Khóa học Python Data Analysis trên dự án

• Dữ liệu không còn bị giới hạn chỉ cho các công ty công nghệ. Các doanh nghiệp đa dạng như các cơ quan bảo hiểm nhân thọ, khách sạn, nhà hàng, bất động sản, các công ty phân phối sản phẩm...đều cần thực hiện phân tích để đưa ra các chiến lược tiếp thị tốt hơn, cải thiện trải nghiệm của khách hàng, hiểu xu hướng kinh doanh hoặc chỉ thu thập thông tin chi tiết về dữ liệu người dùng.
• Phân tích dữ liệu tập trung vào việc đưa ra kết luận đầy đủ, chính xác với các dẫn chứng hình ảnh trực quan từ dữ liệu thô. Nhiều kỹ thuật và quy trình phân tích dữ liệu đã được tự động hóa thành Add-in và dễ dàng sử dụng trên dữ liệu thô khi thực hiện phân tích dữ liệu.
• Với sự cạnh tranh kinh doanh gia tăng, kinh tế khó khăn và ra quyết định dựa trên kinh doanh, thì việc phân tích dữ liệu để xác định các cơ hội thị trường mới, bỏ túi để cải thiện kinh doanh, cải thiện dịch vụ và sản phẩm, so với các đối thủ cho doanh nghiệp của họ.
• Ngày nay, 100% các tổ chức hàng đầu coi phân tích dữ liệu là một thành phần rất quan trọng trong hiệu quả kinh doanh của họ. Hiệu suất kinh doanh được đo bằng phân tích. Điều này có nghĩa kết quả phân tích ảnh hưởng rất lớn đến các chính sách, quyết định và chiến lược tiếp thị của công ty.

Có nhiều chức danh công việc khác nhau để lựa chọn trở thành:

• Chuyên gia số liệu và phân tích (Metrics and Analytics Specialist).
• Phân tích dữ liệu (Data Analyst).
• Kỹ sư dữ liệu lớn (Big Data Engineer).
• Chuyên viên phân tích hoạt động (Operation Analyst).
• Chuyên viên Phân tích Bán hàng (Sales Analyst).
• Chuyên gia phân tích tài chính (Financial Analyst).
• Chuyên viên phân tích tiếp thị (Marketing Analyst)
• Tư vấn phân tích dữ liệu (Data Analytics Consultant).
• Các công ty hiện tập trung vào việc kết hợp toàn diện phân tích dữ liệu trong chu kỳ kinh doanh. Giống như: "Không thể tạo ra trải nghiệm thương hiệu đáng chú ý nếu không có phương tiện truyền thông xã hội, đánh giá hiệu quả kinh doanh không đầy đủ nếu không có phân tích dữ liệu". Có được nhiều cơ hội tuyển dụng với mức thu nhập cao, con số 💲1500+ sẽ không có gì là khó. 

1)  Sử dụng thư viện numpy để tạo và thao tác các mảng dữ liệu.

2)  Tìm hiểu cách làm việc với các định dạng dữ liệu khác nhau trong python, bao gồm: JSON, HTML và MS Excel Worksheet.

3)  Có thể áp dụng cho các dự án phân tích dữ liệu khác nhau.

4)  Sử dụng Jupyter Notebook Environment để làm việc.

5)  Sử dụng mô-đun Pandas với Python để tạo và cấu trúc dữ liệu.

6)  Tạo trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và các mô đun Seaborn với python.

7)  Kỹ thuật EDA trên Bộ dữ liệu Kaggle's Boston Housing và Titanic Datasets.

8)  Kỹ thuật IPL và phân tích, trực quan hóa các trận đấu FIFA World Cup.

9)  Học kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu bằng Plotly và Cufflinks, Seaborn, matplotlib, Pandas.

10)  Cài đặt python và các thư viện liên quan.

11)  Trực quan hóa dữ liệu Covid-19.

12)  Phân tích và hiển thị dữ liệu Covid-19 trong Python.

13)  Sử dụng Numpy và Pandas trong thao tác dữ liệu.

14)  Làm việc dữ liệu văn bản hoàn chỉnh EDA.

15)  Tạo một loạt các biểu đồ: Bar Charts, Line Charts, Stacked Charts, Pie Charts, Histograms, KDE plots, Violinplots, Boxplots, Auto Correlation plots, Scatter Plots, Heatmaps.

16)  Tìm hiểu phân tích dữ liệu của Pandas.

17)  Sử dụng mô-đun Pandas với Python để tạo và cấu trúc dữ liệu.

