Hướng Nghiệp Á Âu

Khoá Học 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.

Đăng Ký Học

image
image
image
image
image
image

Khóa Học Phân Tích Dữ Liệu (data analyst) cho người mới bắt đầu

học data analyst

Cùng sự phát triển bùng nổ của AI (trí tuệ nhân tạo), blockchain (chuỗi khối), big data (dữ liệu lớn)… thì phân tích dữ liệu trở thành một chuyên ngành quan trọng, tác động và chi phối mạnh mẽ đến các quyết định mang tính chiến lược của doanh nghiệp.

Trong bối cảnh đó, rất nhiều nhân sự thuộc các lĩnh vực khác nhau như tài chính, ngân hàng, marketing, bảo hiểm… đang chủ động bổ sung kiến thức về phân tích dữ liệu để ứng dụng vào công việc hiện tại, cũng như đông đảo sinh viên IT sớm tìm hiểu về chuyên ngành này để mở rộng cơ hội việc làm.

Thấu hiểu nhu cầu này, Học Viện Công Nghệ Thông Tin – Hướng Nghiệp Á Âu đã thiết kế khóa học Data Analyst (hình thức học trực tiếp và học trực tuyến). Lộ trình tinh gọn, cô đọng, bám sát thực tiễn, phù hợp cho những ai mới bắt đầu tìm hiểu về chuyên ngành này, nắm bắt phương pháp và công cụ phân tích, diễn giải dữ liệu. Từ đó, giúp doanh nghiệp đưa ra giải pháp, chiến lược kinh doanh khả thi và hiệu quả.

Data Analyst (Phân Tích Dữ Liệu) Là Gì?

  • Data Analyst (Phân tích dữ liệu) là hoạt động thu thập, tiếp nhận, phân chia, sàng lọc và khai thác giá trị của dữ liệu, biến nguồn dữ liệu thô thành thông tin hữu tích cho doanh nghiệp, tổ chức và đưa ra dự đoán, nhận định về xu hướng tương lai.
  • Cụ thể, đa phần doanh nghiệp, tổ chức sử dụng nguồn dữ liệu lớn để tìm ra các giải pháp nhằm tiết kiệm thời gian, cắt giảm chi phí, tối ưu hoá dịch vụ… Khi phân tích nguồn dữ liệu lớn hiệu quả, doanh nghiệp sẽ tìm ra nguyên nhân cốt lõi của khó khăn, tính toán xác suất rủi ro, tạo chương trình khuyến mại dựa trên hành vi và thói quen của khách hàng…
  • Hiện tại, thị trường tuyển dụng đang rất khát nhân lực chuyên về phân tích, xử lý dữ liệu để đáp ứng nhu cầu cho rất nhiều doanh nghiệp thuộc các lĩnh vực như fintech (công nghệ tài chính), martech (công nghệ tiếp thị), e-commerce (thương mại điện tử), e-logistics (chuỗi cung ứng điện tử), F&B (ẩm thực)…

Ai Nên Chọn Khoá Học Data Analyst?

  • Sinh viên hiện đang học cơ sở dữ liệu, công nghệ thông tin muốn trang bị kiến thức, kỹ năng phân tích dữ liệu.
  • Dân ngành IT muốn mở rộng kỹ năng sang lĩnh vực phân tích dữ liệu.
  • Nhân sự làm việc trong các ngành như tài chính, marketing, sales, bảo hiểm… muốn bổ sung kỹ năng phân tích dữ liệu, ứng dụng công việc hiện tại.
  • Quản lý, lãnh đạo doanh nghiệp muốn tận dụng dữ liệu để đưa ra giải pháp, chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn.
  • Người muốn chuyển đổi nghề nghiệp, “lấn sân” vào chuyên ngành phân tích dữ liệu.

Ưu điểm khoá học data analyst

Lộ trình học tinh gọn, chú trọng tính ứng dụng, cung cấp kiến thức bám sát thực tế trên thị trường.

Giảng viên là chuyên gia trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, có thâm niên làm việc tại nhiều doanh nghiệp với quy mô, ngành hàng khác nhau.

Tích luỹ kinh nghiệm thực chiến ngay tại lớp với các bài tập thực hành, dự án thực tế…

Sử dụng công cụ phân tích dữ liệu như SQL, Python, Power BI…

Tiếp cận kiến thức machine learning, ứng dụng vào các mô hình dự đoán…

Biết cách trực quan hoá dữ liệu bằng biểu đồ cột, tròn, đường, phân tán…

Mượn phòng thực hành miễn phí trong quá trình học.

Cam kết giới thiệu việc làm tại doanh nghiệp sau tốt nghiệp.

Thời Gian Đào Tạo Và Học Phí

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
Python
Chuyên viên Phân tích dữ liệu (25 buổi) Machine Learning 10 triệu đồng
TRỌN KHÓA (78 buổi) 28 triệu đồng
Trực tuyến Phân tích và Quản lý dữ liệu (53 buổi) Cơ sở dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu 17 triệu đồng
Python
Chuyên viên Phân tích dữ liệu (25 buổi) Machine Learning 9 triệu đồng
TRỌN KHÓA (78 buổi) 26 triệu đồng

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
Trực tuyến 13 triệu đồng
Chuyên viên Phân tích dữ liệu Đã học Data Visualization 64 buổi Trực tiếp 23 triệu đồng
Trực tuyến 22 triệu đồng

Chương trình học phân tích dữ liệu

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 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 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

Hình Ảnh Lớp Học Thực Tế

thực hành tại lớp data analyst
khóa học data analyst
học viên lớp phân tích dữ liệu
học viên lớp data analyst
học phân tích dữ liệu
học data analyst cho người mới bắt đầu
giảng viên lớp phân tích dữ liệu
giảng viên lớp data analyst
thực hành tại lớp data analyst
khóa học data analyst
học viên lớp phân tích dữ liệu
học viên lớp data analyst
học phân tích dữ liệu
học data analyst cho người mới bắt đầu
giảng viên lớp phân tích dữ liệu
giảng viên lớp data analyst

Bằng Cấp – Chứng Chỉ

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
Chuyên viên Phân tích dữ liệu Tổng cục Giáo dục Nghề nghiệp Chuyên viên Phân tích dữ liệu Data Analyst

Lịch Học

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

Học Data Analyst Ở Đâu?

Khóa học Data Analyst đang được chiêu sinh tại 17+ chi nhánh của Hướng Nghiệp Á Âu như TP.HCM, Hà Nội, Đà Nẵng, Cần Thơ, Bình Dương…, đồng thời có hình thức học trực tuyến cho người ở xa.

Thông tin chi tiết chi nhánh tại đây.

Điểm: 4.8 (28 bình chọn)