Bạn cần chuẩn bị gì để bắt đầu học ngành Phân tích dữ liệu?
Nếu bạn đã có những hiểu biết căn bản về ngành Phân tích dữ liệu trước khi bắt đầu khóa học của mình, dĩ nhiên bạn đang có trong tay một lợi thế rất lớn. Tuy nhiên, hầu hết các trường THPT tại Việt Nam chưa cung cấp chương trình giảng dạy môn Phân tích dữ liệu hoàn chỉnh và điều này đã gây không ít khó khăn để theo đuổi lĩnh vực Phân tích dữ liệu vào thời gian đầu. Vậy đâu là những bước chuẩn bị cần thiết?
Lời khuyên của Hotcourses Vietnam chính là bạn nên tự trang bị cho bản thân mình những kiến thức căn bản về ngành Phân tích dữ liệu thông qua việc tự học. Thông thường, các sinh viên học ngành này sẽ được làm quen với những khóa nhập môn Khoa học máy tính hay Lập trình. Chính vì vậy, nhằm hạn chế việc bị “khớp” và quá tải trước một lượng kiến thức khổng lồ mới, bạn có thể tìm hiểu về những thông tin trên tại nhà để tự tin bắt đầu khóa học của mình.
Nếu bạn đã thường xuyên tự học tại nhà qua các nền tảng học trực tuyến, Coursera chắc chắn không còn là cái tên xa lạ. Tại đây, bạn có thể tìm thấy một số các khóa học trực tuyến hoàn toàn miễn phí về ngành Phân tích dữ liệu đến từ các trường đại học uy tín của Mỹ như: Khóa học Nhập môn Phân tích dữ liệu bởi Đại học Yale, hay Khóa Khoa học dữ liệu từ Đại học Johns Hopkins danh giá…
Để cọ xát với thực tiễn ngành Phân tích dữ liệu, bạn cũng có thể tìm các cơ hội thực tập tại trường, các cơ hội nghiên cứu khoa học về ngành Phân tích dữ liệu do Giáo sư trường bạn tổ chức hoặc những hoạt động ngoại khóa mang chủ đề về Lập trình được vận hành bởi học sinh, sinh viên hoặc các tổ chức phi lợi nhuận trong thành phố nơi bạn sinh sống.
Và tất nhiên, bạn cũng có thể tham khảo chia sẻ của các chuyên gia Phân tích dữ liệu trên các kênh TED, YouTube và tất nhiên là đừng bỏ lỡ các bài viết hữu ích liên quan đến đề tài Phân tích dữ liệu được cập nhật thường xuyên trên trang Hotcourses Vietnam nhé.
Giới thiệu chung chương trình
Bối cảnh và xu hướng
Phân tích dữ liệu là một quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu với mục tiêu khám phá thông tin hữu ích, thông báo kết luận và hỗ trợ ra quyết định. Phân tích dữ liệu có nhiều khía cạnh và cách tiếp cận, bao gồm các kỹ thuật đa dạng dưới nhiều tên khác nhau và được sử dụng trong các lĩnh vực kinh doanh, khoa học và khoa học xã hội khác nhau. Trong thế giới kinh doanh ngày nay, phân tích dữ liệu đóng vai trò giúp đưa ra quyết định khoa học hơn và giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn.Bên cạnh đó, dữ liệu là một trong những yếu tố quan trọng trong kinh doanh vì dữ liệu giúp chúng ta hiểu các vấn đề mà tổ chức đang gặp phải và việc sử dụng dữ liệu hiệu quả sẽ giúp doanh nghiệp cải thiện kết quả kinh doanh, đưa ra chiến lược thị trường tốt hơn, giảm chi phí, giúp doanh nghiệp ra quyết định nhanh và chính xác hơn,..
Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) là người thực hiện các phân tích sâu dữ liệu (deep dive analytics) ở dạng đồ thị, biểu đồ, sơ đồ, bảng biểu và báo cáo; sau đó sử dụng các dữ liệu đó để xác định xu hướng và tạo mô hình dự đoán những gì có thể xảy ra trong tương lai.
Data Analyst là một trong những công việc có nhu cầu tuyển dụng cao nhất ở thời điểm hiện tại. Không khó để nhận thấy vai trò của họ trong hầu hết các ngành nghề, các tổ chức doanh nghiệp, từ sản xuất, kinh doanh, marketing cho tới các lĩnh vực về y tế, chăm sóc sức khỏe. Theo diễn đàn kinh tế thế giới, nhu cầu tuyển dụng nhân sự ngành phân tích dữ liệu tăng mạnh vào năm 2020, gấp 6 lần so với 5 năm trước. Trong 5 năm tới, tỉ lệ này sẽ tiếp tục tăng cao hơn nữa do lượng dữ liệu con người tạo ra ngày càng nhiều. Nhờ đó mà cơ hội việc làm và phát triển sự nghiệp của những người theo đuổi ngành phân tích dữ liệu cũng vô cùng rộng mở.
Mô tả ngắn về chương trình
Chương trình này có tên gọi “Chuyên viên phân tích dữ liệu” (Data Analysis). Chương trình bắt đầu bằng việc cung cấp các nguyên tắc cốt lõi nhất của phân tích dữ liệu (hệ sinh thái dữ liệu, phương pháp luận và vòng đời của một dự án phân tích dữ liệu, các công việc cụ thể và các hướng công việc chuyên sâu cho một chuyên viên phân tích dữ liệu) , sau đó sẽ giúp bạn thành thục các kỹ năng thiết yếu nhất mà một Data Analyst cần nắm được như các ngôn ngữ lập trình (Python với Pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, SQL với MySQL, ERD, advance querries), BI tool (Excel, Power BI) hay các thuật toán học máy (hồi quy, phân loại và phân cụm)..
Bên cạnh đó, một trong những kỹ năng đặc trưng cho các chuyên viên phân tích dữ liệu là khả năng truyền đạt ý nghĩa thực tế của các phân tích định lượng cho stakeholder (các bên liên quan). Trong chương trình này, bạn sẽ học cách trở thành bậc thầy trong việc truyền đạt các hàm ý liên quan đến kinh doanh của các phân tích dữ liệu cho các bên liên quan, đảm bảo thành quả làm việc và phân tích dữ liệu của bạn có hiệu quả cao nhất bằng những câu chuyện được kể bằng dữ liệu thông qua các data dashboard.
Vào cuối chương trình, các bạn có thể chọn một trong 2 lựa chọn sau: Kết hợp các kỹ năng của mình để hoàn thành một dự án capstone hoặc đi thực tập tại danh nghiệp.
Học viên học xong có thể làm gì?
Sau khi học xong, người học có cơ hội:
Công việc
Vị trí tuyển dụng: Data Analyst, Business Inteligent Analyst.
Một số đơn vị tuyển dụng: Viettel, FPT Software, MB Bank, Momo.
Học chuyển tiếp
Học tiếp các Chứng chỉ tiếp theo về dữ liệu của Funix để nắm vững hơn về hệ sinh thái dữ liệu trong doanh nghiệp như: Kỹ thuật dữ liệu, khoa học dữ liệu, học máy.
Học viên có thể tiếp tục theo học để có thể lấy bằng Kỹ sư phần mềm của FPT University và các trường đại học quốc tế khác (Deakin, City University of Seatle).
Yêu cầu đầu vào đối với học viên
Điều kiện tiên quyết
- Có kiến thức về cơ sở dữ liệu
- Có kiến thức nền tảng về xác suất thống kê.
- Có kinh nghiệm làm việc với Excel.
Trong trường hợp chưa có đầy đủ các kiến thức điều kiện, các bạn cần học thêm các môn học sau trong chứng chỉ điều kiện của chương trình Data Analysis:
- Excel cơ bản
- Xác suất thống kê
-
Các hệ cơ sở dữ liệu
5. Chương trình học
-
Introduction to Data Analysis
Môn học này giới thiệu các khái niệm phân tích dữ liệu, vai trò của Nhà phân tích dữ liệu và các công cụ được sử dụng để thực hiện các chức năng hàng ngày. Bạn sẽ hiểu được hệ sinh thái dữ liệu và các nguyên tắc cơ bản của phân tích dữ liệu, chẳng hạn như thu thập dữ liệu hoặc khai thác dữ liệu. Sau đó, bạn sẽ học các kỹ năng mềm cần thiết để truyền đạt hiệu quả dữ liệu của bạn cho các bên liên quan và cách thành thạo các kỹ năng này có thể cung cấp cho bạn lựa chọn để trở thành người ra quyết định theo hướng dữ liệu.
Sau đó, học viên sẽ bắt đầu tìm hiểu nhẹ nhàng các quy trình về phân tích dữ liệu thông qua Excel – một trong những công cụ cơ bản và thông dụng nhất để làm việc với dữ liệu – cho dù là kinh doanh, tiếp thị, phân tích dữ liệu hay nghiên cứu. Bạn sẽ có được kinh nghiệm quý báu trong việc phân tích dữ liệu của mình bằng các kỹ thuật trong Excel như tạo bảng tổng hợp, trực quan hóa và mô hình hóa dữ liệu.
1. Nắm được các khái niệm cơ bản về công việc Phân tích dữ liệu và hệ sinh thái khoa học dữ liệu.
2. Hiểu rõ vai trò của Phân tích dữ liệu trong các bài toán kinh doanh.
3. Nắm được cách thức kết nối và giao tiếp với các bên liên quan trong một dự án liên quan đến Phân tích dữ liệu.
4. Sử dụng được excel để xử lý bài toán phân tích dữ liệu cơ bản từ đầu đến cuối.
Power BI đang nhanh chóng trở thành nền tảng BI (kinh doanh thông minh) mạnh mẽ nhất trên thế giới và là một trong những công cụ rất hữu ích cho cả các chuyên gia dữ liệu cũng như những người mới bắt đầu tìm hiểu về phân tích dữ liệu. Với Power BI, bạn có thể kết nối với hàng trăm nguồn dữ liệu, xây dựng các mô hình phức tạp bằng các công cụ đơn giản và trực quan, đồng thời thiết kế các bảng báo cáo và điều khiển tương tác tuyệt đẹp.
Trong khóa học này, bạn sẽ đóng vai trò là Nhà phân tích kinh doanh của Adventure Work Cycles, một công ty sản xuất toàn cầu. Nhiệm vụ của bạn sẽ là thiết kế và cung cấp một giải pháp kinh doanh thông minh đầu cuối, chất lượng và chuyên nghiệp thông qua Power BI với đầu vào là các tệp dữ liệu thô.
Chúng ta sẽ được hướng dẫn chi tiết cách sử dụng Power BI Desktop để thực thi nhiệm vụ trên. Bên cạnh đó, môn học sẽ cung cấp cho bạn các giải thích rõ ràng cũng như các kỹ thuật chuyên nghiệp hữu ích trong từng quá trình thực hiện. Chúng ta sẽ đi theo một tiến trình ổn định, có hệ thống để hoàn thành được một dự án hoàn chỉnh về Power BI.
1. Cài đặt và làm quen với giao diện của Power BI Desktop.
2. Xử lý, chuyển đổi và tích hợp được dữ liệu thô vào Power BI.
3. Xây dựng mô hình dữ liệu quan hệ với các bảng dữ liệu và quan hệ dữ liệu.
4. Sử dụng DAX để tính toán, trích xuất và phân tích dữ liệu.
5. Xây dựng được các báo cáo Power BI đẹp mắt, có thể tương tác với người dùng.
6. Thiết kế, xây dựng và triển khai được một quy trình BI hoàn chỉnh trên Power BI từ dữ liệu thô với các báo cáo và dashboard chất lượng.
-
Advance relational database
Phần lớn dữ liệu của thế giới nằm trong cơ sở dữ liệu. SQL (hoặc Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc) là một ngôn ngữ mạnh mẽ được sử dụng để giao tiếp và trích xuất dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Cần phải có kiến thức về cơ sở dữ liệu và SQL nếu bạn muốn trở thành một nhà khoa học dữ liệu. Phần đầu tiên của khóa học giới thiệu các khái niệm cơ sở dữ liệu quan hệ và giúp bạn ôn lại các kiến thức từ cơ bản đến nâng cao của ngôn ngữ SQL. Nó cũng nhằm giúp bạn bắt đầu thực hiện và tối ưu các truy cập SQL trong môi trường khoa học dữ liệu.
