Chia sẻ Khóa học Data Analysis. Đăng ký, Download miễn phí

Ưu đãi tài khoản premium miễn phí/giá rẻ

Tổng hợp, chia sẻ lộ trình học tập Phân tích dữ liệu, cùng link đăng ký, download full các Khóa học Data Analysis miễn phí tốt nhất hiện nay, sử dụng vĩnh viễn.

(Tất cả các khóa học mình chia sẻ trong bài viết này đều miễn phí sử dụng vĩnh viễn, thường dành cho 100 – 250 người đăng ký đầu tiên).

Data Analysis là gì?

Data Analysis là quá trình sử dụng các phương pháp và công cụ để phân tích, hiểu và rút ra thông tin hữu ích từ dữ liệu, bao gồm  tiền xử lý dữ liệu, khám phá thông tin, kiểm tra giả định, và rút ra kết luận dựa trên các mẫu và xu hướng trong dữ liệu. Trong thế giới kinh doanh và nghiên cứu, data analysis thường được sử dụng để hỗ trợ quyết định, dự đoán xu hướng, và đưa ra các phân tích cơ bản để hiểu về mô hình và hành vi của dữ liệu.

Data Analyst - Phân tích dữ liệu
Data Analyst – Phân tích dữ liệu

Từ trải nghiệm của mình thì mình cho rằng muốn làm tốt công việc phân tích dữ liệu data analyst thì bạn phải có kiến thức về hai lĩnh vực là thống kê và lập trình.

Để làm Data Analyst bạn ít nhất cần có kiến thức về Thống kê và Lập trình.

Về bản chất, data analyst là phân tích dựa trên thống kê, do đó, gần như bắt buộc bạn phải có kiến thức căn bản về thống kê.

Chia sẻ Khóa học Data Analysis
Để làm Data Analyst bạn cần có kiến thức về Thống kê và Lập trình.

Thứ hai, bạn nên có kiến thức căn bản về lập trình. Tại sao thì mình sẽ giải thích ngay sau đây: Khi học lý thuyết, bạn xử lý mẫu dữ liệu (sample size) có kích thước khá nhỏ, vài trăm, đến nghìn là cùng, khi đó, bạn không cần biết lập trình vì các phần mềm như Excel hay SCSS có thể giúp bạn phân tích dễ dàng.

Nhưng khi số lượng dữ liệu cần xử lý lớn (hàng chục nghìn, hàng trăm nghìn mẫu…) thì các phần mềm này hoặc là xử lý chậm, hoặc là rất khó xử lý. Lúc này, nếu bạn biết lập trình, bạn có thể xử lý nhanh hơn.

✅ Xem thêm: Data Analyst Skillpath: Zero to Hero in Excel, SQL & Python | Free

Hai ngôn ngữ lập trình bạn cần (nên, phải) biết khi làm data analyst là RPython.

Như vậy với kiến thức căn bản về thống kê và lập trình bạn có thể bắt đầu dấn thân vào con đường trở thành một data analyst chuyên nghiệp. Lúc này kiến thức thực tế rất quan trọng, hãy lm và tự rút ra kinh nghiệm cho riêng mình. Và nhớ là làm thực tế càng sớm càng tốt, data analyst là ‘phân tích thực tế’.

Vai trò quan trọng của Data Analysis

Data Analysis rất quan trọng trong thời đại dữ liệu vì nó giúp chúng ta:

  1. Hiểu sâu hơn về dữ liệu: Dữ liệu ngày càng trở nên phổ biến và phức tạp hơn. Data analysis giúp chúng ta hiểu rõ hơn về thông tin được chứa trong dữ liệu, từ đó đưa ra các quyết định thông minh hơn.
  2. Tạo ra tri thức và thông tin hữu ích: Data analysis giúp chúng ta khai thác tri thức từ dữ liệu, từ đó tạo ra thông tin hữu ích và giá trị cho tổ chức và xã hội.
  3. Dự đoán và đưa ra dự đoán: Phân tích dữ liệu cho phép chúng ta nhận biết các xu hướng và mô hình trong dữ liệu, từ đó dự đoán các sự kiện tương lai và đưa ra các quyết định dựa trên dự đoán này.
  4. Hỗ trợ quyết định: Data analysis cung cấp thông tin cần thiết để hỗ trợ quyết định trong nhiều lĩnh vực, từ kinh doanh đến chính trị và y tế.
  5. Tối ưu hóa hoạt động: Phân tích dữ liệu giúp chúng ta xác định các cơ hội tối ưu hóa quá trình và hoạt động, giúp tăng cường hiệu suất và hiệu quả.
  6. Phát hiện gian lận và rủi ro: Bằng cách phân tích dữ liệu, chúng ta có thể phát hiện và ngăn chặn các hành vi gian lận và rủi ro trong nhiều lĩnh vực như tài chính, bảo mật mạng, và y tế.

Trong thời đại dữ liệu, Data Analysis không chỉ là một công cụ hữu ích mà còn là một yếu tố quyết định giúp chúng ta hiểu và tận dụng tốt nhất các nguồn lực dữ liệu ngày càng phong phú.

Lợi ích khi học Data Analysis

Việc học Data Analysis có nhiều lợi ích quan trọng:

  1. Kiến thức và kỹ năng cần thiết: Học Data Analysis giúp bạn hiểu, xử lý và phân tích dữ liệu hiệu quả, giúp bạn trở thành một chuyên gia xử lý dữ liệu tốt hơn, một kỹ năng quan trọng trong nhiều lĩnh vực công việc.
  2. Nâng cao cơ hội nghề nghiệp: Data Analysis là kỹ năng được đánh giá cao, mở ra nhiều cơ hội trong kinh doanh, tài chính, y tế, khoa học dữ liệu và nhiều lĩnh vực khác.
  3. Tăng cường khả năng ra quyết định: Kỹ năng này giúp bạn đánh giá thông tin logic và căn cứ, từ đó ra quyết định chính xác và hiệu quả hơn dựa trên dữ liệu.
  4. Tạo ra giá trị cho tổ chức: Data Analysis giúp bạn khai thác thông tin từ dữ liệu và đưa ra gợi ý hữu ích, tăng cường giá trị và hiệu suất của tổ chức.
  5. Phát triển tư duy logic và sáng tạo: Việc phân tích dữ liệu yêu cầu logic và sáng tạo để giải quyết các vấn đề phức tạp, từ đó cải thiện khả năng tư duy của bạn.
  6. Thích ứng với thế giới dữ liệu: Trong thế giới ngày càng dữ liệu hóa, việc nắm vững Data Analysis giúp bạn thích ứng và tận dụng tốt nhất các cơ hội và thách thức từ sự phát triển của dữ liệu.

Học Data Analyst hay Business Analyst

Data AnalystBusiness Analyst là những công việc đang được tuyển dụng nhiều nhất trong nhóm ngành về phân tích dữ liệu. Hai vị trí làm việc này thường xuyên tiếp xúc với công việc kinh doanh cũng như người phụ trách kinh doanh.

