Giới thiệu chung
Khóa học Data Analyst sẽ giúp cho học viên nắm vững các phương pháp thống kê mô tả, cách làm việc với Excel, SQL, Python, biết cách thiết kế dashboard báo cáo tự động và chuyên nghiệp với các nguồn dữ liệu thông qua PowerBI. Ngoài ra, khóa học còn trang bị thêm các kiến thức về quy trình Machine Learning thông qua việc thu thập dữ liệu, tiền xử lý, xây dựng model, training, đánh giá, triển khai model với các thuật toán có sẵn trong machine learning từ đó đưa ra các dự báo cụ thể.
Đối tượng tham gia
- Sinh viên sắp hoặc mới ra trường cần bổ trợ, nâng cao kiến thức về việc phân tích dữ liệu bằng Excel, SQL, Python và trực quan hóa bằng Microsoft Power BI
- Người có nhu cầu chuyển ngành sang làm Data Analyst
- Nhân sự trong nhiều lĩnh vực kinh doanh, hành chính, marketing, tài chính, kế toán, nhân sự,…muốn trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu
- Người đi làm trong ngành Digital, quản trị hoặc chuyển đổi số cần trang bị thêm kỹ năng về phân tích dữ liệu.
Học xong làm ở đâu?
- Apply vào tất cả công ty tuyển dụng Data Analyst
- Các công ty outsourcing - gia công phần mềm
- Công ty, tập đoàn trong nước và nước ngoài...
- Các công ty startup - khởi nghiệp
- Nhận các job freelance về Data Analyst
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
.png)
Cam kết giới thiệu việc làm sau khóa học 
Giá trị nhận được sau khóa học
- Nắm vững các kiến thức cơ bản và nâng cao trong nghiệp vụ phân tích dữ liệu, từ đó vận dụng vào công việc thực tế hằng ngày
- Nắm vững các phương pháp thống kê mô tả, cách làm việc với Excel, SQL, Python và các thư viện như Panda, Matplotlib, Seaborn
- Biết cách thiết kế dashboard báo cáo tự động và chuyên nghiệp với các nguồn dữ liệu thông qua PowerBI
- Biết cách kể chuyện chuyên nghiệp với nguồn dữ liệu.
- Nắm được các kiến thức trong thuật toán Machine Learning cơ bản và cách để làm việc với dữ liệu thông qua quy trình xử lý dữ liệu trong Machine Learning, từ đó đưa ra dự đoán từ bộ dữ liệu.
Khung chương trình
Học phần 1: Preparing Data for Analysis with Microsoft Excel (Chuẩn bị dữ liệu để phân tích cùng MS Excel)
Day 1
- Tổng quan về Phân tích dữ liệu
- Tổng quan về Microsoft Excel
Day 2
- Làm việc & Quản lý Dữ liệu
- Định dạng & In ấn
Day 3
- Thủ thuật làm sạch & sắp xếp dữ liệu
Day 4
- Sử dụng các hàm nâng cao trong việc xử lý dữ liệu
Day 5
- Sử dụng chức năng Pivot Table cơ bản & nâng cao
Day 6
- Mini project: Nghiên cứu & xây dựng báo cáo tài chính doanh nghiệp
.png)
Học phần 2: Data Visualization and Dashboards
Day 1
- Nghệ thuật kể chuyện với dữ liệu (Story-telling)
- Trực quan hoá dữ liệu cùng MS Excel
- Sức mạnh của Power BI trong nhiều lĩnh vực
Day 2
- Quy trình làm sạch, chuyển đổi và tải dữ liệu (The ETL – Extract, Transform, Load process)
Day 3
- Xây dựng mô hình dữ liệu (Data Modeling)
Day 4
- Giới thiệ̣u DAX, các nhóm DAX phổ biến
Day 5
- Phân tích & trực quan hoá dữ liệu cùng Power BI
Day 6
- Hands-on lab: Microsoft PL-300 Exam Preparation and Practice
Day 7
- Mini project 2: Visualizations using Excel & Power BI
.png)
Học phần 3: SQL for Data Analysis
Day 1
- Tổng quan về cơ sở dữ liệu quan hệ
- Giới thiệu và làm việc với BigQuery
Day 2
- Các câu lệnh SQL cơ bản
Day 3
- Làm việc với truy vấn con
Day 4-5
- Các hàm tổng hợp thống kê
Day 6-7
- Các hàm phân tích Window Functions
Day 8-9
- Xử lý làm sạch dữ liệu
Day 10
- Tìm hiểu và xử lý với dữ liệu lớn Big Tech
Day 11
- Mini project 3: Visualizations using SQL & Power BI
Day 12
- Hands-on lab: Chứng chỉ intermediate SQL của HackerRank
Học phần 4: Python for Data Analysis
Day 1
- Ngôn ngữ lập trình Python cơ bản
Day 2
- Phân tích dữ liệu với Pandas
Day 3
- Phân tích dữ liệu với Numpy
Day 4
- Cách làm việc giữa Excel và Python với dự án
Day 5
- Cách làm việc giữa SQL và Python với dự án
Day 6
- Trực quan hóa dữ liệu với Seaborn
Day 7
- Trực quan hóa dữ liệu với thư viện Matploblib
Day 8
- Phân tí́ch khám phá dữ liệu EDA
Day 9
- Quy trình tiền xử lý dữ liệu
Day 10
- Project: RFM Analysis (phân tích hành vi, phân khúc khách hàng)
Học phần 5: Machine learning for Data Analysis
Day 1
- Tìm hiểu cơ bản về Xác suất
Day 2
- Tìm hiểu về phân phối Xác suất
Day 3
- P-value và kiểm định giả thuyết trong thống kê
Day 4-5
- Giới thiệu ML, BigQuery và những ứng dụng liên quan đến ML
Day 6
- Quy trình triển khai project ML cụ thể
Day 7-8
- Xây dựng và đánh giá model với một số thuật toán ML như Kmean, KNN, Classification
Day 9
- Project: Phân tích thị trường Marketing và đưa ra dự báo với Python
Học phần 6: Mock Project
- Xây dựng báo cáo thực tế dựa trên nguồn dữ liệu có sẵn sử dụng Power BI, Python, ML
Đối tác
Học viên nói gì về chúng tôi?
Mình đã nắm vững các phương pháp thống kê mô tả, cách làm việc với Excel, SQL, Python và
các thư viện như Panda, Matplotlib, Seaborn sau khi tham gia khóa học này
Hoàng Mai Linh
Phần kiến thức về quy trình Machine Learning với mình hoàn toàn mới mẻ và mình rất ấn tượng về phần học này
Nguyễn Thị Thúy
Mình đã chinh phục thành công vị trí DA chỉ sau hơn 4 tháng học tập
Trần Văn Tuấn
Đội ngũ Mentor giảng dạy và support học viên rất nhiệt tình, mình rất hài lòng
Đặng Thúy Nga
