Cách Chọn Và Giới Hạn Phạm Vi Dự Án AI/DS Để Không Bị “Vỡ Trận”
Dành cho người mới học AI/Data Science muốn làm portfolio hiệu quả
🔑 Keywords (SEO)
phạm vi dự án data science, chọn đề tài AI, project AI cho người mới, tránh vỡ trận khi làm dự án AI, data science project scope, lộ trình làm dự án AI, AIO AI VIET NAM
“Cách chọn và giới hạn phạm vi dự án AI/DS để không bị ‘vỡ trận’ là như thế nào?”
Câu trả lời ngắn: hãy chọn bài toán đủ nhỏ, dữ liệu đủ gọn, mô hình đủ đơn giản và deadline đủ ngắn.
Người mới dễ fail vì ôm quá nhiều thứ cùng lúc, khiến dự án kéo dài vô hạn và cuối cùng bị bỏ dở.
Trong bài này, bạn sẽ:
Hiểu vì sao người mới rất dễ “bể” khi làm dự án AI/DS
Nắm framework 4 bước chọn & giới hạn phạm vi dự án
Xem ví dụ thu nhỏ phạm vi (Airbnb, ô nhiễm môi trường…)
Biết cách AIO thiết kế phạm vi dự án cho Newbie & Non-Tech
Vì sao người mới rất dễ “vỡ trận” khi làm dự án AI/DS?
Những kịch bản quen thuộc
Bạn từng rơi vào những tình huống này:
Hào hứng đặt mục tiêu: “Em sẽ làm hệ thống dự báo, gợi ý, phân tích sentiment… tất cả trong một!”
Bắt đầu gom dữ liệu khắp nơi → càng gom càng rối
Mở notebook, viết vài cell đầu → dần mất phương hướng
Cuối cùng để đó… không bao giờ xong 😅
Vì sao?
Không ước lượng được độ khó của từng bước
Tham làm “project khủng như trên LinkedIn”
Không có deadline → dự án kéo dài vô tận
Tự làm một mình → dễ nản, dễ bỏ giữa chừng
Kết quả:
Không có dự án hoàn chỉnh nào → portfolio trống → tự mất động lực dù đã học rất nhiều.
➡️ Với người mới: 1 dự án nhỏ nhưng hoàn thành tốt hơn 5 dự án to nhưng dở dang.
4 câu hỏi cần trả lời trước khi chọn đề tài
1. Mục tiêu của mình là gì?
Làm portfolio?
Dùng trong công việc hiện tại?
Hay để hiểu một kiến thức (Time Series/NLP)?
2. Thời gian thực tế mình có mỗi tuần?
5 giờ?
10 giờ?
Hay 20 giờ?
3. Nền tảng của mình tới đâu?
Vững Python + Pandas chưa?
Học ML cơ bản chưa?
Có kinh nghiệm DL/LLM chưa?
4. Mình có dữ liệu sẵn hay phải tự thu thập?
Dữ liệu sạch sẵn → dễ làm
Dữ liệu phải crawl/clean nặng → tốn thời gian
➡️ Nếu thời gian ít + nền tảng yếu + không có dữ liệu → đừng chọn bài toán quá lớn.
Framework 4 bước để chọn & giới hạn phạm vi dự án AI/DS
Bước 1: Chọn 1 bài toán cụ thể, 1 đầu ra rõ ràng
Sai lầm: cố nhồi nhiều bài toán trong cùng 1 project.
Đừng làm:
“Phân tích toàn bộ hành vi khách hàng, phân cụm + churn + recommender”
“Dự báo ô nhiễm 7 ngày + đề xuất chính sách + phân tích trend”
Hãy bắt đầu bằng:
Dự đoán giá trị (regression)
Dự đoán nhãn (classification)
Phân cụm đơn giản (clustering)
Dự báo một bước (time-series)
Phân loại ảnh đơn giản (CV)
Phân loại sentiment cơ bản (NLP)
Ví dụ tốt:
Dự đoán price Airbnb theo thành phố X
Dự đoán PM2.5 của giờ tiếp theo từ 24h gần nhất
Một dự án tốt = 1 bài toán rõ + pipeline end-to-end + bạn hiểu toàn bộ.
Bước 2: Giới hạn dữ liệu – “ít nhưng sạch”
Nhiều người nghĩ “big data mới ngầu”, nhưng:
Data lớn → xử lý lâu
Dễ lỗi
Máy yếu không chạy nổi
Làm mất tuần lễ chỉ để clean data
Với người mới, dữ liệu phù hợp:
2.000 – 50.000 dòng
< 50 cột
CSV/parquet dễ xử lý
Nếu dataset lớn:
Lấy 20% sample để làm v1
Sau đó mới mở rộng nếu cần
Ví dụ:
Airbnb → chọn 1 thành phố + 20k dòng
Ô nhiễm môi trường → chỉ chọn 1 trạm + 1 năm
➡️ Dữ liệu vừa sức giúp bạn hoàn thành dự án nhanh hơn rất nhiều.