Ở phần tiếp theo, chúng tôi sẽ đưa bạn đến với các nguyên tắc và khái niệm cơ bản về Kho dữ liệu – data warehouse thông qua các phương pháp thiết kế (kiến trúc và chiều dữ liệu) và trao đổi, phân tích và tải dữ liệu (ETL) mà bạn sẽ cần để triển khai data warehouse cho bất kỳ một doanh nghiệp nào. Bạn sẽ tìm thấy nhiều ví dụ minh họa rõ ràng các khái niệm và kỹ thuật chính về datawarehouse được đề cập trong suốt phần 2 của môn học. Bạn sẽ được thiết lập để không chỉ vận hành các nguyên tắc này mà còn đưa ra các quyết định về kiến trúc và thiết kế quan trọng theo các yêu cầu kinh doanh và kỹ thuật của data warehouse mà doanh nghiệp yêu cầu.
1. Nắm vững cách hoạt động của CSDL quan hệ.
2. Biết cách viết và tối ưu được các truy vấn từ đơn giản đến phức tạp trên SQL.
3. Thiết kế và xây dựng được 1 datawarehouse hoàn chỉnh.
4. Hiểu rõ về quy trình ETL trong cơ sở dữ liệu cũng như các thao tác chi tiết cho từng bước.
-
Phân tích dữ liệu với Python
Môn học này sẽ đưa bạn đến với Python, từ những điều cơ bản về Python để khám phá nhiều loại dữ liệu khác nhau. Bạn sẽ học cách chuẩn bị dữ liệu để phân tích, thực hiện phân tích thống kê đơn giản, tạo hình ảnh trực quan dữ liệu có ý nghĩa, dự đoán xu hướng tương lai từ dữ liệu và hơn thế nữa với các thư viện xử lý dữ liệu mạnh mẽ nhất trên Python: Pandas, Matplotlib, numpy và scikit-learn.
1. Sử dụng Python để làm việc với nhiều dạng dữ liệu khác nhau như: image, audio, text file, dữ liệu web.
2. Biết viết regular expression để làm các querry từ đơn giản đến phức tạp với dữ liệu text.
3. Sử dụng thành thạo Pandas cho các tác vụ làm sạch, biến đổi, xử lý và phân tích dữ liệu.
4. Sử dụng được Python để trực quan hóa dữ liệu thông qua các thư viện từ cơ bản đến nâng cao.
5. Làm quen với một số bài toán mô hình hóa dữ liệu cơ bản như hồi quy tuyến tính và hồi quy logistic.
-
Final Project
Hoàn thành môn học, học viên sẽ biết cách kết hợp các kiến thức về dữ liệu để tạo ra một sản phẩm/hệ thống về lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu. Từ đó học viên sẽ tiếp tục hoàn thiện được các kỹ năng của mình liên quan đến phân tích dữ liệu.
Đối với các học viên theo học chương trình biên soạn, học viên sẽ được hướng dẫn chọn làm đề tài/khóa luận với các mentor hướng dẫn trực tiếp.
Đối với các bạn học viên thực tập tại các doanh nghiệp, có thể chủ động tìm hiểu và vận dụng các kiến thức đã học hoàn thành mục tiêu thực tập.
Trở thành lập trình viên chuyên nghiệp
Mục tiêu của môn học là giúp các bạn học viên lấp những lỗ hổng về kiến thức và kỹ năng mềm nhằm nâng cao tỉ lệ học viên pass phỏng vấn vào doanh nghiệp mà mình mong muốn.
Trong phần đầu tiên, chúng ta sẽ bắt đầu với cách cài đặt IDE và các tiện ích đi kèm, các kỹ năng cần thiết để phát triển khả năng viết code, tư duy giải quyết vấn đề, công cụ quản lý phiên bản Git và cách sử dụng phương pháp quản lý công việc Kanban với Trello.
Tiếp đó, trong phần thứ hai, chúng ta sẽ được học các kiến thức nền tảng về kỹ thuật phần mềm như quy trình xây dựng phần mềm, vẽ lưu đồ và quy trình, UML Diagram với draw.io.
Ở phần ba, bạn sẽ được tìm hiểu về các nền tảng Free Hosting mà bạn có thể sử dụng để triển khai dự án của mình, công cụ Shell và giao diện dòng lệnh, kiến thức cơ bản về mô hình Agile.
Mục tiêu môn học
Sau khi học xong môn này, học viên sẽ đạt được các chuẩn kiến thức, kỹ năng đầu ra như sau:
Nắm được các kỹ năng để trở thành một lập trình viên hoàn thiện
Hiểu quy trình xây dựng phần mềm
Hiểu về phương thức phát triển phần mềm Agile
Biết cách viết CV và sẵn sàng cho phỏng vấn
Để bắt đầu, các bạn nên dành một vài phút khám phá môn học và cấu trúc chung. Môn học sẽ có 4 phần với 13 bài học. Để việc học tập được hiệu quả, hãy luôn trau dồi kiến thức, không ngừng học hỏi, nghiên cứu và lập cho mình một kế hoạch học tập hợp lý để hoàn thành khóa học một cách xuất sắc.
Cơ hội nghề nghiệp
Sau khi học xong, người học có cơ hội làm việc với:
- Vị trí tuyển dụng: Data Analyst, Business Inteligent Analyst.
- Một số đơn vị tuyển dụng: Viettel, FPT Software, MB Bank, Momo,…
Trong thời đại số ngày nay, dữ liệu đã trở thành một nguồn tài nguyên vô cùng quý báu đối với mọi doanh nghiệp và tổ chức. Điều này đồng điệu với sự bùng nổ về lượng dữ liệu, khiến nhu cầu tìm kiếm các chuyên gia trong lĩnh vực Data Analyst ngày càng tăng cao. Những chuyên gia Data Analyst chính là những nhân tài giúp doanh nghiệp khai thác những thông tin quý giá từ nguồn dữ liệu, đem đến lợi thế cạnh tranh rõ ràng trên thị trường. Đây là một ngành nghề đang có nhu cầu tuyển dụng tăng cao, mở ra nhiều cơ hội hấp dẫn và triển vọng không ngừng. Nếu bạn đang tìm hiểu học Data Analyst ở đâu tốt hàng đầu hiện nay, đừng bỏ qua bài viết chi tiết của Trung cấp Phương Nam ngay dưới đây nhé.
Sinh viên ngành Phân tích dữ liệu có thể làm gì khi ra trường?
Nhiều sinh viên vẫn lầm tưởng rằng cơ hội khi tốt nghiệp ngành Phân tích dữ liệu chỉ có thể là Chuyên gia phân tích dữ liệu. Tuy nhiên, sự thật là các sinh viên ra trường với tấm bằng Phân tích dữ liệu sẽ có nhiều hơn một vị trí việc làm tiềm năng, bất kể lựa chọn chuyên ngành của bạn. Nhìn chung, một số vai trò phổ biến của sinh viên ngành Phân tích dữ liệu bao gồm:
Chuyên gia phân tích trí tuệ doanh nghiệp (Business Intelligence Analyst)
Để hiểu đơn giản, BI (hay còn được gọi là trí tuệ doanh nghiệp) là một dạng công nghệ giúp doanh nghiệp hiểu biết về quá khứ, qua đó đưa ra quyết định, hành động và dự đoán tương lai. Mà muốn hiểu về doanh nghiệp thì cần biết số liệu tài chính và vận hành của chúng. Vì vậy, nhiệm vụ của những chuyên viên BI là giúp doanh nghiệp phân loại, phân tích, đánh giá chỉ số đo hiệu suất (KPI), tổng quan chính xác về hiệu suất kinh doanh và xác định các lĩnh vực cần cải thiện để giúp tổ chức ra các quyết định dựa trên số liệu (data-driven decision).
Mức lương trung bình: Khoảng 15 triệu đồng/tháng dành cho những bạn mới vào nghề và từ 15 – 25 triệu đồng/tháng đối với những người đã có trên 2 năm kinh nghiệm. Tùy vào quy mô công ty và đặc thù lĩnh vực ngành nghề mà mức lương sẽ biến đổi khác nhau.
Chuyên gia phân tích dữ liệu (Data Analyst)
Data Analyst là người phân tích dữ liệu để đưa ra những đề xuất chiến lược cho công ty. Sau khi thu thập được dữ liệu “thô”, các nhà phân tích dữ liệu sẽ có nhiệm vụ phân tích, diễn giải và đưa ra kết quả có ý nghĩa dựa trên mục đích tiến hành nghiên cứu ban đầu. Từ những dữ liệu nghiên cứu thị trường, nhà nghiên cứu có thể đưa ra những dự đoán về xu hướng và thị hiếu của người tiêu dùng về sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp nói riêng cũng như bao quát trên toàn ngành. Data Analyst chính là người cần sở hữu nhiều kiến thức về kinh doanh nhất bởi lẽ họ sẽ là những người có mối quan hệ mật thiết với bộ phận Sales hay Marketing với vai trò đề xuất hướng đi chiến lược dựa trên dữ liệu được phân tích.
Mức lương trung bình: Khoảng 9 – 13 triệu đồng/tháng dành cho những bạn mới vào nghề và từ 15 – 25 triệu đồng/tháng đối với những người đã có 1-2 năm kinh nghiệm. Lương sẽ chênh lệch theo cấp bậc và công ty.
Kỹ sư khoa học dữ liệu (Data Scientist)
Kỹ sư khoa học dữ liệu là công việc chuyên sâu hơn Chuyên gia Phân tích dữ liệu. Họ làm những công việc của Chuyên gia Phân tích dữ liệu như phân tích, sắp xếp và thay dữ liệu “kể chuyện”. Nhưng họ cũng có thêm các kỹ năng như Học máy (Machine learning), Lập trình cao (Advanced Programming), Mô hình dữ liệu (Data Modelling), xây dựng thuật toán. Nói một cách dễ hiểu, họ làm việc cũng dữ liệu và báo cáo cho công ty để đưa ra các quyết định sáng suốt nhất và thúc đẩy tăng trưởng kinh doanh và lợi nhuận.
Mức lương trung bình: Khoảng 10 – 15 triệu đồng/tháng dành cho những bạn mới vào nghề và từ 17 – 25 triệu đồng/tháng đối với những người đã có kinh nghiệm.
≫ Tại sao nên du học Mỹ ngành Khoa học máy tính ?
Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer)
Kỹ sư dữ liệu là người xây dựng, kiểm tra và duy trì kiến trúc tổng hợp, lưu trữ và xuất dữ liệu từ những ứng dụng hay hệ thống được tạo ra bởi Kỹ sư phần mềm. Để hoàn thiện và phát triển nguồn dữ liệu, Data Engineer phải cải biến các quy trình thiết lập dữ liệu để mô hình hóa, khai thác và sản xuất dữ liệu.
Mức lương trung bình: Khoảng 10 – 25 triệu đồng/tháng và tăng dần theo thời gian, kinh nghiệm, năng lực.
Chuyên gia phân tích định lượng (Quantitative Analyst)
Chuyên gia phân tích định lượng là công việc được săn đón, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính. Các chuyên gia ở mảng này tham gia vào hoạt động buôn bán và giao dịch, xác định giá cả, tư vấn, môi giới, phân tích nhanh các vấn đề trong kinh doanh bằng phương pháp định lượng có sẵn và tìm kiếm những cơ hội đầu tư có lợi nhuận. Cụ thể như định giá các tài sản, chứng khoán (cổ phiếu, trái phiếu, đặc biệt là chứng khoán phái sinh) bằng các mô hình dữ liệu, phân tích đầu tư, làm trung gian giao dịch cho khách hàng, buôn bán các hợp đồng phái sinh, …
Mức lương trung bình: Khoảng 10 – 15 triệu đồng/tháng dành cho những bạn mới vào nghề và từ 20 – 30 triệu đồng/tháng đối với những người đã có kinh nghiệm.
