1)    Hiểu và áp dụng các kiến thức cơ bản về Python

-    Nắm vững cú pháp cơ bản, cấu trúc điều khiển, và kiểu dữ liệu của Python.
-    Hiểu rõ cách viết và thực thi các chương trình Python đơn giản.

2)    Xử lý và phân tích dữ liệu

-    Sử dụng các cấu trúc dữ liệu như List, Dictionary, và Tuple để quản lý dữ liệu.
-    Làm quen với các thư viện mạnh mẽ như NumPy và Pandas để xử lý và phân tích dữ liệu một cách hiệu quả.

3)    Phát triển kỹ năng lập trình hướng đối tượng (OOP)

-    Hiểu và sử dụng các khái niệm OOP như Class, Object, Inheristance, và Polymorphism để phát triển các ứng dụng có cấu trúc rõ ràng và dễ mở rộng.

4)    Xây dựng các ứng dụng tự động hóa và quản lý hệ thống

-    Viết các chương trình tự động hóa công việc, bao gồm xử lý tệp, gửi email, và web scraping.
-    Làm việc với các thư viện Python để thao tác với hệ điều hành và thời gian.

5)    Nâng cao kỹ năng giải quyết vấn đề thông qua thực hành

-    Thực hiện các bài tập và case thực tế giúp rèn luyện tư duy logic và kỹ năng lập trình.
-    Phát triển khả năng xử lý lỗi và tối ưu hóa mã nguồn.

6)    Hoàn thành dự án thực tế cuối khóa

-    Xây dựng một dự án hoàn chỉnh, từ giai đoạn lên ý tưởng, phân tích, thiết kế, đến triển khai.
-    Học cách làm việc nhóm (nếu làm dự án nhóm) và trình bày sản phẩm một cách chuyên nghiệp.

7)    Sẵn sàng ứng dụng Python trong công việc thực tế

-    Sử dụng Python để giải quyết các vấn đề thực tế trong các lĩnh vực như phân tích dữ liệu, tự động hóa công việc, và phát triển phần mềm.
-    Tạo nền tảng vững chắc để học các kỹ năng nâng cao như lập trình web, khoa học dữ liệu, và trí tuệ nhân tạo.

8)    Hiểu cơ bản về Python trong phân tích dữ liệu

-    Nắm vững cú pháp Python và cách sử dụng thư viện cơ bản (như pandas, numpy, matplotlib, seaborn, v.v.).
-    Hiểu cách xử lý dữ liệu dạng bảng, chuỗi thời gian, và dữ liệu dạng số.

9)    Xử lý và làm sạch dữ liệu

-    Thực hành các kỹ thuật làm sạch dữ liệu, xử lý giá trị bị thiếu, dữ liệu bị nhiễu, và định dạng dữ liệu.
-    Khả năng chuyển đổi dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau (CSV, Excel, SQL, API, v.v.) thành định dạng phân tích được.

10)    Phân tích dữ liệu bằng Python

-    Học cách thực hiện các phân tích thống kê cơ bản và nâng cao.
-    Hiểu cách sử dụng pandas để xử lý, nhóm, tổng hợp và thao tác với dữ liệu.

11)    Trực quan hóa dữ liệu

-    Tạo biểu đồ đẹp, dễ hiểu với matplotlib và seaborn.
-    Làm quen với cách trực quan hóa dữ liệu nâng cao, như biểu đồ nhiệt (heatmaps), biểu đồ phân tán (scatter plots), và biểu đồ tương quan.

12)    Kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling)

-    Tìm hiểu cách trình bày kết quả phân tích dưới dạng báo cáo hoặc dashboard trực quan.
-    Kết hợp các biểu đồ, phân tích để truyền đạt thông điệp rõ ràng và hiệu quả.

13)    Ứng dụng thực tế

-    Làm việc với các dự án thực tế, sử dụng dữ liệu thực để phân tích và trình bày.
-    Thực hành với các trường hợp ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, như tài chính, kinh doanh, y tế, và khoa học xã hội.

14)    Chuẩn bị cho các công cụ nâng cao

-    Đặt nền tảng để học các công cụ phân tích dữ liệu nâng cao hơn, như học máy (Machine Learning) hoặc phân tích Big Data.
o    Hiểu cách tích hợp Python với các nền tảng khác như Power BI hoặc Tableau.
 

