Phân Tích Dữ Liệu (Data Analyst)

Hướng dẫn sử dụng công cụ và phát triển tư duy phân tích dữ liệu cho người mới, đưa ra quyết định chiến lược cho doanh nghiệp.

9.000.000 ₫ – 18.000.000 ₫

Chọn hình thức học

Chọn cấp độ

Chọn lại

TÔI CẦN TƯ VẤN

Trong thời đại công nghệ phát triển, chuyển đổi số là nhu cầu tất yếu của mọi doanh nghiệp, trong đó dữ liệu đóng vai trò then chốt để đưa ra các quyết định quan trọng mang tính chiến lược. Data Analyst là những chuyên gia chịu trách nhiệm thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu, giúp doanh nghiệp nắm bắt được tình hình hoạt động thực tế và tham mưu đưa ra các quyết định đúng đắn dựa trên những số liệu trực quan.

Không khó để nhận thấy vai trò quan trọng của công việc Data Analyst trong hầu hết các ngành nghề như kinh doanh, sản xuất, tài chính, marketing, giáo dục, y tế… Điều này đồng nghĩa với việc những chuyên gia có khả năng phân tích và diễn giải dữ liệu đang được săn đón rất nhiều trên thị trường việc làm hiện nay. Nếu bạn đang muốn cải thiện kỹ năng phân tích dữ liệu để nâng cao vai trò hiện tại của mình, khóa học Data Analysis tại Học Viện Công Nghệ Thông Tin – Hướng Nghiệp Á Âu - BiBi.edu.vn là sự lựa chọn phù hợp dành cho bạn. Chương trình đào tạo giúp học viên rèn luyện nghệ thuật kể chuyện với dữ liệu thông qua việc sử dụng các công cụ phổ biến như SQL, Python, Power BI và Machine Learning.

AI CÓ THỂ HỌC DATA ANALYST?

Sinh viên hoặc người mới tốt nghiệp muốn nâng cao kỹ năng của mình để chuẩn bị cho công việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.
Nhân viên trong các ngành liên quan đến dữ liệu như tài chính, marketing, bán hàng, vận hành và các ngành công nghiệp khác muốn cải thiện khả năng phân tích dữ liệu của mình để ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác hơn.
Các nhà quản lý và lãnh đạo doanh nghiệp cần hiểu rõ về phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh mang tính chiến lược.
Chuyên gia IT, lập trình viên và những người có nền tảng về công nghệ thông tin muốn mở rộng kỹ năng của mình sang lĩnh vực phân tích dữ liệu.

ƯU ĐIỂM KHÓA HỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

Sử dụng thành thạo các công cụ phân tích dữ liệu: Chương trình Data Analyst giúp học viên nắm rõ kiến thức từ quy trình phân tích dữ liệu đến kỹ năng thực hành trên các công cụ phổ biến như Python, Power BI và Machine Learning.
Nâng cao khả năng phân tích dữ liệu: Khóa đào tạo Data Analyst giúp học viên phát triển tư duy phân tích và kỹ năng thu thập dữ liệu, từ đó lên ý tưởng và xây dựng giải pháp tối ưu nhằm đạt hiệu quả kinh doanh, phát triển.
Sử dụng thành thạo các phương pháp trực quan hóa dữ liệu: Giúp học viên thành thạo cách sử dụng các công cụ để tạo ra các biểu đồ trực quan phù hợp với loại dữ liệu và thông tin cần truyền đạt.
Trang bị đầy đủ kỹ năng từ thu thập, xử lý, phân tích, trực quan đến báo cáo dữ liệu: Khóa học giúp học viên phát triển khả năng phân tích và diễn giải dữ liệu, từ đó đưa ra các quyết định đúng đắn dựa trên cơ sở dữ liệu chính xác.
Rèn luyện kỹ năng thông qua các bài học thực tế: Các bài tập thực hành, dự án thực tế giúp học viên áp dụng kiến thức vào các tình huống cụ thể, có thể ứng dụng vào công việc sau khi hoàn thành khóa học.
Chương trình đào tạo thực tế, dễ dàng ứng dụng vào công việc: Kỹ năng phân tích dữ liệu giúp học viên tiếp cận và giải quyết các vấn đề phức tạp một cách có hệ thống và logic. Từ đó, học viên có thể áp dụng kỹ năng phân tích dữ liệu để cải thiện hiệu suất kinh doanh và hiệu quả công việc.
Chương trình học tiên tiến: Giáo trình được biên soạn và cập nhật liên tục theo xu hướng phát triển của lĩnh vực Công nghệ thông tin.
Nội dung bài học logic, rõ ràng: Lộ trình học trở thành Data Analyst dược thiết kế rõ ràng, nội dung đào tạo được phân bổ khoa học, chi tiết theo từng buổi học.
Phương pháp giảng dạy hiệu quả: Mô hình lớp học tương tác 2 chiều, giúp học viên vận dụng tối đa nền tảng kiến thức và thực hành.
Đa dạng hình thức đào tạo: Bên cạnh học trực tiếp, học viên có thể đăng ký học Data Analyst online để thuận tiện với lịch trình cá nhân của mình và giúp tối ưu hóa chi phí học tập.

CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO DATA ANALYST

STT	HỌC PHẦN	BÀI HỌC	HÌNH THỨC
CƠ SỞ DỮ LIỆU – TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU
1	TỔNG QUAN	Tổng quan và định hướng ngành Data Analyst	Lý thuyết
2		Tổng quan về phân tích chuẩn đoán và lên ý tưởng	Lý thuyết
3		Thống kê cơ bản	Thực hành
4	KỸ NĂNG MỀM	Kỹ năng giao tiếp	Lý thuyết
5		Kỹ năng làm việc nhóm	Lý thuyết
6		Kỹ năng thuyết trình ấn tượng	Lý thuyết
7	SQL VÀ CƠ SỞ DỮ LIỆU	Tổng quan về SQL và cơ sở dữ liệu	Thực hành
8		Mệnh đề truy vấn trong SQL (Buổi 1)	Thực hành
9		Mệnh đề truy vấn trong SQL (Buổi 2)	Thực hành
10		Các hàm và toán tử trong SQL	Thực hành
11		Kết hợp dữ liệu với Join và Union	Thực hành
12		SubQuery – CET – VIEW trong SQL	Thực hành
13		Window function và Unpivot table trong SQL	Thực hành
14		Thực hành tổng hợp	Thực hành
15	TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU POWER BI	Tổng quan về Power BI	Thực hành
16		Chuẩn hóa dữ liệu trong Power BI (Buổi 1)	Thực hành
17		Chuẩn hóa dữ liệu trong Power BI (Buổi 2)	Thực hành
18		Mô hình Dữ liệu trong Power BI	Thực hành
19		DAX trong Power BI (Buổi 1)	Thực hành
20		DAX trong Power BI (Buổi 2)	Thực hành
21		Các phép biến đổi dữ liệu trong M-Query và DAX	Thực hành
22		Phân tích nâng cao trong Power BI	Thực hành
23		Tổng quan về Dashboards trong Power BI Service	Thực hành
24		Xây dựng báo cáo tự động với PBI nâng cao và quản lý dữ liệu	Thực hành
25		Thực hành tổng hợp	Thực hành
26	KỂ CHUYỆN VỚI DỮ LIỆU	Nghệ thuật kể chuyện với dữ liệu	Thực hành
27	KỂ CHUYỆN VỚI DỮ LIỆU	Cách xây dựng báo cáo và diễn đạt kết quả	Thực hành
28	ÔN TẬP VÀ THI	Ôn tập	Thực hành
29		Review project	Thực hành
30		Kiểm tra kết thúc học phần Cơ sở dữ liệu	Thực hành
PYTHON
31	PYTHON CƠ BẢN	Tổng quan về Python	Thực hành
32		Biến và các kiểu dữ liệu	Thực hành
33		Các kiểu dữ liệu trong Python	Thực hành
34		Toán tử trong Python	Thực hành
35		Các câu lệnh cơ bản trong Python	Thực hành
36		Các hàm cơ bản trong Python	Thực hành
37		Lập trình hướng đối tượng trong Python	Thực hành
38		Module và Package trong Python	Thực hành
39		Xử lý lỗi và ngoại lệ trong Python	Thực hành
40		Xử lý dữ liệu số với Numpy	Thực hành
41		Xử lý dữ liệu với Pandas	Thực hành
42		Thực hành tổng hợp	Thực hành
43	TIỀN XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU	Quy trình phân tích dữ liệu (Data Analysis)	Thực hành
44		Quy trình tiền xử lý dữ liệu (Data Pre-processing)	Thực hành
45		Phân tích khám phá dữ liệu (EDA)	Thực hành
46		Kỹ thuật làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)	Thực hành
47		Trình bày dữ liệu nâng cao với Python visualization	Thực hành
48	THỰC HÀNH PHÂN TÍCH THEO CASE STUDY	Phân tích phân khúc khách hàng theo RFM	Thực hành
49		Thực hành phân tích theo Case study (Buổi 2)	Thực hành
50		Thực hành phân tích theo Case study (Buổi 3)	Thực hành
51		Thực hành phân tích theo Case study (Buổi 4)	Thực hành
52	ÔN TẬP VÀ THI	Ôn tập	Thực hành
53	ÔN TẬP VÀ THI	Kiểm tra kết thúc học phần Python	Thực hành
MACHINE LEARNING
54	CHUẨN HÓA DỮ LIỆU	Kỹ thuật Feature Engineering (Buổi 1)	Thực hành
55		Kỹ thuật Feature Engineering (Buổi 2)	Thực hành
56		Xử lý dữ liệu mất cân bằng (Imbalanced Dataset)	Thực hành
57	ỨNG DỤNG MACHINE LEARNING	Tổng quan Machine Learning	Lý thuyết
58		Quy trình xây dựng project Big Query trong Machine Learning	Thực hành
59		Sử dụng thư viện Học Máy Scikit-learn của Python	Thực hành
60		Kỹ thuật học có giám sát (Supervised Learning) và không giám sát (supervised Learning)	Thực hành
61		Thuật toán hồi quy tuyến tính – Linear Regression	Thực hành
62		Thuật toán Hồi quy Logistic – Logistic Regression	Thực hành
63		Thuật toán Máy Vector hỗ trợ – Support Vector Machine	Thực hành
64		Thuật toán học cây quyết định – Decision Tree	Thực hành
65		Thuật toán Rừng Ngẫu Nhiên – Random Forest	Thực hành
66		Thuật toán K láng giềng gần nhất – K Nearest Neighbor (KNN)	Thực hành
67		Thuật toán gom cụm K means – K means Clustering	Thực hành
68		Thuật toán khai phát luật kết hợp Apriori – Apriori Algorithm	Thực hành
69		Thuật toán dự báo chuỗi thời gian – Time Series	Thực hành
70		Tối ưu hóa mô hình và xử lý overfitting.	Thực hành
71		Đánh giá mô hình trong Machine Learning	Thực hành
72		Ứng dụng mô hình phân tích dự đoán (Buổi 1)	Thực hành
73		Ứng dụng mô hình phân tích dự đoán (Buổi 2)	Thực hành
74		Khai thác dữ liệu web sử dụng Python API	Thực hành
75		Cơ sở dữ liệu và AWS	Thực hành
76	ÔN TẬP VÀ THI	Ôn tập	Thực hành
77		Review project	Thực hành
78		Thi kết thúc khóa học	Thực hành