Ngoài ra, bạn cũng có thể lựa chọn trở thành Chuyên gia phân tích Digital Marketing, Quản lí dự án (Project Manager), Chuyên gia phân tích hệ thống Công nghệ thông tin (IT Systems Analyst), Chuyên gia phân tích vận hành (Operations Analyst), …
Tóm lại, có rất nhiều cơ hội dành cho sinh viên tốt nghiệp ngành Phân tích dữ liệu, và việc của bạn chính là tìm hiểu công việc nào sẽ phù hợp với những tố chất, sở thích, đam mê và năng lực của mình để định hướng chọn ngành học phù hợp. Các chuyên viên tư vấn du học uy tín của IDP Việt Nam sẽ giúp bạn lựa chọn ngôi trường phù hợp.
>> Ngành khoa học dữ liệu: Những điều bạn cần biết
>> Du học Mỹ ngành gì để có mức lương cao nhất ?
*Bài viết được cập nhật và chỉnh sửa bởi Võ Quỳnh Hương vào ngày 23/12/2023.
Lộ trình khóa học data analysis bài bản, định hướng nghề khóa học data analyst. Khóa học phân tích dữ liệu Fresher – Junior – Senior cho mọi xuất phát điểm.
Lộ trình đào tạo nghề DA Cole bao gồm 5 khóa học dựa trên lộ trình học data analyst chuẩn quốc tế được chia thành 3 level khác nhau từ Fresher – Junior – Senior. Với các khóa học dành cho Fresher, học viên sẽ được cung cấp các kiến thức cơ bản nhất về Data Analyst, bắt đầu từ những khái niệm, công việc cần làm của một DA tới các kiến thức và kỹ năng trở thành điều kiện đủ để đảm nhận công việc ở mức cơ bản như Excel, Power Query, SQL.
Tiếp theo, các khóa học dành cho Senior sẽ cung cấp cho học viên kiến thức chuyên sâu hơn trong ngành công nghệ thông tin, phục vụ cho việc phân tích dữ liệu nâng cao hơn như ngôn ngữ lập trình Python, kiến thức trực quan hóa dữ liệu với Power BI. Cuối cùng là khóa học nâng cao dành cho Senior với ứng dụng phân tích thông kê định lượng R trong việc phân tích khối dữ liệu lớn.
Lộ trình khóa học sẽ được phân chia như sau:
Tuy nhiên, nếu bạn là người mới bắt đầu, Cole đã dành ra Combo 3 khóa học bao gồm: khóa Fresher A (Excel + Query), Fresher B (SQL) và Junior A (Power BI) vì 3 khóa học này có liên quan mật thiết, giúp bạn xây dựng nền tảng về data cũng như nâng cao kĩ năng, đảm bảo đầu ra bạn có đủ trình độ, kiến thức để đi làm. Sau đó các bạn có thể chọn lựa học bổ sung thêm 1 ngôn ngữ lập trình phân tích dữ liệu khác như Python hoặc R,
Mục tiêu khóa học:
Thời lượng: 10 buổi – 2 buổi/tuần
Giảng viên: Nguyễn Danh Tú – Giảng viên Đại học Bách Khoa Hà Nội
Khóa học cung cấp kiến thức từ cơ bản đến nâng cao về ngôn ngữ truy vấn, cách đọc các lược đồ quan hệ, các câu lệnh phổ biến, kỹ thuật tuning và kỹ năng sử dụngy công cụ hỗ trợ MySQL cho việc xây dựng kho dữ liệu.
Mục tiêu khóa học:
Thời lượng: 10 buổi – 2 buổi/tuần
Giảng viên: Nguyễn Phương Nam – Senior Data Analyst tại Techcombank
Khóa học đào tạo các kiến thức cơ bản về Python như kiểu dữ liệu, cấu trúc, hàm, module, hướng đối tượng,… và ứng dụng Python trong phân tích dữ liệu và xây dựng nền tảng tư duy về AI/ML cho các khóa học nâng cao
Xây dựng tư duy logic cho học viên về phân tích định lượng và thống kê mô tả, ứng dụng kiến thức toán học, kinh tế lượng,…để phân tích dữ liệu lớn đồng thời thành thạo kỹ nănsử dụng công cụ R trong môi trường tích hợp RStudio
Mọi thông tin tóm tắt về 5 khóa học data analyst cole hàng đầu Việt Nam đã được chia sẻ, bạn có thể liên hệ để được tư vấn miễn phí về định hướng học tập và làm việc lâu dài trong nghề data. Với niềm đam mê dành cho công nghệ số và mong muốn mang đến tri thức số để áp dụng thực tế, Cole tự hào là đơn vị giáo dục cung cấp khóa đào tạo phân tích dữ liệu hàng đầu VN dành cho tất cả mọi người.
> Tìm đọc thêm thông tin về data analysis là gì; cũng như lắng nghe chia sẻ của chuyên gia Data Analyst giàu kinh nghiệm tại Mỹ sẽ giúp bạn khám phá được nhiều khía cạnh; trước khi bước chân vào con đường này.
Chương trình học
1. Tổng quan về phân tích dữ liệu
2. Quy trình ETL tổng hợp, trích xuất và chuẩn hóa dữ liệu
3. Quản trị dữ liệu số
4. Thực hành ETL trên Power Query
5. Project thực tế
Module 1: Thành thạo SQL trên hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL
Module 2: Nắm được tư duy về cơ sở dữ liệu
1. Giới thiệu về Power BI & Ứng dụng trong phân tích trực quan hóa dữ liệu
• Tổng quan về Power BI• Kết nối nguồn dữ liệu vào Power BI• Xây dựng Dashboard đơn giản trên Power BI• Giới thiệu Power BI Service
2. Thực hành các thao tác với dữ liệu trên Power Query• Tổng quan về Power Query
• Giới thiệu các chức năng cơ bản trong Power Query
• Giới thiệu cơ bản về M trong Power Query
• Bài tập thực hành
3. Giới thiệu về Data Model trong Power BI
• Khái niệm về Data Model và lược đồ dữ liệu• Data Model trong Power BI• Thực hành liên kết dữ liệu trong Power BI Desktop• Case Study AW2017 Database
4. Thiết kế Dashboard theo quy chuẩn
• Hiển thị và trực quan hóa dữ liệu• Bài tập thực hành 1• 15 quy tắc để xây dựng dashboard chuẩn• Bài tập thực hành 2
5. Lập trình DAX cơ bản
• Tổng quan về DAX• Giới thiệu về Calculated Measure, Calculated Column, Calculate Table• Ví dụ về các hàm cơ bản• Bài tập thực hành
6. Lập trình DAX trong Power BI (tiếp)
• Các Iterator Functions• Các hàm Time Intelligence• Hàm Userelationship• Hàm Summarize
7. Thực hiện các phân tích trong Power BI• Thống kê tổng hợp• Xác định outlier với visual trong Power BI
• Time series analysis
• Sử dụng Advanced visual trong Power BI
8. Thiết kế Interactive Reports trong Power BI – Chỉnh sửa Report interactions
• Thêm Drillthrough cho visual
• Tạo, liên kết với các Bookmark trong Report
• Sử dụng “What-If” parameter
• Thực hành tạo 1 báo cáo Interactive Dashboard
9. Capstone Project – Bài trắc nghiệm cá nhân cuối khóa
• Ứng dụng và thực hành vào bài Capstone Project
• Gợi ý/ Chữa bài Capstone Project
• Hướng dẫn phần Xây dựng Interactive Dashboard
10. Tổng kết – Chữa bài tâp• Nhận xét, chữa Project cuối khóa• Tổng kết nội dung chương trình học
1. Tổng quan về Python
2. Cú pháp Python cơ bản (gán giá trị biến và tìm kiểu dữ liệu)
3. Toán tử, lệnh rẽ nhánh, và vòng lặp
4. Sử dụng hàm để xử lý dữ liệu
5. Đọc dữ liệu từ file Excel
6. Ghi dữ liệu ra file Excel
7. Thao tác Python và Excel để làm báo cáo tự động
8. Module, package, đối tượng, và lớp
9 – 10 – 11. Tự động truy vấn dữ liệu với SQL và Python
12 – 13. Xử lý dữ liệu với Pandas
14. Thao tác Python và SQL, ứng dụng thư viện Pandas để xử lý dữ liệu nâng cao
15-16. Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib
17. Phân cụm dữ liệu với K-means
18. Thực hành tổng hợp Phân tích dữ liệu với Python
19. Khám phá và phân tích dữ liệu
20. Thực hành tổng hợp Phân tích dữ liệu với Python
Module 1: Giới thiệu về khóa học phương pháp phân tích định lượng, ngôn ngữ thống kê, ngôn ngữ lập trình
Module 2: Thống kê mô tả
Module 3: Biểu diễn trực quan dữ liệu
Module 4: Dự báo bằng mô hình hồi quy tuyến tính
Module 5: Dự báo bằng mô hình hồi quy đa biến
Module 6: Hồi quy phi tuyến
Module 7: Hồi quy dữ liệu bảng
Module 8: Ứng dụng mô hình hồi quy trong bài toán thực tế
1. Tổng quan về phân tích dữ liệu
2. Quy trình ETL tổng hợp, trích xuất và chuẩn hóa dữ liệu
3. Quản trị dữ liệu số
4. Thực hành ETL trên Power Query
5. Project thực tế
Module 1: Thành thạo SQL trên hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL
Module 2: Nắm được tư duy về cơ sở dữ liệu
1. Giới thiệu về Power BI & Ứng dụng trong phân tích trực quan hóa dữ liệu
• Tổng quan về Power BI• Kết nối nguồn dữ liệu vào Power BI• Xây dựng Dashboard đơn giản trên Power BI• Giới thiệu Power BI Service
2. Thực hành các thao tác với dữ liệu trên Power Query• Tổng quan về Power Query
• Giới thiệu các chức năng cơ bản trong Power Query
• Giới thiệu cơ bản về M trong Power Query
• Bài tập thực hành
3. Giới thiệu về Data Model trong Power BI
• Khái niệm về Data Model và lược đồ dữ liệu• Data Model trong Power BI• Thực hành liên kết dữ liệu trong Power BI Desktop• Case Study AW2017 Database
4. Thiết kế Dashboard theo quy chuẩn
• Hiển thị và trực quan hóa dữ liệu• Bài tập thực hành 1• 15 quy tắc để xây dựng dashboard chuẩn• Bài tập thực hành 2
5. Lập trình DAX cơ bản
• Tổng quan về DAX• Giới thiệu về Calculated Measure, Calculated Column, Calculate Table• Ví dụ về các hàm cơ bản• Bài tập thực hành
6. Lập trình DAX trong Power BI (tiếp)
• Các Iterator Functions• Các hàm Time Intelligence• Hàm Userelationship• Hàm Summarize
7. Thực hiện các phân tích trong Power BI• Thống kê tổng hợp• Xác định outlier với visual trong Power BI
• Time series analysis
• Sử dụng Advanced visual trong Power BI
8. Thiết kế Interactive Reports trong Power BI – Chỉnh sửa Report interactions
• Thêm Drillthrough cho visual
• Tạo, liên kết với các Bookmark trong Report
• Sử dụng “What-If” parameter
• Thực hành tạo 1 báo cáo Interactive Dashboard
9. Capstone Project – Bài trắc nghiệm cá nhân cuối khóa
• Ứng dụng và thực hành vào bài Capstone Project
• Gợi ý/ Chữa bài Capstone Project
• Hướng dẫn phần Xây dựng Interactive Dashboard
10. Tổng kết – Chữa bài tâp• Nhận xét, chữa Project cuối khóa• Tổng kết nội dung chương trình học
1. Tổng quan về Python
2. Cú pháp Python cơ bản (gán giá trị biến và tìm kiểu dữ liệu)
3. Toán tử, lệnh rẽ nhánh, và vòng lặp
4. Sử dụng hàm để xử lý dữ liệu
5. Đọc dữ liệu từ file Excel
6. Ghi dữ liệu ra file Excel
7. Thao tác Python và Excel để làm báo cáo tự động