18)  Tùy chỉnh biểu đồ, sửa đổi màu sắc, đường kẻ, phông chữ và hơn thế nữa.

• Đã có kiến thức cơ bản về lập trình Python (điều kiện tiên quyết).
• Kỹ năng sử dụng một số ứng dụng của MicroSoft: Excel, Power Point,..ở mức cơ bản.
• Có sự tìm hiểu hoặc tự học trước về Python Data Analysis thì cũng rất tốt nhưng không phải là tiên quyết.
• Có sự yêu thích nghề phân tích dữ liệu & luôn kiên định với điều đó, chăm chỉ chịu khó cũng như kiên trì khi gặp những vấn đề khó.

• Tất cả những ai đang tìm hiểu về cách phân tích & trực quan hóa dữ liệu trong công việc tại Doanh nghiệp.
• Những chuyên viên phân tích là newbie hoặc đang tự học nghề phân tích dữ liệu nhưng mãi chưa làm chủ được chuyên môn.
• Các nhà quản lý kinh doanh đang loay hoay đánh giá xu hướng kinh doanh hay đưa ra chiến lược tiếp thị sao cho hiệu quả,...
• Các chủ doanh nghiệp đang tìm kiếm một giải pháp để chăm sóc khách hàng cũ và phát triển thêm khách hàng mới.
• Hoặc đơn giản nếu bạn chỉ muốn tham gia trải nghiệm nghề "phân tích dữ liệu" mà thôi.

1. Phân tích dữ liệu hiện là ưu tiên của các tổ chức hàng đầu

2. Tăng cơ hội việc làm

3. Tăng lương cho các nhân sự phân tích dữ liệu

4. Phân tích dữ liệu lớn ở khắp mọi nơi

5. Bạn sẽ có nhiều chức danh công việc khác nhau để lựa chọn

6. Bạn sẽ là cốt lõi của việc ra quyết định trong công ty

7. Tỷ lệ chấp nhận phân tích dữ liệu lớn cao

8. Phân tích dữ liệu đang diễn ra nhanh hơn dự kiến

9. Nó đại diện cho các cơ hội làm việc tự do hoàn hảo

10. Phát triển các dòng doanh thu mới

• Chúng ta đang sống trong thời đại của thông tin số 4.0. Internet đã giúp mọi người dễ dàng thu thập bất kỳ thông tin nào cần để đạt được bất kỳ mục đích nào mà chúng ta mong muốn. Bạn có biết rằng bạn thậm chí có thể học cách chế tạo ô tô của riêng mình thông qua kho tài nguyên trực tuyến không? 
• Bạn có biết rằng bạn có thể tự dạy mình cách điều hành 1 Công ty của riêng bạn không? Vâng, những gì trước đây chỉ dành cho những người có đủ khả năng tài chính lớn mới được tiếp cận thì nay đã có sẵn cho bất kỳ ai có kết nối internet.
• Câu hỏi đặt ra là bạn sẽ sử dụng dữ liệu này như thế nào để mang lại lợi ích cho mình và doanh nghiệp mình?

Tại sao dữ liệu lớn là biên giới mới?

• Nếu bạn muốn thành công trong thế giới này, bạn phải nghiên cứu các xu hướng, hành vi người dùng. Bằng cách xem xét dữ liệu phân tích có sẵn cho thị trường nhánh của mình, bạn có thể xác định các cách khác nhau mà qua đó bạn có thể thực hiện những bước tiến tốt để đạt được kết quả tích cực hơn. Mọi thứ phụ thuộc hoàn toàn vào dữ liệu; từ các công ty đa quốc gia lớn đến các doanh nghiệp nhỏ. Tất cả những bộ óc vĩ đại đều sử dụng dữ liệu này để lập chiến lược tốt hơn cho tương lai của công ty họ.
• Bây giờ hãy tưởng tượng bạn đang ở trung tâm của tất cả sự điên cuồng đó. Hãy tưởng tượng trở thành người mà họ hướng tới trước khi họ đưa ra bất kỳ quyết định kinh doanh quan trọng nào? Đó chính xác là bạn sẽ là ai khi học khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn (data science and big data analytics).

Lý do tại sao bạn nên học phân tích dữ liệu (data analytics)?

