-
Liên hệ0916 878 224 -
Gửi Emailtraining@imic.edu.vn
_11zon (1).webp)
Data Mindset – Khác biệt giữa “làm báo cáo” và “tạo giá trị thật”
Bạn có bao giờ cảm thấy mình học đủ các công cụ như SQL, Power BI, Python... nhưng khi bắt tay vào làm thì lại không biết bắt đầu từ đâu?
Bạn làm dashboard rất đẹp, báo cáo rất chi tiết, nhưng cuối cùng chẳng ai dùng, chẳng ai nhắc đến kết quả phân tích của bạn sau buổi họp?
👉 Nếu bạn thấy mình trong những câu chuyện đó, thì có thể bạn chưa có tư duy phân tích dữ liệu – Data Mindset.
.webp)
Trong quản lý sản phẩm, một trong những thách thức lớn nhất của Business Analyst (BA) hay Product Owner (PO) mới vào nghề chính là:
• Làm sao để biết tính năng nào cần ưu tiên phát triển trước?
• Làm thế nào để tránh backlog ngày càng dài mà không ai rõ đâu là việc cần làm ngay?
Câu trả lời nằm ở Feature Roadmap – không chỉ đơn giản là danh sách công việc, mà là công cụ chiến lược giúp team tập trung vào điều quan trọng nhất, tạo giá trị cho người dùng và doanh nghiệp.
- 30.000 học viên cá nhân đã hoàn thành các khóa học tại IMIC.
- Hơn 1500 lớp học được tổ chức.
- Hơn 100 doanh nghiệp, tập đoàn trong và ngoài nước là đối tác đào tạo chiến lược.
- Đồng hành cùng nhiều tên tuổi lớn: TP Bank, Techcombank, ACB, VIB, Viettel, Mitsubishi, Honda, Hyundai, Jabil, Viettel HighTech…
.webp)
1. Power BI là gì?
2. DAX trong Power BI là gì?
3. Vai trò của Power BI trong doanh nghiệp
4. Lộ trình tự học Power BI cho người mới bắt đầu
4.1. Làm quen với giao diện Power BI Desktop
4.2. Kết nối và xử lý dữ liệu
4.3. Xây dựng mô hình dữ liệu
4.4. Trực quan hóa dữ liệu
4.5. Chia sẻ và xuất bản báo cáo
5. Những sai lầm thường gặp khi tự học Power BI
6. Kết luận
.webp)
Trong thời đại dữ liệu lên ngôi, ngành Phân tích dữ liệu (Data Analysis) trở thành một trong những công việc được săn đón nhất, không chỉ bởi mức lương hấp dẫn mà còn vì vai trò then chốt của nó trong việc đưa ra quyết định kinh doanh. Nhiều bạn bắt đầu quan tâm đến ngành này và tự hỏi: "Mình biết Excel rồi, vậy đã đủ để bắt đầu chưa?"
.webp)
Chuyển sang lĩnh vực Data Analyst ở tuổi 30 không chỉ khả thi mà còn có thể mang lại nhiều cơ hội phát triển nghề nghiệp nếu bạn có chiến lược học tập và tận dụng tốt kinh nghiệm sẵn có. Nhiều người đã thành công khi chuyển sang lĩnh vực phân tích dữ liệu ở tuổi 30 hoặc thậm chí muộn hơn.
.webp )
Việc chọn theo đuổi BA IT (Business Analyst trong lĩnh vực Công nghệ Thông tin) có phải là quyết định đúng cho người trái ngành hay không phụ thuộc vào việc bạn đang xuất phát từ ngành nào, hoặc kỹ năng hiện tại của bạn là gì? Phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác như:
- Mục tiêu cá nhân và định hướng nghề nghiệp
- Kỹ năng sẵn có có phù hợp với vai trò BA không?
- Khả năng và cam kết học hỏi kiến thức công nghệ
- Tính cách cá nhân
- Thị trường tuyển dụng và con đường phát triển
1. Kiến thức nền tảng CNTT là gốc rễ cho mọi lĩnh vực công nghệ
2. Tăng cơ hội trúng tuyển vào các trường đại học danh tiếng
3. Trang bị tư duy logic & giải quyết vấn đề
4. Học tốt các môn khác nhờ kỹ năng phân tích
5. Cơ hội thực tập, làm việc & định cư sau du học
6. Phát triển tư duy sáng tạo & khởi nghiệp
7. Tự tin hòa nhập với bạn bè quốc tế
8. Hiểu và kiểm soát thế giới số xung quanh
9. Computer Science đang trở thành "ngôn ngữ thứ 2"
10. Giúp trẻ học cách học – học theo cách hiện đại
11. Mọi ngành nghề đều cần hiểu biết công nghệ
12. Cơ hội học bổng & thi đấu quốc tế
13. Làm chủ tương lai – Không bị “đào thải” bởi AI
- Bạn đang là học sinh cấp 2 hoặc cấp 3 và có ước mơ du học chuyên ngành Computer Science tại các quốc gia phát triển như Mỹ, Canada, Úc, Anh, Singapore, Nhật Bản,...?
- Bạn muốn chuẩn bị nền tảng vững chắc cả về chuyên môn Công nghệ Thông tin và kỹ năng tiếng Anh học thuật & giao tiếp?
👉 Bridge: Computer Science Prep for Study Abroad 2025 chính là lộ trình đào tạo lý tưởng để bạn bứt phá trong 2 năm trước khi bước vào môi trường học tập quốc tế!