8. Module, package, đối tượng, và lớp
9 – 10 – 11. Tự động truy vấn dữ liệu với SQL và Python
12 – 13. Xử lý dữ liệu với Pandas
14. Thao tác Python và SQL, ứng dụng thư viện Pandas để xử lý dữ liệu nâng cao
15-16. Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib
17. Phân cụm dữ liệu với K-means
18. Thực hành tổng hợp Phân tích dữ liệu với Python
19. Khám phá và phân tích dữ liệu
20. Thực hành tổng hợp Phân tích dữ liệu với Python
Module 1: Giới thiệu về khóa học phương pháp phân tích định lượng, ngôn ngữ thống kê, ngôn ngữ lập trình
Module 2: Thống kê mô tả
Module 3: Biểu diễn trực quan dữ liệu
Module 4: Dự báo bằng mô hình hồi quy tuyến tính
Module 5: Dự báo bằng mô hình hồi quy đa biến
Module 6: Hồi quy phi tuyến
Module 7: Hồi quy dữ liệu bảng
Module 8: Ứng dụng mô hình hồi quy trong bài toán thực tế
Lộ trình học
1. Tổng quan về phân tích dữ liệu
2. Quy trình ETL tổng hợp, trích xuất và chuẩn hóa dữ liệu
3. Quản trị dữ liệu số
4. Thực hành ETL trên Power Query
5. Project thực tế
Module 1: Thành thạo SQL trên hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL
Module 2: Nắm được tư duy về cơ sở dữ liệu
1. Giới thiệu về Power BI & Ứng dụng trong phân tích trực quan hóa dữ liệu
• Tổng quan về Power BI• Kết nối nguồn dữ liệu vào Power BI• Xây dựng Dashboard đơn giản trên Power BI• Giới thiệu Power BI Service
2. Thực hành các thao tác với dữ liệu trên Power Query• Tổng quan về Power Query
• Giới thiệu các chức năng cơ bản trong Power Query
• Giới thiệu cơ bản về M trong Power Query
• Bài tập thực hành
3. Giới thiệu về Data Model trong Power BI
• Khái niệm về Data Model và lược đồ dữ liệu• Data Model trong Power BI• Thực hành liên kết dữ liệu trong Power BI Desktop• Case Study AW2017 Database
4. Thiết kế Dashboard theo quy chuẩn
• Hiển thị và trực quan hóa dữ liệu• Bài tập thực hành 1• 15 quy tắc để xây dựng dashboard chuẩn• Bài tập thực hành 2
5. Lập trình DAX cơ bản
• Tổng quan về DAX• Giới thiệu về Calculated Measure, Calculated Column, Calculate Table• Ví dụ về các hàm cơ bản• Bài tập thực hành
6. Lập trình DAX trong Power BI (tiếp)
• Các Iterator Functions• Các hàm Time Intelligence• Hàm Userelationship• Hàm Summarize
7. Thực hiện các phân tích trong Power BI• Thống kê tổng hợp• Xác định outlier với visual trong Power BI
• Time series analysis
• Sử dụng Advanced visual trong Power BI
8. Thiết kế Interactive Reports trong Power BI – Chỉnh sửa Report interactions
• Thêm Drillthrough cho visual
• Tạo, liên kết với các Bookmark trong Report
• Sử dụng “What-If” parameter
• Thực hành tạo 1 báo cáo Interactive Dashboard
9. Capstone Project – Bài trắc nghiệm cá nhân cuối khóa
• Ứng dụng và thực hành vào bài Capstone Project
• Gợi ý/ Chữa bài Capstone Project
• Hướng dẫn phần Xây dựng Interactive Dashboard
10. Tổng kết – Chữa bài tâp• Nhận xét, chữa Project cuối khóa• Tổng kết nội dung chương trình học
1. Tổng quan về Python
2. Cú pháp Python cơ bản (gán giá trị biến và tìm kiểu dữ liệu)
3. Toán tử, lệnh rẽ nhánh, và vòng lặp
4. Sử dụng hàm để xử lý dữ liệu
5. Đọc dữ liệu từ file Excel
6. Ghi dữ liệu ra file Excel
7. Thao tác Python và Excel để làm báo cáo tự động
8. Module, package, đối tượng, và lớp
9 – 10 – 11. Tự động truy vấn dữ liệu với SQL và Python
12 – 13. Xử lý dữ liệu với Pandas
14. Thao tác Python và SQL, ứng dụng thư viện Pandas để xử lý dữ liệu nâng cao
15-16. Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib
17. Phân cụm dữ liệu với K-means
18. Thực hành tổng hợp Phân tích dữ liệu với Python
19. Khám phá và phân tích dữ liệu
20. Thực hành tổng hợp Phân tích dữ liệu với Python
Module 1: Giới thiệu về khóa học phương pháp phân tích định lượng, ngôn ngữ thống kê, ngôn ngữ lập trình
Module 2: Thống kê mô tả
Module 3: Biểu diễn trực quan dữ liệu
Module 4: Dự báo bằng mô hình hồi quy tuyến tính
Module 5: Dự báo bằng mô hình hồi quy đa biến
Module 6: Hồi quy phi tuyến
Module 7: Hồi quy dữ liệu bảng
Module 8: Ứng dụng mô hình hồi quy trong bài toán thực tế
1. Tổng quan về phân tích dữ liệu
2. Quy trình ETL tổng hợp, trích xuất và chuẩn hóa dữ liệu
3. Quản trị dữ liệu số
4. Thực hành ETL trên Power Query
5. Project thực tế
Module 1: Thành thạo SQL trên hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL
Module 2: Nắm được tư duy về cơ sở dữ liệu
1. Giới thiệu về Power BI & Ứng dụng trong phân tích trực quan hóa dữ liệu
• Tổng quan về Power BI• Kết nối nguồn dữ liệu vào Power BI• Xây dựng Dashboard đơn giản trên Power BI• Giới thiệu Power BI Service
2. Thực hành các thao tác với dữ liệu trên Power Query• Tổng quan về Power Query
• Giới thiệu các chức năng cơ bản trong Power Query
• Giới thiệu cơ bản về M trong Power Query
• Bài tập thực hành
3. Giới thiệu về Data Model trong Power BI
• Khái niệm về Data Model và lược đồ dữ liệu• Data Model trong Power BI• Thực hành liên kết dữ liệu trong Power BI Desktop• Case Study AW2017 Database
4. Thiết kế Dashboard theo quy chuẩn
• Hiển thị và trực quan hóa dữ liệu• Bài tập thực hành 1• 15 quy tắc để xây dựng dashboard chuẩn• Bài tập thực hành 2
5. Lập trình DAX cơ bản
• Tổng quan về DAX• Giới thiệu về Calculated Measure, Calculated Column, Calculate Table• Ví dụ về các hàm cơ bản• Bài tập thực hành
6. Lập trình DAX trong Power BI (tiếp)
• Các Iterator Functions• Các hàm Time Intelligence• Hàm Userelationship• Hàm Summarize
7. Thực hiện các phân tích trong Power BI• Thống kê tổng hợp• Xác định outlier với visual trong Power BI
• Time series analysis
• Sử dụng Advanced visual trong Power BI
8. Thiết kế Interactive Reports trong Power BI – Chỉnh sửa Report interactions
• Thêm Drillthrough cho visual
• Tạo, liên kết với các Bookmark trong Report
• Sử dụng “What-If” parameter
• Thực hành tạo 1 báo cáo Interactive Dashboard
9. Capstone Project – Bài trắc nghiệm cá nhân cuối khóa
• Ứng dụng và thực hành vào bài Capstone Project
• Gợi ý/ Chữa bài Capstone Project
• Hướng dẫn phần Xây dựng Interactive Dashboard
10. Tổng kết – Chữa bài tâp• Nhận xét, chữa Project cuối khóa• Tổng kết nội dung chương trình học
1. Tổng quan về Python
2. Cú pháp Python cơ bản (gán giá trị biến và tìm kiểu dữ liệu)
3. Toán tử, lệnh rẽ nhánh, và vòng lặp
4. Sử dụng hàm để xử lý dữ liệu
5. Đọc dữ liệu từ file Excel
6. Ghi dữ liệu ra file Excel
7. Thao tác Python và Excel để làm báo cáo tự động
8. Module, package, đối tượng, và lớp
9 – 10 – 11. Tự động truy vấn dữ liệu với SQL và Python
12 – 13. Xử lý dữ liệu với Pandas
14. Thao tác Python và SQL, ứng dụng thư viện Pandas để xử lý dữ liệu nâng cao
15-16. Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib
17. Phân cụm dữ liệu với K-means
18. Thực hành tổng hợp Phân tích dữ liệu với Python
19. Khám phá và phân tích dữ liệu
20. Thực hành tổng hợp Phân tích dữ liệu với Python
Module 1: Giới thiệu về khóa học phương pháp phân tích định lượng, ngôn ngữ thống kê, ngôn ngữ lập trình
Module 2: Thống kê mô tả
Module 3: Biểu diễn trực quan dữ liệu
Module 4: Dự báo bằng mô hình hồi quy tuyến tính
Module 5: Dự báo bằng mô hình hồi quy đa biến
Module 6: Hồi quy phi tuyến
Module 7: Hồi quy dữ liệu bảng
Module 8: Ứng dụng mô hình hồi quy trong bài toán thực tế
Hình thức học
Online qua Zoom
Thời lượng
Linh động theo từng khóa
Nguyễn Danh Tú
Giảng viên Viện Toán Ứng Dụng – Đại Học Bách Khoa HN
Nguyễn Phương Nam
Senior Data Analyst tại Techcombank
Từ con số 0 về lập trình vẫn có thể học được.
Các kỹ thuật và câu lệnh SQL để làm phân tích dữ liệu thì chủ yếu là truy vấn, câu lệnh mô phỏng ngôn ngữ tự nhiên nên sẽ dễ thực hành được luôn. Quan trọng người học phải luyện tập nhiều để thuộc và quen tay.
Lập trình R trong phân tích định lượng không quá khó, những câu lệnh này nó định hình thành 1 quy trình mẫu sẵn rồi, tùy từng bài toán khác nhau sẽ có những biến khác nhau, mình chỉ việc lắp biến vào mà chạy thôi. Ngoài ra ngôn ngữ R còn có thư viện, trong đó có các gói (package) có sẵn để chạy nhiều nhiệm vụ phân tích khác nhau.
Về ngôn ngữ R, thầy dạy từ khái niệm cơ bản, chỉ dẫn từ việc cài đặt cho đến những thao tác đơn giản nhất nên không lo.
Về khóa Python, hoàn toàn theo được, khóa kết hợp dạy python cơ bản trước, rồi sẽ tới vận dụng vào thực tế giải quyết các bài toán.
Trong khóa học, phần lớn học viên xuất phát từ dân kinh tế, nghiên cứu khoa học,… hầu như đều non-IT, cuối khóa vẫn làm bài project tốt.
Quên hết toán rồi vẫn học được vì bây giờ ngta sử dụng R hoặc Python lập trình để chạy, cho ra kết quả luôn chứ ko cần phải làm tính toán nữa.
Tuy nhiên cũng cần hiểu thêm kiến thức tổng quan về thống kê, xác suất, logic là để hiểu được bản chất của việc chạy các mô hình đấy là gì và diễn giải được ý nghĩa từ kết quả.
Yêu cầu đầu vào của các khóa học là chỉ cần biết làm việc với Excel (mặc khóa học ko liên quan gì đến Excel nhưng cũng nên biết tránh bỡ ngỡ quá)
Lý do là bởi hiện nay phần lớn các công ty sử dụng MySQL (chiếm đến 80%) và MySQL không mất phí. Khóa học dạy cái mà nhu cầu thực tế các doanh nghiệp cần, để học viên học xong đi làm áp dụng được luôn vào công việc tại đơn vị doanh nghiệp.
Sau khi kết thúc khóa học, bạn sẽ được cấp chứng nhận hoàn thành khóa học với điều kiện tham gia đủ 80% số buổi học và hoàn thành bài tập cũng như vượt qua bài đánh giá cuối khóa)
Từ con số 0 về lập trình vẫn có thể học được.