Học Data Analyst (Phân tích dữ liệu) là một lựa chọn thông minh trong thời đại số, đặc biệt nếu bạn quan tâm đến công nghệ, kinh doanh và tự động hóa. Dưới đây là những lý do tại sao bạn nên học Data Analyst:

1. Cơ hội nghề nghiệp rộng mở & nhu cầu cao

-    Data Analyst là một trong những ngành hot nhất hiện nay, được săn đón trong các lĩnh vực như ngân hàng, tài chính, thương mại điện tử, y tế, AI, sản xuất.
-    Các công ty luôn cần dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh, giúp Data Analyst có thu nhập ổn định & cao.

2. Ra quyết định dựa trên dữ liệu (Data-Driven Decision Making)

-    Biết cách phân tích dữ liệu giúp bạn hiểu rõ xu hướng, dự báo tương lai thay vì dựa vào cảm tính.
-    Ví dụ: Trong kinh doanh, phân tích dữ liệu giúp tối ưu chiến lược marketing, tăng doanh thu, cắt giảm chi phí.

3. Kỹ năng dễ học, ứng dụng rộng rãi

-    Data Analyst sử dụng các công cụ phổ biến như:
o    SQL - Truy vấn dữ liệu từ Database.
o    Excel/Google Sheets - Phân tích nhanh dữ liệu.
o    Power BI, Tableau - Trực quan hóa dữ liệu dễ hiểu.
o    Python, R - Xử lý dữ liệu lớn, tự động hóa phân tích.

4. Thu nhập hấp dẫn & khả năng thăng tiến nhanh

-    Lương Data Analyst khá cao, ngay cả khi bạn mới bắt đầu.
-    Nếu học thêm về Data Science, Machine Learning, bạn có thể thăng tiến lên Data Scientist hoặc AI Engineer.

5. Làm việc trong nhiều ngành khác nhau

-    Ngân hàng & Tài chính: Phân tích giao dịch, dự báo thị trường.
-    Thương mại điện tử: Theo dõi hành vi khách hàng, tối ưu doanh số.
-    Y tế: Dự đoán dịch bệnh, tối ưu hệ thống bệnh viện.
-    Sản xuất: Tối ưu chuỗi cung ứng, giảm chi phí sản xuất.
-    Marketing: Xác định khách hàng tiềm năng, tối ưu chiến dịch quảng cáo.

6. Giúp bạn tự động hóa và làm việc thông minh hơn

-    Học Data Analyst giúp bạn làm việc hiệu quả hơn, giảm công việc thủ công, nhờ vào khả năng xử lý & phân tích dữ liệu tự động.
-    Ví dụ:
-    Thay vì làm báo cáo thủ công, bạn có thể dùng SQL + Power BI để tự động cập nhật dữ liệu.
-    Dùng Python để phân tích hàng triệu dòng dữ liệu trong vài giây.

KẾT LUẬN

Nếu bạn muốn có công việc tốt, thu nhập cao, có thể làm việc trong nhiều lĩnh vực, và sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh, thì học Data Analyst là lựa chọn rất đáng đầu tư!
 

-   Lộ trình bài bản, trang bị cho học viên kiến thức, kỹ năng đáp ứng yêu cầu nhà tuyển dụng.
-   Học theo dự án thực tế – Áp dụng ngay vào công việc.
-   Mỗi lớp chỉ từ 7-12 học viên được cầm tay chỉ việc bởi các chuyên gia Data Analyst từ các tập đoàn, doanh nhiệp lớn,...
-   Cấp chứng chỉ và cam kết giới thiệu việc làm sau khi tốt nghiệp
-   Nắm chắc kỹ năng, tối ưu CV, mở rộng cơ hội thăng tiến.
-   Hình thức học Online và Offline linh động.

►    Module 1: Kiến thức cơ bản về lập trình Python

-    Giới thiệu về Python, lịch sử phát triển và ứng dụng
-    Cài đặt Python, trình thông dịch và IDE (PyCharm, VS Code, Jupyter Notebook)
-    Chạy chương trình Python đầu tiên (Hello World!)
-    Các kiểu dữ liệu cơ bản: số, chuỗi, danh sách, tuple, từ điển, tập hợp
-    Cách sử dụng biến, toán tử và biểu thức
-    Cấu trúc điều kiện: if, else, elif
-    Cấu trúc lặp: for, while
-    Khái niệm OOP: Class, Object
-    Các thuộc tính và phương thức
-    Kế thừa, đa hình