1. Phân tích dữ liệu hiện là ưu tiên của các tổ chức hàng đầu

• Với sự cạnh tranh trên thị trường ngày càng gay gắt, các tổ chức hàng đầu đang chuyển sang phân tích dữ liệu để xác định các cơ hội thị trường mới cho các dịch vụ và sản phẩm của họ. Như ngày nay, 77% các tổ chức hàng đầu coi phân tích dữ liệu là một thành phần quan trọng của hiệu suất kinh doanh.
• Điều này có nghĩa là các chuyên gia dữ liệu lớn có ảnh hưởng rất lớn đến các chính sách và chiến lược tiếp thị của công ty.

2. Tăng cơ hội việc làm

• Khi các công ty bắt đầu nhận ra rằng họ không có khả năng thu thập, diễn giải và sử dụng dữ liệu một cách toàn diện, họ đang bắt đầu tìm kiếm các nhân sự có thể giúp họ những công việc làm như vậy.
• Nếu bạn nhìn vào tất cả các nền tảng cơ hội việc làm chính như VietnamWork, ItViec,tuyendungnhanh,..bạn sẽ thấy rằng ngày càng có nhiều tin tuyển dụng tìm kiếm nhà phân tích dữ liệu (data analysts) và nhà tư vấn (consultants).
• Nhu cầu về các nhân sự với những kỹ năng chuyên môn này đang tăng lên trong khi nguồn cung vẫn thấp, phần lớn nhân sự chưa đáp ứng được về mặt kỹ năng, kiến thức chuyên môn do chưa có sự đầu tư học hành bài bản, nôn nóng đốt cháy giai đoạn.

3. Tăng lương cho các nhân sự phân tích dữ liệu

• Khi nhu cầu tăng đều và nguồn cung vẫn thấp, các nhân sự có chuyên môn về phân tích dữ liệu ngày càng được trả mức tốt hơn.
• Ở Việt Nam, như ngày nay, các nhân sự phân tích dữ liệu được trả trung bình cao hơn 50% so với các đồng nghiệp của họ trong các lĩnh vực khác trong ngành CNTT. Xu hướng này là rõ ràng trên toàn cầu khi ngày càng nhiều công ty nhận ra tầm quan trọng của những nhân sự này đối với Doanh nghiệp.

4. Phân tích dữ liệu lớn ở khắp mọi nơi

• Cũng giống như việc sử dụng máy tính tại nơi làm việc ngày nay đã trở nên bắt buộc, việc sử dụng các nhân sự phân tích dữ liệu để thúc đẩy tăng trưởng đang dần bắt đầu.
• Trên thực tế, không có lĩnh vực nào không cần đến vai trò của các nhà Phân tích dữ liệu.

5. Bạn sẽ có nhiều chức danh công việc khác nhau để lựa chọn

• Một chuyên gia phân tích dữ liệu có nhiều chức danh công việc và lĩnh vực để bạn lựa chọn. Vì dữ liệu lớn được sử dụng hầu hết ở mọi nơi ngày nay, bạn có thể chọn trở thành:
  • Metrics and Analytics Specialist/Engineer.
  • Data Analyst.
  • Big Data Engineer.
  • Data Analytics Consultant.
• Đây chỉ là một số chức danh công việc bạn có thể nắm giữ trong các Doanh nghiệp cũng như mức thu nhập tốt cho các vị trí.

6. Bạn sẽ là cốt lõi của việc ra quyết định trong công ty

• Một trong những nguyên nhân hàng đầu gây ra sự không hài lòng về nơi làm việc là hầu hết nhân viên cảm thấy như thể họ không có bất kỳ quyền quyết định nào. Họ thường cảm thấy mình giống như một bánh răng cưa thừa trong guồng quay của công ty.
• Là một chuyên gia phân tích dữ liệu, bạn sẽ là cốt lõi của việc ra quyết định trong công ty bạn đang làm việc.
• Trên thực tế, bạn sẽ là một phần không thể thiếu trong các quyết định kinh doanh và các chiến lược trong tương lai, do đó mang lại cho bạn một vai trò và mục đích quan trọng trong tổ chức.

7. Tỷ lệ chấp nhận phân tích dữ liệu lớn cao

• Cũng giống như các công ty bắt đầu chuyển sang phương tiện truyền thông xã hội để quảng cáo thương hiệu và thu hút khách hàng, họ cũng bắt đầu chuyển sang phân tích dữ liệu.
• Ngày nay, hầu như không thể tìm thấy bất kỳ thương hiệu nào không có sự hiện diện của các phương tiện truyền thông xã hội. Điều này cũng đúng khi có liên quan đến việc thích ứng với phân tích dữ liệu.
• Trong tương lai gần, mọi công ty sẽ cần các chuyên gia phân tích dữ liệu. Điều này làm cho nó trở thành một bước đi khôn ngoan trong sự nghiệp thực sự có tương lai trong kinh doanh.

