Khóa Học Data Analyst Fullstack Từ Sql – BI – Python Cùng Thầy Trần Hoàng Long

Chia Sẻ Khóa Học Data Analyst Fullstack Từ SQL – BI – Python Cùng Thầy Trần Hoàng Long

Khóa học Data Analyst Fullstack là lộ trình toàn diện, trang bị trọn bộ Mindset, Skillset và Toolset cần thiết để trở thành một Chuyên viên Phân tích Dữ liệu chuyên nghiệp. Bạn sẽ được đào tạo chuyên sâu về SQL (ngôn ngữ truy vấn dữ liệu), Business Intelligence (BI) Tools như Power BI/Tableau để trực quan hóa, và Python để xử lý dữ liệu phức tạp, xây dựng mô hình dự đoán. Khóa học cam kết trang bị kiến thức từ cơ bản đến nâng cao, thực chiến qua các dự án thực tế, giúp học viên tự tin làm việc tại các doanh nghiệp lớn.

Vì Sao Bạn Nên Chọn Khóa Học Này

Thành thạo toàn bộ kỹ năng DA: SQL, Power BI/Tableau, Python và tư duy phân tích (Analytical Mindset).

Học tập trung vào thực chiến với các dự án dữ liệu thực tế của doanh nghiệp (Project-based Coaching).

Nắm vững quy trình xử lý dữ liệu từ thu thập, làm sạch, phân tích, trực quan hóa đến đưa ra Insight.

Hiểu rõ vai trò và quy trình công việc của một Data Analyst/Business Intelligence Analyst.

Được cập nhật kiến thức mới nhất, bao gồm cả ứng dụng Gen AI trong tác vụ dữ liệu (tùy thuộc vào chương trình cụ thể).

Bạn Sẽ Học Được Gì Từ Khóa Học Này

Làm chủ ngôn ngữ SQL để truy vấn, xử lý và thao tác với dữ liệu từ cơ sở dữ liệu.

Sử dụng thành thạo Power BI/Tableau để thiết kế Dashboard và báo cáo trực quan, hỗ trợ ra quyết định kinh doanh.

Ứng dụng Python (Pandas, Matplotlib, Scikit-learn,…) để tiền xử lý, phân tích dữ liệu chuyên sâu và xây dựng mô hình Machine Learning cơ bản.

Xây dựng và trình bày các báo cáo phân tích theo các cấp độ: Mô tả, Chẩn đoán và Dự đoán (Descriptive, Diagnostic, Predictive Analytics).

Kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling) để truyền tải Insight một cách hiệu quả.

Khóa Học Này Phù Hợp Với

Người mới bắt đầu (Newbie) không có nền tảng IT, muốn chuyển đổi nghề nghiệp sang Data Analyst.

Sinh viên các chuyên ngành Kinh tế, CNTT, Hệ thống thông tin muốn trang bị kỹ năng phân tích dữ liệu thực tế.

Nhân viên các phòng ban (Sales, Marketing, Kế toán, Quản lý) muốn bổ sung kỹ năng phân tích để tối ưu công việc hiện tại.

Lập trình viên, Tester muốn mở rộng kiến thức và chuyển hướng sang mảng Data/Business Intelligence.

Nội dung khóa học

Level 1 Descriptive Analytics

Phân tích thống kê để làm báo cáo

– Tool: SQL, Data Studio, Tableau, PBI

– Concepts: Database, DBMS, RDBMS, data warehouse, SQL query optimization, data partition, distribution, window function, pivot

– Statistics: Basic

Đầu ra học viên có thể làm được những tác vụ operational intelligence và business intelligence cơ bản , set up cơ sở hạ tầng ,triển khai DW cho doanh nghiệp.

Example 1: báo cáo nhóm khách hàng tiềm năng tháng 1 , đâu là 10 thằng khách hàng chi tiêu nhiều nhất trong quý 3 , đâu là 10 sản phẩm có nhiều người mua nhất

Các task mang tính reporting , hầu hết các công ty thường làm và không mang nặng insights & analytics, còn gọi là business intelligence, đa phần các cty vừa và nhỏ có làm analytics cũng chỉ cần như vậy.

