Buzz
Data Analyst - Xu Hướng Nghề Nghiệp Của Giới Trẻ
Data Analyst hoặc chuyên gia phân tích dữ liệu là những người chịu trách nhiệm thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu. Nhiệm vụ chính của họ là tìm ra các mẫu, xu hướng và thông tin quan trọng để hỗ trợ các tổ chức ra quyết định thông minh.
Data Analyst đang là xu hướng nghề nghiệp nổi bật. Đây là một lĩnh vực CNTT và làm việc với dữ liệu lớn, thu hút sự quan tâm lớn trong năm 2022.
Trong thời đại kỹ thuật số hiện nay, Data Analyst được coi là một ngành nghề sôi động với nhiều lợi ích:
Data Analyst đang là một trong những người được săn đón trong thị trường tuyển dụng hiện nay
Sự phát triển công nghệ đồng nghĩa với việc các doanh nghiệp phải bắt kịp thời đại để phát triển kinh doanh. Do đó, nhu cầu chuyển đổi số của doanh nghiệp ngày càng tăng. Hơn nữa, dữ liệu được coi là tài sản quý báu của mọi tổ chức. Vị trí Data Analyst là lựa chọn lý tưởng giúp các doanh nghiệp xử lý, phân tích và tận dụng dữ liệu để cải thiện hiệu suất, doanh thu, chi phí và tìm ra các giải pháp kinh doanh mới.
Data Analyst là một trong những công việc có mức thu nhập cao nhất
Vì tính đặc thù của nghề, một Data Analyst cần phải có kiến thức sâu rộng và kỹ năng phức tạp. Với nhu cầu tuyển dụng lớn, Data Analyst được coi là một trong những công việc HOT nhất hiện nay với thu nhập hấp dẫn. Theo Salary Expert, mức thu nhập trung bình của một Data Analyst có thể lên đến hơn 45 triệu/tháng.
Khóa học Data Analyst tại Cole - Hành trình từ Fresher đến Senior
Với nhu cầu cao trong lĩnh vực này, Cole mang đến khóa học Data Analyst với lộ trình từ cơ bản đến nâng cao, giúp học viên nắm vững toàn bộ kỹ năng của một Data Analyst chuyên nghiệp.
Đối tượng tham gia khóa học
Với lộ trình linh hoạt, khóa học Data Analyst phù hợp cho mọi đối tượng ở mọi cấp độ, kể cả những người mới bắt đầu tìm hiểu về Data Analyst.
Đối với các khóa Fresher + Junior
Những bạn mới bắt đầu học phân tích dữ liệu hoặc những bạn không có nền tảng CNTT muốn tìm hiểu về công việc phân tích dữ liệu
Dân Dev/IT muốn đổi hướng sang làm dữ liệu nhưng chưa có tư duy nghiệp vụ
Những bạn đang gặp vấn đề trong công việc khi dữ liệu quá lớn, không thể sử dụng Excel
Những bạn muốn tìm hiểu về cơ sở dữ liệu và cách ứng dụng SQL trong công việc phân tích dữ liệu
Người đã đi làm Data Analyst muốn nâng cao kỹ năng phân tích và xử lý dữ liệu
Đối với các khóa Senior
Những bạn muốn theo đuổi vị trí Data Analyst chuyên nghiệp hoặc Data Scientist.
Sinh viên nhóm ngành kinh tế, chính trị, xã hội, khoa học,… muốn đào sâu học về data analysis với ngôn ngữ lập trình R + Python hoặc đã tham gia học xong khóa học DA Executive.
Nghiên cứu sinh cao học thạc sĩ, tiến sĩ học để hiểu cách làm phân tích báo cáo quản lý dữ liệu.
Lợi ích khi tham gia khóa học về phân tích dữ liệu trực tuyến tại Cole
Khóa học Data Analyst ngắn hạn: Tập trung các kỹ năng và tư duy cần thiết cho việc làm data analyst; xây dựng nền tảng từ đầu đến thành thạo thông qua các case thực tế.
Hình thức học: Zoom buổi tối, thuận tiện cho việc sắp xếp thời gian học.
Hỗ trợ học tập: Có trợ giảng hướng dẫn, nhắc nhở tham gia học, thông báo bài tập và giải đáp thắc mắc.
Chương trình học thực hành: Các buổi học được tổ chức theo lộ trình rõ ràng, áp dụng ngay các case thực tế.
Học và thực hành đồng thời với các case study thực tế: 100% thực hành trong mọi buổi học, cân bằng lý thuyết và thực hành 5-5.
Cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn: Giới thiệu và tư vấn việc làm phù hợp từ cộng đồng tuyển dụng của các công ty, tập đoàn hàng đầu.
