-
Liên hệ0916 878 224 -
Gửi Emailtraining@imic.edu.vn
Khóa học Data Analysis cung cấp kiến thức nền tảng và kỹ năng thực hành phân tích dữ liệu với Excel, SQL, và Power BI. Học viên sẽ hiểu cách thu thập, xử lý, trực quan hóa và diễn giải dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định kinh doanh. Phù hợp cho người mới bắt đầu hoặc muốn nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.
Khóa học Data Analysis cung cấp kiến thức nền tảng và kỹ năng thực hành phân tích dữ liệu với Excel, SQL, và Power BI. Học viên sẽ hiểu cách thu thập, xử lý, trực quan hóa và diễn giải dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định kinh doanh. Phù hợp cho người mới bắt đầu hoặc muốn nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.
------ DANH MỤC NỘI DUNG ------
A. Tổng quan khóa đào tạo
B. Mục tiêu của khóa học Data Analysis là gì?
1) Hiểu và áp dụng các kiến thức cơ bản về Python
2) Xử lý và phân tích dữ liệu
3) Phát triển kỹ năng lập trình hướng đối tượng (OOP)
4) Xây dựng các ứng dụng tự động hóa và quản lý hệ thống
5) Nâng cao kỹ năng giải quyết vấn đề thông qua thực hành
6) Hoàn thành dự án thực tế cuối khóa
7) Sẵn sàng ứng dụng Python trong công việc thực tế
8) Hiểu cơ bản về Python trong phân tích dữ liệu
9) Xử lý và làm sạch dữ liệu
10) Phân tích dữ liệu bằng Python
11) Trực quan hóa dữ liệu
12) Kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling)
13) Ứng dụng thực tế
14) Chuẩn bị cho các công cụ nâng cao
C. Tại sao bạn nên học Data Analysis?
D. Tại sao bạn nên chọn IMIC?
E. Chương trình đào tạo Data Analysis
- Thời lượng: 55 giờ
- Hình thức học: 80% thực hành, 20% lý thuyết
- Địa điểm đào tạo tại Hà Nội:
+ Cơ sở 1: tầng 2B, tòa nhà T6-8, Tổng Cục 5, Bộ Công An, Số 641 Tôn Quang Phiệt, P. Cổ Nhuế 1, Bắc Từ Liêm, Hà Nội.
+ Cơ sở 2: Nhà số 2, Ngách 28, Ngõ 93 Hoàng Văn Thái, Thanh Xuân, Hà Nội.
- Địa điểm đào tạo tại Hồ Chí Minh:
+ Cơ sở 1: tòa nhà Viễn Đông, Số 14 Phan Tôn, P. Đakao, Quận 1, Hồ Chí Minh.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- 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.
- Hiểu cách tích hợp Python với các nền tảng khác như Power BI hoặc Tableau.
- Học Data Analysis mang lại nhiều lợi ích thiết thực, dưới đây là một số lý do chính:
1. Ra quyết định chính xác hơn: Kỹ năng phân tích dữ liệu giúp bạn đưa ra quyết định dựa trên số liệu thay vì cảm tính.
2. Nhu cầu thị trường cao: Doanh nghiệp ở mọi lĩnh vực đều cần người biết phân tích dữ liệu để tối ưu hoạt động.
3. Mức lương hấp dẫn: Các vị trí liên quan đến Data Analysis thường có thu nhập cao và cơ hội thăng tiến tốt.
4. Kỹ năng chuyển đổi linh hoạt: Dễ dàng ứng dụng trong marketing, tài chính, bán hàng, vận hành, nhân sự,...
5. Tăng năng suất cá nhân: Giúp bạn làm việc thông minh hơn, tự động hóa báo cáo, phát hiện xu hướng và vấn đề tiềm ẩn.
- Lộ trình bài bản, trang bị cho học viên kiến thức, kỹ năng đáp ứng yêu cầu nhà tuyển dụng.
- Học theo dự án thực tế – Áp dụng ngay vào công việc.
- Mỗi lớp chỉ từ 7-12 học viên được cầm tay chỉ việc bởi các chuyên gia Data Analyst từ các tập đoàn, doanh nhiệp lớn,...
- Cấp chứng chỉ và cam kết giới thiệu việc làm sau khi tốt nghiệp.
- Nắm chắc kỹ năng, tối ưu CV, mở rộng cơ hội thăng tiến.