Data Analyst và Business Analyst có rất nhiều triển vọng phát triển nghề nghiệp.
Học Data Analyst và Business Analyst

Nếu làm việc ở vị trí này, hầu như bạn thường xuyên phải tìm câu trả lời cho những câu hỏi đại loại như doanh số bán hàng tháng này tăng hay giảm ? Căn cứ vào đâu để khẳng định tăng/giảm?…

Xem thêm: Khóa học lập trình Python miễn phí. Đăng ký và Download Free

Để trả lời các câu hỏi này rạch ròi, data analystbusiness analyst sẽ sử dụng dữ liệu của công ty được lưu ở Data Warehouse để phân tích doanh số tăng, giảm, lý do tại sao, cũng như làm thế nào để khắc phục. Có thể hình dung Data Warehouse như là cái biển dữ liệu thập cẩm, chằng chéo, một  mỏ quặng dữ liệu thô sơ chưa được khai thác.

Vì vậy, ở vị trí data analystbusiness analyst, bạn cần phải hiểu cả về tính chất công việc, đặc điểm doanh nghiệp và có kiến thức cùng kỹ năng phân tích dữ liệu. Nói một cách cụ thể hơn, vị trí này yêu cầu bạn không chỉ có kỹ năng xử lý dữ liệu, để lôi được từ mỏ dữ liệu thô sơ, đồ sộ kia (Data Warehouse) những thông tin giá trị.

Đồng thời phải hiểu được công việc kinh doanh và hình thức vận hành của doanh nghiệp, hoạt động như thế nào, hoạt động theo hướng A hay hướng B, khác với đối thủ ở chỗ nào…từ đó xây dựng mô hình phân tích phù hợp nhất.  Khối lượng dữ liệu cần được xử lý vừa lớn, vừa khác biệt, nên cũng khá là nhức đầu. Mỗi giai đoạn kinh doanh, mỗi doanh nghiệp phù hợp với một mô hình phân tích khác nhau, bạn không thể áp dụng mô hình phân tích doanh nghiệp bán lẻ hàng tiêu dùng để phân tích doanh số của một cửa hàng cà phê.

Có thể bạn quan tâm: Đánh giá nhanh tài khoản DataCamp – Học lập trình R không khó!

Học Business Intelligence Analyst

Business Intelligence Analyst, viết tắt là BI, cũng tương tự với lại business analyst, data analyst nhưng công việc này yêu cầu kỹ năng phân tích cao hơn.

Chia sẻ Khóa học Data Analysis
Business Intelligence Analyst yêu cầu kỹ năng phân tích cao hơn.

Ví dụ như, data analyst bạn chỉ cần làm 1, 2 report hay 4 report 1 tuần, nhưng đối với BI, bạn cần làm nhiều hơn (rất nhiều) và mức độ phức tạp của bản báo cáo (report) cũng lớn hơn nhiều.

Nếu như một phần công việc của data analyst có thể được xử lý bằng Excel, thì ở business intelligence analyst bạn rất khó để làm như vậy. Lý do chính: lượng dữ liệu lớn nên Excel xử lý lâu và bạn sẽ không có đủ thời gian để làm report.

Lúc này bạn bắt buộc phải sử dụng các công cụ khác nhau để tự động động hóa quá trình phân tích, xây dựng những report lớn, dashboard lớn. Các công cụ này sẽ tự động refresh theo ngày, theo tuần để đảm bảo yêu cầu công việc của một BI là tạo ra được số lượng report nhiều hơn và chi tiết hơn so với các data analyst.

Chính vì tập trung nhiều cho việc làm report nên các bạn làm BI thường có ít chuyên môn về công việc kinh doanh (business) so với các bạn làm data analyst. Data analyst hầu như làm việc trực tiếp với ‘sếp’ nhiều hơn nên sẽ hiểu về business hơn. Nhiều khi bạn làm data analysis sẽ đưa ra lời khuyên rất hữu ích cho các bạn làm BI.

Xem thêm: Minitab là gì? Minitab A-Z: Certified Data Analyst With Minitab

So sánh Data Scientist và Data Analyst

Công việc chính của Data Scientist là làm sao tối ưu hóa hệ thống
Công việc chính của Data Scientist là làm sao tối ưu hóa hệ thống

Đây là công việc mình không làm trực tiếp nên cũng không nắm rõ. Mình sẽ chỉ chia sẻ một vài hiểu biết của mình về công việc này thôi nhé.

Data scientist cũng không làm việc làm việc trực tiếp với business, tức là không quan tâm đến doanh số tăng/giảm, tiến trình thực hiện của các hoạt động kinh doanh.

Công việc chính của data scientist là làm sao tối ưu hóa hệ thống. Không hẳn là tối ưu theo kiểu của các bạn làm data engineer mà là tối ưu chức năng cụ thể, chẳng hạn, ở Netflix thì nhiệm vụ data scientist là làm sao xây dựng được mô hình truy xuất dữ liệu, xây dựng được thuật toán (tối ưu) để việc tìm kiếm các phim, hay đề xuất phim cho người xem được nhanh hơn, chính xác hơn và phù hợp hơn với sở thích người dùng hơn. Do đó, data scientist phải học toán khá nhiều (thậm chí rất nhiều).

Học Data Analyst ở đâu

Học Data Analyst
Học lý thuyết thật nhanh để tăng thời gian thực hành. Data càng thực hành nhiều càng lên tay.

Hiện nay bạn có thể học về thống kê, R và Python ở các trang dạy lập trình online hoặc ở các trung tâm, các các trường đại học trong và ngoài nước. Trên Udemy có nhiều khóa học về thống kê rất chất lượng mà mình sẽ gửi link tải cho bạn ở cuối bài viết này.

Còn để học lập trình hiệu quả với R và Python thì tốt hơn nên học trên các trang web dạy lập trình online ví dụ như Datacamp, Dataquest, Codecademy...

Mình có chia sẻ trải nghiệm học tập chi tiết các nền tảng cung cấp các khóa học khoa học dữ liệu hàng đầu hiện nay ở các bài viết sau:

  1. Dataquest là gì? Đăng ký Dataquest premium
  2. Đánh giá tài khoản DataCamp và cách đăng ký DataCamp premium giá rẻ
  3. Teamtreehouse là gì? Chia sẻ tài khoản Treehouse
  4. Ứng dụng Brilliant là gì? Đánh và chia sẻ tài khoản Brilliant.org premium
  5. Practical Database Course For Beginners : 6 Courses In 1 | Udemy free

Mình thấy học lập trình trên các trang này rất hiệu quả. Vì những trang dạy lập trình online này thường tổ chức bài học theo cấu trúc: một bên là hướng dẫn lý thuyết, một bên là thực hành (chia đôi cửa sổ màn hình máy tính) nên học đến đâu, đọc đến đâu, bạn thực hành và nhìn thấy kết quả luôn. Và học từng bước một (step by step), nên bạn sẽ nắm chắc kỹ năng lập trình hơn và nhanh hơn.

Chia sẻ Khóa học Data Analysis
Bạn có thể học phân tích dữ liệu với R trên Datacamp.com hoặc Dataquest.io (hình ảnh là giao diện cũ DataCamp)

Mình biết có rất nhiều cuốn sách dạy phân tích dữ liệu với R và Python, nhưng đối với mình việc đọc sách không có hiệu quả bằng việc mình tự học và thực hành từng bước một.

