Giới thiệu chung
Khóa học Phân tích dữ liệu thực chiến tích hợp AI tại VTI Academy là bệ phóng hoàn hảo được thiết kế dành riêng cho bạn. Điểm vượt trội mang tính bứt phá của chương trình là sự kết hợp toàn diện giữa tư duy phân tích truyền thống và sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI). Không chỉ làm chủ các công cụ cốt lõi như Excel, SQL, Power BI, Python; bạn sẽ được chuyển giao kỹ nghệ ứng dụng Copilot, Generative AI và Deep Learning vào quy trình xử lý dữ liệu. Đây là "vũ khí tối tân" giúp bạn tối ưu hóa 80% thời gian làm việc, đột phá hiệu suất và sở hữu lợi thế cạnh tranh vượt trội mà các nhà tuyển dụng đang ráo riết săn đón.
Đối tượng tham gia
- Người mới bắt đầu (Sinh viên/Người ngành khác chuyển nghề): Muốn gia nhập ngành công nghệ thông tin (CNTT) với lộ trình ngắn, thực tế và có thu nhập hấp dẫn.
- Nhân sự đang làm việc trong các khối ngành Kinh tế: Kế toán, Tài chính, Nhân sự, Marketing, Quản trị kinh doanh... muốn nâng cao kỹ năng xử lý dữ liệu để thăng tiến trong công việc.
- Lập trình viên, Kỹ sư dữ liệu: Muốn mở rộng kỹ năng sang mảng phân tích kinh doanh, dự báo xu hướng để trở thành nhân sự đa năng (Full-stack).
Học xong làm ở đâu?
- Vị trí công việc: Chuyên viên Phân tích Dữ liệu (Data Analyst), Chuyên viên Phân tích Dữ liệu Kinh doanh (Business Data Analyst), Chuyên viên Trực quan hóa Dữ liệu (Data Visualization Specialist), Chuyên viên Báo cáo Quản trị (BI Report Developer).
- Môi trường làm việc: Phòng Phân tích dữ liệu, Phòng Kế hoạch chiến lược, Khối Vận hành, Khối Marketing tại các doanh nghiệp trong và ngoài nước.
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
Cam kết giới thiệu việc làm sau khóa học
Giá trị nhận được sau khóa học
- Tư duy dữ liệu sắc bén: Hiểu sâu về hệ sinh thái dữ liệu, phân biệt các loại chỉ số đo lường hiệu suất (KPI) và các mô hình phân tích trong doanh nghiệp.
- Thành thạo bộ công cụ cốt lõi: Làm sạch và phân tích dữ liệu trên Excel nâng cao; Sử dụng SQL để truy xuất dữ liệu lớn (PostgreSQL, BigQuery); Thiết kế bảng điều khiển (Dashboard) thông minh bằng Power BI; Lập trình Python để phân tích khám phá dữ liệu sâu (EDA).
- Nâng tầm kỹ năng cùng AI & Điện toán đám mây: Tận dụng Microsoft Copilot để tự động viết công thức; Ứng dụng học sâu (Deep Learning) để xây dựng mô hình dự báo; Vận hành nền tảng đám mây Databricks; Khai thác Generative AI (GenAI) để tự động hóa viết báo cáo và trích xuất thông tin.
Lộ trình khóa học
CHẶNG 1: NỀN TẢNG & CÔNG CỤ CỐT LÕI (CƠ BẢN)
- Nội dung trọng tâm: Tổng quan hệ sinh thái dữ liệu, phân tích nâng cao với Excel (tích hợp Copilot) và trực quan hóa báo cáo quản trị cùng Power BI.
- Mục tiêu chính của chặng: Hiểu rõ vai trò của một Data Analyst, nắm vững tư duy số liệu kinh doanh. Thành thạo kỹ năng làm sạch dữ liệu bằng Excel và thiết kế các bảng báo cáo quản trị (Dashboard) tự động thông minh bằng Power BI phục vụ doanh nghiệp.
CHẶNG 2: XỬ LÝ DỮ LIỆU CHUYÊN SÂU & MÔ HÌNH DỰ BÁO (NÂNG CAO)
- Nội dung trọng tâm: Truy vấn dữ liệu lớn với SQL, phân tích khám phá chuyên sâu với lập trình Python, ứng dụng Học sâu (Deep Learning) và nền tảng Đám mây (Cloud).
- Mục tiêu chính của chặng: Nâng cao năng lực xử lý dữ liệu lớn. Thành thạo ngôn ngữ truy vấn SQL trên BigQuery/PostgreSQL và lập trình Python để phân tích khám phá (EDA). Bước đầu làm quen với xây dựng mô hình mạng neuron (Deep Learning) và vận hành nền tảng điện toán đám mây để dự báo xu hướng dòng thời gian.
CHẶNG 3: BỨT PHÁ SỰ NGHIỆP & THỰC CHIẾN (DỰ ÁN CUỐI KHÓA)
- Nội dung trọng tâm: Tối ưu hóa hiệu suất bằng Kỹ nghệ câu lệnh với Generative AI (GenAI), chuẩn bị hồ sơ phỏng vấn và hoàn thành Đồ án tốt nghiệp thực chiến.
