CHƯƠNG TRÌNH: PHÂN TÍCH DỮ LIỆU (DATA ANALYTICS)

Khóa học "Phân Tích Dữ Liệu (Data Analytics)" cung cấp nền tảng kiến thức và kỹ năng cần thiết để thu thập, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Học viên sẽ được tiếp cận với các công cụ và ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, SQL, Tableau, Power BI nhằm khai thác và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

1. Tổng quan nội dung chung

Khóa học "Phân Tích Dữ Liệu (Data Analytics)" cung cấp nền tảng kiến thức và kỹ năng cần thiết để thu thập, xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Học viên sẽ được tiếp cận với các công cụ và ngôn ngữ lập trình phổ biến như Python, SQL, Tableau, Power BI nhằm khai thác và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

2. Thời lượng khóa học

Tổng thời gian đào tạo: 48 giờ
Chương trình bao gồm 24 buổi, mỗi buổi kéo dài 2 giờ, kết hợp lý thuyết và thực hành.

3. Mục tiêu khóa học

• Nhận biết và mô tả các khái niệm và tầm quan trọng của phân tích dữ liệu;
• Giải thích cách sử dụng công cụ Python, SQL và các thư viện phân tích dữ liệu phổ biến;
• Thực hiện quá trình thu thập, làm sạch và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau;
• Áp dụng các kỹ thuật thống kê để phân tích dữ liệu một cách chính xác;
• Sử dụng các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Tableau, Power BI để tạo báo cáo;
• Thiết kế và triển khai các dự án phân tích dữ liệu thực tế nhằm đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.

4. Đối tượng tham gia khóa học

Khóa học phù hợp với:

• Sinh viên, nhân viên phân tích dữ liệu, chuyên viên kinh doanh, tài chính, marketing;
• Người muốn chuyển đổi sang lĩnh vực phân tích dữ liệu;
• Nhà quản lý muốn áp dụng phân tích dữ liệu vào ra quyết định;
• Người quan tâm đến việc nâng cao kỹ năng xử lý và trực quan hóa dữ liệu.

5. Yêu cầu kiến thức

• Không yêu cầu kinh nghiệm lập trình, nhưng có nền tảng Excel hoặc toán học cơ bản là một lợi thế;
• Có máy tính cá nhân để thực hành trong suốt khóa học.

6. Kỹ năng đạt được sau khóa học

Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ có thể:

• Phân tích và áp dụng các bước trong quy trình phân tích dữ liệu;
• Vận dụng thành thạo Python và các thư viện phân tích dữ liệu (NumPy,Pandas, Matplotlib, Seaborn) để xử lý dữ liệu;
• Xây dựng và tối ưu hóa truy vấn SQL để thu thập và xử lý dữ liệu hiệu quả;
• Tạo và tùy chỉnh trực quan hóa dữ liệu bằng Tableau và Power BI;
• Xây dựng báo cáo phân tích dữ liệu phục vụ ra quyết định;
• Triển khai một dự án phân tích dữ liệu thực tế từ thu thập dữ liệu đến báo cáo kết quả.

KHUNG CHƯƠNG TRÌNH