Dùng phần mềm nào để học lập trình? Bạn không cần cài phần mềm nào cả, các trang mình giới thiệu ở trên đã “tích hợp” luôn trình biên dịch code vào trình duyệt, rất tiện lợi và nhanh chóng. Hai trang ưa thích của mình là Dataquest và Datacamp.

  • DataCamp là một trong số các nền tảng cung cấp các khóa học về Data, Python, R… tốt nhất hiện nay, liên tục cập nhật tính năng và khóa học mới có tính thực tế cao.

Xem thêm: Học lập trình online trên tài khoản Pluralsight | Free share

Nếu bạn muốn tập trung vào SQL thì có thể học trên trang này https://academy.vertabelo.com/ – chuyên sâu về SQL. (Trang Vertabelo thì chưa phổ biến lắm, chắc một thời gian ngắn nữa sẽ “nổi tiếng” thôi). Nói chung, chọn học trang nào thì còn tùy mục đích của bạn là học gì, R, Python hay SQL.

Dù một trang web dạy lập trình có hỗ trợ bạn tốt đến đâu cũng là không đủ, vì thế khả năng tìm kiếm thông tin trên Google là rất quan trọng. Khi bạn đi làm thì chẳng có thầy nào hướng dẫn cho bạn cả, bạn phải search, tìm hướng dẫn ở một nơi nào đó rất xa mà nếu không có Google thì khá là…tắc tịt.

Nếu bạn không thích hợp với việc tự học thì có thể tham gia một số chương trình kiểu “học nhóm” – các chương trình bootcamp.

  • Ở Nhật hiện nay cách học này khá phổ biến. Bootcamp hiểu nôm na là “học cùng nhau”, học chung với người có trình độ hơn mình, có người hướng dẫn. Các chương trình bootcamp ở Nhật có thời gian trung bình là 3 tháng, với mức học phí khoảng …10.000 đô la (hic) và yêu cầu học full-time.
  • Dù mức học phí đắt đỏ nhưng trải nghiệm bootcamp sẽ rất có ích cho công việc tương lai của bạn. Ngoài việc có người học chung, có người hướng dẫn cho bạn, cuối khoá bạn sẽ có một dự án (thực tế) để làm.
  • Sau khi bạn làm xong dự án, bạn sẽ (được) giới thiệu thành quả của dự án với các công ty tuyển dụng (PR khả năng làm việc của mình luôn), để nhanh chóng tìm kiếm cơ việc làm ngay sau kết thúc khóa học. Cũng có chương trình bootcamp học part-time, tức là học online, trong quá trình học cũng có người hướng dẫn. Tuy nhiên mức học phí cũng không rẻ hơn là bao so với học full-time. Tóm lại: Nếu bạn có điều kiện thì rất nên tham gia các chương trình học bootcamp.

Làm thế nào để trở thành Data Analyst?

Nếu bạn thích làm việc với các con số và giải các câu đố, thì nghề phân tích dữ liệu có thể rất phù hợp với bạn.

Vậy làm thế nào để trở thành một nhà phân tích dữ liệu?

Làm thế nào để trở thành một nhà phân tích dữ liệu
Làm thế nào để trở thành một nhà phân tích dữ liệu

Data Analyst thường thu thập, làm sạch và nghiên cứu dữ liệu để giúp định hướng các quyết định kinh doanh. Nếu bạn đang xem xét sự nghiệp trong lĩnh vực này thì hướng trong bài viết này có thể hữu ích cho bạn, đặc biệt là khi bạn là người vừa mới tím hiểu về Data Analyst.

Xem thêm: Chia sẻ Khóa học Data Analysis: Đăng ký & Download miễn phí

Bạn phải biết các thông tin này trước khi trở thành một Data Analyst thực thụ

Bạn có thể tìm thấy công việc phân tích dữ liệu trong tất cả các ngành hiện này và có nhiều hơn một con đường để đảm bảo bạn có thể tìm kiếm công việc đầu tiên trong lĩnh vực có nhu cầu ngày càng cao này. Cho dù bạn chỉ mới bắt đầu tham gia hay đang chuyển hướng sang một sự nghiệp mới với Data Analyst thì đây là một số bước cần chuẩn bị để trở thành một nhà phân tích dữ liệu.

1. Lập kế hoạch học tập

Nếu bạn chưa quen với thế giới phân tích dữ liệu, bạn sẽ muốn bắt đầu bằng cách phát triển một số kiến ​​thức nền tảng trong lĩnh vực này. Tìm hiểu tổng quan về phân tích dữ liệu có thể giúp bạn quyết định xem nghề nghiệp này có phù hợp với mình hay không đồng thời trang bị cho bạn các kỹ năng cần có cho công việc.

Trước đây, hầu hết các vị trí phân tích dữ liệu đều yêu cầu bằng cử nhân. Hiện nay, mặc dù nhiều vị trí vẫn yêu cầu bằng cấp, nhưng điều này đang bắt đầu thay đổi. Bạn có thể phát triển kiến ​​thức nền tảng và làm đẹp CV của mình với các bằng cấp về toán, khoa học máy tính hoặc một lĩnh vực liên quan khác. Bạn cũng có thể học những gì bạn cần thông qua các chương trình đào tạo trực tuyến, chẳng hạn thông qua các khóa học trên DataCamp hay Coursera,… để có những chứng chỉ bằng cấp nhất định.

Xem thêm: Top khóa học Power BI miễn phí – Phân tích và trực quan hóa dữ liệu

2. Phát triển và thành thạo một số kỹ năng quan trọng

Để có được một công việc trong ngành phân tích dữ liệu bạn phải có một số kỹ năng kỹ thuật cụ thể. Cho dù bạn đang học thông qua một chương trình cấp bằng, chứng chỉ chuyên môn chính quy hay tự học, đây là một số kỹ năng cần thiết mà bạn cần có để được tuyển dụng.

  • Thống kê
  • Ngôn ngữ lập trình R và/hoặc Python
  • SQL
  • Data visualization
  • Data cleaning & preparation

Ngoài những kỹ năng trên, người quản lý tuyển dụng cũng tìm kiếm các kỹ năng tại nơi làm việc, chẳng hạn như kỹ năng giao tiếp. Bạn có thể được yêu cầu trình bày những phát hiện của mình sau khi phân tích dữ liệu cho những người không có nhiều kiến ​​thức kỹ thuật.

3. Làm việc trên các dự án với dữ liệu thực tế

Cách tốt nhất để học cách tìm kiếm giá trị trong dữ liệu là làm việc với dữ liệu thực tế. Bạn nên tìm kiếm các chương trình đào tạo cấp bằng hoặc các khóa học bao gồm các dự án thực hành sử dụng các tập dữ liệu thực tế. Bạn cũng có thể tìm thấy nhiều bộ dữ liệu công khai miễn phí trên Internet mà bạn có thể sử dụng để thực hành phân tích.

