Giới thiệu khóa đào tạo

Lộ trình đào tạo Data Analyst Project Journey gồm 4 học phần chuyên sâu, được xây dựng dựa trên kinh nghiệm làm việc và triển khai các dự án thực tế tại doanh nghiệp. Giúp học viên từng bước làm chủ kỹ năng phân tích dữ liệu từ cơ bản đến nâng cao. Excel để xây dựng nền tảng phân tích và trực quan hóa dữ liệu, SQL để truy vấn, xử lý và báo cáo dữ liệu từ cơ sở dữ liệu, Power BI để trực quan hóa dữ liệu chuyên nghiệp và xây dựng báo cáo động, Python Data Analysis giúp học viên khai thác sức mạnh lập trình để xử lý dữ liệu lớn, trực quan hóa nâng cao và áp dụng vào các bài toán thực tế.

Bảng báo giá & ưu đãi

Mục tiêu khóa học

Học phần 1 – Excel Data Analysis & Visualization
1)  Thành thạo các hàm và công cụ nâng cao trong Excel
-    Học viên nắm vững cách sử dụng các hàm nâng cao như DAX, SUMIFS, INDEX, MATCH, và các hàm động (Dynamic Arrays) để xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp.
-    Hiểu rõ và ứng dụng linh hoạt các công cụ như Power Query, Power Pivot, và Solver trong phân tích dữ liệu.

2)  Xử lý và làm sạch dữ liệu hiệu quả
-    Học viên biết cách làm sạch dữ liệu, hợp nhất từ nhiều nguồn, và chuẩn hóa dữ liệu với Power Query hoặc các công cụ tích hợp sẵn trong Excel.
-    Tăng cường kỹ năng tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu để tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót.

3)  Phân tích dữ liệu chuyên sâu
-    Học viên hiểu cách tạo và quản lý mô hình dữ liệu (Data Modeling) thông qua Power Pivot.
-    Sử dụng các công thức DAX để phân tích dữ liệu đa chiều, thiết lập các chỉ số KPI và báo cáo động.

4)  Xây dựng báo cáo Dashboard chuyên nghiệp
-    Học viên biết cách thiết kế và triển khai các Dashboard trực quan, đẹp mắt và chuyên nghiệp, phục vụ cho nhu cầu báo cáo kinh doanh.
-    Thành thạo kỹ năng trực quan hóa dữ liệu thông qua biểu đồ nâng cao, Conditional Formatting, và Slicer.

5)  Áp dụng vào các bài toán thực tế
-    Học viên có khả năng ứng dụng các kiến thức đã học vào công việc thực tế, từ phân tích doanh thu, theo dõi KPI, đến quản lý hiệu suất.
-    Hoàn thành các dự án thực hành, bao gồm việc xây dựng Dashboard trong nhiều lĩnh vực như kinh doanh, tài chính, ngân hàng, và quản lý.

6)  Tự tin sử dụng Excel như một công cụ phân tích chuyên nghiệp
-    Sau khóa học, học viên sẽ đạt được sự tự tin khi sử dụng Excel trong xử lý dữ liệu lớn, lập kế hoạch kinh doanh, và phân tích chiến lược.

👉 Học phần 2 – SQL Database Data Analysis & Reporting
1)  Hiểu rõ nền tảng về cơ sở dữ liệu SQL
-    Nắm vững cấu trúc và cách hoạt động của cơ sở dữ liệu quan hệ (Relational Database).
-    Sử dụng thành thạo các lệnh cơ bản trong SQL để tạo, cập nhật và quản lý dữ liệu.

2)  Phân tích dữ liệu chuyên sâu
-    Sử dụng các kỹ thuật truy vấn nâng cao để xử lý và phân tích dữ liệu phức tạp.
-    Khai thác dữ liệu hiệu quả thông qua các phương pháp tổng hợp, nhóm, và kết nối bảng dữ liệu.

3)  Tạo lập báo cáo dữ liệu chuyên nghiệp
-    Chuẩn bị dữ liệu và tạo các báo cáo động phục vụ ra quyết định kinh doanh.
-    Tích hợp dữ liệu SQL với các công cụ trực quan hóa dữ liệu như Power BI hoặc Tableau để xây dựng các Dashboard sinh động, dễ hiểu.

4)  Áp dụng vào bài toán thực tế
-    Thực hành qua các bài tập mô phỏng nghiệp vụ thực tế trong nhiều lĩnh vực như bán hàng, nhân sự, kho vận, và tiếp thị.
-    Hoàn thành dự án cuối khóa để củng cố kỹ năng làm việc với cơ sở dữ liệu và phân tích dữ liệu trong môi trường thực tế.

