Khoá học
Phân tích dữ liệu
Data Analytics Hero K05 khai giảng 17/04/2023.
Đăng ký tham gia ngay hôm nay!
Mục tiêu khóa học Data Analysis tại KPIM
- Nắm vững các khái niệm, phương pháp phân tích và trực quan hoá dữ liệu một cách hệ thống
- Phát triển tư duy phân tích nhạy bén và kỹ năng phân tích dữ liệu bài bản
- Thành thạo các công cụ Phân tích & Trực quan hoá phổ biến để truyền tải thông điệp qua dữ liệu
- Cập nhật những xu hướng và kiến thức mới nhất trong ngành công nghệ dữ liệu trên thế giới
Chuyên gia Phân tích Dữ liệu Data Analyst với 7 năm kinh nghiệm thành lập và đào tạo team Data Analytics tại Mỹ và quản lý triển khai dự án cho các doanh nghiệp lớn tại VN như Mobifone, Viettelimex, MB Ageas,...
Duc Nguyen
Microsoft Certified Data Analyst
Bạn nhận được gì sau khoá học
- Tư duy phân tích và quy trình triển khai phân tích dữ liệu. Ứng dụng mô hình BACCM, BADIR và Project Mind Map
- Khái niệm về 8 phương pháp phân tích từ cơ bản đến nâng cao. Thực hành về Descriptive, Diagnostic, Predictive, Inferential, Exploratory và Prescriptive Analysis
- Tìm hiểu và đi sâu vào các khái niệm, thuật ngữ quan trọng trong ngành phân tích dữ liệu như Database, Datawarehouse, Datamart, Big Data, các nền tảng công nghệ và công cụ hỗ trợ
- Ứng dụng Excel và Power BI xây dựng và thiết kế 10 loại Report & 4 loại Dashboard phổ biến trong doanh nghiệp
- Thực hành các tính năng của Excel (Excel Function, Pivot Table, Analysis ToolPak, Solver) để phân tích và tạo báo cáo
- Thực hành các tính năng nâng cao Power Query & Power Pivot trong Excel và Power BI để xây dựng thiết kế báo cáo, Dashboard
- Thực hành các câu truy vấn dữ liệu bằng SQL để trích xuất dữ liệu và tính toán đưa thông tin về báo cáo
- Ứng dụng R & Python để phân tích thống kê, và hiểu các thuật ngữ liện quan đến Machine Learning, Deep Learning, AI
Khoá học Data Analysis dành cho ai
Khóa học Data Analysis tại KPIM dành cho bất cứ ai theo đuổi và mong muốn áp dụng kỹ năng và công cụ phân tích vào công việc, đặc biệt trong mảng khoa học dữ liệu và phân tích kinh doanh. Học viên sẽ tìm hiểu các khái niệm và kỹ năng cơ bản cũng như ứng dụng trên các công cụ phân tích phổ biến nhất hiện nay.
Lộ trình học Data Analysis được xây dựng dựa trên kinh nghiệm triển khai thực tế ở đa dạng nhiều lĩnh vực từ bán lẻ, ngân hàng, viễn thông, sản xuất,… cho đến các nghiệp vụ khác nhau như bán hàng, tiếp thị, kế toán, quản trị,… Từ tư duy phân tích, quy trình phân tích đến xây dựng báo cáo, trực quan hóa thông tin tạo câu chuyện và phân tích thống kê đều gói gọn trong một khóa học bài bản giúp học viên tiếp cận và tạo tiền đề phát triển kiến thức phân tích dữ liệu chuyên sâu hơn.