Chẳng hạn, bộ dữ liệu khí hậu từ Trung tâm Thông tin Môi trường Quốc gia, hay dữ liệu tin tức  từ BuzzFeed hay tập dữ liệu mở của NASA… Đây chỉ là một vài ví dụ về dữ liệu hiện có. Phương pháp chung là: Chọn một chủ đề bạn quan tâm và tìm một số dữ liệu để thực hành.

4. Phát triển một danh mục công việc của bạn

Khi bạn thực hành với các bộ dữ liệu trên internet hoặc hoàn thành các bài tập thực hành trong lớp học trực tuyến hay lớp học đào tạo chính quy, hãy nhớ lưu kết quả đạt được tốt nhất của bạn thành một danh mục “năng lực” của riêng bạn. Một danh mục năng lực như vậy sẽ thể hiện tốt các kỹ năng của bạn với các nhà quản lý tuyển dụng. Một danh mục đầu tư mạnh có thể giúp bạn tìm được một công việc phù hợp với sở trường của bạn.

Khi bạn bắt đầu xây dựng danh mục năng lực cho mình nên thể hiện rõ các thông tin sau:

  • Phân tích từ các nguồn khác nhau
  • Làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu thô
  • Trực quan hóa những phát hiện của bạn thông qua đồ thị, biểu đồ, bản đồ và các hình ảnh trực quan khác
  • Rút ra kết luận hữu ích.

Nếu bạn đã làm việc trên bất kỳ dự án nhóm nào trong suốt quá trình học tập của mình, hãy cân nhắc để thêm vào portfolio của bạn những dự án đó. Điều này cho thấy rằng bạn có thể làm việc như một thành viên trong nhóm.

Nếu bạn không chắc nên thêm gì vào portfolio thì hãy dành thời gian duyệt qua portfolio của người khác.

Mẹo: Đăng ký tài khoản GitHub và bắt đầu đăng các dự án và mã nguồn của bạn lên Github. Đó là một cách tuyệt vời để kết nối với cộng đồng các nhà phân tích dữ liệu, thể hiện năng lực làm việc của bạn và rấtcó thể lọt vào mắt xanh của các nhà tuyển dụng.

5. Thực hành trình bày những phát hiện của bạn

Có thể dễ dàng chỉ tập trung vào các khía cạnh kỹ thuật của phân tích dữ liệu, nhưng đừng bỏ qua kỹ năng giao tiếp của bạn. Một yếu tố quan trọng khi làm việc với tư cách là nhà phân tích dữ liệu là trình bày những phát hiện của bạn cho những người ra quyết định và các bên liên quan khác trong công ty. Khi bạn có thể kể một câu chuyện bằng dữ liệu, bạn có thể giúp tổ chức của mình đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.

Ra quyết định dựa trên dữ liệu (DDDM) là gì?

ra quyết định dựa trên dữ liệu, đôi khi được viết tắt là DDDM), có thể được định nghĩa là quá trình đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược dựa trên sự kiện, dữ liệu và số liệu thay vì trực giác, cảm xúc hoặc quan sát.

Điều này nghe có vẻ hiển nhiên, nhưng trên thực tế, không phải tất cả các tổ chức đều hoạt động theo hướng dữ liệu. Theo công ty tư vấn quản lý toàn cầu McKinsey Global Institute, các công ty dựa trên dữ liệu có hiệu quả tốt hơn trong việc thu hút khách hàng mới, duy trì tốt mối quan hệ với  khách hàng và đạt được lợi nhuận trên mức trung bình

Khi bạn đã hoàn thành các dự án cho portfolio, hãy thực hành trình bày những phát hiện của bạn. Suy nghĩ về thông điệp bạn muốn truyền tải và hình ảnh bạn sẽ sử dụng để hỗ trợ thông điệp của mình. Luyện nói chậm và giao tiếp bằng mắt. Thực hành trước gương hoặc trước bạn cùng lớp. Hãy thử ghi lại quá trình trình bày của bản thân để bạn có thể xem lại và tìm kiếm những điểm cần cải thiện.

6. Nộp đơn cho một công việc thực tập

Sau khi có được một số kinh nghiệm làm việc với dữ liệu và trình bày những phát hiện của bạn, đã đến lúc đánh bóng sơ yếu lý lịch của bạn và bắt đầu nộp đơn cho các công việc phân tích dữ liệu. Đừng ngại ứng tuyển vào những vị trí mà bạn cảm thấy không đủ 100% khả năng. Các kỹ năng, hồ sơ năng lực của bạn và sự nhiệt tình có thể quan trọng để bạn được nhận vào một vị trí ở một công ty.

7. Xem xét lấy chứng chỉ hoặc bằng cấp cao hơn

Khi bạn quyết định theo đuổi sự nghiệp phân tích dữ liệu, hãy cân nhắc cách bạn muốn thăng tiến và những bằng cấp khác có thể giúp bạn đạt được điều đó. Các chứng chỉ, như Chuyên gia phân tích dữ liệu được chứng nhận bởi tổ chức đào tạo được công nhận rộng rãi hoặc Chứng chỉ Nhà phân tích dữ liệu liên kết được chứng nhận của Cloudera,… có thể giúp bạn đủ điều kiện cho các vị trí làm việc cao hơn với mức lương cao hơn.

Nếu bạn đang cân nhắc thăng tiến với vai trò là nhà khoa học dữ liệu, bạn có thể cần phải lấy bằng thạc sĩ về khoa học dữ liệu hoặc một lĩnh vực liên quan. Bằng cấp cao không phải lúc nào cũng bắt buộc, nhưng có bằng cấp có thể mở ra nhiều cơ hội hơn.

Mẹo: Bạn có thể cân nhắc theo học trực tuyến bằng khoa học dữ liệu từ một trường đại học được công nhận để bạn có thể tiếp tục làm việc (và kiếm tiền lương) khi đang học.

Trong video này, các chuyên gia dữ liệu thực hành đưa ra lời khuyên tốt nhất cho các nhà phân tích dữ liệu đầy tham vọng.

8. Làm thế nào để trở thành Data Analyst mà chưa có kinh nghiệm

Data Analytics vẫn là một nghề hot, vẫn còn trống nhiều vị trí do thiếu nhiều kỹ năng cần thiết
Data Analytics vẫn là một nghề hot, vẫn còn trống nhiều vị trí do thiếu nhiều kỹ năng cần thiết

Thông thường các nhà tuyển dụng sẽ muốn tuyển dụng bạn khi bạn có kinh nghiệm làm việc với dữ liệu trước khi đảm nhận vai trò là một Data Analyst thực thụ. May mắn thay, bạn không cần phải chờ đợi để  bắt đầu tích lũy kinh nghiệm. Dữ liệu có tất cả xung quanh chúng ta.

Nếu bạn đang chuyển sang phân tích dữ liệu từ một lĩnh vực khác, hãy bắt đầu phát triển kinh nghiệm của bạn bằng cách làm việc với dữ liệu trong lĩnh vực đó. Nhiều chương trình cấp bằng, các khóa học kèm chứng chỉ từ Codecademy, Pluralsight,…và các lớp học trực tuyến khác (bao gồm các dự án thực hành với các tập dữ liệu thực) sẽ giúp bạn có thêm nhiều kỹ năng thực tế. Bạn cũng có thể tìm các bộ dữ liệu miễn phí trên internet (hoặc tự cào) để có thêm kinh nghiệm thu thập, làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu thực.

