Nếu bạn muốn đi bài bản, đừng học rời rạc.

Hãy bắt đầu từ những khóa học nền tảng chính thức để hiểu đúng kiến trúc, cơ chế vận hành, rồi mới đi đến cách ứng dụng vào bài toán Analytics trong thực tế.

Vì Agentic AI không chỉ là “biết dùng AI”.

Nó là cách bạn thiết kế một hệ thống có nhiều agent phối hợp với nhau, có phân vai rõ ràng, có khả năng kết nối tool, xử lý logic, và tạo ra output đủ chuẩn để đưa vào môi trường doanh nghiệp.

Nếu nhìn theo hướng đó, dưới đây là 5 khóa học liên quan trực tiếp đến những gì đang được ứng dụng trong Agentic AI Analytics.

① Introduction to Subagents (20 phút)

Đây là phần kiến trúc cốt lõi của Agentic Analytics.

Một “bộ não” Claude đóng vai trò điều phối nhiều subagents, trong đó mỗi agent phụ trách một nhiệm vụ riêng như data quality, report building hay conversational BI.

Với những ai đang tìm hiểu mô hình multi-agent orchestration trong Analytics, khóa học này giúp hình dung rất rõ cách một hệ thống Agentic được tổ chức và phân vai.

Hiểu đơn giản:

- Bạn không còn nhìn AI như một công cụ đơn lẻ.

- Bạn bắt đầu nhìn nó như một đội ngũ có nhiều vai trò, mỗi agent xử lý một phần việc khác nhau trong pipeline analytics.

② Introduction to Agent Skills (30 phút)

Agent sẽ không thể vận hành hiệu quả nếu không có “kỹ năng” được định nghĩa rõ ràng.

Khóa học này tập trung vào cách đóng gói domain knowledge thành các tệp SKILL.md - tức các hướng dẫn giúp agent biết cách xử lý từng nhóm bài toán cụ thể.

Đây là phần rất quan trọng.

Vì trong một hệ thống Agentic BI, mỗi layer không chỉ cần tool.

Mỗi layer còn cần logic, quy tắc, và hướng dẫn riêng để agent biết lúc nào phải làm gì, làm theo chuẩn nào, và output cần đạt mức nào.

Nếu bạn đang quan tâm đến cách xây dựng từng lớp chức năng trong một hệ thống Agentic BI, đây là một nội dung không nên bỏ qua.

③ Introduction to Model Context Protocol - MCP (1 giờ)

MCP có thể hiểu là “ngôn ngữ chung” giúp Claude kết nối với các hệ thống bên ngoài như Power BI, Microsoft Fabric, Google Drive, Slack hay Figma.

Muốn xây dựng một Agentic system có khả năng hoạt động thực tế, đây là phần kiến thức gần như bắt buộc.

Bởi vì một hệ thống Agentic thật không thể đứng một mình.

Nó phải kết nối được với dữ liệu, công cụ, workflow và môi trường làm việc thực tế của doanh nghiệp.

Khóa học này gồm 16 bài giảng kèm quiz, phù hợp với những ai muốn nắm nền tảng kết nối ở mức nghiêm túc và có tính ứng dụng cao.

④ MCP: Advanced Topics (1.1 giờ)

Đây là phần nâng cao dành cho những ai muốn đi sâu hơn vào thiết kế MCP server, xử lý authentication và tối ưu hiệu suất hệ thống.

Nếu bạn đang nghĩ đến các tình huống như kết nối Claude với Fabric REST API hoặc PBI Remote MCP trong môi trường doanh nghiệp, thì đây là nhóm kiến thức rất cần thiết.

Điểm hay của phần này là nó giúp bạn vượt qua mức “hiểu khái niệm”.

Bạn bắt đầu chạm vào phần triển khai thật: hệ thống kết nối ra sao, bảo mật thế nào, vận hành thế nào để không bị vỡ khi đưa vào môi trường enterprise.

⑤ Building with the Claude API (8.1 giờ - 84 bài giảng)

Đây là khóa học có khối lượng lớn nhất.

Đồng thời cũng là khóa mang tính thực hành và chiều sâu cao nhất.

Nội dung đi từ prompt engineering, tool use cho đến function calling - những thành phần rất quan trọng để biến Claude từ một chatbot thành một orchestrator thực sự.

Với những ai muốn tự xây dựng Agentic pipeline, đây là khóa học nên được ưu tiên đầu tư thời gian.

Vì đến giai đoạn này, bạn không còn chỉ học “AI làm được gì”.

Bạn học cách thiết kế hệ thống để AI làm việc đúng cách.

Đó mới là khác biệt giữa biết dùng AI và biết triển khai Agentic AI.

⁇ Với người mới bắt đầu, có thể học thêm gì?

Nếu bạn mới bắt đầu, có thể tham khảo thêm 3 nội dung sau để xây nền:

→ Claude 101 (1 giờ): Làm quen với các khái niệm cơ bản

→ AI Fluency: Framework & Foundations (1.1 giờ): Nền tảng tư duy về AI collaboration

→ Claude Code in Action (1 giờ): Quan sát cách Claude viết code trong thực tế

Đây là những nội dung phù hợp để làm quen trước khi đi sâu vào kiến trúc, orchestration hay integration.

Khóa Agentic AI Analytics (BI) tại MDA được xây dựng dựa trên chính những nền tảng này, nhưng đi thêm một bước:

→ Không dừng ở học kiến thức từ hãng

→ Mà chuyển hóa thành workflow Analytics hoàn chỉnh, có thể áp dụng trực tiếp vào công việc

Bạn sẽ học cách:

- Thiết kế hệ thống multi-agent cho bài toán BI thực tế

- Chuẩn hóa logic phân tích (KPI, metric, insight) để AI không “đoán mò”

- Kết nối AI với Power BI/dữ liệu doanh nghiệp

- Kiểm soát output bằng human-in-the-loop thay vì “phó mặc cho AI”

Hiểu đúng ngay từ đầu → sẽ tiết kiệm rất nhiều thời gian thử sai về sau.

🔸 Toàn bộ kiến thức của hãng đã được đúc kết trong khóa Agentic AI Analytics (BI) tại MDA

Toàn bộ kiến thức và certificate chính thức về Agentic AI đã được MDA học và hệ thống lại, sau đó chuẩn hóa theo đúng cách triển khai trong Analytics doanh nghiệp.

Những nội dung này không dừng ở mức lý thuyết, mà trở thành một quy trình rõ ràng và tích hợp trực tiếp vào khóa Agentic AI Analytics, giúp người học có thể hiểu đúng và ứng dụng được ngay trong thực tế.

🔔+230.000 người đăng ký theo dõi chúng tôi trên các nền tảng: https://www.mastering-da.com/newsletter

📌Các chương trình ANALYTICS ứng dụng vào AGENTIC AI - phiên bản NÂNG CẤP mới nhất 2026, kế thừa nền tảng đào tạo Analytics hàng đầu Việt Nam từ 2020, tập trung vào tư duy phân tích, năng lực ra quyết định và ứng dụng AI trong thực tế doanh nghiệp

→ Agentic AI Analytics (BI) dành cho mọi phòng ban làm việc với dữ liệu: https://mastering-da.com/business-intelligence-program/

→ Agentic AI Finance Analytics (FA) dành cho tài chính, kế hoạch, quản trị: https://www.mastering-da.com/finance-analytics-program

#PhuongThaoAnalytics #AI #Analytics #DataDriven #AgenticAI #MasteringDataAnalytics

Until next time, keep turning data into decisions!