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.

hình ảnh giới thiệu

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?

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
LÝ DO LỰA CHỌN CHÚNG TÔI? Chương trình đào tạo chất lượng từ cơ bản tới nâng cao, bám sát yêu cầu của doanh nghiệp
LÝ DO LỰA CHỌN CHÚNG TÔI? Đội ngũ giảng viên là các chuyên gia lâu năm kinh nghiệm, luôn hỗ trợ học viên 24/7
LÝ DO LỰA CHỌN CHÚNG TÔI? Tham gia các dự án xuyên suốt khóa học để tăng khả năng thực chiến
LÝ DO LỰA CHỌN CHÚNG TÔI? Cam kết giới thiệu việc làm sau khóa học
LÝ DO LỰA CHỌN VTI ACADEMY?
Giá trị nhận được 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
Học phần 1:  Preparing Data for Analysis with Microsoft Excel (Chuẩn bị dữ liệu để phân tích cùng MS Excel)

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
Học phần 2: Data Visualization and Dashboards

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 3: SQL for Data Analysis

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 4: Python for Data Analysis

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 5: Machine learning for Data Analysis

Học phần 6: Mock Project

  • Xây dựng báo cáo thực tế dựa trên nguồn dữ liệu có sẵn sử dụng Power BI, Python, ML
Học phần 6: Mock Project

Đối tác

Học viên nói gì về chúng tôi?

Đăng ký tư vấn
cùng đội ngũ chuyên gia VTI ACADEMY!!

icon đăng ký icon đăng ký