KHÓA HỌC DATA ANALYST BAO NHIÊU TIỀN?

Áp dụng cho đối tượng HV mới

Hình Thức	Cấp Độ	Học Phần	Học Phí	Đăng Ký
Trực tiếp	Phân tích và Quản lý dữ liệu (53 buổi)	Cơ sở dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu	18 triệu đồng	Đăng Ký
	Phân tích và Quản lý dữ liệu (53 buổi)	Python	18 triệu đồng	Đăng Ký
	Chuyên viên Phân tích dữ liệu (25 buổi)	Machine Learning	10 triệu đồng	Đăng Ký
TRỌN KHÓA (78 buổi)			28 triệu đồng	Đăng Ký
Trực tuyến	Phân tích và Quản lý dữ liệu (53 buổi)	Cơ sở dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu	17 triệu đồng	Đăng Ký
	Phân tích và Quản lý dữ liệu (53 buổi)	Python	17 triệu đồng	Đăng Ký
	Chuyên viên Phân tích dữ liệu (25 buổi)	Machine Learning	9 triệu đồng	Đăng Ký
TRỌN KHÓA (78 buổi)			26 triệu đồng	Đăng Ký

Áp dụng cho đối tượng HV đã hoàn thành các chương trình khác có liên quan tại HNAAu

