Ưu đãi Giáng sinh và chào đón năm mới 2025
Giảm đến 25% khi đăng ký Combo khóa học Excel,
Business Intelligence và 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.
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.
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 là các nhà quản lý cấp cao, có nhiều năm kinh nghiệm làm việc với ngân hàng và các tập đoàn đa quốc gia
Sinh viên/người đi làm các chuyên ngành khác muốn chuyển ngành, theo đuổi cơ hội nghề nghiệp trong lĩnh vực Data Analytics.
Nhân sự trong nhiều lĩnh vực: Marketing, Tài chính, Nhân sự, Supply chain…muốn nâng cao kiến thức, kỹ năng phân tích dữ liệu toàn diện để hỗ trợ cho công việc chuyên môn.
Nhân sự ngành Data Analytics muốn bổ sung kiến thức, tư duy, kỹ năng.
Các nhà quản lý, lãnh đạo, chủ doanh nghiệp muốn định hướng nhân sự khai thác dữ liệu, triển khai đúng đắn hệ thống quản trị, chuyển đổi phương thức báo cáo kinh doanh thông minh.
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:
1. Career path ngành Data Analytics
2. Data-driven mindset
– Giới thiệu về Data-driven mindset
– Key process của Data-driven mindset: Data Collection, Data Analysis, Informed Decision-Making, Continuous Improvement, Transparency and Accountability
– Lợi ích và các bước chính để triển khai Data-driven Mindset
3. Data Analytical thinking và Data Storytelling
– Data Analysis Overview: bốn giao đoạn của Data Analysis, quy trình ETL
– Data Visualization & Data Storytelling: ý nghĩa và các sử dụng các biểu đồ, Data Storytelling Techniques
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. Tổ chức và quản lý dữ liệu
Tự động hóa việc kết nối, xử lý dữ liệu với Power Query và xây mô hình dữ liệu để tạo báo cáo đa bảng với Power Pivot.
3. 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.
4. Tự động hóa bằng Record Macro
Ứng dụng tự động hóa cơ bản các thao tác thường xuyên, hàng loạt bằng Record Macro.
5. Giới thiệu về Dashboard reporting
Tổng quan và nguyên tắc trình bày Dashboard Reporting
6. Các loại Chart và Dashboard
Trình bày dữ liệu hiệu quả bằng việc ứng dụng các loại Chart trong Excel
7. Các bước lập và trình bày Dashboard
Trực quan hóa dữ liệu, kết hợp các biểu đồ động và tạo Dashboard chuyên nghiệp
8. 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. Xây dựng nền tảng xử lý dữ liệu
Học cách truy vấn dữ liệu từ một bảng bằng lệnh SELECT, kết hợp lọc, sắp xếp, và nhóm dữ liệu với WHERE, ORDER BY, GROUP BY, cùng các hàm xử lý dữ liệu. Nắm vững kỹ thuật tạo truy vấn có điều kiện bằng CASE WHEN.
3. Truy vấn dữ liệu từ nhiều bảng, tích hợp và phân tích chuyên sâu
Học cách tích hợp và phân tích dữ liệu từ nhiều bảng bằng các loại JOIN, hàm tổng hợp như SUM, COUNT, AVG, và kỹ thuật kết hợp dữ liệu với UNION. Thành thạo truy vấn phức hợp bằng truy vấn con và WITH để xử lý dữ liệu đa nguồn
4. Case study: Ứng dụng SQL trong kinh doanh
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
6. Ứng dụng AI trong xử lý và trực quan hóa dữ liệu với Python
1. Giới thiệu về các loại mô hình dự báo trong phân tích dữ liệu
– Learning Task: Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning
– Model structure: Linear Models, Non-linear Models, Ensemble Methods
– Data Type: Numerical data, Categorical data, Text data, Time Series data, Image data
2. Các thuật toán thông dụng trong các mô hình thống kê
– Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree, Random forest, K-Means clustering
– Deep learning
– Time series models
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.
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.
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.
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.
Khóa học | Khai giảng | Ngày học | Hạn ưu đãi | |||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
Data Analysis For Business |
|
Thời lượng
31 buổi - 80 giờ
Hình thức
Hình thức học Hybrid – Offline và Online song song. Học viên có thể lựa chọn 1 trong 2 hình thức học sau:
Offline – Học trực tiếp tại lớp học Offline của UniTrain
Online trực tuyến – Học trực tuyến với hình thức live stream
Lưu ý học viên
Học viên chuẩn bị laptop Windows 10 hoặc 11, có cài đặt MS Excel 2016 trở lên, Power BI, SQL, Python (Anaconda) để thực hành.
Học viên liên hệ tư vấn viên để tải các files tài liệu thực hành trước buổi học.
Ưu đãi giảm thêm 5% đối với sinh viên
Ưu đãi giảm thêm 5% đối với sinh viên
UniTrain gửi email xác nhận sau khi nhận được học phí từ học viên.