• 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, có thể làm việc trên môi trường BigQuery hoặc các hệ quản trị CSDL khác như PostgreSQL, MySQL...
• Tự tin làm việc với dữ liệu bằng Python — từ đọc, làm sạch, khám phá (EDA) đến thống kê mô tả và tiền xử lý — với Pandas và các thư viện phân tích hiện đại
• Lựa 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.
• Sử dụng thành thạo Power BI và Tableau để xây dựng báo cáo, dashboard phân tích chuyên nghiệp.
• Hiểu và biết cách áp dụng các mô hình Machine Learning để đưa ra dự báo, dự đoán từ dữ liệu trên BigQuery.
• Tích hợp AI vào quy trình phân tích dữ liệu để tăng năng suất và hiệu quả làm việc.
• 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 Analysis

• Data Visualization (DataViz)

• Decision-Making

• SQL

• Python

• Pandas

• Data Preprocessing

• Problem Solving

• Machine Learning

• BigQuery ML

• Power BI

• AI

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 5 module:

• SQL for Data Analytics: 30 giờ
• Python Data Analytics: 30 giờ
• Data Visualization: 30 giờ
• Data Analysis & Visualization with Power BI: 30 giờ
• Machine Learning for Data Analytics: 30 giờ

Tổng thời lượng chương trình là 150 giờ, hoàn thành trong 6–8 tháng. Thời gian hoàn thành tối đa để xét cấp Chứng nhận: 18 tháng.

Học phí: trọn khóa 18.500.000 đ (tổng học phí từng module là 22.500.000 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
  • Làm quen với việc viết truy vấn trên các hệ quản trị CSDL khác nhau như PostgreSQL, MySQL…
  • Tích hợp AI hỗ trợ viết, giải thích, sửa lỗi và tối ưu truy vấn SQL
• 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, hiệu quả
  • Tiền xử lý dữ liệu (data preprocessing)
  • Tích hợp AI hỗ trợ viết code, sửa lỗi, EDA
• 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.
  • Tích hợp AI hỗ trợ viết code, phân tích dữ liệu, gợi ý biểu đồ phù hợp cho từng bài toán
• Module 4: Data Analysis & Visualization with Power BI
  • Làm quen với Power BI: tổng quan ứng dụng và quy trình phân tích dữ liệu chuẩn
  • Xử lý dữ liệu (Power Query): kết nối, làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu nguồn
  • Mô hình hóa (Data Model): thiết kế cấu trúc liên kết dữ liệu hiệu quả
  • Ngôn ngữ phân tích DAX: hàm Logic, Filter, Relationship, Date & Time, Aggregation; Filter Context và Row Context
  • Trực quan hóa dữ liệu: biểu đồ so sánh, tỷ trọng, mối quan hệ, Funnel, Ribbon; bộ lọc Filter, Slicer; phân cấp dữ liệu
  • Vận hành & chia sẻ: xây dựng báo cáo quản trị hoàn chỉnh và chia sẻ đến người dùng
• Module 5: Machine Learning for Data Analytics
  • Tổng quan Machine Learning: các loại bài toán (supervised, unsupervised), ứng dụng thực tế trong phân tích dữ liệu
  • BigQuery ML, quy trình xây dựng dự án BigQuery ML
  • Mô hình hồi quy (Linear Regression, Logistic Regression): ứng dụng dự đoán giá trị liên tục, dự đoán loại
  • Mô hình cây (BootedTree, RandomForest): dự đoán giá trị liên tục (giá, tiêu thụ năng lượng), phân loại (khách hàng đi hay ở, thực hiện giao dịch), xác định thuộc tính quan trọng  
  • Phân nhóm (Clustering) với K-means: ứng dụng phân khúc khách hàng, phân nhóm sản phẩm
  • Dự báo chuỗi thời gian (Time Series) với ARIMA: ứng dụng dự báo doanh thu, xu hướng
  • Tích hợp AI hỗ trợ xây dựng mô hình, giải thích kết quả model, đánh giá hiệu suất và đề xuất.

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.