CẤP ĐỘ	ĐỐI TƯỢNG	SỐ BUỔI BỔ SUNG	HÌNH THỨC ĐÀO TẠO	HỌC PHÍ
Phân tích và Quản lý dữ liệu	Đã học Data Visualization	39 buổi	Trực tiếp	14 triệu đồng
Phân tích và Quản lý dữ liệu	Đã học Data Visualization	39 buổi	Trực tuyến	13 triệu đồng
Chuyên viên Phân tích dữ liệu	Đã học Data Visualization	64 buổi	Trực tiếp	23 triệu đồng
Chuyên viên Phân tích dữ liệu	Đã học Data Visualization	64 buổi	Trực tuyến	22 triệu đồng

Ghi chú:

Học phí đã bao gồm: Đồng phục, giáo trình và lệ phí cấp chứng chỉ.
Học phí không bao gồm chi phí in ấn các bài tập và đồ án cuối khóa của học viên.
Đối với học viên đã hoàn thành chương trình Data Analyst sẽ được liên thông lên chương trình Data System, chi tiết học phí và thời lượng học sẽ được giảm trừ theo quy định.

ĐỘI NGŨ GIẢNG VIÊN

Khóa học Data Analyst được dẫn dắt bởi đội ngũ giảng viên có đầy đủ kiến thức chuyên môn cùng kinh nghiệm làm việc thực tế tại nhiều môi trường, dự án khác nhau.

Giảng viên còn có kỹ năng sư phạm tốt, luôn sẵn sàng hỗ trợ và giải đáp những thắc mắc của học viên. Bên cạnh đó, các thầy cô còn liên tục cập nhật những xu hướng trong ngành để học viên có cái nhìn tổng quan nhất về lĩnh vực phân tích dữ liệu, từ đó có thể ứng dụng hiệu quả vào công việc thực tế.

HÌNH ẢNH LỚP HỌC THỰC TẾ

khóa học công nghệ thông tin chuyên nghiệp

CƠ SỞ VẬT CHẤT

Cơ sở vật chất, trang thiết bị học tập của khóa học được đầu tư theo chuẩn ngành đào tạo nhằm đảm bảo việc học và thực hành đạt chất lượng cao, giúp học viên không phải phát sinh nhiều chi phí trong quá trình học.

BẰNG CẤP - CHỨNG CHỈ DATA ANALYST

CHƯƠNG TRÌNH	CẤP ĐỘ HOÀN THÀNH	VĂN BẰNG	TÊN CHỨNG CHỈ/ GXN TIẾNG VIỆT	TÊN CHỨNG CHỈ/ GXN TIẾNG ANH
DATA ANALYST	Phân tích và Quản lý dữ liệu	Chứng chỉ HNAAu	Phân tích và Quản lý dữ liệu	Business Intelligence
DATA ANALYST	Chuyên viên Phân tích dữ liệu	Tổng cục Giáo dục Nghề nghiệp	Chuyên viên Phân tích dữ liệu	Data Analyst

LỊCH ĐÀO TẠO DATA ANALYST

STT	Ngày Học	Sáng	Chiều	Tối
1	Thứ 2 – 4 – 6	08h30 – 11h30	13h30 – 16h30	18h00 – 21h00
2	Thứ 3 – 5 – 7	08h30 – 11h30	13h30 – 16h30	18h00 – 21h00

DATA ANALYSIS HỌC Ở ĐÂU?

Học viên có thể đăng ký chương trình học Data Analyst tại 17+ chi nhánh của Hướng Nghiệp Á Âu - BiBi.edu.vn trên toàn quốc.

Câu hỏi thường gặp

Data analyst là gì?

Data Analyst là hoạt động thu thập, chọn lọc, phân tích, xử lý và trực quan hóa dữ liệu nhằm giúp doanh nghiệp đưa ra những quyết định sáng suốt và hiệu quả dựa trên những số liệu thực tế. Nhiệm vụ của một Data Analyst bao gồm việc biến đổi dữ liệu thô thành những thông tin trực quan, rõ ràng, từ đó báo cáo được thực trạng hoạt động của doanh nghiệp để đưa ra những phương án xử lý tối ưu.

Trở thành Data Analyst cần chuẩn bị gì?