►    Module 2: Giới thiệu về Phân tích dữ liệu

-    Tầm quan trọng của Data Analysis & Visualization
-    Vai trò trong kinh doanh, khoa học, và công nghệ
-    Tóm tắt quy trình phân tích dữ liệu
-    Thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, phân tích, trực quan hóa, và báo cáo
-    Công cụ và thư viện Python: Pandas, Matplotlib, Seaborn, NumPy, Scipy, Statsmodels, scikit-learn

►    Module 3: Xử lý dữ liệu nâng cao với Pandas

-    Tổng quan Pandas: Tạo, đọc, ghi DataFrame và Series
-    Xử lý dữ liệu thô: Lọc, sort, merge, join
-    Xử lý dữ liệu mất: Xác định dữ liệu mất, điền giá trị thay thế, loại bỏ
-    Thao tác nâng cao: Pivot tables, GroupBy, Aggregation
-    Hiệu năng và tối ưu hóa: Sử dụng vectorization, điều chỉnh DataFrame có quy mô lớn.
-    Bài tập 1: Xử lý dữ liệu bán hàng
-    Bài tập 2: Làm việc với dữ liệu khách hàng
-    Bài tập 3: Phân tích dữ liệu giao dịch ngân hàng
-    Bài tập 4: Phân tích khách hàng
-    Bài tập 5: Phân tích hiệu suất tài chính

►    Module 4: Trực quan hóa dữ liệu

-    Matplotlib Basics:
-    Biểu đồ đường, biểu đồ thanh, biểu đồ tạn suất
-    Tùy chỉnh giao diện: labels, titles, colors, legends
-    Seaborn Basics:
-    Biểu đồ phân bố, scatter plots, pair plots
-    Biểu đồ box, violin, heatmap
-    Thực hành kết hợp Matplotlib & Seaborn
-    Xây dựng dashboards

►    Module 5: Phân tích thống kê

-    Cơ bản về thống kê:
-    Mean, median, mode, variance, standard deviation
-    Kiểm định thống kê:
-    Hypothesis Testing (t-test, chi-square test, ANOVA)
-    Xây dựng mô hình hồi quy:
-    Hồi quy tuyến tính, hồi quy đa biến
-    Phân phối dữ liệu:
-    Phân phối chuẩn, phân phối nhị phân
-    Phân tích tối ưu: các thuật toán phân tích và áp dụng Linear Regression, Non-linear Regression,..
-    Bài tập 1: Phân tích dữ liệu cơ bản (Kiểm tra phân phối doanh số có đối xứng không (tính Skewness và Kurtosis)
-    Bài tập 2: Phân tích tương quan (mối quan hệ tuyến tính giữa số giờ học và điểm thi không)
-    Bài tập 3: Kiểm định giả thuyết
   o    Thực hiện kiểm định t-test để xem có sự khác biệt ý nghĩa về doanh số giữa hai khu vực A và B.
   o    Kiểm tra xem ngân sách quảng cáo có mối quan hệ ý nghĩa với doanh số không (kiểm định Pearson’s correlation).
   o    Thực hiện kiểm định ANOVA để phân tích sự khác biệt doanh số giữa ba khu vực A, B, C.
-    Bài tập 4: Phân tích phương sai
-    Bài tập 5: Hồi quy tuyến tính (mô hình hồi quy tuyến tính để dự đoán giá nhà dựa trên diện tích)
-    Bài tập 6: Phân tích dữ liệu khách hàng (thực hiện kiểm định t-test để xem sự khác biệt về thu nhập giữa hai nhóm này)

►    Module 6: Machine Learning cơ bản

-    Tổng quan Machine Learning:
-    Phân loại supervised vs unsupervised learning
-    Tiền xử lý dữ liệu cho Machine Learning:
-    Feature scaling, encoding, địa chia train/test
-    Thuật toán Machine Learning cơ bản:
-    Hồi quy tuyến tính, Logistic Regression
-    Decision Trees, Random Forests
-    Đánh giá mô hình:
-    Confusion Matrix, precision, recall, F1-score
-    Sử dụng các thuật toán Machine Learning trong dự án Data Analysis & visualization
-    Bài tập 1: Dự đoán giá nhà
-    Bài tập 2: Phân loại khách hàng

►    Module 7: Data Analytics & Visualization Projects

-    Dự án 1: Sales Reporting Analytics & Visualization  
-    Dự án 2: Banking Reporting Analytics & Visualization & Predicting Customer Churn