- Chuyên viên và nhân sự từ mọi lĩnh vực có nhu cầu hệ thống kiến thức và tư duy bài bản cho công việc phân tích dữ liệu
- Đội ngũ quản lý trong doanh nghiệp có mong muốn tối ưu hoá vận hành và đưa ra những quyết định kinh doanh hiệu quả
- Sinh viên & Học sinh có định hướng tìm hiểu, phát triển và đón đầu xu thế về mảng Phân tích Dữ liệu cho tương lai
- Bất cứ ai quan tâm tới ngành công nghệ dữ liệu và có nhu cầu trau dồi kiến thức và phát triển bản thân
Sản phẩm học viên
Nội dung khoá học
- Định nghĩa về phân tích dữ liệu và so sánh những khái niệm về BA, DA, BI, DE, DS
- Các bài toán phân tích dữ liệu điển hình và giải pháp thực tế
- 8 loại hình phân tích và các công cụ, công nghệ nổi bật
- Phân loại 10 dạng báo cáo phổ biến và 4 loại dashboard
- Thực hành phân tích bài toán mẫu và lên kế hoạch mindmap phân tích với Excel
- Các khái niệm cốt lõi trong phân tích kinh doanh
- Nắm vững và ứng dụng mô hình phân tích BACCM
- Nắm vững và ứng dụng mô hình phân tích BADIR
- Thực hành với bài toán mẫu đưa ra phân tích yêu cầu và kế hoạch phân tích
- Thực hành tạo một số biểu đồ trong Excel
- Vai trò và ứng dụng của Excel trong phân tích dữ liệu
- Các tính năng quan trọng để phân tích dữ liệu trong Excel
- Tìm hiểu các ứng dụng khác như VBA, Data Analysis và Solver
- Descriptive Analytics là gì và ứng dụng thực hành bằng Excel
- Thực hành các hàm LOOKUP, SUMIF, INDEX, MATCH trong Excel
- Cách tạo conditional formating, pivot table, pivot chart trong Excel
- Hoàn thiện xây dựng trang báo cáo 1 phân tích bán hàng trong Excel
- Các khái niệm nền tảng về dữ liệu: database, datawarehouse, bigdata, etc, …
- Các nguồn lư trữ dữ liệu tiêu biểu và sự khác biệt giữa Cloud, On-premise và Strucutred, Non-structured data
- Giới thiệu về SQL Server Management Studio và ứng dụng trong phân tích dữ liệu
- Thực hành trích xuất dữ liệu từ SQL Server và truy vấn trên SQL Server Management Studio
- Thực hành sử dụng SQL SELECT, WHERE, ORDER BY, TOP trích xuất dữ liệu theo yêu cầu
- Khái niệm về mô hình lưu trữ dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu
- Cách định nghĩa bảng dữ liệu và hiểu rõ về mối quan hệ giữa các bảng
- Tư duy hình thành mô hình dữ liệu với Data Normalization
- Tìm hiểu về các loại JOIN trong SQL
- Tìm hiểu về Subqueries trong SQL
- Thực hành thiết kế dữ liệu với SQL qua bài tập
- Mô hình phân tích dữ liệu và sự khác biệt với mô hình lưu trữ
- Sự khác biệt giữa Excel truyền thống và các tính năng Power của Excel
- Giới thiệu PowerQuery và M language trong Excel
- Giới thiệu PowerPivot và DAX trong Excel
- Thực hành sử dụng Power Query và Power Pivot trong Excel
- Hoàn thiện xây dựng trang cáo mẫu 2 trong Excel
- Bài kiểm tra giữa kỳ
- Hệ sinh thái Power BI là gì và vai trò của nó trong phân tích dữ liệu
- Giao diện của Power BI kèm các tính năng Power Query và Power Pivot
- Giới thiệu về 2 ngôn ngữ DAX và M language trong Power BI
- Khả năng thiết kế báo cáo và tính năng báo cáo với Power BI
- Thực hành sử dụng Power BI để xây dựng báo cáo phân tích
- Tìm hiểu về các khái niệm Row Context và Filter Context
- Các công thức quan trọng và phổ biến của DAX như CALCULATE, ALL, MAX, SUMX
