• Bất kỳ ai quan tâm đến việc phát triển các kỹ năng và kinh nghiệm để theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực Data Analytics
• Khóa học đặc biệt phù hợp với các bạn đã và đang làm việc với dữ liệu, phụ trách thực hiện các báo cáo phân tích, thống kê.

Sau khi hoàn thành chương trình, học viên có thể: 

• Sử dụng thành thạo ngôn ngữ SQL để trích xuất, phân tích dữ liệu từ tập dữ liệu lớn.
• Lập trình Python phân tích dữ liệu, dùng Pandas và các thư viện EDA hiện đại để xử lý, lưu trữ, khám phá, thống kê mô tả và tiền xử lý dữ liệu.
• Chọn loại bảng biểu, biểu đồ phù hợp để trực quan hóa dữ liệu một cách trực quan, sinh động giúp truyền đạt được kết quả phân tích, thông điệp đến giúp người xem dễ dàng, hiệu quả hơn.
• Hiểu và biết cách áp dụng các mô hình Machine Learning để dự báo, dự đoán trên dữ liệu trực tiếp bên trong BigQuery.
• Vận dụng kiến thức linh hoạt vào công việc hoặc tự tin ứng tuyển vào vị trí Data Analyst của các doanh nghiệp, công ty trong và ngoài nước. 

• Data Cleansing

• Data Analysis

• Data Visualization (DataViz)

• Questioning

• Decision-Making

• SQL

• Python

• Pandas

• Data Preprocessing

• Data Cleaning

• Data Standardization

• Feature Engineering

• Problem Solving

• Machine Learning

• BigQuery ML

Đã đến lúc bổ sung kỹ năng phân tích dữ liệu vào hành trang công việc 

Phân tích dữ liệu là con đường giúp doanh nghiệp, tổ chức phân tích hiện trạng, dự báo xu hướng từ đó có thể có những quyết định chiến lược tối ưu nhất.

Chương trình được thiết kế gồm 4 module: 

• SQL for Data Analytics : 36 giờ

• Python for Data Analytics: 36 giờ

• Data Visualization: 36 giờ

• Machine Learning for Data Analytics : 36 giờ

Tổng thời lượng chương trình là 144 giờ (hoàn thành trong 6-7 tháng), lịch học là cuối tuần hoặc các buổi tối trong tuần

Thời gian hoàn thành tối đa được xét cấp Chứng nhận: 18 tháng

Học phí: trọn khóa 17.000.000 đ (tổng học phí từng module là 21.000.000 đ)

*** Mọi thông tin tư vấn, Học viên liên hệ Bộ phận Tư vấn (Email: tuvan@csc.hcmus.edu.vn) hoặc Zalo: 0914.024.357 để được hướng dẫn thêm.

• Module 1: SQL for Data Analytics
  • Tổng quan về CSDL, BigQuery
  • Cách trích xuất dữ liệu, nối các bảng lại với nhau và thực hiện phép tổng hợp dữ liệu với SQL
  • Các truy vấn cơ bản
  • Các thao tác và phân tích phức tạp hơn bằng cách sử dụng truy vấn con, bảng tạm và hàm Window Functions
  • Xử lý làm sạch dữ liệu với SQL
  • Các chiến lược tối ưu hóa truy vấn BigQuery
• Module 2: Python for Data Analytics
  • Python cơ bản: kiểu dữ liệu, biến, toán tử, xử lý chuỗi, xử lý datetime, cấu trúc điều kiện, cấu trúc lặp, function, list, dictionary
  • Phân tích dữ liệu với Pandas: đọc/ghi, làm sạch/ tinh chỉnh, trực quan, thống kê dữ liệu
  • Phân tích khám phá dữ liệu (Exploratory Data Analysis - EDA): sử dụng các thư viện tiện ích
  • Tiền xử lý dữ liệu (data preprocessing): làm sạch (data cleaning), chuẩn hóa dữ liệu (data standardization), tạo thuộc tính (feature engineering)
• Module 3: Data Visualization
  • Vai trò của trực quan hóa dữ liệu: Các nguyên tắc nền tảng trong thiết kế trực quan hóa dữ liệu, thị giác màu sắc, ứng dụng phân tích tình huống
  • Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib, Seaborn để phân tích khám phá, phát hiện những thông tin insight giá trị từ dữ liệu
  • Trực quan hóa dữ liệu với Tableau để tạo ra báo cáo, dashboard đẹp mắt, giúp truyền tải thông điệp của người phân tích dữ liệu đến người xem một cách hiệu quả hơn.
  • Kỹ năng phân tích dữ liệu bằng các biểu đồ trực quan để giúp việc đưa ra quyết định hiệu quả.
• Module 4: Machine Learning for Data Analytics
  • Giới thiệu Machine Learning (ML), BigQuery ML, các ứng dụng ML
  • Quy trình xây dựng project BigQuery ML
  • Xây dựng và đánh giá model với các thuật toán Machine Learning: Linear Regression (regression), Logistic Regression (classification), Boosted Tree, Random Forest (classification & regression), Kmeans (clustering), ARIMA (time series analysis), Feature engineering & hyperparameter turning…
  • Xây dựng và đánh giá model với các thuật toán Deep Learning: Deep Neural Network, Wide & Deep Neural Network

Hoàn tất các môn trong chương trình, Học viên sẽ được cấp Chứng nhận Tốt nghiệp “Chuyên viên Phân tích dữ liệu / Data Analytics Certificate” do Trung Tâm Tin Học - Trường ĐH Khoa Học Tự Nhiên TP.HCM cấp.

Theo Tiến sĩ Susan McKenzie, phó trưởng khoa chương trình STEM tại Đại học Southern New Hampshire (SNHU) "Công việc của một nhà phân tích dữ liệu cung cấp thông tin chi tiết cho tổ chức để có thể biến đổi cách thức doanh nghiệp tiến lên và phát triển thành công".