8. Phân tích dữ liệu đang diễn ra nhanh hơn dự kiến

• Một cuộc khảo sát được thực hiện bởi IMIC và các đối tác tuyển dụng IT cho thấy phân tích dữ liệu đang diễn ra nhanh hơn nhiều so với dự kiến.
• Phân tích dữ liệu đứng đầu danh sách các công nghệ cần chú ý trong 3 năm tới.

9. Nó đại diện cho các cơ hội làm việc tự do hoàn hảo

• Trong tương lai gần, phần lớn lực lượng lao động sẽ không muốn bị ràng buộc bởi chỉ một người sử dụng lao động.
• Mọi người đang đều đặn tìm cách đa dạng hóa các nguồn thu nhập và các phương pháp để họ có thể tìm được sự cân bằng hoàn hảo giữa công việc và cuộc sống.
• Phân tích dữ liệu, là vấn đề nghiên cứu các con số, xu hướng và dữ liệu nói chung, mang đến cho bạn cơ hội hoàn hảo để trở thành một freelancer hoặc nhà tư vấn được trả lương cao cho một số công ty lớn nhất trên thế giới.
• Chủ yếu dựa trên CNTT, loại công việc này có thể được thực hiện từ mọi nơi trên thế giới vào bất kỳ thời điểm nào chứ không chỉ ở Việt Nam. Do đó, bạn không cần phải bị ràng buộc vào bàn làm việc cũng như vị trí địa lý hiện tại.

10. Phát triển các dòng doanh thu mới

• Với khả năng phân tích và đưa thông tin dữ liệu tốt vào sử dụng tốt, bạn có thể dễ dàng xác định các luồng tạo doanh thu mới và chưa được khai thác.
• Đây là một trong những cách tốt nhất để làm phong phú cuộc sống của bạn bằng cách tăng thu nhập của bạn.

Kết luận:

• Những con số không nói dối. Nhu cầu phân tích dữ liệu đang gia tăng và chẳng bao lâu nữa, nó sẽ là một phần không thể thiếu trong mọi tổ chức doanh nghiệp. Những lý do này sẽ cho bạn thấy rõ hơn về tầm quan trọng của lĩnh vực này ở hiện tại cũng như tương lai.
• Và bạn còn chần chừ gì nữa mà không liên hệ ngay với đội ngũ tư vấn tuyển sinh xinh đẹp và chuyên nghiệp của IMIC để được hỗ trợ đăng ký tham gia khóa đào tạo nhân sự Python Data Analysis and Visualization!

• Đây là khóa học đầy đủ và chi tiết nhất về Phân tích & trực quan hóa dữ liệu từ trước đến nay.
• Cam kết truyền nghề, các bài thực hành trong khóa đào tạo là các case study rất thực tế mà Chuyên gia IMIC đã dành nhiều tâm huyết biên soạn và đã đưa vào các khóa đào tạo cho Cá Nhân, Doanh nghiệp.
• Tất cả các phần trong khóa đào tạo được diễn đạt một cách trực quan nhất, dễ hiểu nhất, bạn dễ dàng vận dụng được vào công việc tại Doanh nghiệp.
• Cam kết hỗ trợ học viên sau khóa học nhiệt tình qua: Group Zalo, Facebook, Website, Email.
• Đặc biệt! Cam kết hỗ trợ giới thiệu nhân sự sau Tốt nghiệp sang một số Doanh nghiệp là đối tác Tuyển dụng nhân sự của IMIC Hà Nội | Hồ Chí Minh (Với điều kiện là bạn luôn phải nghiêm túc với việc học tập và coi đây là con đường duy nhất dành cho mình để đến thành công, luôn kiên định với điều này. Ngược lại những bạn "lười học", nghỉ học nhiều thì không nhé).

• Bạn có thể inbox tại FanPage IMIC Technology - https://www.facebook.com/imic.edu.vn.
• Bạn có thể gọi tới hotline: 0916 878 224 | 028 2253 2345 | 0243 7557 333 | 0243 7557 666.
• Bạn có thể đăng ký trực tuyến tại Website IMIC Technology.
• Bạn có thể chat trực tuyến với Tư vấn tuyển sinh ngay tại website.
• Hiện tại IMIC đang áp dụng hình thức ưu đãi kinh phí do dịch Covid-19 (đã có đầy đủ thông tin trong thư gửi tới bạn).