Bí quyết tìm việc làm ngành Khoa học dữ liệu

Chia sẻ khoá học “Most Effective Tips to get your Dream Data Science Job – Get your dream role as a Data Scientist by following this go-to guide that covers all essential end to end topics.

Đây là một khoá học mà cá nhân mình đánh giá rất hay, vì chia sẻ rất nhiều kinh nghiệm, giúp người học dễ dàng có việc làm trong ngành khoa học dữ liệu (đồng thời tránh được những sai lầm không đáng có ở các vòng tuyển dụng).

Most Effective Tips to get your Dream Data Science Job
Most Effective Tips to get your Dream Data Science Job

Nội dung chính: 

  • Các bước cần thiết để trở thành Nhà khoa học dữ liệu.
  • Mẹo hay nhất để học Khoa học dữ liệu – Từ các khóa học, Bằng đại học, Bootcamps, v.v.
  • Bộ Kỹ năng Khoa học Dữ liệu cần thiết phù hợp với yêu cầu Thị trường Việc làm hiện tại
  • Cách xây dựng Danh mục Hồ sơ năng lực của bạn để sẵn sàng bước chân vào thị trường việc làm
  • Cách tạo một bản CV ấn tượng – Những điều nên và Không nên trong CV như Tiêu đề, Kinh nghiệm, Giáo dục, Kỹ năng, v.v.
  • Tăng tốc Tìm kiếm việc làm Khoa học Dữ liệu của bạn
  • Chuẩn bị cho cuộc phỏng vấn Khoa học dữ liệu
  • Chuẩn bị sẵn sàng cho ngày phỏng vấn – Các mẹo chuyên nghiệp dành riêng cho Nhà khoa học dữ liệu để vượt qua cuộc phỏng vấn
  • Chấp nhận lời đề nghị, đối mặt với lời từ chối
  • Hoàn thành con đường sự nghiệp Khoa học dữ liệu từ đầu đến cuối

Link đăng ký vĩnh viễn (áp dụng cho 500 đăng ký đầu tiên, miễn phí trong 24h): https://www.udemy.com/course/most-effective-tips-to-get-your-dream-data-science-job/?couponCode=JUL002

Khóa học Data Analysis miễn phí

Nếu bạn cần tìm một nền tảng học trực tuyến, chuyên sâu thì có thể đăng ký gói free DataCamp, Codecademy… để tham gia các khóa học phân tích dữ liệu miễn phí.

Dưới đây mình xin chia sẻ link đăng ký các Khóa học Data Analysis hay từ Udemy và hướng dẫn sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu hiệu quả. Các Khóa học Data Analysis mình chia sẻ link đăng ký miễn phí dưới đây là các khóa học được người học đánh giá cao. Tuy nhiên thời gian đăng ký miễn phí chỉ trong khoảng 12h – 24h.

Sau khi đăng ký miễn phí bạn có thể sử dụng vĩnh viễn, có thể lấy chứng chỉ hoàn thành khóa học và được tác giả/giảng viên hỗ trợ, cập nhật nội dung trong suốt thời gian sử dụng.

Danh sách khóa học Data Analysis miễn phí online

Dưới đây mình chia sẻ link đăng ký, download các khóa học Data Analysis online miễn phí vĩnh viễn. Các khóa học ưu đãi này thường đến từ Udemy.com và chỉ dành cho 120 – 250 đăng ký đầu tiên.

Để cập nhật và không bỏ lỡ các chia sẻ miễn phí mới nhất bạn có thể theo dõi Facebook Page hoặc đăng ký nhận bản tin Chia sẻ premium cuối bài viết.

Khóa học Data Analysis thường tập trung vào việc phát triển kỹ năng và hiểu biết để hiểu, xử lý và phân tích dữ liệu. Dưới đây là một số nội dung thông thường bạn có thể mong đợi trong khóa học này:

  1. Cơ sở dữ liệu: Học viên sẽ học về các loại cơ sở dữ liệu và cách trích xuất, xử lý dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
  2. Phân tích dữ liệu: Khóa học thường tập trung vào các phương pháp phân tích dữ liệu như thống kê cơ bản và nâng cao, biểu đồ, biểu đồ và mô hình hóa dữ liệu.
  3. Công cụ và phần mềm: Học viên sẽ được giới thiệu với các công cụ và phần mềm phổ biến được sử dụng trong việc phân tích dữ liệu như Excel, R, Python và các công cụ phân tích dữ liệu khác.
  4. Data Visualization: Khóa học thường đặc biệt chú trọng vào việc học cách biểu diễn dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu thông qua biểu đồ, biểu đồ và bản đồ.
  5. Phân tích dự đoán: Học viên có thể học cách sử dụng các phương pháp phân tích dự đoán để dự đoán xu hướng và kết quả tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử.
  6. Ứng dụng trong lĩnh vực khác nhau: Khóa học có thể đi sâu vào các ứng dụng cụ thể của Data Analysis trong các lĩnh vực như tài chính, tiếp thị, y tế, khoa học dữ liệu và nhiều lĩnh vực khác.
  7. Thực hành dự án: Một phần quan trọng của khóa học thường là thực hành dự án, trong đó học viên áp dụng kiến thức đã học vào các tình huống thực tế và giải quyết các vấn đề phức tạp trong việc phân tích dữ liệu.

Mastering Excel Data Analysis & Dashboard Reporting

Unlocking Insights and Visualizing Trends for Informed Decision-Making. source: udemy.com

  • 4 hours on-demand video
  • 6 downloadable resources
  • Access on mobile and TV
  • Full lifetime access
  • Certificate of completion
Mastering Excel Data Analysis & Dashboard Reporting
Mastering Excel Data Analysis & Dashboard Reporting Course | Free | source: udemy.com
  • “Proficient Data Manipulation: Acquire the skills to efficiently clean, organize, and manipulate raw data within Excel, ensuring accurate and reliable analysis.
  • Advanced Analytical Techniques: Learn to apply complex formulas, functions, and data analysis tools in Excel to uncover insights, trends, and patterns.
  • Dashboard Design and Visualization: Master the art of creating visually compelling dashboards, utilizing charts, graphs, and interactive elements .
  • Business-Ready Reporting: Develop the ability to synthesize your data analysis into actionable reports, presenting key findings and recommendations.” source: udemy.com
Mastering Excel Data Analysis & Dashboard Reporting
Free “Mastering Excel Data Analysis & Dashboard Reporting” course

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), cập nhật ngày 14.5.2024: https://www.udemy.com/course/excel-dashboard-2023/?couponCode=05E912DB4CC09FF1DC88

Data Analysis for Entry Level Job – ( 9 courses in 1 )

Python | Excel | SQL | PostgreSQL | Pandas | Numpy | Looker | Python for Data Visualization | oop | Beginner to Advanced. source: udemy.com

Data Analysis for Entry Level Job - ( 9 courses in 1 )
Data Analysis for Entry Level Job – ( 9 courses in 1 ) source: udemy.com