- Mục tiêu chính của chặng: Làm chủ kỹ nghệ viết câu lệnh (Prompt Engineering) với GenAI nhằm tự động hóa tối đa việc viết insight và báo cáo. Hoàn thành dự án thực chiến tổng hợp từ nguồn dữ liệu thô của doanh nghiệp và chuẩn bị bộ hồ sơ năng lực (Portfolio) để sẵn sàng chinh phục các nhà tuyển dụng.
Khung chương trình
Tổng quan Hệ sinh thái Dữ liệu (The Data Ecosystems) & Excel cho phân tích dữ liệu
- Hệ sinh thái của Chuyên viên Phân tích Dữ liệu (Overview of the Data Analyst Ecosystem)
- Các loại Phân tích và Chỉ số (Types of Analytics and Metrics)
- Nhập môn Phân tích Dữ liệu (Introduction to Spreadsheets for Data Analysis)
- Công thức & Hàm (Formulas and functions)
- Xử lý & Làm sạch Dữ liệu (Cleaning & Wrangling Data)
- Sử dụng hàm để phân tích dữ liệu (Analyzing Data Using Spreadsheets)
- Ứng dụng Copilot phân tích dữ liệu trong Excel (Applying Copilot for Data Analysis in Excel)
- Sử dụng Bảng tổng hợp - Pivot Table (Analyzing Data Using Pivot Table)
- Mini project 1: Your First Deliverable as a Data Analyst
Trực quan hóa dữ liệu cùng MS Power BI (Data Visualization and Dashboards with Microsoft Power BI)
- Tổng quan về Power BI (Introduction to Power BI)
- Trích xuất, Chuyển đổi và Tải dữ liệu trong Power BI (Extract, Transform and Load Data in Power BI)
- Mô hình hóa dữ liệu (Data Modeling)
- Sử dụng DAX trong Power BI (Using DAX - Data Analysis Expressions)
- Phân tích và Trực quan hóa Dữ liệu trong Power BI (Data Analysis and Visualizations in Power BI)
- Thiết kế sáng tạo trong Power BI (Creative Designing in Power BI)
- Assignment: PL-300 practice
- Mini project 2: Your First Deliverable as a Data Analyst
Cơ sở dữ liệu và SQL trong Phân tích dữ liệu (Databases and SQL for Data Analyst)
- Tổng quan về cơ sở dữ liệu quan hệ (Introduction to Relational Databases (RRBMS))
- Hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational Database Products)
- PostgreSQL
- Các câu lệnh SQL cơ bản (Basic SQL Statements)
- Xử lý làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
- Tối ưu kết quả truy vấn (Refining your Results)
- Hàm, nhiều bảng và truy vấn con (Functions, Multiple Tables, and Sub-queries)
- Các câu lệnh JOIN (JOIN Statements)
- Mini project 3: Visualizations using SQL & Power BI
Phân tích dữ liệu với Python (Data Analysis with Python)
- Giới thiệu về ngôn ngữ lập trình Python (Introduction to Python)
- Kiến thức nền tảng lập trình Python (Python Programming fundamentals)
- Làm việc với dữ liệu trong Python (Working with Data in Python)
- APIs và thu thập dữ liệu (APIs and Data Collection)
- Phân tích dữ liệu với Python (Data Analysis with Python)
- Phân tích dữ liệu khám phá (EDA) (Exploratory Data Analysis)
- Trực quan hóa dữ liệu với Python (Data Visualization with Python)
- Mini project 4: Analyzing & Creating Dashboard with Python
Ứng dụng deep learning trong phân tích dữ liệu (Deep Learning for Data Analysis)
- Tổng quan Machine Learning & Deep Learning (Introduction to ML & DL for Data Analysts)
- Xây dựng mô hình mạng neuron đầu tiên với Keras (Building Your First Neural Network with Keras)
- Chuẩn bị dữ liệu cho Deep Learning (Data Preparation for Deep Learning)
- Dự báo và phân tích dữ liệu thời gian (Time Series Forecasting with Deep Learning)
Cloud Platform
- Khám phá ML cơ bản & MLflow
- AutoML & Monitoring
GenAI: Nâng tầm sự nghiệp của bạn Generative AI: Enhance your Data Analytics Career
- Kỹ năng viết Prompt trong Phân tích dữ liệu (Introduction to prompt engineering for Data Analyst)
- Ứng dụng GenAI trong phân tích dữ liệu (Use of Generative AI for Data Analytics)
- Chuẩn bị phỏng vấn cho nhà phân tích dữ liệu (Data Analyst Career Guide and Interview Preparation)
- Review
Mock Project
- Mock Project
Học viên nói gì về chúng tôi?

































































