Complete Data Analyst Bootcamp

Nội dung chi tiết của mỗi mô-đun

1. Lập trình Python cho phân tích dữ liệu: Bắt đầu với cài đặt môi trường Jupyter Notebook, bạn sẽ nắm vững cách làm việc với các kiểu dữ liệu, vòng lặp và hàm. Tiếp theo, chúng tôi hướng dẫn cách sử dụng Pandas để tạo, đọc, viết và biến đổi DataFrame, cùng với NumPy để thực hiện các phép tính nhanh chóng trên mảng. Ngoài ra, bạn sẽ học cách vẽ biểu đồ cơ bản bằng Matplotlib và Seaborn, giúp truyền tải thông tin một cách sinh động.
2. Thống kê cho khoa học dữ liệu: Khóa học cung cấp các kiến thức nền tảng về thống kê mô tả như trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn và phân bố tần suất. Bạn sẽ học cách tính xác suất, áp dụng quy tắc Bayes, và thực hiện các kiểm định giả thuyết như t-test, chi-square và ANOVA. Đặc biệt, chúng tôi giới thiệu cách đọc và giải thích kết quả các kiểm định, giúp bạn đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách tự tin.
3. Kỹ thuật xử lý và tạo đặc trưng (Feature Engineering): Bạn sẽ học cách xử lý dữ liệu thiếu bằng các phương pháp imputation, mã hoá biến danh mục bằng One-Hot và Label Encoding, và chuẩn hoá dữ liệu bằng StandardScaler hoặc MinMaxScaler. Ngoài ra, chúng tôi trình bày cách phát hiện và loại bỏ ngoại lệ (outlier) bằng phương pháp IQR và Z-score, cũng như các kỹ thuật lựa chọn đặc trưng như correlation analysis và recursive feature elimination.
4. Phân tích khám phá dữ liệu (EDA): Thông qua các công cụ trực quan, bạn sẽ học cách tạo histogram, boxplot, pairplot và heatmap để nhận diện xu hướng, mẫu và mối quan hệ giữa các biến. Các kỹ thuật tóm tắt dữ liệu giúp bạn nhanh chóng phát hiện bất thường và xác định hướng đi cho các mô hình dự báo tiếp theo.
5. SQL cho nhà phân tích dữ liệu: Khóa học bắt đầu với kiến thức cơ bản về SELECT, WHERE, GROUP BY, và ORDER BY, sau đó tiến tới các câu lệnh JOIN phức tạp, subquery và window functions như ROW_NUMBER và LAG. Bạn sẽ thực hành trên SQL Server, tạo các view, stored procedure và tối ưu truy vấn để xử lý dữ liệu quy mô lớn một cách hiệu quả.
6. Power BI để tạo báo cáo và trực quan hoá: Học viên sẽ khám phá quy trình ETL trong Power BI, sử dụng Power Query để làm sạch dữ liệu, và xây dựng các mô hình dữ liệu quan hệ. Bên cạnh đó, chúng tôi đào tạo cách viết công thức DAX để thực hiện các tính toán tổng hợp, thời gian, và chỉ số KPI. Các bài tập thực hành giúp bạn thiết kế dashboard tương tác, sử dụng slicer, drillthrough và custom visuals để truyền tải câu chuyện dữ liệu một cách ấn tượng.
7. Dự án Capstone thực tế: Ở giai đoạn cuối, học viên sẽ áp dụng toàn bộ kiến thức vào dự án thực tế, ví dụ như phân tích dữ liệu bán hàng của chuỗi siêu thị, dự báo nhu cầu mùa vụ, hoặc khám phá hành vi khách hàng trên nền tảng thương mại điện tử. Bạn sẽ thực hiện quy trình từ làm sạch dữ liệu, EDA, xây dựng mô hình phân tích, tới tạo báo cáo cuối cùng bằng Power BI, tạo nên một danh mục dự án phong phú để thể hiện năng lực trước nhà tuyển dụng.

Đối tượng tham gia phù hợp

• Người mới bắt đầu muốn xây dựng nền tảng vững chắc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.
• Chuyên gia đang làm việc trong các lĩnh vực khác có mong muốn chuyển hướng sang phân tích dữ liệu và cần lộ trình học toàn diện.
• Những người đam mê dữ liệu muốn thực hành thực tế với Python, SQL và Power BI.
• Sinh viên, cử nhân mới ra trường muốn tăng sức cạnh tranh trên thị trường lao động và chuẩn bị cho các vị trí Data Analyst, Business Analyst.

Lý do chọn khóa học Complete Data Analyst Bootcamp cho người mới bắt đầu

• Chương trình học toàn diện và có hệ thống: Từ nền tảng về ngôn ngữ lập trình đến công cụ trực quan, mọi khía cạnh thiết yếu đều được bao phủ trong một lộ trình logic.
• Học qua dự án thực tế: Mỗi mô-đun đi kèm bài tập thực hành, và dự án capstone giúp bạn áp dụng ngay kiến thức vào các tình huống doanh nghiệp thực tế.
• Công cụ và ngôn ngữ được yêu thích trong ngành: Python, SQL Server, Power BI là những kỹ năng được tuyển dụng viên cao tìm kiếm, giúp tăng cơ hội việc làm.
• Hỗ trợ nghề nghiệp toàn diện: Khi hoàn thành, học viên nhận chứng chỉ hoàn thành, mẫu CV, danh sách công ty đối tác và các buổi hội thảo chuẩn bị phỏng vấn, giúp nâng cao cơ hội nhận việc.
• Chi phí hợp lý và tùy chọn học miễn phí: Khóa học cung cấp phiên bản miễn phí cho người mới bắt đầu, đồng thời có gói nâng cao với tài liệu và hỗ trợ trực tiếp từ giảng viên.

Giảng viên và đội ngũ hỗ trợ

Trải nghiệm cá nhân của tôi

Mẹo học hiệu quả cho người mới bắt đầu

• Đặt mục tiêu học cụ thể cho mỗi tuần, ví dụ: hoàn thành mô-đun Python trong 4 ngày, sau đó chuyển sang thống kê.
• Luyện tập ngay sau mỗi video, không chỉ xem mà còn viết code và thực hiện các bài tập thực tế.
• Sử dụng công cụ ghi chú, ví dụ Notion hoặc OneNote, để tổng hợp các hàm, câu lệnh quan trọng trong Pandas, NumPy, DAX và SQL.
• Tham gia các diễn đàn, nhóm Discord hoặc Slack của khóa học để trao đổi, hỏi đáp và nhận phản hồi từ cộng đồng.
• Áp dụng kiến thức vào dự án cá nhân, chẳng hạn phân tích dữ liệu chi tiêu cá nhân hoặc dữ liệu thể thao yêu thích, giúp củng cố kiến thức và tạo ra portfolio riêng.

Cơ hội nghề nghiệp và tương lai

Tài nguyên học tập bổ sung