Các kỹ thuật và câu lệnh SQL để làm phân tích dữ liệu thì chủ yếu là truy vấn, câu lệnh mô phỏng ngôn ngữ tự nhiên nên sẽ dễ thực hành được luôn. Quan trọng người học phải luyện tập nhiều để thuộc và quen tay.
Lập trình R trong phân tích định lượng không quá khó, những câu lệnh này nó định hình thành 1 quy trình mẫu sẵn rồi, tùy từng bài toán khác nhau sẽ có những biến khác nhau, mình chỉ việc lắp biến vào mà chạy thôi. Ngoài ra ngôn ngữ R còn có thư viện, trong đó có các gói (package) có sẵn để chạy nhiều nhiệm vụ phân tích khác nhau.
Về ngôn ngữ R, thầy dạy từ khái niệm cơ bản, chỉ dẫn từ việc cài đặt cho đến những thao tác đơn giản nhất nên không lo.
Về khóa Python, hoàn toàn theo được, khóa kết hợp dạy python cơ bản trước, rồi sẽ tới vận dụng vào thực tế giải quyết các bài toán.
Trong khóa học, phần lớn học viên xuất phát từ dân kinh tế, nghiên cứu khoa học,… hầu như đều non-IT, cuối khóa vẫn làm bài project tốt.
Quên hết toán rồi vẫn học được vì bây giờ ngta sử dụng R hoặc Python lập trình để chạy, cho ra kết quả luôn chứ ko cần phải làm tính toán nữa.
Tuy nhiên cũng cần hiểu thêm kiến thức tổng quan về thống kê, xác suất, logic là để hiểu được bản chất của việc chạy các mô hình đấy là gì và diễn giải được ý nghĩa từ kết quả.
Yêu cầu đầu vào của các khóa học là chỉ cần biết làm việc với Excel (mặc khóa học ko liên quan gì đến Excel nhưng cũng nên biết tránh bỡ ngỡ quá)
Lý do là bởi hiện nay phần lớn các công ty sử dụng MySQL (chiếm đến 80%) và MySQL không mất phí. Khóa học dạy cái mà nhu cầu thực tế các doanh nghiệp cần, để học viên học xong đi làm áp dụng được luôn vào công việc tại đơn vị doanh nghiệp.
Sau khi kết thúc khóa học, bạn sẽ được cấp chứng nhận hoàn thành khóa học với điều kiện tham gia đủ 80% số buổi học và hoàn thành bài tập cũng như vượt qua bài đánh giá cuối khóa)
Dự án thực tế
Bài tập cuối Khoá Power Bi
Cảm nhận học viên
Khóa học liên quan
Ngày khai giảng
: Liên tục hàng tháng
Thời lượng
: 120 giờ học
Thời gian dự kiến
: Hàng tháng
Liên hệ tư vấn
Thanh toán học phí trước ngày
(*) Áp dụng trả góp bằng thẻ tín dụng
Ngày khai giảng
: Liên tục hàng tháng
Thời lượng
: 120 giờ học
Thời gian dự kiến
: Hàng tháng
Liên hệ tư vấn
Thanh toán học phí trước ngày
(*) Áp dụng trả góp bằng thẻ tín dụng
Tại Việt Nam, hiện chưa có nhiều đơn vị đào tạo chính quy về Data Analyst. Tuy nhiên, nếu muốn theo đuổi ngành nghề tiềm năng này, bạn có thể tham khảo danh sách 10 trường cao đẳng/đại học đào tạo khoa học dữ liệu dưới đây:
| Tên trường | Tên ngành học | Học phí | Khối ngành xét tuyển |
| ĐH Bách Khoa Hà Nội | Khoa học dữ liệu & trí tuệ nhân tạo | 50 – 60 triệu đồng/năm | A00, A01 |
| ĐH Kinh tế quốc dân | Khoa học dữ liệu trong kinh tế & kinh doanh (DSEB) | 45 – 65 triệu đồng/năm< | A00, A01, DO1, D07 |
| ĐH Khoa học tự nhiên – ĐHQG Hà Nội | Khoa học dữ liệu | 30 – 40 triệu đồng/năm | A00, A01, D07, D08 |
| ĐH Khoa học & Công nghệ Hà Nội | Khoa học dữ liệu | 47 triệu đồng/năm | A00, A01 |
| ĐH Công nghệ Thông tin TP. Hồ Chí Minh | Khoa học dữ liệu | 29 – 35 triệu đồng/năm | A00, A01, D01, D07 |
| ĐH Kinh tế TP. Hồ Chí Minh | Khoa học dữ liệu | 72 triệu đồng/năm | A00, A01, D01, D07 |
| ĐH Quốc tế – ĐHQG TP Hồ Chí Minh | Khoa học dữ liệu | 50 triệu đồng/năm | A00, A01 |
| ĐH Khoa học tự nhiên – ĐHQG TP. Hồ Chí Minh | Khoa học dữ liệu | 44 triệu đồng/năm | A00, A01, B08, D07 |
| ĐH Kỹ thuật – Công nghệ Cần Thơ | Khoa học dữ liệu | 4,5 triệu đồng/kỳ | A00, A01, C01, D01 |
| ĐH Kinh tế tài chính – TP. Hồ Chí Minh | Khoa học dữ liệu | 32 – 36 triệu đồng/năm | A00, A01, D01, D07 |
Trên đây là danh sách các trường đại học tiêu biểu có đào tạo ngành Khoa học dữ liệu. Hầu hết chuyên ngành này mới được thành lập (từ 2020 trở lại đây) để có thể đáp ứng được nhu cầu nhân lực hiện nay.
Công việc của Data Analyst sẽ liên quan nhiều đến toán học thống kê, công nghệ máy học (Machine Learning), nền tảng về cơ sở dữ liệu và có thêm kiến thức về lập trình. Chính vì vậy, nếu bạn muốn theo đuổi nghề Data Analyst, thì có thể học các ngành và lĩnh vực tại các trường đại học như:
Tuy nhiên, nghề phân tích dữ liệu sẽ còn gắn bó mật thiết và đóng vai trò quan trọng trong mọi lĩnh vực. Ngoài kỹ năng chuyên môn, một Data Analyst còn phải có kiến thức về lĩnh vực đang làm việc (y tế, giáo dục, bảo hiểm, ngân hàng,…). Chính vì vậy, nếu bạn có xuất phát điểm từ các ngành khác thì vẫn có thể theo đuổi để trở thành Data Analyst.
Bên cạnh câu hỏi ngành data analyst học trường nào, cũng có rất nhiều thắc mắc rằng “nên học data analyst ở trung tâm hay trường đại học”.
Việc học Khoa học dữ liệu ở các trường đại học sẽ giúp bạn có tư duy nền tảng và khối kiến thức rộng, không chỉ trong 1 ngách nhỏ như phân tích dữ liệu kinh doanh mà còn bao quát trong toàn lĩnh vực. Tuy nhiên, tuyển chọn đầu vào khá khắt khe, phù hợp với những người đang lựa chọn ngành học đại học. Bên cạnh đó, học phí ngành khoa học dữ liệu tại các trường đại học cũng cao hơn nhiều so với ngành học khác (từ 30 – 70 triệu đồng/năm).
Ưu điểm của việc học data analyst tại các trung tâm là thời gian học ngắn, thiên về học thực chiến (vừa học vừa làm), phù hợp với những người đã đi làm, sinh viên muốn chuyển ngành và công việc. Đặc điểm chung của các khóa học Data Analyst tại trung tâm là sẽ tập trung đào tạo 1 hoặc 2 ngách nhỏ trong ngành phân tích dữ liệu như phân tích dữ liệu kinh doanh (Business Intelligence Analyst hay Data Scientist). Tuy nhiên, đây cũng là nhược điểm đối với những người muốn học bao quát về ngành. Vậy nên, tùy vào nhu cầu và mục đích nghề nghiệp mà bạn có thể lựa chọn được nơi học data analyst phù hợp.
Trên đây là tổng hợp thông tin về Ngành và trường học Data Analyst tốt nhất hiện nay. Bạn cũng có thể tham khảo KHÓA HỌC DATA ANALYST của MindX – Thời gian học chỉ 8 tháng có Cam kết giới thiệu việc làm.
Không chỉ có ích trong lĩnh vực công nghệ, các khóa học data analyst đang trở thành chìa khóa để hầu hết nhân sự, doanh nghiệp đứng vững trong thời đại số. Từ chuyên viên công nghệ đến nhân sự trái ngành, từ sinh viên mới ra trường đến quản lý, lãnh đạo… đều có thể trau dồi thêm kiến thức/kinh nghiệm về phân tích dữ liệu.
Mỗi đối tượng sẽ phù hợp với các chương trình/giáo án khác nhau. Vậy đâu là những lựa chọn đáng cân nhắc? Cùng SOM tham khảo Top 8 khóa học data analysis tốt nhất dưới đây nhé.
Khoá học data analysis cho nhà quản lý, lãnh đạo
Trong thời buổi mọi ‘bước chân’ của người tiêu dùng đều có thể là chìa khóa giúp doanh nghiệp bức tốc, thì việc hiểu biết về phân tích dữ liệu là tất yếu với các cấp lãnh đạo. Người đứng đầu có kiến thức thì mới có thể định hướng, lựa chọn và ra quyết định liên quan hiệu quả.
→ Có thể bạn quan tâm: 4 lợi ích của việc ứng dụng Data Analytics vào bôi trơn doanh nghiệp
Khác với 2 nhóm đối tượng trên, khóa học data analyst cho cấp quản lý, lãnh đạo sẽ tập trung vào cách ứng dụng và ra quyết định kinh doanh, hơn là đào tạo về phân tích dữ liệu.
Khóa họcThạc sĩ chuyên nghiệp về Phân tích kinh doanh và Chuyển đổi số – PM BADT
PM BADT là khóa học data analysis của trường Quản lý SOM – Top 150 trường kinh doanh tốt nhất thế giới năm 2023. Tất cả các chương trình của trường đều đặt trọng tâm nâng cao năng lực lãnh đạo ở đa dạng khía cạnh. Và BADT sẽ tập trung về phân tích dữ liệu dưới góc độ quản trị.
Khóa học PM BADT được thiết kế riêng cho cấp quản lý ít nhất 5 năm kinh nghiệm, tập trung hướng đến việc hiểu và vận dụng dữ liệu trong marketing, kinh doanh, ra quyết định, kế hoạch số hóa…
→ Chi tiết Môn học của khóa Phân tích kinh doanh PM BADT của trường SOM
Để được giải đáp chi tiết thông tin về khóa học data analyst của chúng tôi, mời bạn điền vào form bên dưới. Đội ngũ SOM sẽ liên hệ phản hồi trong thời gian sớm nhất.
Tiêu chí chọn trung tâm đào tạo Data Analyst
Do Data Analyst là ngành nghề hot nên nhu cầu học tập ngành này cũng tăng lên. Học Data analyst ở đâu? Có rất nhiều trường học, trung tâm nhận đào tạo phân tích dữ liệu. Bạn cần phải tìm hiểu thật kỹ để lựa chọn được trung tâm uy tín và hơn hết là cung cấp những kỹ năng cần thiết để làm việc. Dưới đây là 1 số tiêu chí giúp bạn chọn được trung tâm đào tạo Data Analyst uy tín và phù hợp:
- Trung tâm được cấp phép đào tạo: khi được cấp phép đào tạo, công ty đã đạt được những tiêu chuẩn mà Bộ Giáo dục và Đào tạo đặt ra. Ví dụ như: chất lượng giảng dạy, năng lực giáo viên,… Vì thế, trung tâm sẽ đào tạo ra đội ngũ Data Analyst giỏi và cấp bằng, chứng chỉ được bộ công nhận.
- Đội ngũ giảng viên trình độ cao: giảng viên có trình độ cao, hiểu biết sâu rộng về phân tích dữ liệu và có cách giảng dạy tốt thì mới có thể đào tạo hiệu quả cho học viên của mình.