- Tìm hiểu 3 nguyên lý về DAX và quy trình tính toán 6 bước
- Tìm hiểu về DAX Time Intelligence
- Thực hành hoàn thiện và bổ sung các tính năng báo cáo trong Power BI
- Thống kê là gì và các áp dụng cho Predictive Analytics và Inferential Analytics
- Ứng dụng Hypothesis Testing trong Excel
- Ứng dụng Linear Regression trong Excel
- Ứng dụng Exponential Smoothing và Moving Average trong Excel
- Ứng dụng phân tích phương sai ANOVA
- Ứng dụng Solver áp dụng cho bài toán tối ưu hóa
- Giới thiệu về R và các mô hình thống kê ứng dụng cho Exploratory Analytics
- Tìm hiểu giao diện và sử dụng R Studio
- Phân tích dữ liệu với R để giải bài toán phân tích nâng cao
- Giới thiệu về Jupiter Notebook và cách sử dụng
- Giới thiệu về ngôn ngữ Python và các ứng dụng của nó
- Thực hành sử dụng Python để giải bài toán phân tích nâng cao
- Tương lai của công nghệ máy tính và khoa học dữ liệu
- Machine Learning và Deep Learning cùng các khái niệm về AI
- Prescriptive Analytics là gì và các bài toán thực tế
- Các ứng dụng nổi bật trong bài toán thực tiễn trên
- Thông tin đề thi KPIM Datathon cuối khóa
- Bài kiểm tra cuối kỳ
- Trực quan hóa dữ liệu (Data Viusalization)
- Áp dụng kể chuyện với dữ liệu (Data Storytelling)
- Ứng dụng thực tế khi triển khai ở dự án thật (Implementation & Delivery)
- Giải đáp thắc mắc đề thi KPIM Datathon thuyết trình ở buổi cuối
- Thảo luận xây dựng ý kiến kế hoạch triển khai dự án Datathon
- DEMO giải pháp mẫu và cách thức thực hiện
- Thuyết trình về bài Datathon
- Lựa chọn con đường trong lĩnh vực phân tích
- Các chứng chỉ tham khảo và kỹ năng trau dồi sau khóa học
- Tổng kết điểm và trao chứng chỉ cuối khóa
Khoá học ONLINE K06
8.000.000 VNĐ
- Học trực tuyến thông qua phần mềm Microsoft Team
- Ngày khai giảng: 19/06/2023
- Thời lượng học: 14 buổi
- Thời gian học: 19h - 21h (T2 & T5 hàng tuần)
Khoá học ONLINE K05
8.000.000 VNĐ
- Học trực tuyến thông qua phần mềm Microsoft Team
- Ngày khai giảng: 17/04/2023
- Thời lượng học: 14 buổi
- Thời gian học: 19h - 21h (T2 & T5 hàng tuần)
Khoá học dành cho doanh nghiệp
- Đào tạo trực tiếp tại văn phòng của doanh nghiệp
- Nội dung học dành riêng cho từng doanh nghiệp
- Đảm bảo chất lượng nhân sự có thể tự tạo báo cáo sau khoá học
Câu hỏi thường gặp
Khoá học Data Analysis tại KPIM phù hợp cho những người mới bắt đầu tiếp cận mảng Phân tích dữ liệu. Học viên ở mọi lứa tuổi, nghiệp vụ đều có thể tham gia và không yêu cầu kỹ năng hay kiến thức đầu vào về phương pháp phân tích số liệu hay phân tích dữ liệu kinh doanh.
Tất cả các buổi học đều được KPIM ghi hình lại và lưu vào Folder tài liệu chung của lớp để học viên có thể tải về và xem lại nếu vắng mặt hoặc sử dụng để tự học Data Analysis.
Đối với những học viên đã đăng ký tham gia nhưng không sắp xếp được thời gian hoặc vắng mặt một số buổi, KPIM hỗ trợ bảo lưu các buổi đó cho học viên sang khoá kế tiếp hoàn toàn miễn phí!
Đối với học viên hoàn thành đầy đủ bài tập của 14 buổi học, Project Giữa kỳ/Cuối kỳ và Datathon, giảng viên sẽ chấm điểm và trao Chứng chỉ hoàn thành Khoá học Data Analysis của KPIM cho những học viên có điểm tổng kết đạt trên 70%.