This is your path to a career in data analytics. In this program, you’ll learn in-demand skills that will have you job-ready in less than a month. No degree or experience is required. After completing this course, you will be ready for the following job titles:

  • Junior Data Analyst, Associate Data Analyst, Junior Data Scientist, Finance Analyst, Operations Analyst, Data Technician, Business Performance Analyst, Marketing Analyst, Healthcare Analyst

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), 21/4/2023:  https://www.udemy.com/course/data-analysis-for-entry-level-job-zero-to-hero-skill-path/?couponCode=421C766238DADE243B0C

NumPy & Pandas Masterclass for data analysis and ML | 2023

Learn Python, NumPy & Pandas for Data Manipulation Data Science, Data Analysis & Business Intelligence. source: udemy.com

NumPy & Pandas Masterclass for data analysis and ML
NumPy & Pandas Masterclass for data analysis and ML source: udemy.com

“This course is led by Aditya Dhandi – an international trainer, consultant, and data analyst with over 100 000 enrollments on Udemy. Aditya specializes in teaching data analysis techniques, Excel Pivot Tables, Power Pivot, Microsoft Power BI, & Google Data Studio & his courses average 4+ stars out of 5. source: udemy.com

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), cập nhật 18/4/2023: https://www.udemy.com/course/numpy-and-pandas-for-beginners/?couponCode=96AA7D76C4190A6D6253

Business Analyst Masterclass with Excel & Google Data Studio

Cập nhật 01/11/2021: Đây là một khóa học bestseller về chủ đề phân tích dữ liệu. Thời gian miễn phí chỉ trong tối đa 24h, do đó, các bạn hãy nhanh tay đăng ký nha.

  • “All of the necessary Excel formulas for Business Analysis
  • Data operations such as calculating, transforming, matching, filtering, sorting, and aggregating data are all covered.
  • Learn about important probability distributions like the Normal, Poisson, Exponential, and Binomial distributions.
  • Use Excel’s data analytics tools, such as solver, goal seek, and scenario manager, to solve business case studies.
  • Learn how to use Google Data Studio to turn your data into fully customizable, easy-to-read reports and dashboards.
  • Knowledge of all of the chart types available in Google Data Studio
  • Learn how to collaborate on Datastudio reports by sharing and collaborating on them.
  • Learn about outlier treatment, missing value imputation, variable transformation, and correlation, among other important data processing topics.
  • Implement predictive machine learning models such as simple and multiple linear regression to forecast the outcomes of real-world financial problems.
  • Learn how to use probability and statistics to make business decisions.” source: udemy.com
Business Analyst Masterclass with Excel & Google Data Studio
Business Analyst Masterclass

Data Analytics Real World Projects using Python

Start your Data Analytics Career with Python by solving Real-world case-studies ! Improve your Data Science skills” (Source: Udemy.com)

Data Analytics Real World Projects using Python
Data Analytics Real World Projects using Python
  • Link đăng ký miễn phí trong 24h: https://www.udemy.com/course/data-analytics-real-world-case-studies-using-python/?couponCode=BLACK_FRIDAY_SALE

Professional in Business Analysis PMI-PBA

(Source: Udemy.com)

Professional in Business Analysis PMI-PBA Professional in Business Analysis
Professional in Business Analysis PMI-PBA Professional in Business Analysis

SQL Masterclass for Data Analysis with BigData

Master SQL queries and Become an In-demand SQL Professional. Also included – Data Analysis of Big Data with BigQuery” (Source: udemy.com)

Cập nhật 27/12/2021.

SQL Masterclass for Data Analysis with BigData
SQL Masterclass for Data Analysis with BigData

Link đăng ký miễn phí (free 24h | 1000 slots): https://www.udemy.com/course/sql-masterclass-for-data-analysis/?couponCode=19EE565DA403343489FR

SAP Business Analytics Essential Training

SAP Business Analytics Essential Training | Free | Full lifetime access
SAP Business Analytics Essential Training | Free | Full lifetime access

(Source: Udemy.com)

Link đăng ký miễn phí 24h (1000 slots): https://www.udemy.com/course/sap-bi-bo/?couponCode=DA560CA9D9C7A31FFB8D

Python Data Course Python for Data Analysis & Visualization

Learn how to use Python powerful libraries to manipulate and process data to do data analysis & data visualization. Source: udemy.com

Python Data Course Python for Data Analysis & Visualization
Python Data Course Python for Data Analysis & Visualization
  • “The most important part of data science is understanding the data that is available to data scientists. You will only be able to achieve the best outcomes if you have the correct knowledge of data and the appropriate data for the task at hand. The analysis, Visualization, and manipulation of data are all very important in Data Science.
  • Everything about data analysis and data science is made exceedingly simple with Python. We may easily achieve any desired action by utilizing some of the top libraries available in Python. Pandas is one such package that allows us to examine and manipulate data in order to reduce the complexity and speed up the problem-solving process.
  • One of the best features available in Python for data analysis operations is the Python libraries for data processing and manipulation. You are capable of doing a wide range of jobs with ease. In this course, we’ll look at the various sorts of operations that every data scientist must employ in order to complete a project with the least amount of resources while reaching the maximum level of efficiency.” (Source: udemy.com)

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn (1000 slots, free 24h): https://www.udemy.com/course/python-data-analysis-visualization-course/?couponCode=4BFB1817DC88043C9A31

SQL for Data Analysis and Data Science

SQL by SQL example, SQL Challenges& SQL Final Exam using Real World SQL Database for Data Science & Data Analysis. Source: udemy.com

SQL for Data Analysis and Data Science in 2022 SQL by SQL example, SQL Challenges& SQL Final Exam using Real World SQL Database for Data Science & Data Analysis
SQL for Data Analysis and Data Science
  • This course will make you SQL query expert it’s a complete SQL boot camp and, You’ll learn the skills you need to retrieve insightful data from a database. There are many test your self quizzes distributed over the course the course with detailed solutions so you to practice more and more . After completing this course and all of it’s quizzes and the Final exam, you will be comfortable with using SQL & PostgreSQL in data analysis and data science by SQL Challenges and Final Exam and more
  • You will learn many tips and tricks in PostgreSQL to query data through the following Topics covered in this course.” Source: udemy.com

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn (áp dụng cho 1000 đăng ký đầu tiên), cập nhật 30.7.2022:  https://www.udemy.com/course/sql-course-for-data-science/?couponCode=DBD724EF2B4B4AD61A0E

Khóa học Data Analytics miễn phí

Khóa học Data Analytics là một chương trình đào tạo dành cho những người quan tâm và muốn tìm hiểu về việc phân tích và xử lý dữ liệu. Khóa học này cung cấp các kiến thức và kỹ năng cần thiết để hiểu và áp dụng các phương pháp, công cụ và kỹ thuật trong việc phân tích dữ liệu để rút ra thông tin giá trị và đưa ra quyết định thông qua quá trình khám phá, biên dịch và trình bày dữ liệu.

Dưới đây mình chia sẻ link đăng ký ưu đãi miễn phí vĩnh viễn dành cho 120-150 đăng ký đầu tiên.

