Tài Liệu Học Data Analysis

Practical Data Analysis cung cấp một loạt các dự án thực tế để biến dữ liệu thành thông tin chi tiết. Tài liệu bao gồm một loạt các công cụ và thuật toán phân tích dữ liệu để phân loại, phân cụm, trực quan hóa, mô phỏng và dự báo. Mục tiêu của cuốn sách này là giúp bạn hiểu dữ liệu của mình để tìm ra các mẫu, xu hướng, mối quan hệ và thông tin chi tiết.

Khóa học Data Analysis tại FPT Software Academy

FPT Software Academy là học viện công nghệ thuộc FPT Software, cung cấp khóa học trang bị đầy đủ kiến thức cốt lõi về Phân tích dữ liệu. Khóa học này cam kết thời lượng thực hành với các case-study thực tế lên đến 70% thời lượng khóa học. Lộ trình 10 session với tổng thời lượng 32 giờ, cụ thể như sau:

Học viên được cấp chứng chỉ hoàn thành khóa học do FPT Software Academy sau khi hoàn thành khóa học.

Khóa học Data Analysis tại Tomorrow Marketers – Data School

Tomorrow Marketers – Data School là học viện Marketing định hướng đa quốc gia cung cấp khóa học Data Analysis for Decision Making (Phân tích dữ liệu cho quyết định chiến lược) với lộ trình cơ bản (12 buổi) đến nâng cao (24 buổi):

Nội dung khóa học truyền đạt tư duy Data Analysis dựa theo Business Objective, học viên có cơ hội luyện tập qua các case study để tự tin làm việc với số liệu và đưa ra những quyết định chính xác.

Khóa học Data Analysis tại MindX Technology School

MindX Technology School là hệ sinh thái giáo dục Công nghệ – Khởi nghiệp được thành lập từ năm 2015. Tính đến thời điểm hiện tại, MindX đã mở rộng với hơn 40 cơ sở trên toàn quốc và đào tạo hơn 40.000 học viên. MindX cung cấp khóa học theo lộ trình từ cơ bản đến chuyên sâu. Với phương pháp đào tạo thực chiến thông qua 4 level, học viên có cơ hội vừa học vừa thực hành.

Học viên được định hướng lộ trình học tập phù hợp với mục tiêu của mỗi người. Chương trình học tại MindX mô phỏng môi trường làm việc thực tế giúp học viên nâng cao kiến thức quản trị dữ liệu, xây dựng hệ thống và kỹ năng sử dụng công cụ (tool sets); tư duy phân tích dữ liệu (data mindset), kỹ năng phân tích, tìm kiếm insight,… Vào cuối kỳ, học viên được làm dự án thực tế. Sau khi kết thúc khóa học, người học được luyện phỏng vấn với các Senior Data Analyst và được giới thiệu công ty tuyển dụng.

Khóa học Data Analysis của Udemy

Nền tảng Udemy được thành lập vào năm 2010, được nhiều học viên đánh giá cao với các khóa học trực tuyến với chủ đề đa dạng. Các khóa học được thiết kế từ cơ bản đến nâng cao: Business Intelligence, Microsoft Power BI, Data Visualization, Excel, Data Science, SQL, Python, Excel Analytics, Statistics, Machine Learning.

Nền tảng Coursera thành lập vào năm 2012, được nhiều người biết đến với các khóa học chất lượng cao. Các khóa học này được thiết kế và biên soạn thông qua sự hợp tác với các trường đại học thuộc top đầu thế giới như Stanford, University of Michigan, Penn,… Một số khóa học free được nhiều học viên đánh giá cao:

Học viên sẽ được cấp chứng chỉ sau khi hoàn thành các bài tập và vượt qua hệ thống chấm điểm của Coursera.

Alison là nền tảng cung cấp các khóa học trực tuyến với các lĩnh vực đa dạng, trong đó có các khóa học free với lộ trình học tập và thời lượng bài giảng rõ ràng. Học viên sẽ được cấp chứng chỉ hoàn thành khóa học sau khi đạt điểm số từ 80% trở lên.

Nền tảng EdX cung cấp các khóa học trực tuyến với nhiều chủ đề đa dạng được thiết kế và biên soạn bởi trường đại học Harvard và Massachusetts Institute of Technology. Các khóa học được nhiều học viên đánh giá cao như:

Khóa học Data Analysis tại Trung tâm Tin học trường Đại học Khoa học tự nhiên

Khóa học Data Analysis Certificate được Trung tâm Tin học trường Đại học Khoa học tự nhiên biên soạn, thiết kế và triển khai gồm 4 module, tổng thời lượng 144 giờ:

Sau khi hoàn tất khóa học, học viên sẽ được cấp Data Analysis Certificate do trung tâm cấp.

Và Phân tích dữ liệu - Data Analysis là gì?