Bước 3: Giới hạn mô hình – từ dễ → vừa phải
Sai lầm phổ biến:
Nhảy thẳng vào:
Deep Learning
Transformer
XGBoost/LightGBM
Ensembling phức tạp
→ Trong khi chưa có baseline.
Cách đúng:
Mức 1: Baseline cực đơn giản
Dự đoán bằng mean/median
Majority class
Naive forecast
Mức 2: ML cơ bản
Linear/Logistic Regression
Decision Tree
Random Forest
Mức 3: Mô hình mạnh hơn nếu cần
XGBoost/LightGBM
CNN (ảnh)
LSTM/TCN (Time Series)
Pretrained model (NLP)
➡️ Không cần 7–10 mô hình. 2–3 mô hình có lý do là đủ.
Bước 4: Giới hạn thời gian & số vòng lặp
Dự án không có deadline = dự án không bao giờ xong.
Thời gian gợi ý:
Mini project: 1–2 tuần
Dự án vừa: 3–4 tuần
Capstone: 1–2 tháng
Số vòng cải tiến: 3 vòng là hợp lý
Baseline + pipeline chạy được
Cải thiện model + feature
Documentation + clean code
→ Sau vòng 3, đóng dự án → chuyển bài toán khác.
Ví dụ: Thu nhỏ phạm vi dự án Airbnb để “không vỡ trận”
Phiên bản “quá tham”
Dự đoán giá
Gợi ý giá tối ưu
Gợi ý tiện nghi
NLP review
Dashboard đầy đủ
→ Quá nhiều việc cho người mới.
Phiên bản “vừa sức”
Bài toán: Dự đoán giá thuê theo đêm
Dữ liệu: 20k dòng, 15–20 cột
Model: Baseline → Linear → Random Forest → (optional) XGBoost
Deadline: 3–4 tuần
Đầu ra: Notebook + README + 4–6 slide
➡️ Một dự án hoàn chỉnh, rõ ràng, có thể đưa vào CV/GitHub.
Dấu hiệu dự án đang “vỡ trận” – và cách cắt bớt
1. Liên tục đổi phạm vi
Hôm nay churn → mai clustering → mốt recommender.
Cách cứu:
Ghi lại ý tưởng vào “parking lot” → giữ v1 chỉ làm 1 bài toán.
2. Cleaning/EDA kéo dài vô hạn
Tuần nào cũng “đang clean thêm”.
Cách cứu:
Deadline 1 tuần cho EDA v1 → chuyển sang model.
3. Không thể tóm tắt dự án trong 3–5 câu
Nếu bạn nói 10 phút mà vẫn chưa rõ dự án → quá rộng.
Cách cứu:
Viết abstract 3–5 câu → thu nhỏ phạm vi tới khi viết được.
Trong AIO, phạm vi dự án được thiết kế thế nào?
AIO2026 là chương trình 1 năm của AI VIET NAM dành cho Newbie & Non-Tech, học live online buổi tối.
Phạm vi dự án trong AIO được chia rõ:
Phiên bản cơ bản: pipeline đơn giản
Phiên bản khá: thêm feature/model
Phiên bản nâng cao: mở rộng thành capstone cá nhân
Mentor giúp bạn:
Thu nhỏ phạm vi khi bạn “tham quá”
Giữ bạn theo đúng tiến độ
Chỉ ra cách tối ưu để hoàn thành phiên bản v1
Học viên AIO làm 22+ dự án như:
Dự đoán ô nhiễm môi trường
Airbnb price prediction
Churn prediction
OCR, Football tracking
GenAI + LLM + Vision-Language
➡️ Mỗi project đều có phạm vi rõ → tránh vỡ trận.
FAQ – Về chọn phạm vi dự án AI/DS
Dự án nhỏ có bị nhà tuyển dụng chê?
Không.
Nhà tuyển dụng thích dự án hoàn chỉnh và dễ hiểu, hơn là dự án “khủng nhưng dang dở”.
Bao lâu cho một dự án “vừa sức”?
3–4 tuần nếu đi làm
1–2 tuần nếu là mini-project
Dự án nhóm chia việc thế nào?
Theo pipeline: EDA → feature → model → báo cáo
Hoặc theo model: A làm Linear, B làm RF/XGBoost…
Học AIO có cần tự nghĩ đề tài?
Có đề bài sẵn ×
Bạn được phép mở rộng hoặc chọn capstone riêng
Nếu dự án quá sức – bỏ hay thu gọn?
Thu gọn, không bỏ.
Lấy 1 phần nhỏ làm v1 → hoàn thành → sau nâng cấp v2.
📌 Đây là nội dung thuộc chương trình AIO – khóa học AI & Khoa học dữ liệu 1 năm của AI VIET NAM, thiết kế cho Newbie & Non-Tech muốn học AI bài bản và làm project thực tế.