Data Analytics Real World Hands-on Projects

First step towards Data Science in this competitive job market. Source: Udemy.com

Python - Data Analytics - Real World Hands-on Projects
Python – Data Analytics – Real World Hands-on Projects free Source: Udemy.com

What you’ll learn

  • “Big Data Analytics with Python
  • How we complete the tasks related to data analytics with python
  • Solving real time questions with Python Pandas Library
  • Learn Python Libraries – Pandas, Matplotlib and enhance your analytical skills
  • Core Python Programming Language
  • Basic Data Science
  • Download the Source Codes and Datasets of all projects
  • You will enjoy it !
  • In this course, we have uploaded 8 Data Analytics projects, solved with Python.
  • These projects are useful if you are looking for a starting level job as a Data Analyst.
  • These projects are useful for career transitioninto data analytics field.
  • If you are a student, you can use these projects to submit in college/institute.
  • The source code and datasets files are available to download.
  • All the projects are created with a very easy explanation.
  • We have mainly used the popular Python Pandas Libraryto solve these projects.
  • Kindly go through the description of each videolecture for more details.”

Source: Udemy.com

The projects are :

  • “Project 1 – Weather Data Analysis
  • Project 2 – Cars Data Analysis
  • Project 3 – Police Data Analysis
  • Project 4 – Covid Data Analysis
  • Project 5 – London Housing Data Analysis
  • Project 6 – Census Data Analysis
  • Project 7 – Udemy Data Analysis
  • Project 8 – Netflix Data Analysis
  • Some examples of commands used in these projects are :
  • The commands that we used in this project :
  • * head() – It shows the first N rows in the data (by default, N=5).
  • * shape – It shows the total no. of rows and no. of columns of the dataframe
  • * index – This attribute provides the index of the dataframe
  • * columns – It shows the name of each column
  • * dtypes – It shows the data-type of each column
  • * unique() – In a column, it shows all the unique values. It can be applied on a single column only, not on the whole dataframe.
  • * nunique() – It shows the total no. of unique values in each column. It can be applied on a single column as well as on the whole dataframe.
  • * count – It shows the total no. of non-null values in each column. It can be applied on a single column as well as on the whole dataframe.
  • * value_counts – In a column, it shows all the unique values with their count. It can be applied on a single column only.
  • * info() – Provides basic information about the dataframe.* size – To show No. of total values(elements) in the dataset.
  • * duplicated( ) – To check row wise and detect the Duplicate rows.
  • * isnull( ) – To show where Null value is present.
  • * dropna( ) – It drops the rows that contains all missing values.
  • * isin( ) – To show all records including particular elements.
  • * str.contains( ) – To get all records that contains a given string.
  • * str.split( ) – It splits a column’s string into different columns.
  • * to_datetime( ) – Converts the data-type of Date-Time Column into datetime[ns] datatype.
  • * dt.year.value_counts( ) – It counts the occurrence of all individual years in Time column.
  • * groupby( ) – Groupby is used to split the data into groups based on some criteria.
  • * sns.countplot(df[‘Col_name’]) – To show the count of all unique values of any column in the form of bar graph.
  • * max( ), min( ) – It shows the maximum/minimum value of the series.
  • * mean( ) – It shows the mean value of the series.”

Source: Udemy.com

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today): https://www.udemy.com/course/bigdata-analysis-python/?couponCode=NEW3_JUNE26_PROJECTS

Data Analytics with Excel Pivot Tables

(Free)

Step by Step, easy to comprehend guide on how to use Excel PivotTables with examples. Source: Udemy.com

Data Analytics with Excel Pivot Tables
Data Analytics with Excel Pivot Tables Source: Udemy.com

1 hour on-demand video
9 downloadable resources
Access on mobile and TV
Full lifetime access

“What you’ll learn

  • Understand the importance of Data analytics in today’s business.
  • Understand the types of Business analytics and real life examples of Business analytics
  • How to use Excel PivotTables to easily and effectively work on your reports and make your data visually more appealing.
  • You will learn the different features of PivotTables like Grouping, Calculated Field, Calculated Item, Slicers, PowerPivot and Charts

This course is designed to provide you with the necessary knowledge and skills to perform data analytics using Excel Pivot Tables. Through this course, you will gain a comprehensive understanding of the concept of data analytics, different types of business analytics, and how Pivot Tables can be used to perform data analysis.

Target audience

The course is intended for individuals with little or no prior knowledge of Microsoft Excel. Anyone who is interested in gaining an in-depth understanding of Excel Pivot Tables can benefit from this course.

Course Structure

The course is structured in a way that allows you to learn about the importance of data analytics in making effective business decisions. You will learn about the various aspects where data analytics plays a vital role and how it can help businesses to gain a competitive advantage.

The course will then introduce you to Excel Pivot Tables and how they can be used to analyze and present data in a visually appealing manner. You will be guided step-by-step on how to create Pivot Tables, customize them, and manipulate data to gain insights that can inform business decisions.

Throughout the course, you will have access to a number of examples and exercises to help you reinforce your learning. The course is designed to be easy to comprehend and learn, even for beginners.

Upon completion of the course, you will have the necessary skills and knowledge to perform data analytics using Excel Pivot Tables. You will be able to use data to gain insights that can inform business decisions and improve overall performance.

Who this course is for:

  • This course is helpful for anyone who works on Excel reports as this will make reporting more efficient.
  • If you deal with business presentations, then you can make use of this powerful tool to make an impact”

Source: Udemy.com

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today) 03.7.2023: https://www.udemy.com/course/data-analytics-with-excel-pivottables-2016/?couponCode=B2312191D439E9DBAC9C

Analytics Tool – Microsoft Fabric

Microsoft Fabric Masterclass: A Unified Data &Analytics Tool. All in one tool for Data Engineering, Data Factory, Data Science, Data Warehouse, Real-Time Analytics, and Power BI. Source: Udemy.com

Microsoft Fabric Masterclass: A Unified Data &Analytics Tool
Microsoft Fabric Masterclass: A Unified Data &Analytics Tool
Source: Udemy.com

What you’ll learn

  • Microsoft Fabric and its fundamentals
  • Components of Microsoft Fabric
  • Creating a Lakehouse in Fabric and using it for semantic Modeling
  • Step by Step guide on how to orchestrate a Data Pipeline
  • Writing DAX, creating Activities, SQL Views & much more…

Source: Udemy.com

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), 31.10.2023: https://www.udemy.com/course/microsoft-fabric-masterclass-a-unified-data-and-analytics-tool/?&couponCode=OCT-NOV

Learn Python using Statistics: Data Analysis

Learn Python using Statistics: Data Analysis & Data Science. A Comprehensive and Practical Hands-On Guide to Learning Python for Beginners, Aspiring Developers, Self-Learners,etc. source: udemy.com

Learn Python using Statistics: Data Analysis & Data Science
Learn Python using Statistics: Data Analysis & Data Science

Trong khóa học này, bạn sẽ học cách sử dụng Python linh hoạt trong thế giới thực. Khóa học bao gồm cài đặt Python trên cả Mac và Windows và giới thiệu nguyên tắc lập trình cơ bản, biến, kiểu dữ liệu. Bạn sẽ làm quen với nhiều toán tử, cấu trúc dữ liệu như danh sách và từ điển, cũng như sử dụng hàm và thực hiện các thao tác dữ liệu. Ngoài ra, khóa học giảng dạy về vòng lặp, lập trình hướng đối tượng, và thao tác với lớp ngày và giờ trong Python.

