Data Analysis For Business

Phân tích dữ liệu được đánh giá là kỹ năng cần thiết của nhân sự trong nhiều ngành nghề hiện nay. Áp dụng tư duy, phương pháp phân tích và các công cụ phân tích dữ liệu hiện đại sẽ giúp cho nhân sự tăng hiệu suất làm việc, tăng khả năng khai thác hiệu quả nguồn dữ liệu lớn và đem lại lợi ích kinh tế cho doanh nghiệp.

Khai giảng: 13/11/2024

Lịch học: Tối T4 (18:30 – 21:00) và Sáng CN (09:00 – 11:30)

Online và Offline

31 buổi - 80 giờ học

Da Cover

Giáo trình đào tạo toàn diện

Giáo trình chuyên nghiệp, toàn diện được thiết kế chuyên biệt và cập nhật liên tục bởi đội ngũ chuyên gia nhiều kinh nghiệm thực tiễn tại các tập đoàn lớn.

Chương trình mang tính thực tiễn

Nội dung bài giảng nhiều case study thực tế giúp học viên nắm bắt và áp dụng ngay vào công việc thực tiễn.

Đội ngũ giảng viên chất lượng

Đội ngũ giảng viên là các nhà quản lý cấp cao, có nhiều năm kinh nghiệm làm việc với ngân hàng và các tập đoàn đa quốc gia

Chương trình này phù hợp với ai?

Kế toán - kiểm toán

Ngân hàng

Tài chính

Hành chính/Nhân sự

Sales

Phân tích dữ liệu

MIS

Business Development

Supply chain

Marketing

Nội dung đào tạo

Nội dung khóa học Data Analysis For Business được thiết kế từ cơ bản đến chuyên sâu, giúp học viên nắm vững kiến thức nền tảng và thực hành với các bài tập thực tiễn ngay tại lớp học.
Với 80% thời lượng khóa học tập trung vào thực hành. Sau khóa học, học viên sẽ:
– Có tư duy trong phân tích dữ liệu – Data mindset và nắm vững bộ kỹ năng cần có để theo đuổi ngành phân tích dữ liệu.
– Nắm vững quy trình phân tích dữ liệu, cách truyền đạt thông tin hiệu quả, hỗ trợ việc đưa ra các quyết định kinh doanh nhanh chóng, kịp thời.
– Tìm hiểu về các mô hình dự báo trong phân tích dữ liệu
– Ứng dụng thành thạo các công cụ phân tích dữ liệu hiện đại: Excel, Power BI, SQL, Python trong công việc.
– Tự động hóa quy trình phân tích dữ liệu, lập báo cáo định kỳ

1. Career path ngành Data Analytics

2. Các lỗi thường gặp trong việc lập và trình bày báo cáo 

Giúp học viên đóng vai trò là người đọc, phân tích và đưa ra quyết định kinh doanh từ các báo cáo thực tế của nhiều doanh nghiệp đang mắc phải; từ đó giúp học viên nhận thức về việc lập và trình bày báo cáo hiệu quả cho doanh nghiệp nói chung.

3. Các bước xây dựng báo cáo hiệu quả từ dữ liệu thô trong doanh nghiệp 

Cập nhật các xu hướng báo cáo trong doanh nghiệp 4.0 và trang bị kỹ năng trình bày báo cáo từ dữ liệu thô một cách chuyên nghiệp và tự động hóa, giúp học viên tránh sai sót và tăng đáng kể hiệu suất làm việc trong quá trình lập báo cáo.

1. Tổng quan về Phân tích dữ liệu

2. Các phương pháp tư duy Phân tích dữ liệu

3. Bài tập thực hành 

4. Giới thiệu về “Data storytelling”

5. Dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu

6. Những phân tích và truyền đạt thông tin

7. Kết hợp dữ liệu được trực quan hóa với việc truyền đạt thông tin

8. Case study 

1. Xử lý dữ liệu

Tăng hiệu suất làm việc trên dữ liệu Excel lớn và phức tạp, nhằm tiết kiệm thời gian và kiểm soát số liệu chặt chẽ, chính xác.

2. Phân tích dữ liệu bằng Pivot Table

Phân tích số liệu hiệu quả, tổng hợp và trình bày thông tin nhanh chóng bằng Pivot Table.  

3. Tự động hóa bằng Record Macro 

Ứng dụng tự động hóa cơ bản các thao tác thường xuyên, hàng loạt bằng Record Macro.