Chứng chỉ: Có đủ kiến thức và trình độ để đạt các chứng chỉ quốc tế như Data của Microsoft hoặc IBM.
Học lại miễn phí cho đến khi hiểu rõ và thành thạo.
Trả góp học phí 0% chỉ từ 500.000đ mỗi tháng.
Thông tin chi tiết về lộ trình Data Analyst từ Fresher đến Senior
Lộ trình Data Analyst tại Cole được xây dựng từ cơ bản đến nâng cao, chia thành từng cấp độ để học viên có sự linh hoạt trong lựa chọn phù hợp với trình độ của mình.
Fresher
Khóa học Data Analyst Cấp A - Excel & Power Query
Nội dung chương trình:
Chương trình 1: Tổng quan về phân tích dữ liệu & Các Data Tab cơ bản
Chương trình 2: Khối dữ liệu OLAP và các thao tác & Quy trình ETL dữ liệu
Chương trình 3: Tư duy xây dựng dashboard & Quản trị dữ liệu
Chương trình 4: Tư duy phân tích Insight & Quản trị dữ liệu
Chương trình 5: Dự án thực tế & Chia sẻ hướng dẫn sau khóa học
Mục tiêu của khóa học
Hiểu rõ về Phân tích dữ liệu (Data Analysis), Trí Tuệ kinh doanh (Business Intelligence), Khai phá dữ liệu (Data Mining) thông qua ngôn ngữ thực tế và mô phỏng quy trình một cách sinh động.
Hiểu về các khái niệm OLAP (Roll-up, Drill-down, Slice and dice, Pivot, Unpivot) và OLTP và minh họa trên dữ liệu thực tế.
Hiểu về các khái niệm “Thực tế” được mô hình hóa để áp dụng hiệu quả trong công việc (6 tầng dữ liệu, chiều khái niệm, vẽ voi, kỹ thuật logo hóa, làm việc với tọa độ trong không gian nhiều chiều).
Áp dụng các khái niệm đã hiểu vào công việc thực tế.
Thành thạo các công cụ Excel, Power BI cho phân tích dữ liệu.
Phân biệt ưu nhược điểm của các công cụ Excel, PowerBI, Hệ quản trị CSDL để lựa chọn giải pháp phù hợp trong thực tế.
Thời lượng: 10 buổi - 2 buổi/tuần
Giảng viên: Ths Nguyễn Danh Tú - Giảng viên Đại học Bách Khoa Hà Nội
Tìm hiểu chi tiết và đăng ký tham gia tại đây:
http://bit.ly/3ZCE9k4Khóa học SQL cho Data Analyst
Nội dung khóa học:
Chương 1: Tổng quan về Cơ sở dữ liệu
Chương 2: Truy vấn dữ liệu cơ bản
Chương 3: Cấu trúc của Cơ sở dữ liệu
Chương 4: Truy vấn dữ liệu nâng cao
Chương 5: Cập nhật dữ liệu
Chương 6: Các khái niệm Cơ sở dữ liệu trong ngôn ngữ kinh doanh
Chương 7: Xây dựng kho dữ liệu, kết nối & khai thác
Mục tiêu của khóa học:
Hiểu và phân tích cơ sở dữ liệu (qua sơ đồ quan hệ)
Viết câu lệnh truy vấn để trả về kết quả dựa trên nhu cầu dữ liệu
Chuyển đổi câu lệnh truy vấn sang ngôn ngữ kinh doanh
Chuyển dữ liệu từ hệ thống giao dịch (OLTP) sang hệ thống phân tích dữ liệu (OLAP)
Xây dựng dashboard dữ liệu từ Cơ sở dữ liệu
Tối ưu thời gian tạo báo cáo/dashboard/truy vấn
Thực hành SQL trên hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL
Thành thạo tư duy về cơ sở dữ liệu và truy vấn
Thời gian: 13 buổi - 2 buổi/tuần
Giảng viên: Nguyễn Danh Tú - Giảng viên Đại học Bách Khoa Hà Nội
Chi tiết và đăng ký tại đây: https://bit.ly/435a2Vj
Nhóm Junior
Khóa học Power BI cho phân tích dữ liệu
Nội dung của chương trình:
Buổi 1: Tổng quan về PowerBI
Buổi 2: Power Query - Tổng quan
Buổi 3: ETL - Chuẩn hóa dữ liệu
Buổi 4: Xây dựng dashboard
Buổi 5: DAX cơ bản
Buổi 6: DAX nâng cao
Buổi 7: Phân tích dữ liệu với Power BI
Buổi 8: Báo cáo tương tác
Buổi 9: Dự án tổng kết
Buổi 10: Tổng kết
Mục tiêu của khóa học:
Hiểu rõ cách xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu bằng Power BI và triển khai các dịch vụ Power BI
Kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn và xử lý chuẩn hóa dữ liệu trên Power Query
