thử trước một buổi — ba mẹ ngồi cạnh, không mất phí.
Cho con thử sức 1 buổi →SẢN PHẨM CON KHOE ĐƯỢC✧
Mỗi buổi con làm ra một sản phẩm, khoe ba mẹ, ông bà bằng share-link — không cần cài gì.
ĐỒ ÁN & TỐT NGHIỆP✧
3 đồ án cuối khóa thuộc 3 thể loại khác hẳn nhau — mỗi đồ án là một vụ điều tra dữ liệu của riêng con.
Cuối khóa con trình bày Signal Hunter ở buổi Khoe (Demo) và khép hồ sơ “Case Closed” — đồ án tốt nghiệp Tầng 1.
GIỮ CHỖ HỌC THỬ MIỄN PHÍ✧
Để lại số điện thoại, CyberSoft gọi lại trong ngày: tư vấn khóa Data Detective Jr hợp với con và xếp buổi học thử 60 phút miễn phí, không ràng buộc.
PHƯƠNG PHÁP HỌC✧
Học – Làm – Khoe: hiểu bằng mắt trước, tự tay làm sau, không học chay.
BỔ TRỢ MÔN HỌC✧
Một khóa dữ liệu — nhiều môn ở trường cùng khá lên.
BUỔI RA MẮT CHO BA MẸ✧
15 phút con tự trình diễn đồ án cuối khóa — ba mẹ thấy rõ con đã học được gì, làm được gì.
- Vụ Án Dữ Liệu Lộn XộnLàm sạch bảng (thiếu, trùng, sai) → vẽ biểu đồ → rút nhận xét.
- Rule-based vs HọcThí nghiệm phân loại: xây bộ luật nếu–thì rồi so với model học từ ví dụ, đo và so độ chính xác.
- Săn Tín Hiệu ThậtTừ dữ liệu nhiễu, đặt ngưỡng “không chắc” để lọc tín hiệu thật rồi trình bày.
- Con lập hồ sơ “khám bảng”: bảng có mấy hàng, mấy cột, kiểu gì
- Con biến bảng lộn xộn thành bảng dữ liệu đã làm sạch
- Con vẽ biểu đồ rõ ràng và viết nhận xét từ con số
- Con tự train một model nhỏ và so với bộ luật của mình
- Con chấm điểm model bằng con số accuracy
- Con làm AI biết nói “không chắc” và tôn trọng dữ liệu riêng tư
Muốn là người đầu tiên xem con trình diễn sản phẩm tự tay làm ra?
Giữ vé học thử cho con →KHÓA NÀY NẰM Ở ĐÂU✧
Signal Hunter là đồ án tốt nghiệp Tầng 1. Sau K9, con sẵn sàng bước lên Tầng 2 — Lập trình & AI dành cho học sinh THCS.
PHỤ HUYNH THƯỜNG HỎI✧
Đây là khóa cuối của Tầng 1 (8–11 tuổi), gồm 12 buổi; học xong là tốt nghiệp Tầng 1.
Mỗi buổi con làm ra một sản phẩm khoe được bằng share-link. Con hoàn thành 3 capstone: Clean & Chart, Pattern Hunter và đồ án tốt nghiệp Signal Hunter.
Con học đọc bảng dữ liệu, làm sạch ô thiếu/sai/trùng, vẽ biểu đồ và nhận xét, phân loại bằng luật, dạy model học từ ví dụ, đo accuracy và đặt ngưỡng “không chắc”, kèm đạo đức và riêng tư dữ liệu.
Con học Python trên Colab, kết hợp bảng tính Sheets và AI. Con bắt đầu từ việc đọc một bảng hàng – cột, mỗi khái niệm có app minh hoạ để hiểu bằng mắt trước khi làm.
HÔM NAY, KHÔNG PHẢI “DỊP KHÁC”✧
Cho con học thử MIỄN PHÍ một buổi.Tuổi thơ của con không chờ “dịp khác”. 60 phút ba mẹ ngồi cạnh, xem con tự làm ra sản phẩm đầu tiên — kèm test xếp lớp & tư vấn lộ trình 9 năm riêng cho con, hoàn toàn miễn phí.