- Áp dụng công nghệ trong dạy học: Data Analyst cần tiếp xúc nhiều với các công nghệ hiện đại và các công cụ để thu thập, phân tích dữ liệu. Vì thế, đơn vị đào tạo Data Analyst nên ứng dụng công nghệ trong giảng dạy để học viên hiểu nhanh hơn và có công cụ thực hành các kiến thức đã học.
- Trung tâm nhận được nhiều đánh giá tốt: cách tốt nhất để biết được trung tâm có uy tín không là tìm hiểu đánh giá của học viên đã từng theo học. Bởi họ là những người đã trực tiếp trải nghiệm chất lượng đào tạo của trung tâm nên sẽ có những đánh giá công tâm nhất.
Xem thêm: Nghề lập trình web là gì? Sức hấp dẫn của ngành lập trình website hiện nay
Học viên học xong có năng lực gì?
O1: Hiểu rõ về hệ sinh thái dữ liệu của doanh nghiệp.
O2: Có góc nhìn toàn diện về tính chất công việc, nghiệp vụ của một DA/BI, từ đó định hướng được career path phù hợp nhất cho bản thân.
O3: Nắm được một quy trình hoàn chỉnh và chi tiết khi làm việc với dữ liệu, từ phân tích/đưa ra bài toán nghiệp vụ, trao đổi với stake holders (khách hàng và các bên liên quan) đến mô hình hóa dữ liệu thông qua các mô hình học máy.
O4: Sử dụng thành thạo các ứng dụng sau cho các bài toán thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu: Excel, Power BI, Python và một số framework đặc thù khác (scikit-learn, pandas, …).
O5: Làm việc tốt với các hệ cơ sở dữ liệu quan hệ: Từ thiết kế và xây dựng hệ CSDL, viết truy vấn SQL, đến thiết kế và tối ưu Data Warehouse và các tiến trình ETL.
O6: Có thể thực hiện được 1 dự án thực tế về DA/BI hoàn chỉnh.
Liệu bạn có phải là người phù hợp với ngành Phân tích dữ liệu?
Để theo đuổi và chinh phục ngành Phân tích dữ liệu, nếu chỉ có đam mê đôi khi là chưa đủ. Trên thực tế, các chuyên gia Phân tích dữ liệu thường sở hữu một số tố chất quan trọng sau đây:
Khả năng logic tốt và tư duy theo hệ thống
Tư duy logic là kỹ năng vô cùng quan trọng để làm việc với hàng triệu số liệu, hay tìm kiếm lỗ hổng trong bộ dữ liệu thì. Có rất nhiều người rất giỏi Toán hay Lập trình nhưng nếu vậy vẫn chưa đủ để phân tích kết quả cuối cùng sau khi dọn dẹp dữ liệu. Sinh viên cần biết so sánh, đối chiếu, nhìn nhận vấn đề dưới nhiều góc độ khác nhau và phân tích vấn đề trong mối tương quan với các yếu tố khác trong hệ thống. Nhưng bạn đừng lo lắng, kỹ năng này có thể được tôi luyện qua công việc thực tế. Điều bạn cần là xác định yếu tố quan trọng này và tập trung rèn luyện nó.
Không ngại tìm tòi, đặt câu hỏi khó
Để đưa ra một báo cáo hay thông tin có ích từ bảng dữ liệu, bạn phải luôn đặt ra những câu hỏi như mục đích của nó là gì, phương pháp thu thập dữ liệu có lỗ hổng gì, điểm hạn chế của bộ dữ liệu là gì,… Để phân tích dữ liệu tốt, bạn không chỉ cứ dập công thức là ra kết quả mà phải biết được lịch sử của từng bộ dữ liệu và hoàn cảnh của từng dự án. Vì vậy, một kỹ năng không thể thiếu là đam mê tìm tòi, khám phá, không ngại đặt câu hỏi lật lại vấn đề để có thể cho ra đời bộ dữ liệu tốt hơn, giúp cho quá trình phân tích dữ liệu sau này được hiệu quả hơn.
hotcourses.vn
Sự kiên trì và cẩn thận
Đối với những bạn muốn theo học và làm việc trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu, sự kiên trì và cẩn thận trong công việc chính là hai tố chất không thể thiếu. Một trong những yêu cầu ghi ở thông báo tuyển dụng cho nhiều vị trí Chuyên gia phân tích dữ liệu là ứng viên cần phải chú ý đến tiểu tiết (Demonstrate an eye for detail). Để làm được công việc phân tích dữ liệu, bạn cần luyện tập cho mình khả năng tập trung cao độ để có thể nghiên cứu và phân tích nhiều số liệu một lúc, cũng như cẩn thận trong từng lệnh hay dòng code mà bạn viết ra bởi chỉ cần thiếu một dấu ngoặc hay dấu cách nhỏ, dòng code của bạn cũng có thể bị sai. Đôi khi, công việc này có nhiều thứ vô cùng tiểu tiết và mất thời gian, nhất là khi phải “dọn dẹp” (data cleaning/wrangling) thì mới có được một bộ dữ liệu hoàn chỉnh nên bạn cũng cần kiên trì và chịu áp lực tốt.
Bạn hãy chắc chắn rằng mình sẵn sàng tự trang bị những tố chất kể trên trước khi bước vào một khóa đào tạo Phân tích dữ liệu nhé!
>> Đón đầu xu thế tuyển dụng: ưu tiên kỹ năng mềm
Bạn sẽ học gì trong ngành Phân tích dữ liệu?
Công cụ Phân tích dữ liệu chính
- Công cụ lập trình (programming languages) như Python, R, Matlab
- Công cụ truy vấn cơ sở dữ liệu như SQL
- Công cụ thống kê như Microsoft Excel, Minitab
- Hệ thống phân tích thống kê SAS
- Công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau, Power BI, Metabase, Google Data Studio
Một số môn học chuyên ngành
- Thống kê áp dụng (Applied Statistics)
- Nhập môn Khoa học máy tính (Introduction to Computer Science)
- Lập trình cùng Python, R hay SQL (Programming with Python/R/SQL)
- Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization)
- Xác suất (Probability)
- Khai phá dữ liệu (Data Mining)
Các trường đào tạo ngành Phân tích dữ liệu
Hiện tại, các chương trình đào tạo ngành Phân tích dữ liệu đã có mặt tại nhiều trường đại học ở nhiều quốc gia trên thế giới. Tùy vào bậc học, lĩnh vực Phân tích dữ liệu chuyên sâu và điều kiện năng lực lẫn tài chính của bản thân, bạn có thể lựa chọn cho mình khóa học và điểm đến phù hợp. Dưới đây là một số trường đại học uy tín ở Mỹ, Anh, Úc, Canada có đào tạo ngành Phân tích dữ liệu để bạn lựa chọn:
Bạn lưu ý là bấm vào link “Xem [số] khóa học Phân tích dữ liệu” để tìm hiểu thông tin cụ thể về chương trình học ở từng trường. Các thông tin về ngành học, khóa học, các trường đại học tại các quốc gia trên thế giới đều được đăng tải và cập nhật liên tục trên nền tảng của Hotcourses Vietnam. Nhớ đừng bỏ qua thanh công cụ cùng bộ lọc tìm kiếm hữu ích của Hotcourses Vietnam để tìm và lựa chọn trường đại học, cao đẳng phù hợp với bạn nhất!
Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là gì?
Phân tích dữ liệu là môn khoa học phân tích dữ liệu thô (raw data) để đưa ra được kết luận về thông tin đó. Các chuyên gia Phân tích dữ liệu tìm ra các xu hướng và số liệu trong các khối thông tin mà có thể bị bỏ sót nếu không sử dụng kĩ thuật hay công cụ phân tích. Thông tin thu được có thể được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình làm tăng hiệu quả tổng thể của một doanh nghiệp hoặc một hệ thống.
Phân tích dữ liệu nhìn chung tuân theo năm bước sau để phân tích bất kỳ tập dữ liệu nào, đặt biệt là dữ liệu lớn:
1. Thu thập dữ liệu: Xác định nguồn dữ liệu và thu thập dữ liệu từ những nguồn này. Việc thu thập dữ liệu tuân theo quá trình ETL hoặc ELT.
- ETL – Trích xuất, chuyển đổi, tải lên: Dữ liệu đã tạo được chuyển đổi thành định dạng tiêu chuẩn và sau đó được tải vào kho lưu trữ.
- ELT – Trích xuất, tải lên, chuyển đổi: Dữ liệu được tải vào kho lưu trữ và sau đó được chuyển đổi thành định dạng yêu cầu.
2. Lưu trữ dữ liệu: Dữ liệu có thể được di chuyển tới kho lưu trữ như kho dữ liệu hoặc hồ dữ liệu đám mây.
3. Xử lý dữ liệu: Khi có sẵn dữ liệu, dữ liệu phải được chuyển đổi và tổ chức để thu được kết quả chính xác từ các truy vấn phân tích.
4. Làm sạch dữ liệu: Quá trình bao gồm việc xóa bất kỳ lỗi nào như trùng lặp, không nhất quán, dư thừa hoặc định dạng sai. Bước này cũng được sử dụng để lọc bất kỳ dữ liệu nào không mong muốn đối với quá trình phân tích.
5. Phân tích dữ liệu: Đây là quá trình chuyển đổi dữ liệu thô thành thông tin chuyên sâu hữu ích.
Ngày nay, phân tích dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong kinh doanh. Các lợi ích từ việc phân tích dữ liệu phải kể đến:
-
Cải thiện thông tin chuyên sâu về khách hàng
-
Cung cấp thông tin cho các chiến dịch tiếp thị hiệu quả
-
Tăng hiệu quả hoạt động
-
Cung cấp thông tin cho quá trình phát triển sản phẩm
-
Hỗ trợ điều chỉnh quy mô hoạt động dữ liệu
Khóa học data analyst cho chuyên viên
Bạn có thể là sinh viên công nghệ mới ra trường, lập trình viên, hoặc hiện tại đã là chuyên viên phân tích dữ liệu tại một doanh nghiệp nào đó. Dù bạn là ai thì để tiến xa trong lĩnh vực này cũng cần đầu tư học hành bài bản, đảm bảo hiểu sâu, hiểu rộng, hiểu đúng, nâng cao năng lực chuyên môn của mình.
Đặc biệt với những đối tượng đã là nhân viên phân tích dữ liệu, họ thường có khuynh hướng ‘học trong lúc làm’. Nó nghĩa là họ rèn luyện kỹ năng từ kinh nghiệm làm việc. Điều này mang lại ưu điểm là tính thực tế cao, khả năng xử lý vấn đề tốt nhưng đôi khi lại thiếu tính chuyên nghiệp, khó giải quyết từ gốc rễ.
Đó là lúc các nhân sự cần tìm đến các khóa học data analysis để hoàn thiện hơn, xây dựng cơ sở vững chắc cho lộ trình thăng tiến dài hạn của mình. Với tình trạng khan hiếm nguồn lực phân tích dữ liệu như hiện nay, chỉ cần bạn chứng minh được năng lực của mình, cơ hội nghề nghiệp và tiền đồ sẽ rất rộng mở.
Một số vị trí thăng tiến mà SOM gợi ý cho các chuyên viên Data analyst:
– Data Analyst Manager
– Data Scientist
– Chief Data Officer (CDO)
→ Tìm hiểu Lộ trình thăng tiến và cơ hội nghề nghiệp của Data analyst
Các khóa học được đề cập trong phần này sẽ dành cho những ai đã có hiểu biết nền tảng về data analyst, và quyết định theo đuổi chuyên sâu.
Khóa họcỨng dụng các công cụ phân tích dữ liệu của Viện nghiên cứu kinh tế phát triển UEH
UEH (trường Đại học Kinh tế Hồ Chí Minh) là một trong những trường lâu đời và danh tiếng, được biết đến với các khóa học phân tích dữ liệu với tính thực tiễn cao. Cũng bởi lẽ đó mà nhiều doanh nghiệp đã kết hợp cùng trường để thiết kế ra giáo án data analysis riêng cho nhân viên của mình.