Data Analyst là một vị trí công việc đòi hỏi rất cao nền tảng kiến thức chuyên môn trong ngành IT. Trước hết, để trở thành một Data Analyst thạo việc, bạn cần biết cách sử dụng các công cụ SQL, Excel và các phần mềm phân tích dữ liệu phổ biến như Tableau và Power BI.

Bạn cũng cần nắm vững các ngôn ngữ lập trình như Python, Java, C++… để xử lý và phân tích dữ liệu. Ngoài ra, một Data Analyst chuyên nghiệp phải luôn cập nhật liên tục các xu hướng và công nghệ mới trong lĩnh vực phân tích dữ liệu để đáp ứng được yêu cầu công việc ngày càng cao của ngành.

Lộ trình trở thành data analyst

Nếu bạn đang có kế hoạch trở thành một Data Analyst, Học Viện Công Nghệ Thông Tin – Hướng Nghiệp Á Âu - BiBi.edu.vn giới thiệu đến bạn lộ hình học tập chi tiết như sau:

Nắm vững các kiến thức cơ bản về toán học, thống kê và phân tích dữ liệu
Học chuyên sâu các công cụ phân tích dữ liệu như Excel, SQL…
Học cách trực quan hóa dữ liệu và thống kê với các công cụ Tableau, Power BI
Tìm hiểu chuyên sâu về các ngôn ngữ lập trình như Python, C++, Java… để hỗ trợ quá trình xử lý và phân tích dữ liệu
Tham gia vào các dự án thực tế để củng cố kiến thức và rút kinh nghiệm
Luôn cập nhật kiến thức và năng lực chuyên môn trong ngành

Học data analyst có khó không?

Data Analyst là một lĩnh vực khá rộng trong ngành Công nghệ thông tin nên quá trình học tập và trang bị kiến thức, kinh nghiệm để làm việc trong nghề có thể sẽ là một hành trình không hề dễ dàng. Tuy nhiên, nếu bạn quen thuộc với toán học, thống kê và có kỹ năng lập trình cơ bản thì đó là lợi thế giúp bạn rút ngắn thời gian trở thành một Data Analyst. Hơn nữa, hiện nay có rất nhiều các khóa học Data Analyst, cả trực tiếp lẫn trực tuyến, giúp bạn dễ dàng tiếp cận và nhanh chóng hoàn thiện kiến thức trong lĩnh vực này.

Học Data Analyst mất bao lâu?

Nếu theo học tại các trường đại học, bạn sẽ mất thời gian khoảng 4 – 5 năm để học tất cả kiến thức tổng quan và kỹ năng cơ bản trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

Nếu bạn là dân ngành IT thì thời gian chuyển sang học Data Analyst có thể trong khoảng từ 6 tháng đến 2 năm.

Đến với khóa học Data Analyst tại Học Viện Công Nghệ Thông Tin – Hướng Nghiệp Á Âu - BiBi.edu.vn, chỉ với 78 buổi học trong vòng hơn 6 tháng là bạn vừa có thể nắm vững kiến thức nền tảng trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, vừa nhận được chứng chỉ uy tín, có giá trị sử dụng trên toàn quốc.

Data Analyst lương bao nhiêu?

Mức lương của một Data Analyst còn tùy thuộc vào kinh nghiệm, trình độ chuyên môn và quy mô của tổ chức mà bạn đang làm việc. Ở các quốc gia phát triển như Hoa Kỳ, mức lương trung bình của một Data Analyst có thể đạt khoảng 82.000 USD mỗi năm. Tại Việt Nam, một Data Analyst có thể kiếm được từ 15 – 50 triệu đồng/tháng, với những chuyên gia có kỹ năng chuyên sâu và kinh nghiệm lâu năm thì có thể đạt mức lương cao hơn.

Data Analyst và data Engineer khác nhau như thế nào?

Data Analyst (Nhà phân tích dữ liệu) và Data Engineer (Kỹ sư dữ liệu) đều làm việc dựa trên dữ liệu để đưa ra những phân tích hữu ích. Cụ thể, Data Analyst tập trung vào việc phân tích, diễn giải và báo cáo số liệu để hỗ trợ cho việc ra quyết định kinh doanh. Trong khi đó, một Data Engineer đảm nhận việc thiết kế, xây dựng và phát triển các hệ thống thu thập, lưu trữ và xử lý dữ liệu có quy mô lớn.