Phân tích Dữ liệu - Data Analysis Căn Bản: Nắm vững công cụ, hiểu dữ liệu, ra quyết định thông minh
Mục tiêu - Sứ mệnh

✅ Biết cách sử dụng công cụ Excel/Sheets để phân tích dữ liệu hiệu quả.

✅ Xây dựng biểu đồ và báo cáo giúp ra quyết định nhanh và chính xác.

✅ Làm nền tảng vững chắc để học lên Data Science, Business Intelligence hoặc AI sau này.

  • Phân tích Dữ liệu - Data Analysis Căn Bản: Nắm vững công cụ, hiểu dữ liệu, ra quyết định thông minh

    Chương trình cấp tốc: 40 giờ

    Kết quả đầu ra:

    ✅ Hiểu được các khái niệm cốt lõi: descriptive analysis, diagnostic, predictive (ở mức nền tảng).
    ✅ Biết cách xây dựng dashboard phân tích bằng Excel hoặc Google Sheets.
    ✅ Tự phân tích bộ dữ liệu thực tế: bán hàng, khách hàng, nhân sự hoặc chi phí.
    ✅ Giao tiếp tốt hơn với phòng dữ liệu/kỹ thuật trong doanh nghiệp.
    ✅ Có thể ứng tuyển các vị trí hỗ trợ phân tích (Data Assistant, Junior Analyst…).

Chi tiết khóa học

Bài 1: Tổng quan về phân tích dữ liệu 

  • Tổng quan về Data Science và vai trò của phân tích dữ liệu 
  • Quy trình phân tích dữ liệu 
  • Các loại dữ liệu và cấu trúc dữ liệu 
  • Giới thiệu các công cụ và ngôn ngữ cho phân tích dữ liệu 

Bài 2: Thư viện Pandas 

  • Giới thiệu về Pandas và cài đặt 
  • Cấu trúc dữ liệu trong Pandas: Series và DataFrame 
  • Đọc và ghi dữ liệu với Pandas (CSV, Excel, SQL) 
  • Indexing, selecting và filtering dữ liệu 
  • Xử lý missing data và data cleaning 
  • Grouping, aggregation và pivot tables 
  • Merge, join và concatenate dữ liệu 

Bài 3: Trực quan hóa dữ liệu 

  • Giới thiệu về Matplotlib và Seaborn 
  • Các loại biểu đồ cơ bản (line, bar, scatter, histogram) 
  • Customizing plots (colors, labels, legends, axes) 
  • Subplots và multiple plots 
  • Biểu đồ thống kê (box plots, violin plots, swarm plots) 
  • Trực quan hóa dữ liệu đa chiều (pair plots, heat maps) 
  • Interactive visualization với Plotly 

Bài 4: Các phương pháp phân tích dữ liệu 

  • Phân tích thống kê mô tả 
  • Phân tích tương quan và hồi quy 
  • Phân tích chuỗi thời gian 
  • Phân tích nhóm (Clustering) 
  • Phân tích thành phần chính (PCA) 
  • Kiểm định giả thuyết và A/B testing 

Bài 5: Phân tích rule-based 

  • Giới thiệu về rule-based analysis 
  • Xây dựng và áp dụng business rules 
  • Decision trees cho phân tích dữ liệu 
  • Association rule mining 
  • Xử lý dữ liệu lớn 
  • Giới thiệu về Big Data và các thách thức 
  • Xử lý dữ liệu với Dask 
  • Giới thiệu về Apache Spark cho phân tích dữ liệu 

Bài 6: Ứng dụng thực tế và Case Studies 

  • Case study: Phân tích dữ liệu khách hàng 
  • Case study: Phân tích dữ liệu tài chính 

 

 

Đăng ký khóa học