Các môn học của khóa này sẽ cung cấp kiến thức cốt lõi của ngành, kết hợp ứng dụng trong môi trường kinh doanh. Nhờ thế, nhân sự sau chương trình sẽ biết cách mang lại giá trị cho doanh nghiệp, chứng minh vai trò quan trọng của mình, thuận lợi đề nghị tăng lương hoặc thăng tiến.
Khóa họcPhân tích dữ liệu theo chuyên đề của Trường kinh tế, luật và Quản lý nhà nước UEH
Đây là khóa học data analyst của Trung tâm đào tạo ngắn hạn UEL và Quản lý nhà nước UEH phối hợp thực hiện. Giáo án sẽ thiên về các chuyên đề về hồi quy với dữ liệu bảng, hồi quy với dữ liệu chuỗi thời gian… Từ đó, người học tiếp thu kiến thức một cách bài bản, hệ thống, ngoài ra còn mở rộng mạng lưới quan hệ với các giáo sư của 2 trường, học hỏi nâng cao ‘tay nghề’.
Khóa họcData analyst tại Trường học công nghệ MindX
Như tên gọi, MindX là trung tâm tư nhân chuyên giảng dạy và đào tạo lĩnh vực công nghệ, từ kiến thức đến kỹ năng. Với hơn 8 năm kinh nghiệm, trường tự tin xây dựng giáo án ‘học thật, làm thật’, giúp học viên có thể ứng dụng ngay trong quá trình lên lớp, đẩy nhanh tốc độ phát triển chuyên môn.
MindX có hệ thống chi nhánh ở nhiều tỉnh thành cùng giờ học đa dạng là một trong những lợi điểm cho các chuyên viên. Dù lịch trình bận rộn, trung tâm vẫn đảm bảo để bạn không bỏ lỡ kiến thức một cách linh hoạt.
→ Tìm hiểu chi tiết Những khóa học phân tích dữ liệu uy tín cho chuyên viên data analysis
Học Data Analyst ở đâu? Top 5 trung tâm đào tạo Data Analyst uy tín
Mastering Data Analytics – Học Data analyst ở TPHCM
Học Data analyst ở đâu? Mastering Data Analytics là trung tâm đào tạo Data Analyst uy tín hàng đầu ở nước ta. Hiện nay, trung tâm là lựa chọn đáng tin cậy cung cấp các khoá học phân tích dữ liệu cho doanh nghiệp trong và ngoài nước. Một số khoá học tại Mastering là: khóa học Business Intelligence, Business Analytics, Corporate Training,…
Trải qua nhiều năm hoạt động, Mastering đã trở thành đối tác chính của nhiều doanh nghiệp lớn. Ví dụ như: Coca-Cola, Microsoft,… Trung tâm luôn nỗ lực hết mình để xây dựng phương pháp đào tạo hiện đại, nâng cao chuyên môn cho giảng viên và hỗ trợ người học hết mình.
Thông tin liên hệ:
- Website:https://mastering-da.com/
- Hotline: 0961 48 66 48
- Địa chỉ: Số 28 Đường B2, Phường An Lợi Đông, Thành phố Thủ Đức, TPHCM
Xem thêm: Top 10+ phần mềm dinh dưỡng mầm non hiệu quả và được tin dùng nhất
Datapot – Trung tâm đào tạo Data Analyst
Học Data analyst ở đâu? Datapot là một trong các trung tâm đào tạo Data Analyst chuyên nghiệp. Hiện nay, trung tâm cung cấp đa dạng khoá học cho bạn lựa chọn như: khoá học theo lộ trình, khoá học theo chuyên đề, Roadmap For Data Analyst,… Vậy, vì sao nên học tập tại Datapot?
Trung tâm đã nghiên cứu và phát triển ra hệ thống giáo trình chuẩn hoá, phù hợp với nhu cầu học tập của đa số học viên. Phương pháp giảng dạy mang lại hiệu quả cao, được thực hành thường xuyên và đáp ứng nhu cầu thực tế của doanh nghiệp. Bạn sẽ được học với những chuyên gia hàng đầu trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.
Xem thêm: Hướng Dẫn Cách Thiết Kế Bài Giảng E-Learning Đúng Chuẩn
Công ty MCI
Học Data analyst ở đâu? MCI là trung tâm đào tạo Data Analyst nhằm giúp cho các doanh nghiệp phát triển vững mạnh. Tại MCI, bạn có thể tìm thấy nhiều khoá học liên quan tới phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu.
Trong suốt 4 năm hoạt động, MCI đã thu hút hơn 7000 học viên theo học và trở thành đối tác của 200 doanh nghiệp lớn nhỏ trong nước. Để đạt được sự thành công này, MCI đã không ngừng nâng cao chất lượng đào tạo để đưa ra phương pháp dạy học hiện đại và phù hợp nhất.
Tìm hiểu khoá học Data analyst tại Smart Pro
Smart Pro cũng là 1 trong những trung tâm đào tạo Data Analyst uy tín và được nhiều người biết đến. Học Data analyst ở đâu? Trung tâm Smart Pro sở hữu đội ngũ giảng viên hiểu biết sâu rộng về phân tích dữ liệu, phương pháp giảng dạy hiện đại và cung cấp lộ trình học tập phù hợp với từng ứng viên. Vì thế đảm bảo sẽ mang lại cho người học những trải nghiệm thú vị nhất.
Xem thêm: Bí quyết tự học thiết kế web tại nhà hiệu quả dành cho người mới
Nên học Data analyst ở đâu? Tham khảo Insight Data
Insight Data cũng là một trong những trung tâm đào tạo Data Analyst được nhiều người biết đến. Insight Data chỉ mới được thành lập từ năm 2020 nhưng vẫn có chỗ đứng vững trên thị trường bởi chất lượng đào tạo tốt.
Hiện nay, trung tâm đang nhận đào tạo phân tích dữ liệu cho các cá nhân, doanh nghiệp có nhu cầu. Học data analyst ở đâu? Trung tâm Insight Data nhận tư vấn và triển khai một số giải pháp công nghệ thông tin cho doanh nghiệp.
Xem thêm: Ngành giao thông vận tải là gì? Tương lai khi ra trường
Data Analyst là ngành gì?
Trước khi tìm hiểu các trung tâm đào tạo Data Analyst thì chúng ta cần biết các công việc của một Data Analyst. Data Analyst hay còn gọi là chuyên viên phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp. Họ là những người chịu trách nhiệm thu thập, phân tích, xử lý các thông tin, dữ liệu liên quan tới mọi hoạt động của công ty.
Ví dụ như phân tích dữ liệu về khách hàng, đối thủ cạnh tranh, thị trường tiêu thụ, nhu cầu thị trường,… Thông qua những dữ liệu mà chuyên viên Data Analyst thu thập được, doanh nghiệp sẽ có cơ sở để đưa ra chiến lược kinh doanh phù hợp và hiệu quả hơn. Vậy, cụ thể thì Data Analyst là làm những gì?
Khi làm việc ở vị trí này, bạn sẽ sử dụng các công cụ để thu thập thông tin, dữ liệu từ các nguồn khác nhau. Ví dụ như từ các trang mạng xã hội, các biểu mẫu, tờ đơn thu thập dữ liệu,… Sau khi đã có dữ liệu, bạn tiến hành bước phân tích. Sau đó trình bày phân tích của mình thành các bảng, biểu đồ và số liệu cụ thể. Bạn cần phải báo cáo phân tích của mình cho cấp trên được biết.
Học Data analyst ở đâu? Và nhu cầu của ngành này như thế nào? Có thể thấy, nhu cầu thị trường, khách hàng tiềm năng hay các hoạt động kinh doanh luôn thay đổi liên tục. Vì thế, chuyên viên phân tích dữ liệu phải thực hiện các công việc trên 1 cách thường xuyên, đều đặn.
Xem thêm: Ngành Marketing là gì? Cơ hội việc làm sau khi ra trường như thế nào?
Danh sách môn học
Giới thiệu về Phân tích dữ liệu
Xem chi tiết →
Phân tích dữ liệu với Power BI
Xem chi tiết →
Advance relational database
Xem chi tiết →
Python for Data Analyst
Xem chi tiết →
Final Project hoặc thực tập tại doanh nghiệp
Xem chi tiết →
Trở thành lập trình viên chuyên nghiệp
Xem chi tiết →
Cơ hội việc làm của Data Analyst
Học Data analyst ở đâu? Nhu cầu ngành này có cao không? Nhu cầu về nhân lực Data Analyst đang tăng cao do sự quan trọng của việc phân tích dữ liệu trong kinh doanh ngày càng lớn. Đây là một ngành nghề mang tính chiến lược và có triển vọng lớn trong tương lai.
Nhu cầu nhân lực Data Analyst
Tính đến hiện tại, nhu cầu về nhân lực chuyên ngành Data Analyst đã trở nên khá cấp thiết trong môi trường kinh doanh toàn cầu. Việc sử dụng dữ liệu để hỗ trợ quyết định trong doanh nghiệp không còn chỉ là một ưu thế mà là một yếu tố không thể thiếu. Học Data analyst ở đâu? Học những gì? Data Analyst không chỉ thu thập và phân tích dữ liệu, mà còn biến số này thành những thông tin chiến lược hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định chuẩn xác hơn và phản ứng linh hoạt hơn trước biến đổi của thị trường và khách hàng.
Sự gia tăng vượt bậc về lượng dữ liệu ngày càng tạo ra áp lực lớn đối với các doanh nghiệp. Điều này tạo nên nhu cầu cấp bách về các chuyên gia có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và đưa ra những hiểu biết sâu sắc từ những dữ liệu phức tạp đó. Data Analyst không chỉ đơn thuần là người biết cách thu thập và phân tích dữ liệu mà còn là người đưa ra cái nhìn đa chiều từ dữ liệu, giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng, dự đoán xu hướng thị trường, và tạo ra chiến lược kinh doanh hiệu quả.
Xem thêm: Kỹ Năng Giao Tiếp Tiếng Anh Là Gì? Cách Cải Thiện Hiệu Quả
Top các ngành nghề có nhu cầu tuyển dụng Data Analyst cao hiện nay
Sau khi đã tìm hiểu về học Data Analyst ở đâu, bạn có thể tìm hiểu thêm về top những ngành nghề có nhu cầu tuyển dụng lĩnh vực Data Analyst cao hiện nay như sau:
- Tài chính ngân hàng: Lĩnh vực tập trung vào quản lý và giao dịch về tiền bạc, đầu tư, và tài sản tài chính. Data Analyst đóng vai trò quan trọng trong phân tích dữ liệu khách hàng, quản lý rủi ro tài chính, dự đoán thị trường tài chính, và phân tích hiệu suất tài chính.
- Truyền thông marketing: Quản lý thông tin và quảng cáo nhằm thúc đẩy sản phẩm hoặc dịch vụ đến người tiêu dùng hoặc thị trường cụ thể. Trong lĩnh vực này, phân tích dữ liệu quan trọng cho việc đo lường hiệu suất chiến dịch, tối ưu hóa chiến lược tiếp thị, và dự đoán xu hướng thị trường.
- Tư vấn bảo hiểm: Chuyên về cung cấp thông tin, hướng dẫn và đề xuất các sản phẩm bảo hiểm. Phân tích dữ liệu được sử dụng cho việc phân tích rủi ro bảo hiểm, dự đoán sự cố bảo hiểm và nhu cầu của khách hàng.
- Phát triển phần mềm: Thiết kế, xây dựng và duy trì các ứng dụng và hệ thống phần mềm. Kỹ năng Data Analyst được áp dụng trong phân tích hiệu suất ứng dụng, sản phẩm, dự án, và phát triển dự án dựa trên dữ liệu.
Học Data analyst ở đâu? Làm ở những vị trí nào? Những vị trí công việc sau khi học Data Analyst có thể tham gia trong các ngành nghề này bao gồm:
-
- Chuyên viên phân tích dữ liệu, quản trị rủi ro.
- Chuyên viên nghiên cứu thị trường, SEO, truyền thông xã hội.
- Chuyên viên giám định tổn thất, giải quyết quyền lợi trong bảo hiểm.
- Chuyên viên kiểm tra chất lượng phần mềm, quản lý dự án, tối ưu hóa hiệu suất phần mềm.