4. Giới thiệu về Dashboard reporting

Tổng quan và nguyên tắc trình bày Dashboard Reporting

5. Các loại Chart và Dashboard

Trình bày dữ liệu hiệu quả bằng việc ứng dụng các loại Chart trong Excel 

6. Các bước lập và trình bày Dashboard

Trực quan hóa dữ liệu, kết hợp các biểu đồ động và tạo Dashboard chuyên nghiệp

7. Giải đáp các thắc mắc và tình huống thực tế 

1. Giới thiệu SQL

Tổng quan về Microsoft SQL Server, database và ngôn ngữ truy vấn SQL

2. Truy vấn dữ liệu từ một bảng

Các câu lệnh và các hàm xử lý dữ liệu thông dụng trong Microsoft SQL server

3. Truy vấn dữ liệu từ nhiều bảng

Truy vấn và thao tác với dữ liệu đa bảng

4. Case study

1. Làm quen với python, cách cấu trúc lập trình cơ bản của Python

2. Lệnh lặp, hàm và modules

3. Numpy

4. Làm việc với dữ liệu trên Pandas Dataframe

5. Xử lý và trực quan hóa dữ liệu trên Python

1. Giới thiệu về 2 loại mô hình dự báo trong phân tích dữ liệu

2. Giới thiệu các thuật toán thường được sử dụng

1. Giới thiệu tổng quan về ứng dụng Power BI

2. Kết nối dữ liệu và Xử lý dữ liệu (get data & transform data)

3. Xây dựng mô hình dữ liệu (data model)

4. Trực quan hóa dữ liệu (data visualization) và xây dựng báo cáo BI

5. Trực quan hóa dữ liệu nâng cao (advanced data visualization)

6. Các phép tính DAX

7. Power BI mobile app và Power BI Service – nền tảng online

8. Case study ứng dụng thực tế 

Bài tập thực hành tổng hợp cuối khóa học.

Đội ngũ giảng viên tại UniTrain

Gv Nguyen Anh Minh 360

Ở vị trí hiện tại Data Science Lead tại Arsen Kawaijuku Tech Việt Nam, thầy Minh chịu trách nhiệm về mặt kỹ thuật cho tất cả các dự án của công ty, quản lý đội ngũ chuyên gia phát triển các giải pháp tối ưu hóa cho ngành giáo dục ở Nhật Bản, góp phần cải thiện tính hiệu quả của quá trình dạy và học giữa giáo viên và học sinh. 

  • – Data Science Lead | Arsen Kawaijuku Tech Việt Nam
  • – Data Scientist và Team Leader | MTI Technology
  • – Data Engineer | CSL
  • – Senior Back End Developer | Honda R&D Americas

 

Gv Hoang Anh 360 V2

Thầy Hoàng Anh hiện đang giữ vị trí Deputy IT Manager tại AEON Delight trực thuộc AEON Group. Thầy có hơn 12 năm kinh nghiệm trong ứng dụng các phần mềm phân tích kinh doanh để tạo báo cáo như Power BI, Holistic, Tableau,…tại các công ty và tập đoàn đa quốc gia.

  • – Deputy IT Manager | AEON Delight
  • – Project Manager | Digi-Texx Vietnam
  • – IT Application Delivery Manager | En Pointe Management Corporation
  • – IT System Admin & Delivery And Support Team Leader Cum BI | Yola Education
Gv Trung

Thầy Trung hiện đang giữ vị trí Senior Finance Analyst và SEA Finance Head tại Global Leading Big Tech Company. Thầy có hơn 10 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực Tài chính, Kế toán, Kiểm toán và ứng dụng Excel, Dashboard reporting trong việc phân tích và đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu quả tại các công ty và tập đoàn đa quốc gia.

  • – Senior Financial Analyst, SEA Finance Head | Undisclosed Global Leading Big Tech Corporation
  • – Finance Head | Ascend Vietnam Ventures (AVV)
  • – Business Consultant l Finance, Accounting, Business Procedure and Strategy
  • – Former Head of Finance l Asia Clean Capital Vietnam
  • – Former Financial Controller, Head of Finance l Hella Vietnam
  • – Former Head of FP&A cum Fund Raising l ANTS Advertising Solution
  • – Former Senior Assurance Associate l Ernst & Young Vietnam

Học phí và ưu đãi

Khóa học có hình thức Hybrid (online và offline song song cùng 1 giờ). Học viên có thể chọn 1 trong 2 hình thức: 

 – Online streaming. Mỗi học viên được UniTrain cấp một tài khoản Microsoft Teams để đăng nhập lớp học Online. 

 – Offline tại UniTrain, tầng 6 tòa nhà Thiên Sơn, 5 Nguyễn Gia Thiều, P. Võ Thị Sáu, Q.3, Tp. HCM.

Hình thức Online

Ưu đãi khi đăng ký nhóm

Nhóm 2: 15.800.000đ/học viên
Nhóm 3: 15.300.000đ/học viên

Ưu đãi giảm thêm 5% đối với sinh viên

Hình thức Offline

Ưu đãi khi đăng ký nhóm

Nhóm 2: 16.400.000đ/học viên
Nhóm 3: 15.900.000đ/học viên

Ưu đãi giảm thêm 5% đối với sinh viên

    Hình thức thanh toán học phí:

     – Thanh toán bằng thẻ tín dụng hoặc tiền mặt tại UniTrain, tầng 6 tòa nhà Thiên Sơn, 5 Nguyễn Gia Thiều, P.6, Q.3, Tp. HCM

    – Thanh toán chuyển khoản

    Thông tin chuyển khoản

    Qr Acb New– Tên tài khoản: CÔNG TY TNHH UNITRAIN

    – Số tài khoản: 1858586

    – Ngân hàng Thương mại Cổ phần Á Châu ACB, CN Hồ Chí Minh

    Nội dung chuyển khoản: Tên học viên – Số điện thoại – Data Analytics
    UniTrain gửi email xác nhận sau khi nhận được học phí từ học viên.

    unitrain.edu.vn

    Tầng 6, tòa nhà Thiên Sơn
    5 Nguyễn Gia Thiều, P.6, Q.3, TP. HCM
    Phone: (028) 66 826 629
    Hotline: 0901 175 625
    Email: info@unitrain.edu.vn