Bước tiếp theo, bạn sẽ khám phá thống kê và phân tích dữ liệu, sử dụng Python để thực hiện các phép toán thống kê cơ bản. Các loại dữ liệu và thước đo thống kê sẽ được giới thiệu, cùng với khái niệm về xác suất, lý thuyết xác suất, và định lý Bayes. Ngoài ra, bạn sẽ tìm hiểu về hoán vị, tổ hợp, và cách sử dụng bài kiểm tra thống kê như bài kiểm tra t và ANOVA để kiểm tra và suy luận giả thuyết. Đối với phân tích thống kê, khóa học cũng giới thiệu Python để thực hiện và trực quan hóa dữ liệu, làm cho bạn sẵn sàng áp dụng kiến thức vào thực tế.

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), 17/12/2023: https://www.udemy.com/course/python-for-beginners-learn-fundamentals-and-build-projects/?couponCode=EA3466D59FD78C064164

 

Khóa học Business Analytics miễn phí

Khóa học Business Analytics thường tập trung vào việc giảng dạy các kỹ năng và công cụ để hiểu, phân tích và áp dụng dữ liệu trong môi trường kinh doanh. Dưới đây là một số nội dung thông thường bạn có thể mong đợi trong khóa học này:

  1. Cơ sở dữ liệu: Học viên sẽ được giới thiệu với các loại cơ sở dữ liệu phổ biến và cách thu thập, lưu trữ và trích xuất dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
  2. Phân tích dữ liệu: Khóa học thường tập trung vào các phương pháp phân tích dữ liệu như biểu đồ, thống kê cơ bản và nâng cao, mô hình hóa dữ liệu và phân tích dự đoán.
  3. Business Intelligence (BI): Học viên sẽ học cách sử dụng các công cụ và phần mềm BI để tổ chức, hiển thị và hiểu dữ liệu kinh doanh.
  4. Data Visualization: Khóa học thường đặc biệt chú trọng vào việc học cách biểu diễn dữ liệu một cách trực quan và dễ hiểu thông qua biểu đồ, biểu đồ và bản đồ.
  5. Decision Support: Học viên sẽ được đào tạo để sử dụng dữ liệu để hỗ trợ quá trình ra quyết định trong kinh doanh, bao gồm cả các kỹ thuật như điều chỉnh chiến lược, dự đoán và tối ưu hóa.
  6. Big Data Analytics: Một số khóa học cung cấp kiến thức về cách xử lý và phân tích dữ liệu lớn (Big Data) sử dụng công nghệ và công cụ như Hadoop và Spark.
  7. Ứng dụng trong lĩnh vực kinh doanh: Khóa học thường đi sâu vào các ứng dụng cụ thể của Business Analytics trong các lĩnh vực như tiếp thị, tài chính, quản lý chuỗi cung ứng và quản lý khách hàng.
  8. Thực hành dự án: Một phần quan trọng của khóa học thường là thực hành dự án, trong đó học viên sẽ áp dụng những gì họ đã học vào các tình huống thực tế trong kinh doanh.

Essential Business Analytics: From Data to Insights (2024)

Learn the essentials of Business Analytics: Learn Data Visualization, Pre-processing, and More for success. source: udemy.com

Essential Business Analytics: From Data to Insights (2024)
Essential Business Analytics: From Data to Insights (2024)

What you’ll learn

  • Grasp fundamental concepts and types of Business Analytics and their applications
  • Master handling and visualizing different types of data using various tools
  • Acquire skills in data pre-processing, cleaning, and transformation techniques
  • Develop strategic planning and problem-solving skills using analytics

“Essential Business Analytics: From Data to Insights (2024) is a meticulously designed course that provides an introduction to the field of Business Analytics. This course is perfect for individuals who are passionate about data and aspire to leverage it to drive strategic decision-making in business.

Under the expert guidance of Avadhoot Jathar, an experienced Data Scientist, you will delve deep into the core concepts and practical applications of Business Analytics.

The course is structured into three main sections:

Section I: Introduction to Business Analytics

In this section, you will begin by understanding the definition and importance of Business Analytics in today’s data-driven world. The course will explore the various applications and the broad scope of Business Analytics across industries. You will also become well-versed with the three types of analytics – Descriptive, Predictive, and Prescriptive, and learn how they are used to inform business strategies and decisions.

Section II: Data Types and Data Visualization

This section introduces you to the different types of data that businesses deal with. You will learn about various data visualization techniques and their importance in interpreting data. The course also covers a range of tools for data visualization, empowering you to present data in a manner that is easy to understand and actionable.

Section III: Data Pre-processing and Cleaning

Data is often messy and requires cleaning before it can be analyzed. This section equips you with effective data cleaning techniques, teaches you how to handle missing data, and guides you in detecting and treating outliers. Furthermore, you will learn about data transformations, including scaling and normalization, to prepare your data for analysis.”

source: udemy.com

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), 25/2/2024: https://www.udemy.com/course/essential-business-analytics-course/?couponCode=AUTO_UDEMY_23FEB

DBT (Data Build Tool) from a Beginner to Expert

So This Course is About Teaching The DBT Framework for Data Engineers and Data Analysts for Building Data Warehouses. source: udemy.com

DBT (Data Build Tool) from a Beginner to Expert
DBT (Data Build Tool) from a Beginner to Expert

“What you’ll learn

  • in This Course You will Master DBT the Modern mainstream Tool for Data Analytics with lots of hands on labs and examples
  • DBT is Well Known for the Modern Data Stack as an Essential Part of The Lake-house Architecture
  • you will learn how does it fit inside your Orgnization as a Solution from an architectural Standpoint
  • you will get Glimpse of the Tools Built around DBT and how Handy they could become when tackling Multiple Business Problems
  • and Last but not least we are going to infold together all the techniques to use DBT in a Developmrnt Envitonment as well as a Production Environment
  • we are going to Practice together how to deploy DBT Projects” source: udemy.com

Link đăng ký miễn phí vĩnh viễn dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free for 120 enrolls today), 08.4.2024: https://www.udemy.com/course/dbt-data-build-tool-from-beginner-to-expert/?couponCode=73EE4DDA368BA703CF3A

 

 

 

 

 

Xem thêm:

  1. Cách đăng ký tài khoản Skillshare premium free
  2. Cách đăng ký tài khoản Picsart Gold miễn phí
  3. Đăng ký tài khoản DataCamp – Học lập trình Data không khó!

 


5/5 - (1 bình chọn)
Content Protection by DMCA.com
[sibwp_form id=2]
Theo dõi
Thông báo của
guest
0 Bình luận
Phản hồi nội tuyến
Xem tất cả bình luận
ChiasePremium

Blog chia sẻ Kiến thức công nghệ và Trải nghiệm tài nguyên số. Hướng dẫn đăng ký và Hỗ trợ sử dụng các loại Tài khoản Premium.

Share via
Copy link