Giới thiệu chung
Khóa học được xây dựng nhằm giúp học viên ứng dụng AI và phân tích dữ liệu vào thực tế trong lĩnh vực dịch vụ. Thông qua các công cụ như Google Sheets, Looker Studio và GenAI (Claude AI, Gemini), học viên sẽ được hướng dẫn cách xử lý dữ liệu, xây dựng dashboard trực quan, khai thác insight khách hàng và tự động hóa báo cáo. Đặc biệt, khóa học tập trung mạnh vào tính ứng dụng với các case study doanh nghiệp và Final Project thực tế, giúp học viên có thể áp dụng ngay vào công việc sau khi hoàn thành chương trình.
Đối tượng tham gia
- Người đã có nền tảng về tin học văn phòng (MS Word, Excel...)
- Sinh viên ngành dịch vụ, du lịch, khách sạn
- Nhân sự vận hành nhà hàng - khách sạn/ chăm sóc khách hàng
- Team leader / Supervisor
- Người mới bắt đầu học Data & AI ứng dụng
Học xong làm ở đâu?
- Apply vào tất cả công ty tuyển dụng Phân tích dữ liệu & GenAI trong lĩnh vực Dịch vụ
- Các công ty outsourcing - dịch vụ
- Các ngành dịch vụ, nhà hàng, khách sạn
- Công ty, tập đoàn trong nước và nước ngoài...
- Các công ty startup - khởi nghiệp
- Nhận các job freelance về phân tích dữ liệu & GenAI trong lĩnh vực Dịch vụ
LÝ DO LỰA CHỌN CHÚNG TÔI?
VTI Academy trực thuộc VTI Group - tập đoàn công nghệ hàng đầu chuyên gia công phần mềm cho thị trường trong và ngoài nước 
Chương trình đào tạo chất lượng từ cơ bản tới nâng cao, bám sát yêu cầu của doanh nghiệp
Đội ngũ giảng viên là các chuyên gia lâu năm kinh nghiệm, luôn hỗ trợ học viên 24/7
Tham gia các dự án xuyên suốt khóa học để tăng khả năng thực chiến
Giá trị nhận được sau khóa học
- Hiểu tư duy phân tích dữ liệu trong ngành dịch vụ.
- Làm sạch, xử lý và phân tích dữ liệu bằng Google Sheets.
- Xây dựng dashboard trực quan bằng Data Studio.
- Ứng dụng GenAI (Claude AI, Gemini) để: Phân tích insight khách hàng - Tạo báo cáo tự động - Hỗ trợ chăm sóc khách hàng - Viết prompt hiệu quả - Tăng tốc xử lý dữ liệu & vận hành
- Hoàn thành Final Project theo bối cảnh doanh nghiệp thực tế.
Khung chương trình
Học phần 1: Phân tích dữ liệu & GenAI trong lĩnh vực Dịch vụ
Day 1: Data Mindset & AI Mindset trong dịch vụ
1. Dữ liệu trong ngành dịch vụ:
- Data-driven mindset
- Vì sao dịch vụ cần dữ liệu?
- Những vấn đề thường gặp
- Phân biệt giữa KPI và Metrics (Chỉ số)
2. Tư duy phân tích dữ liệu: Identify - Collect - Analyze - Action
3. AI trong ngành dịch vụ: CSKH - Review - Vận hành...
Day 2: Làm sạch dữ liệu với Google Sheeets
1. Cấu trúc dữ liệu chuẩn: Rows & Columns - Fact vs Dimension - Dataset tốt là gì?
2. Làm sạch dữ liệu (Data Cleaning): Missing values - Duplicate - Format inconsistency - Invalid values
3. Một số hàm quan trọng:
- 5 hàm cốt lõi: SUM/ COUNT/ AVERAGE/ MAX/ MIN
- Các hàm thông dụng: IF/ COUNTIF/ SUMIF/ QUERY/ FILTER/ VLOOKUP/XLOOKUP
4. Tư duy chất lượng dữ liệu (Data Quality): Garbage In - Garbage Out
Day 3: Tư duy phân tích dữ liệu & Tìm kiếm thông tin (insight)
1. KPI trong ngành dịch vụ
2. Phân tích dữ liệu thăm dò (Exploratory Data Analysis)
3. Tư duy tìm kiếm Insight
- Insight Thinking = Observation (Quan sát) + Analysis (Phân tích) + Empathy (Đồng cảm) -> "Aha" Moment (Khoảnh khắc thấu suốt).
- Sự khác biệt giữa Fact, Information và Insight
- Công thức cốt lõi của một Insight (Truth - Tension - Motivation)
4. Kể chuyện với dữ liệu (Data Storytelling)
- Xây dựng câu chuyện với: Bối cảnh - Vấn đề - Hiểu biết - Đề xuất
Học phần 2: Dashboard & Trực quan hóa dữ liệu
Day 4: Xây dựng bảng điều khiển cùng Data Studio (Cơ bản)
1. Dashboard Thinking
- Report & Dashboard
- Dashboard cho ai? và Điều gì quan trọng nhất?
2. Kết nối dữ liệu
3. Các loại biểu đồ chính: Scorecard - Bar chart - Pie chart - Time series - Table
4. Thiết kế Dashboard: Layout - Phân cấp thị giác - Màu sắc - Tránh overload thông tin
Day 5: Xây dựng bảng điều khiển cùng Data Studio (Nâng cao)
1. Thiết lập sự tương tác: Filter - Drill-down - Dynamic charts
2. Nghệ thuật kể chuyện cùng dữ liệu
3. Xây dựng báo cáo dành cho người nghe (Quản lý - Đồng nghiệp)
4. Những lỗi thường gặp khi sử dụng
Học phần 3: Ứng dụng GenAI trong dịch vụ
Day 6: GenAI & Prompting Engineering
1. AI truyền thống và AI tạo sinh
2. Nguyên tắc ""Human in the loop""
3. Prompting & Prompt Engineering
4. Claude AI vs Gemini
5. AI for Data Work: Tóm tắt - Lập báo cáo - Phân tích phản hồi
Day 7: AI trong trải nghiệm khách hàng & phân tích đánh giá
1. Hành trình khách hàng (Customer Journey)
2. Phân tích cảm xúc khách hàng (Sentiment Analysis)
3. Tiếng nói từ khách hàng (Voice of Customer)
4. Đề xuất những cải tiến từ AI (AI-powered Improvement)
Day 8: AI Automation & Tự động hóa quy trình
1. AI Workflow Thinking: Input - Process - Output
2. AI Automation: Auto report - Auto summarize - AI assistant
3. Chuẩn hóa quy trình (SOL + AI)
4. Đạo đức trong AI: Hallucination - Bias - Privacy
.png)
Học phần 4: Dự án cuối khóa
Day 9: Final Project Workshop
1. Coaching & Mentoring
- Review dashboard
- Review insight
- Review AI workflow
- Kiểm tra logic phân tích
2. Final Presentation
3. Định hướng phát triển trong công việc hiện tại"
.png)
Đối tác
Học viên nói gì về chúng tôi?