5)  Nâng cao tư duy dữ liệu
-    Phát triển khả năng giải quyết vấn đề dựa trên dữ liệu (Data-Driven Problem Solving).
-    Tự tin sử dụng dữ liệu để ra quyết định chiến lược trong công việc.

👉  Học phần 3 – Power BI Data Analysis & Visualization
1)  Trang bị kiến thức và kỹ năng chuyên sâu về Power BI
-    Giúp học viên nắm vững các công cụ và quy trình trong Power BI, bao gồm làm sạch dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu, và trực quan hóa báo cáo.

2)  Phát triển khả năng xử lý và làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)
-    Học cách phát hiện và giải quyết các vấn đề phổ biến trong dữ liệu, như dữ liệu trùng lặp, thiếu giá trị, và định dạng không đồng nhất.
-    Thành thạo việc sử dụng Power Query để chuẩn hóa và biến đổi dữ liệu từ các nguồn khác nhau.

3)  Xây dựng mô hình dữ liệu hiệu quả (Data Modeling)
-    Hiểu rõ cách tổ chức dữ liệu thông qua các bảng Fact và Dimension, thiết lập mối quan hệ giữa các bảng để phục vụ phân tích.
-    Thành thạo việc sử dụng DAX (Data Analysis Expressions) để tính toán chỉ số, phân tích dữ liệu nâng cao, và tạo ra các chỉ số KPI.

4)  Tăng cường kỹ năng trực quan hóa và thiết kế báo cáo
-    Giúp học viên nắm bắt nguyên tắc thiết kế báo cáo hiệu quả, trực quan và tương tác cao.
-    Thành thạo việc sử dụng các loại biểu đồ, biểu đồ bản đồ (Map Chart), và các tính năng nâng cao như Slicers, Filters, Drill-through, và Bookmarks.

5)  Ứng dụng Power BI vào các dự án thực tế
-    Học viên sẽ hoàn thành 4-6 dự án thực hành thực tế để nắm vững quy trình làm việc toàn diện từ xử lý dữ liệu thô đến sản phẩm cuối cùng là báo cáo hoàn chỉnh.

6)  Hỗ trợ triển khai báo cáo và làm việc nhóm
-    Thành thạo việc xuất bản báo cáo lên Power BI Service, chia sẻ báo cáo với nhóm làm việc, và thiết lập quyền truy cập an toàn.
-    Biết cách tự động hóa làm mới dữ liệu và tích hợp với các công cụ khác trong hệ sinh thái Microsoft.

7)  Định hướng nghề nghiệp và phát triển chuyên môn
-    Giúp học viên chuẩn bị tốt cho các vai trò như Data Analyst, BI Developer, hoặc Business Analyst.
-    Trang bị kiến thức để học viên tự tin tham gia các kỳ thi chứng chỉ Power BI, như Microsoft PL-300.

👉 Học phần 4 – Python Data Analysis & Visualization
1)  Hiểu và áp dụng các kiến thức cơ bản về Python
-    Nắm vững cú pháp cơ bản, cấu trúc điều khiển, và kiểu dữ liệu của Python.
-    Hiểu rõ cách viết và thực thi các chương trình Python đơn giản.

2)  Xử lý và phân tích dữ liệu
-    Sử dụng các cấu trúc dữ liệu như List, Dictionary, và Tuple để quản lý dữ liệu.
-    Làm quen với các thư viện mạnh mẽ như NumPy và Pandas để xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

3)  Phát triển kỹ năng lập trình hướng đối tượng (OOP)
-    Hiểu và sử dụng các khái niệm OOP như Class, Object, Inheristance, và Polymorphism để phát triển các ứng dụng có cấu trúc rõ ràng và dễ mở rộng.

4)  Xây dựng các ứng dụng tự động hóa và quản lý hệ thống
-    Viết các chương trình tự động hóa công việc, bao gồm xử lý tệp, gửi email, và web scraping.
-    Làm việc với các thư viện Python để thao tác với hệ điều hành và thời gian.

5)  Nâng cao kỹ năng giải quyết vấn đề thông qua thực hành
-    Thực hiện các bài tập và case thực tế giúp rèn luyện tư duy logic và kỹ năng lập trình.
-    Phát triển khả năng xử lý lỗi và tối ưu hóa mã nguồn.

6)  Hoàn thành dự án thực tế cuối khóa
-    Xây dựng một dự án hoàn chỉnh, từ giai đoạn lên ý tưởng, phân tích, thiết kế, đến triển khai.
-    Học cách làm việc nhóm (nếu làm dự án nhóm) và trình bày sản phẩm một cách chuyên nghiệp.

