• Bất kỳ ai quan tâm đến việc phát triển các kỹ năng và kinh nghiệm trong lĩnh vực Data Analytics và muốn áp dụng phân tích trực quan hóa dữ liệu vào lĩnh vực hoạt động của mình.
• Điều kiện cần khi tham gia khóa học: Học viên đã hoàn thành module 1 - “SQL for Data Analytics” và module 2 – “Python for Data Analytics” hoặc có kiến thức tương đương.

Sau khi hoàn thành khóa học “Data Visualization”, Học viên sẽ:

• Nắm được các nguyên tắc quan trọng khi trực quan hóa dữ liệu
• Hiểu rõ các loại biểu đồ và biết cách chọn biểu đồ phù hợp cho tình huống phân tích
• Biết cách phân tích khám phá dữ liệu để có được những thông tin giá trị (insight) từ dữ liệu, thông qua 2 thư viện trực quan hóa dữ liệu Matplotlib, Seaborn
• Xây dựng được các báo cáo, dashboard phân tích trực quan hóa dữ liệu đẹp mắt trên Tableau giúp truyền tải thông điệp đến người xem một cách ấn tượng, hiệu quả
• Biết cách ứng dụng AI như công cụ hỗ trợ viết code, debug và gợi ý phân tích trực quan một cách hiệu quả

• Thời lượng: 30 giờ (5 tuần)
• Học phí: 5.000.000 đ

Phần 1: Vai trò của trực quan hóa dữ liệu

Phần 1 giới thiệu về vai trò quan trọng của trực quan hóa dữ liệu trong quá trình phân tích dữ liệu.

Bao gồm các nội dung:

• Vai trò của trực quan hóa dữ liệu
• Các nguyên tắc nền tảng trong thiết kế biểu đồ trực quan hóa dữ liệu
• Ý nghĩa, cách sử dụng các biểu đồ thông dụng trong trực quan hóa dữ liệu
• Màu sắc, công cụ quan trọng trong trực quan hóa dữ liệu

Phần 2: Phân tích trực quan hóa dữ liệu với Python

Hướng dẫn Học viên sử dụng Python để phân tích dữ liệu thông qua trực quan hóa với 2 thư viện Matplotlib và Seaborn. Đây là 2 thư viện phổ biến trong Python, tích hợp với dữ liệu từ DataFrame, được sử dụng rộng rãi trong phân tích khám phá dữ liệu.

Bao gồm các nội dung:

• Phân loại dữ liệu
• Giới thiệu Matplotlib, Seaborn: Cài đặt và sử dụng
• Phân tích trực quan hóa dữ liệu trên Python
• Định dạng biểu đồ và màu sắc trong Seaborn
• Phân tích trực quan đa biến với lưới
• Ứng dụng AI hỗ trợ viết code, sửa lỗi (debug) và gợi ý lựa chọn biểu đồ phù hợp
• Thực hiện phân tích trực quan hóa dữ liệu trên bài tập tình huống

Phần 3: Phân tích trực quan hóa dữ liệu với Tableau

Giúp Học viên xây dựng báo cáo, dashboard đẹp mắt với công cụ Tableau. Đây là công cụ trực quan hóa dữ liệu chuyên nghiệp, được sử dụng phổ biến ở các doanh nghiệp lớn trên thế giới với khả năng trực quan hóa dữ liệu cực kỳ mạnh mẽ. Tableau hỗ trợ người dùng tạo ra các biểu đồ đa dạng, phức tạp cũng như các báo cáo, dashboard với khả năng tương tác, giúp phân tích và trình bày dữ liệu một cách hiệu quả và trực quan.

Bao gồm các nội dung:

• Tổng quan Tableau: cài đặt, môi trường làm việc, giao diện tương tác trên Tableau Public
• Kết nối dữ liệu và thực hiện các xử lý dữ liệu cơ bản trong Tableau.
• Sử dụng Dimensions và Measures để tạo các biểu đồ cơ bản.
• Hiển thị dữ liệu trên bản đồ.
• Phân tích dữ liệu với Calculated Fields
• Sử dụng Filters để lọc dữ liệu theo yêu cầu.
• Phân tích dữ liệu nâng cao với Table Calculation, Quick Table Calculations
• Ứng dụng AI hỗ trợ xây dựng Calculated Fields, công thức và gợi ý thiết kế dashboard
• Xây dựng Dashboard tương tác với các biểu đồ đã tạo
• Áp dụng kiến thức đã học để phân tích dữ liệu thực tế.
• Thực hiện phân tích trực quan hóa dữ liệu trên bài tập tình huống

Kết thúc khóa học và thi đạt, Học viên sẽ được cấp Chứng nhận "Data Visualization- Trực quan hóa dữ liệu" do Trung Tâm Tin Học - Trường ĐH Khoa Học Tự Nhiên TP.HCM cấp.