[KH88] BỘ KHÓA HỌC DATA ANALYTICS 4 KHOÁ CÙNG MINDX

Những Ai Nên Tham Gia Bộ Khóa Học Data Analytics Này?

 Những bạn có nhu cầu chuyển ngành sang làm Data Analyst/Business Intelligence Analyst.

 Những bạn đi làm trong ngành Digital, quản trị hoặc chuyển đổi số cần trang bị thêm kỹ năng về phân tích dữ liệu.

 Những bạn sinh viên ngành hệ thống thông tin, kinh tế, v.v.. muốn theo đuổi công việc phân tích dữ liệu.

Bạn Sẽ Học Được Gì Từ Bộ Khóa Học Data Analytics

 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.

 Thành thạo sử dụng bộ công cụ phân tích dữ liệu phổ biến: SQL, Power Bi, Python,.. đồng thời có mindset để có thể sử dụng các công cụ khác dễ dàng.

 Nắm vững quy trình tìm kiếm và phân tích dữ liệu để tìm ra insight, phục vụ cho việc ra quyết định mang tính chiến lược của doanh nghiệp.

 Nắm vững nền tảng để có thể tiến nhanh và tiến xa hơn trong ngành phân tích dữ liệu với các vị trí như Data Engineer, Data Scientist,…

Nội Dung Bộ Khóa Học Data Analytics

LEVEL 1: DATA FOR EVERYONE

Buổi 1: Orientation Day
Khai giảng khóa học, giới thiệu về mục tiêu, yêu cầu, cơ hội việc làm sau cả lộ trình.
Tổng quan về dữ liệu và ngành khoa học dữ liệu.
Buổi 2 – 3: SQL
Giới thiệu tổng quan về cơ sở dữ liệu quan hệ (relational database) và structure của nó (table, column, row, primary key, foreign key, data types).
Giới thiệu về Hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS), Operational database vs. Analytical database.
Giới thiệu về MySQL, Dbeaver,…
Học các câu lệnh SQL căn bản.
Buổi 4 – 5: SQL
Giới thiệu về các hàm xử lý dữ liệu: hàm xử lý chuỗi, thời gian, hàm chuyển đổi,…
Học về JOIN trong SQL: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN,…
Import dữ liệu từ file csv, Excel vào MySQL,..
Buổi 6 – 7:
Review các kiến thức của các buổi trước + demo – Thực hành JOIN + CTE.
Ôn tập kiến thức về CASE Statement – Đánh số dòng.
Buổi 8 – 9 – 10: Power BI
Giới thiệu tổng quan về Power BI, Power BI Desktop, chu trình dựng báo cáo, các loại bảng và biểu đồ trong Power BI.
Học về Data Modeling với Power BI và tạo relationship giữa các bảng.
Giới thiệu về DAX và các nhóm DAX phổ biến.
Power BI report view.
Buổi 11 – 12 – 13 – 14: Python
Giới thiệu về Python & các quy tắc lưu ý khi sử dụng Python.
Học các lệnh cơ bản của Python: Pandas, thao tác file, connect database, data cleaning,…
Thực hành & chữa bài tập về nhà.

LEVEL 2: BUSINESS INTELLIGENCE ANALYST

Buổi 1 – 2: Orientation Day
Review các loại hình & giới thiệu quy trình phân tích dữ liệu.
Giới thiệu chuyên sâu về Power BI, các chức năng, giao diện và ứng dụng Power BI vào phân tích dữ liệu.
Tổng quan analytical technique (descriptive + diagnostic)
Buổi 3 – 4: Các kỹ thuật tìm kiếm insight từ dữ liệu
Buổi 5: Data Ingestion & Data Model
Buổi 6 – 7: Data Model Practice with SQL & PowerBI
Buổi 8: Edit Query with Power BI for advanced transform
Buổi 9: Demo và sửa project giữa kỳ
Buổi 10 – 11: DAX
Giới thiệu về DAX, measures & cách sử dụng DAX để tạo ra các measures.
Review DAX, giới thiệu tính năng python for visualize.
Buổi 12: Python for visualize & giới thiệu về final project
Buổi 13 – 14 – 15: Update tiến độ Project – Q&A
Q&A: Get Data & Data Wrangling.
Q&A: Data Processing & Transforming.
Q&A: Data Visualizing.
Buổi 16: Project Presentation – Đánh giá từ doanh nghiệp.

LEVEL 3: DATA ANALYST

Buổi 1: Orientation Day
Giới thiệu về mục tiêu, yêu cầu, cơ hội việc làm sau cả lộ trình
Giới thiệu về Machine learning và Predictive Analytics, các tools, các bước trong một task Machine Learning, cách làm một project.
Buổi 2 – 3: Basic Mathematics in Data Analytics
Buổi 4: Tabular Data Transforming & Vector Output
Buổi 5: Basic Preprocessing Techniques
Buổi 6: Basic Data Mining Methods
Buổi 7 – 8: Thi giữa kỳ
Buổi 9: Thuật toán phân tích dự đoán dữ liệu có giám sát
Buổi 10: Thuật toán phân tích dự đoán dữ liệu không giám sát
Buổi 11: Thuật toán phân tích dữ liệu thời gian
Buổi 12: Reduce Dimension , Feature Engineering & Feature Selection, String Manipulation
Buổi 13 – 14 – 15: Update tiến độ Project – Q&A
Q&A: Get Data & Data Wrangling.
Q&A: Data Processing & Transforming.
Q&A: Data Visualizing.
Buổi 16: Project Presentation – Đánh giá từ doanh nghiệp.

LEVEL 4: DATA XCAREER KICKSTART

Buổi 1: Orientation Day
Khai giảng khóa học, giới thiệu về mục tiêu, yêu cầu, cơ hội việc làm sau cả lộ trình
Buổi 2 – 3 – 4: SQL best practice
Buổi 5 – 6 – 7: BI
Review một số key points trong phân tích và quản trị chất lượng dữ liệu.
Hướng dẫn sử dụng chart hợp lý.
Mini case study.
Buổi 8 – 9: Predictive Analytics
Review kiến thức về Predictive Analytics.
Buổi 10 – 11 – 12 – 13 – 14: Làm Project cá nhân xây dựng mô hình phân tích/dự báo để giải bài toán kinh doanh thực tế (real business case study) trong 2 tuần.
Giới thiệu và hướng dẫn thực hiện case study.
Xử lý dữ liệu và xây mô hình dự báo.
Present kết quả.
Buổi 15: CV Update & Review
Buổi 16: Interview skill training
Luyện kỹ năng phỏng vấn (kỹ năng xử lý tình huống, trả lời những câu hỏi hóc búa, và các kỹ năng khác).

ĐI KÈM THEO 4 LEVEL LÀ FULL BỘ TÀI LIỆU KHÓA HỌC