Trong thực tế làm thì phải nắm được data model , kiến thức nghiệp vụ để làm được việc vì mỗi công ty có kiểu tổ chức dữ liệu khác nhau , và khái niệm khác nhau , cần phải có kỹ năng để xử lý

Đôi khi phải hỗ trợ công ty thiết kế Data model , Data Warehouse luôn nếu công ty không có

Example 2: Lấy ra tập khách hàng tiềm năng t1 2023 , biết khách hàng tiềm năng là người có các chỉ số A B C, A B C thì phải tính bằng X Y Z, X Y Z nằm ở các bảng , các bảng liên kết vs nhau ntn, data model ra làm sao, rồi áp dụng window function để làm ranking xem khách nào top 1 , top 2.

Thực tế đôi khi mình vào ngay cty chỉ có db , chưa có DW , mình cũng phải bắt tay vào thiết kế, có data thì mới làm analytics đc. Như olap vs oltp , chọn cái nào. Hay biết chọn sql, nosql , hiểu biết chút về dbms.

Một số người có thể tự tin biết sql ,pbi rồi, nhưng khi làm real task hoặc technical test thực tế của doanh nghiệp thì fail hết vì ko biết hạ tầng , fundamental knowledge , chỉ biết tool bề nổi. Cần phải học để biết:

– Tự set up 1 cái sql server , Biết access vào db là những cái cơ bản tối thiểu để làm việc chứ không phải tools về SQL , select * from where thôi là không đủ.

– Biết kỹ năng text to code , nhận yêu cầu , requirements và triển khai thành data model , data preparation.

– Phân biệt được các tech stack cơ bản

Level 2 Diagnostic Analytics

Phân tích chuyên sâu, nâng cao phần analytic model và visualize kết hợp với story telling, chủ yếu tập trung diagnostic analytics, phân tích bằng so sánh nhiều nguồn dữ liệu vs nhau coi nó có mối liên hệ nào, ẩn giấu quy luật gì, phân tích nguyên nhân kết quả, so sánh kết hợp các vấn đề liên quan.

Tools: Tableau, PBI, Google Data Studio, SQL

Concepts: Analytics model, domain knowledge, quantitative analytics & qualitative analytics, Root cause analysis , DAX, Embedded Analytics , Realtime dashboard , Analytics Cloud Service , Data Model Optimizing

Các câu hỏi đặt ra ở LV2 nó sẽ phức tạp, vĩ mô , cần có thời gian nghiên cứu, so sánh, kết hợp nhiều nguồn dữ liệu để tìm câu trả lời. Thường phải đặt ra giả thuyết (hypothesis) và tìm câu trả lời bằng dữ liệu để rút ra kết luận phù hợp.

Khi đó là “play with data”, data mining. Thường các công ty lớn Viettel, FPT, Momo , Zalo mới làm kiểu này, các công ty nhỏ thường không có nhu cầu giải quyết các bài toán phức tạp như vậy.

Ví dụ : Phân nhóm khách hàng trong tập khách hàng hiện tại thành các nhóm tiềm năng để care , tìm insights của các nhóm ( Bài Toán CRM ) , phân tích nguyên nhân dẫn đến retention rate của nhân viên , tìm insights dẫn đến retention rate ( HR ) , Phân tích traffic performance , tìm ra insights , mỗi quan hệ giữa các channel ( SEO Analytics )

⇒ Câu hỏi nó không phải dễ trả lời ngay như lv1 , cần phải nghiên cứu , so sánh , kết hợp nhiều kết quả thống kê.

Level 3 Predictive Analytics

Phân tích dự đoán

Tools: 100% bằng Python

Concepts: higher-level stats, Data Science Math, Machine Learning, text mining, ETL data ( basic Data Engineer)

Làm các task có độ technical advanced

Example 1: Tới mùa World Cup, FPT cần dự đoán bao nhiêu người sẽ truy cập xem theo các rounds để chuẩn bị băng thông cho đủ. Băng thông ít gây giật lag, khách hàng bỏ đi, hủy dịch vụ. Băng thông nhiều thì vượt ngân sách, lỗ. Tất cả cần chứng minh (dự đoán) trước bằng data, toán, lập trình cho máy tính. ( Time series analytics )

Example 2: sales vs marketing kéo đc 1 tập 100k khách hàng , giờ chia ra thành nhóm (clustering ), thành bao nhiêu nhóm để team sale care cho hiệu quả. Lập trình cho máy tính chia.

Example 3: Phân tích coi 100k comments của khách hàng tương tác trong một campaign nhất định ( NLP )

Example 4: Crawl data online rồi build 1 pipeline bắn data realtime, và thiết kế dashboard in realtime ( Streaming analytics )

Hình thức học online toàn bộ qua microsoft teams, có record mỗi buổi học để xem lại