- Hình thức học Online và Offline linh động.
- Thời gian đào tạo đa dạng (giờ hành chính, buổi tối, cuối tuần) phù hợp với mọi đối tượng (sinh viên, người làm văn phòng,...)
- Tầm quan trọng của Data Analysis & Visualization
- Vai trò trong kinh doanh, khoa học, và công nghệ
- Tóm tắt quy trình phân tích dữ liệu
- Thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, phân tích, trực quan hóa, và báo cáo
- Công cụ và thư viện Python: Pandas, Matplotlib, Seaborn, NumPy, Scipy, Statsmodels, scikit-learn
- Tổng quan Pandas: Tạo, đọc, ghi DataFrame và Series
- Xử lý dữ liệu thô: Lọc, sort, merge, join
- Xử lý dữ liệu mất: Xác định dữ liệu mất, điền giá trị thay thế, loại bỏ
- Thao tác nâng cao: Pivot tables, GroupBy, Aggregation
- Hiệu năng và tối ưu hóa: Sử dụng vectorization, điều chỉnh DataFrame có quy mô lớn.
- Bài tập 1: Xử lý dữ liệu bán hàng
- Bài tập 2: Làm việc với dữ liệu khách hàng
- Bài tập 3: Phân tích dữ liệu giao dịch ngân hàng
- Bài tập 4: Phân tích khách hàng
- Bài tập 5: Phân tích hiệu suất tài chính
- Matplotlib Basics:
- Biểu đồ đường, biểu đồ thanh, biểu đồ tạn suất
- Tùy chỉnh giao diện: labels, titles, colors, legends
- Seaborn Basics:
- Biểu đồ phân bố, scatter plots, pair plots
- Biểu đồ box, violin, heatmap
- Thực hành kết hợp Matplotlib & Seaborn
- Xây dựng Dashboards
- Cơ bản về thống kê:
- Mean, median, mode, variance, standard deviation
- Kiểm định thống kê:
- Hypothesis Testing (t-test, chi-square test, ANOVA)
- Xây dựng mô hình hồi quy:
- Hồi quy tuyến tính, hồi quy đa biến
- Phân phối dữ liệu:
- Phân phối chuẩn, phân phối nhị phân
- Phân tích tối ưu: các thuật toán phân tích và áp dụng Linear Regression, Non-linear Regression,..
- Bài tập 1: Phân tích dữ liệu cơ bản (Kiểm tra phân phối doanh số có đối xứng không (tính Skewness và Kurtosis)
- Bài tập 2: Phân tích tương quan (mối quan hệ tuyến tính giữa số giờ học và điểm thi không)
- Bài tập 3: Kiểm định giả thuyết
+ Thực hiện kiểm định t-test để xem có sự khác biệt ý nghĩa về doanh số giữa hai khu vực A và B.
+ Kiểm tra xem ngân sách quảng cáo có mối quan hệ ý nghĩa với doanh số không (kiểm định Pearson’s correlation).
+ Thực hiện kiểm định ANOVA để phân tích sự khác biệt doanh số giữa ba khu vực A, B, C.
- Bài tập 4: Phân tích phương sai
- Bài tập 5: Hồi quy tuyến tính (mô hình hồi quy tuyến tính để dự đoán giá nhà dựa trên diện tích)
- Bài tập 6: Phân tích dữ liệu khách hàng (thực hiện kiểm định t-test để xem sự khác biệt về thu nhập giữa hai nhóm này)
- Tổng quan Machine Learning:
- Phân loại supervised vs unsupervised learning
- Tiền xử lý dữ liệu cho Machine Learning:
- Feature scaling, encoding, địa chia train/test
- Thuật toán Machine Learning cơ bản:
- Hồi quy tuyến tính, Logistic Regression
- Decision Trees, Random Forests
- Đánh giá mô hình:
- Confusion Matrix, precision, recall, F1-score
- Sử dụng các thuật toán Machine Learning trong dự án Data Analysis & visualization
- Bài tập 1: Dự đoán giá nhà
- Bài tập 2: Phân loại khách hàng
- Dự án 1: Sales Reporting Analytics & Visualization
- Dự án 2: Healthcare Reporting Analytics & Visualization
- Dự án 3: Banking Reporting Analytics & Visualization & Predicting Customer Churn