Sử dụng hàm Dax từ cơ bản đến nâng cao để tạo các Measure tính toán
Xây dựng dashboard, trực quan hóa dữ liệu và tạo báo cáo tương tác tự động
Chia sẻ kinh nghiệm làm phân tích dữ liệu từ ngân hàng và các công ty công nghệ lớn
Thời gian: 10 buổi - 2 buổi/tuần
Giảng viên: Nguyễn Phương Nam - Senior Data Analyst tại Techcombank
Chi tiết và đăng ký tham gia tại đây:
http://bit.ly/3mcyROvKhóa học phân tích dữ liệu bằng Python
Nội dung chương trình:
Module 1: Giới thiệu về Python
Module 2: Kiểu dữ liệu và biểu thức trong Python
Module 3: Cấu trúc điều khiển
Module 4: Hàm và Module
Module 5: Lập trình hướng đối tượng trong Python
Module 6: Làm việc với dữ liệu từ Excel
Module 7: Tiếp tục làm việc với dữ liệu từ Excel
Module 8: Xử lý dữ liệu
Module 9: Sử dụng các thư viện đồ họa
Module 10: Visualize dữ liệu với thư viện Matplotlib
Module 11: Sử dụng thư viện Seaborn
Module 12: Phát hiện và xử lý dữ liệu dị biệt (Anomaly/Outlier)
Module 13: Khám phá và phân tích dữ liệu - Exploratory Data Analysis
Module 14: Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu
Mục tiêu của khóa học:
Nắm vững kiến thức cơ bản về ngôn ngữ lập trình Python
Hiểu và thực hành về cấu trúc dữ liệu, mô hình dữ liệu và thao tác dữ liệu
Nắm được cách xử lý dữ liệu từ và đến các tệp Excel
Thực hiện phân tích và xử lý dữ liệu bằng DataFrame
Áp dụng kiến thức về truy vấn dữ liệu, phát hiện và xử lý vấn đề dữ liệu, sử dụng công cụ như Google Colab, Jupyter notebook và các thư viện phổ biến cho phân tích dữ liệu trong Python
Hiểu biết cơ bản về học máy trong phân tích dữ liệu
Áp dụng kỹ năng để phân tích mọi loại dữ liệu và giải quyết các vấn đề thực tiễn trong doanh nghiệp
Định hình kiến thức nền tảng để tiếp tục học sâu về Trí tuệ nhân tạo (AI), Học máy (Machine Learning), Học sâu (Deep Learning), Thị giác máy tính, xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP)
Thời gian học: 20 buổi - 2 buổi mỗi tuần
Giảng viên: Nguyễn Văn Quân - Chuyên gia Phân tích dữ liệu tại Trung tâm Phân tích dữ liệu của Viettel
Xem chi tiết và đăng ký tham gia tại: http://bit.ly/3m217U5
Chuyên viên - Khóa học phân tích thống kê định lượng R
Nội dung khoá học:
Module 1: Giới thiệu về phương pháp phân tích định lượng, ngôn ngữ thống kê, ngôn ngữ lập trình
Module 2: Thống kê mô tả + Thực hành
Module 3: Biểu diễn dữ liệu
Module 4: Mô hình hồi quy tuyến tính đơn biến
Module 5: Mô hình hồi quy đa biến
Module 6: Hồi quy phi tuyến và lựa chọn mô hình
Module 7: Hồi quy dữ liệu bảng
Module 8: Hồi quy logistic
Module 9: Thống kê Bayes
Module 10: Phân tích chuỗi thời gian
Mục tiêu của khoá học: Học viên sẽ đạt được các mục tiêu sau:
Sử dụng thành thạo công cụ R trên môi trường tích hợp RStudio để áp dụng vào phân tích dữ liệu.
Hiểu logic của phân tích định lượng và thống kê mô tả.
Áp dụng kiến thức toán học, kinh tế lượng, xác suất thống kê để phân tích dữ liệu.
Hiểu rõ các mô hình hồi quy (tuyến tính, phi tuyến, dạng bảng...) và các bài toán về chuỗi thời gian (MA, AR...).
Trực quan hóa dữ liệu và giải thích kết quả phân tích, ý nghĩa của từng chỉ số, xác định nhân tố tác động tới kết quả và mức độ ảnh hưởng của chúng.
Làm chủ kỹ năng xử lý dữ liệu, đặc biệt là dữ liệu lớn thường gặp trong tài chính, ngân hàng, bảo hiểm, viễn thông, CNTT, …
Thời gian học: 20 buổi - 2 buổi mỗi tuần
Giảng viên: Ts Đỗ Văn Cường - Giảng viên từ Đại học Bách Khoa Hà Nội