Phân tích dữ liệu, theo một cách đơn giản hơn, là tập trung vào việc kiểm tra, phân tích và diễn giải dữ liệu để đưa các thông tin hữu ích, giá trị đến người dùng. Trong quy trình này, người phân tích dữ liệu sẽ sử dụng các phương pháp thống kê, các công cụ phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn về dữ liệu và có dự báo, dự đoán trên một số tiêu chí.

Trước tiên hãy bắt đầu với dữ liệu (data)

Trong bối cảnh thế giới đang dần chuyển hóa thành xã hội số, dữ liệu trở thành kho tài nguyên giá trị,  là yếu tố quyền năng giúp định hình các quyết định quan trọng.

Nguồn gốc của dữ liệu: Dữ liệu có nguồn gốc từ nhiều nguồn khác nhau. Một số nguồn quan trọng bao gồm dữ liệu doanh nghiệp từ các hệ thống quản lý thông tin, dữ liệu từ người dùng trên các nền tảng trực tuyến, dữ liệu từ cảm biến và thiết bị IoT, dữ liệu từ các nguồn tài nguyên miễn phí, các dự án nghiên cứu.

Hình thức của dữ liệu: Dữ liệu không chỉ đơn thuần là các con số và chữ số. Dữ liệu còn bao gồm hình ảnh, video, âm thanh, văn bản và thậm chí là dữ liệu không gian, thời gian. Các loại dữ liệu đa dạng này mở ra nhiều cơ hội mới cho việc hiểu rõ hơn về môi trường kinh doanh và xã hội.

Khai thác dữ liệu như thế nào để có hiệu quả: Khai thác dữ liệu đòi hỏi sự kết hợp giữa các kỹ thuật xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu và các mô hình công nghệ máy học. Các công ty, tổ chức sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu để trích xuất thông tin giá trị từ kho dữ liệu. Sau đó áp dụng các mô hình máy học (machine learning) đẻ dự đoán xu hướng, tối ưu hóa quy trình kinh doanh, cung cấp thông tin về các nhóm mẫu đặc trưng….

Ví dụ: Chẳng hạn, các công ty bán lẻ sử dụng dữ liệu từ các giao dịch mua sắm trực tuyến và offline để hiểu rõ hơn về hành vi của khách hàng và tối ưu hóa chiến lược quảng cáo. Các bệnh viện có thể sử dụng dữ liệu bệnh lý để dự đoán về sự phát triển của các bệnh lý. …

Với chiến lược dữ liệu phù hợp, dữ liệu ngày càng giá trị, một tài sản quý giá của Doanh nghiệp, tổ chức. Càng hiểu rõ về bối cảnh, ý nghĩa dữ liệu, bài toán cần giải quyết với công cụ, phương pháp phù hợp dữ liệu không chỉ là chìa khóa cho sự thành công mà còn là yếu tố quyết định cho sự phát triển trong tương lai của doanh nghiệp.

Với sự quan tâm ngày càng lớn về dữ liệu, thuật ngữ “Data Analysis” ngày càng trở nên phổ biến. Vậy, Data Analysis là gì? Người mới nên bắt đầu học Data Analysis từ đâu? Cùng PSO MBA tìm hiểu qua bài viết dưới đây.

Data Analysis (phân tích dữ liệu) là quá trình chuyển đổi, kiểm tra, sắp xếp và trích xuất thông tin từ tập data để hiểu và tìm ra những hình mẫu, xu hướng, mối quan hệ từ các nguồn khác nhau. Một chuyên viên phân tích dữ liệu cần sử dụng thành thạo các phương pháp thống kê, kỹ thuật quy mô, trực quan hóa data và các công cụ phân tích để khám phá câu chuyện đằng sau những dữ liệu đó.

Data Analysis áp dụng trong nhiều lĩnh vực và ngành nghề khác nhau như kinh doanh, marketing, y tế, tài chính, khoa học xã hội… Ứng dụng Data Analysis trong doanh nghiệp mang lại nhiều lợi ích trong quá trình phát triển chiến lược kinh doanh, các tổ chức sử dụng Data Analysis để hiểu rõ, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thông minh và tối ưu hóa hoạt động của doanh nghiệp.

Tại Việt Nam, mức lương của Data Analyst đa dạng và phụ thuộc vào nhiều yếu tố như kinh nghiệm, trình độ, vị trí công việc, quy mô và ngành nghề của doanh nghiệp. Theo báo cáo từ trang VietnamWorks năm 2021, mức lương trung bình của Data Analyst tại Việt Nam là khoảng từ 12 triệu đến 20 triệu VNĐ/tháng. Trong đó,  mức lương ở một số thành phố lớn như Hà Nội và TP.HCM có thể dao động ở mức cao hơn, từ 15 triệu đến 30 triệu VNĐ/tháng.