7)  Sẵn sàng ứng dụng Python trong công việc thực tế
-    Sử dụng Python để giải quyết các vấn đề thực tế trong các lĩnh vực như phân tích dữ liệu, tự động hóa công việc, và phát triển phần mềm.
-    Tạo nền tảng vững chắc để học các kỹ năng nâng cao như lập trình web, khoa học dữ liệu, và trí tuệ nhân tạo.

8)  Hiểu cơ bản về Python trong phân tích dữ liệu
-    Nắm vững cú pháp Python và cách sử dụng thư viện cơ bản (như pandas, numpy, matplotlib, seaborn, v.v.).
-    Hiểu cách xử lý dữ liệu dạng bảng, chuỗi thời gian, và dữ liệu dạng số.

9)  Xử lý và làm sạch dữ liệu
-    Thực hành các kỹ thuật làm sạch dữ liệu, xử lý giá trị bị thiếu, dữ liệu bị nhiễu, và định dạng dữ liệu.
-    Khả năng chuyển đổi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (CSV, Excel, SQL, API, v.v.) thành định dạng phân tích được.

10)   Phân tích dữ liệu bằng Python
-    Học cách thực hiện các phân tích thống kê cơ bản và nâng cao.
-    Hiểu cách sử dụng pandas để xử lý, nhóm, tổng hợp và thao tác với dữ liệu.

11)   Trực quan hóa dữ liệu
-    Tạo biểu đồ đẹp, dễ hiểu với matplotlib và seaborn.
-    Làm quen với cách trực quan hóa dữ liệu nâng cao, như biểu đồ nhiệt (heatmaps), biểu đồ phân tán (scatter plots), và biểu đồ tương quan.

12)   Kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling)
-    Tìm hiểu cách trình bày kết quả phân tích dưới dạng báo cáo hoặc dashboard trực quan.
-    Kết hợp các biểu đồ, phân tích để truyền đạt thông điệp rõ ràng và hiệu quả.

13)   Ứng dụng thực tế
-    Làm việc với các dự án thực tế, sử dụng dữ liệu thực để phân tích và trình bày.
-    Thực hành với các trường hợp ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, như tài chính, kinh doanh, y tế, và khoa học xã hội.

14)   Chuẩn bị cho các công cụ nâng cao
-    Đặt nền tảng để học các công cụ phân tích dữ liệu nâng cao hơn, như học máy (Machine Learning) hoặc phân tích Big Data.

Nội dung khóa học

Điều kiện Cần & Đủ

✔ Điều kiện CẦN

-   Có laptop cá nhân, kết nối Internet ổn định.
-   Biết sử dụng máy tính và Microsoft Excel ở mức cơ bản.
-   Có nhu cầu theo nghề phân tích dữ liệu (Data Analyst) hoặc muốn nâng kỹ năng dữ liệu trong công việc.
-   Sẵn sàng học toàn bộ lộ trình gồm nhiều công cụ: Excel nâng cao, SQL, Power BI và Python. 

✔ Điều kiện ĐỦ

-   Tư duy logic, phân tích và ham học hỏi.
-   Mong muốn thực hành qua dự án thực tế, từ xử lý dữ liệu đến trực quan hóa và storytelling dữ liệu. 
-   Cam kết thực hành bài tập & project thực tế để xây dựng portfolio Data Analyst.

Tại sao học viên lại chọn IMIC?

✅ 16+ năm kinh nghiệm đào tạo CNTT & Data
Đơn vị đào tạo tiên phong, uy tín, được hàng nghìn học viên và doanh nghiệp tin tưởng.
✅ Học thực chiến – làm được việc ngay
Chương trình học bám sát yêu cầu tuyển dụng, học qua dự án thật, không lý thuyết suông.
✅ Giảng viên là chuyên gia 10+ năm kinh nghiệm đang làm việc tại doanh nghiệp
Truyền đạt kiến thức + kinh nghiệm thực tế + tư duy nghề nghiệp.
✅ Cam kết hỗ trợ việc làm sau khóa học
Cấp chứng chỉ, hỗ trợ thực tập, và kết nối doanh nghiệp đối tác.
✅ Phù hợp cả người mới & người đi làm
Lộ trình rõ ràng từ cơ bản đến nâng cao, thời gian học linh hoạt online & offline.
✅ Mỗi lớp chỉ từ 7-12 học viên – kèm cặp sát sao
Giảng viên theo sát từng học viên, giải đáp 1–1 khi cần.
✅ Học phí linh hoạt – nhiều ưu đãi
Hỗ trợ trả góp, ưu đãi học viên cũ, sinh viên và đăng ký theo nhóm.

Bài viết liên quan

• Học Data Analyst khi đang đi làm – Làm sao để cân bằng?
• Mức lương Data Analyst tại Việt Nam và cơ hội thăng tiến
• Những sai lầm khi tự học Data khiến bạn mất 6 tháng vô ích