Việc đầu tư thời gian để học về Data Analyst có thể coi là một quyết định sáng suốt và đầy tiềm năng, đặc biệt trong bối cảnh dữ liệu đang ngày càng trở nên quan trọng như hiện nay. Có nhiều lựa chọn học Data Analyst ở đâu phù hợp với mục tiêu và điều kiện cá nhân của từng người. Quan trọng nhất là bạn cần tự chủ động xây dựng lộ trình học tập sao cho hiệu quả nhất, từ đó thu thập kiến thức và kỹ năng cần thiết của một Data Analyst chuyên nghiệp, có khả năng đáp ứng được nhu cầu thực tế của thị trường lao động. Hãy bắt đầu khám phá và bước chân vào con đường sự nghiệp đầy triển vọng này ngay từ hôm nay.
Xem thêm: Học tiếng Trung để làm gì? Có nên học tiếng Trung không?
Ngành Phân tích dữ liệu (Data Analytics) là sự lựa chọn cho những ai đam mê thu thập, khai thác và xử lý các bộ dữ liệu để đưa ra quan sát, nhận định, báo cáo về một vấn đề cụ thể. Cùng Hotcourses Vietnam tìm hiểu các khóa học và cơ hội việc làm trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu qua bài viết sau!
Tự học data analysis cơ bản cho người mới
Những người mới bắt đầu tìm hiểu về khóa học data analyst thường là các bạn sinh viên mới tốt nghiệp hoặc nhân sự trái ngành. Do nhìn thấy được những tiềm năng của ngành phân tích dữ liệu, họ chọn đăng ký các chương trình căn bản để làm nền tảng thích nghi với thời đại số.
Những chứng nhận khóa học data analysis ấy có thể trở thành điểm mạnh, tạo lợi thế cạnh tranh ứng tuyển cho vị trí đang theo đuổi. Hoặc biết đâu sẽ là một cơ duyên chuyển ngành, cho họ có thêm một lựa chọn nghề nghiệp với mức thu nhập lý tưởng.
→ Có thể bạn quan tâm: Lương Data Analyst ở Việt Nam 2022
Nếu bạn chỉ có nhu cầu bổ sung thêm kiến thức ở một lĩnh vực mới, hỗ trợ cho công việc đang làm, SOM gợi ý 4 khóa học data analysis online miễn phí.
Điểm chung của các chương trình này là vừa tiện lợi, tiết kiệm thời gian, vừa đảm bảo cung cấp đủ kiến thức cần thiết phù hợp cho người mới. Nội dung bao gồm kiến thức tổng quan về phân tích dữ liệu và bài tập thực hành thành thạo các công cụ phổ biến như Python, SQL…
Khóa họcLearn Python và Learn SQL của Codecademy
Đây là khóa học phân tích dữ liệu của Codecademy với nội dung trọng tâm là 2 ngôn ngữ dùng nhiều nhất trong ngành – Python và SQL.
Khóa họcIntroduction of Data Science using Python
‘Giới thiệu về Data Science sử dụng Python’ là khóa học data analyst phù hợp để nhập môn nhất vì nó không yêu cầu bất cứ kiến thức hay kinh nghiệm gì. Giáo án sẽ bắt đầu từ những nội dung cơ bản như Data Science và Machine Learning là gì; Khái quát công việc của khoa học dữ liệu; cách ứng dụng Python…
Khóa họcIntroduction to data science – SkillUp
Chương trình ‘Giới thiệu về Khoa học dữ liệu’ được tích hợp thành 7 giờ video, giúp bạn dễ dàng nắm bắt các khái niệm một cách sinh động. Nội dung này đã được cố vấn bởi những nhà lãnh đạo nhiều năm kinh nghiệm, đảm bảo tính chính xác và thực tế.
Khóa họcIBM Data Analytics Courses – Coursera
IBM là công ty công nghệ thuộc top đầu thế giới, kết hợp với nền tảng học trực tuyến uy tín Coursera cho ra đời khóa học Data Analyst cực kỳ chất lượng. Bạn sẽ có cơ hội tích lũy kiến thức qua các kịch bản dự án mang tính thực tiễn cao, đồng thời thực hành kỹ năng với nhiều công cụ phân tích dữ liệu (Excel, SQL, Python, Jupyter Notebooks và Cognos Analytics).
→ Chi tiết Các khóa học data analysis online cho người mới
Sẵn sàng trở thành Data Analyst hoặc gia tăng cơ hội việc làm với kỹ năng quan trọng của nhân sự trong thời kỳ chuyển đổi số, sẵn sàng “cá kiếm” lên đến 470 triệu đồng/năm.
Xem đầy đủ
Nếu bạn là:
Tham khảo ngay Khoá học Data Analyst tại MindX, với hơn 6700+ học viên theo học, chắc chắn là sự lựa chọn hoàn hảo dành cho bạn, cam kết 100% học viên có việc làm sau khi tốt nghiệp, tự tin trở thành 1 Data Analyst chuyên nghiệp chỉ sau 8 tháng.
Bạn có thể tham khảo lộ trình học Data Analyst cho người mới bắt đầu dưới đây, đã giúp hơn 2000+ học viên tại MindX có đủ kiến thức cô đọng, thực tế nhất để bước chân vào ngành Data Analysis.
Nếu bạn đã sẵn sàng, hãy cùng MindX chinh phục nghề Data Analyst ngay hôm nay bạn nhé.
➤ Data Analyst thuộc top 3 công việc hấp dẫn nhất toàn cầu năm 2022 (Theo báo cáo của Glassdoor).➤ Gần 77% doanh nghiệp hiện nay coi việc “phân tích dữ liệu” chính là 1 trong những yếu tố quyết định sự thành bại của tổ chức (Theo SouthEdge Education).Phân tích dữ liệu không chỉ là một ngành nghề tiềm năng mà sớm muộn gì cũng trở thành một kỹ năng thiết yếu mà nhà tuyển dụng yêu cầu với các ứng viên của mình. Bởi các doanh nghiệp Việt Nam đang bước vào thời kỳ chuyển đổi số mạnh mẽ và Big Data trở thành mạch máu chạy khắp cơ thể và vận hành của các cơ quan doanh nghiệp.Chính vì thế, hãy trang bị kỹ năng phân tích dữ liệu ngay hôm nay với Khoá học Data Analyst tại MindX, sẽ giúp bạn:● Nắm vững kiến thức nền tảng và trọng tâm về phân tích dữ liệu, tạo cơ sở để bạn phát triển career path bền vững trong tương lai. Từ Data Analyst trở thành Analyst Specialist → Data Scientist → Director of Data Analytic hoặc rẽ hướng sang Product Manager hay Business Strategy.● Đủ kiến thức về phân tích dữ liệu ở bậc Fresher/Junior tại các doanh nghiệp. Bạn sẽ đóng vai trò là Business Intelligence Analyst – Người nghiên cứu, xử lý dữ liệu, tìm ra insight và đề xuất giải pháp từ những insight đó để phục vụ cho mục đích phát triển của doanh nghiệp.● Biết ứng dụng kỹ năng phân tích dữ liệu vào công việc chuyên môn hiện tại như: Marketing, Kế toán, Nhân sự, Nghiên cứu,…. Đồng thời, được bổ trợ thêm các kỹ năng mềm để phục vụ cho công việc như kỹ năng giao tiếp, thương thuyết, làm việc nhóm, etc và các nhóm kỹ năng phục vụ cho giai đoạn xin việc như: kỹ năng làm CV, phỏng vấn, v.v.
Tại Việt Nam, hiện chưa có trường đại học nào tại Việt Nam đào tạo chính quy ngành phân tích dữ liệu (Data Analysis). Người muốn tìm hiểu và làm việc trong ngành Data, phải tự tìm học ở các nguồn tài liệu nước ngoài, trên internet hoặc theo học tại các trung tâm giáo dục công nghệ.
Bên cạnh đó, mặc dù ngành Data Analysis rất khát nhân lực, nhưng nhà tuyển dụng vẫn ưu tiên những ứng viên được đào tạo chuyên môn theo lộ trình bài bản và có kinh nghiệm thực chiến. Đây chính là một hạn chế đối với những người tự học về phân tích dữ liệu.
Người có nhu cầu chuyển ngành sang làm Data Analyst/Business Intelligence Analyst.
Người đi làm trong ngành Digital, quản trị hoặc chuyển đổi sốcần trang bị thêm kỹ năng về phân tích dữ liệu.
Sinh viên ngành hệ thống thông tin, kinh tế, v.v.. muốn theo đuổi công việc phân tích dữ liệu.
Không chỉ đào tạo sâu về kiến thức chuyên môn, MindX chú trọng thiết kế, định hướng lộ trình học và làm việc phù hợp với mục tiêu của từng học viên. Đồng thời, chú trọng đào tạo các nhóm kỹ năng mềm cần thiết (kỹ năng giao tiếp, làm việc nhóm, thương thuyết, kỹ năng làm CV, phỏng vấn,..) phục vụ cho các nhóm công việc chuyên môn và chinh phục nhà tuyển dụng.
Cuối năm 2021, MindX đã huy động thành công nguồn vốn 3 triệu USD tại vòng Series A, MindX vẫn luôn tiến về phía trước, với sứ mệnh đưa Công nghệ – Kỹ thuật số đến với thế hệ trẻ Việt Nam và thế giới. Mới đây, chỉ sau hơn 1 năm, startup giáo dục Công nghệ MindX đã huy động thành công 15 triệu USD vòng series B do quỹ đầu tư Kaizenvest của Singapore dẫn dắt.
Kể từ vòng huy động vốn Series A, quy mô của MindX đã tăng trưởng gấp ba lần với 32 cơ sở trên khắp Việt Nam và danh mục sản phẩm ngày càng đa dạng, đào tạo các bộ môn công nghệ từ Lập trình, Phân tích dữ liệu, Thiết kế UI-UX cho đến Kiểm thử phần mềm, Phân tích nghiệp vụ Công nghệ và Quản lý sản phẩm IT.Với nguồn vốn mới, chúng tôi có kế hoạch sẽ tiếp tục phát triển danh mục sản phẩm và dịch vụ, tối ưu trải nghiệm khách hàng và hệ thống dữ liệu để mở rộng quy mô. MindX hiện đã thiết lập được mạng lưới đối tác với hơn 200 doanh nghiệp ở Singapore, Úc, Thái Lan và các quốc gia khác, cho phép thế giới tiếp cận với lực lượng lao động số chất lượng cao từ Việt Nam.
Trong 8 năm đồng hành, MindX đã đào tạo được hơn 25.000 học viên với mức lương trung bình $1650, trong đó 16,5% học viên đang làm việc tại 12 quốc gia trên thế giới với mức lương lên tới $7000/tháng.
Cùng MindX đi tới
những công ty, đại học hàng đầu Việt Nam và thế giới!
6000$
Là mức lương MindX cam kết khi làm việc tại quốc tế
40.000+
Học sinh đã tốt nghiệp và đi ra thế giới từ MindX
16,5%
Học sinh đang học tập và làm việc tại 12 quốc gia trên thế giới
1650$
Là mức lương trung bình nhận được của học sinh sau 1,5 – 3 năm tốt nghiệp từ MindX
Keywords searched by users: đào tạo data analysis
Categories: Tóm tắt 69 Đào Tạo Data Analysis
![Data Analysis] Quy Trình Phân Tích Dữ Liệu Từ A-Z](https://csc.edu.vn/data/images/tin-tuc/tin-hoc-van-phong/Kien-thuc-tin-hoc/data-analysis/900-data-analysis-process.jpg "Data Analysis] Quy trình Phân tích dữ liệu từ A-Z")
![Free Download] Sách Về Data Analytics Siêu Hay, Thú Vị! - Mastering Data Analytics](https://mastering-da.com/wp-content/uploads/2023/07/Merry-Christmas-Happy-New-Year-Facebook-Post-3-Copy.png "FREE DOWNLOAD] Sách về Data Analytics siêu hay, thú vị! - Mastering Data Analytics")
See more here: kientrucannam.vn
See more: https://kientrucannam.vn/vn/