Name: Khóa Học Advanced Analytics With Python Cho Chuyên Viên Phân Tích - Tomorrow Marketers
Price: 299000 VND

Nội dung khóa học

Khóa học Advanced Analytics With Python của Tomorrow Marketers phù hợp với người muốn học phân tích dữ liệu nâng cao bằng Python, từ nền tảng predictive analytics và machine learning đến data visualization và mô hình dự báo. Nội dung đi từ Python cơ bản, làm sạch dữ liệu, Pandas, NumPy, Seaborn, Matplotlib đến các bài toán phân loại khách hàng, dự báo doanh thu, dự đoán giá và đánh giá mô hình trong bối cảnh marketing, kinh doanh và business intelligence.

⭐ Điểm nổi bật của khóa học

● Lộ trình đi từ tư duy business analytics và machine learning sang thực hành Python, giúp người học nắm được logic phân tích dữ liệu hiện đại trước khi vào mô hình.

● Có các nhóm công cụ và thư viện cốt lõi cho data workflow như Python, Google Colab, Pandas, NumPy, Seaborn và Matplotlib.

● Bài học bám vào các ngữ cảnh ứng dụng rõ ràng như phân tích hiệu suất kinh doanh, phân loại khách hàng, dự báo doanh thu, dự đoán giá bất động sản và tối ưu ngân sách marketing.

🛠️ Vì sao khóa học chọn các công cụ này?

Python là nền tảng chính vì khóa học tập trung vào toàn bộ workflow phân tích dữ liệu: làm quen biến, kiểu dữ liệu, hàm, cấu trúc điều khiển, rồi tiến tới xử lý dữ liệu thô và xây dựng mô hình dự báo. Với người học nhắm tới Data Analyst, Marketing Analyst hoặc Business Intelligence Specialist, Python là lựa chọn hợp lý để vừa phân tích vừa triển khai mô hình trong cùng một môi trường.

Pandas và NumPy được dùng ở lớp xử lý và biến đổi dữ liệu vì đây là bước nền trong mọi bài toán phân tích: đọc dữ liệu, làm sạch dữ liệu thiếu, join, merge, tổng hợp và chuẩn hóa dữ liệu trước khi mô hình hóa. Cách sắp xếp này đúng với workflow thực tế, nơi chất lượng dữ liệu quyết định phần lớn chất lượng insight và predictive model.

Seaborn và Matplotlib xuất hiện ở phần trực quan hóa để chuyển dữ liệu thành biểu đồ, heatmap, histogram và các dạng trình bày dễ đọc hơn cho phân tích mô tả. Đây là lớp công cụ cần thiết khi người học phải diễn giải dữ liệu cho business, không chỉ dừng ở tính toán.

Google Colab được dùng cho các bài thực hành KNN, Linear Regression và các mô hình khác vì phù hợp với thao tác notebook, chạy nhanh các case study và học theo từng bước xây mô hình, đánh giá mô hình, tối ưu mô hình trong cùng một flow.

📌

Học phần 1: Nền tảng predictive analytics, machine learning và tư duy phân tích

Phần mở đầu giúp người học hiểu 3 cấp độ của business analytics, phân biệt AI, machine learning và deep learning, đồng thời làm rõ các loại mô hình dự đoán thường dùng trong phân tích dữ liệu doanh nghiệp.

Đây là nền để đọc đúng bài toán dữ liệu trước khi đi vào Python và mô hình hóa, đặc biệt hữu ích nếu bạn cần hiểu machine learning đang được dùng để giải quyết vấn đề kinh doanh như thế nào.

🐍

Học phần 2: Python nền tảng và xử lý dữ liệu thô

Người học làm quen với biến, kiểu dữ liệu, hàm, cấu trúc điều khiển và các phép toán cơ bản trong Python để có thể đọc, xử lý và thao tác dữ liệu.

Sau đó khóa học chuyển sang list, tuple, dictionary, set, cùng các thao tác làm sạch dữ liệu thiếu, biến đổi dữ liệu, join, merge và tổng hợp dữ liệu.

📊

Học phần 3: Pandas, NumPy, Seaborn và trực quan hóa dữ liệu

Khóa học giới thiệu Pandas, NumPy, Seaborn và Matplotlib để người học xử lý dữ liệu và trình bày insight bằng biểu đồ, heatmap, histogram.

Đây là phần nối giữa data processing và data storytelling, rất quan trọng nếu bạn cần chuyển dữ liệu thô thành thông tin dễ đọc cho marketing hoặc business team.

🧠

Học phần 4: Phân tích mô tả và các mô hình dự đoán

Người học thực hành phân tích hiệu suất kinh doanh bằng Python theo quy trình tải dữ liệu, làm sạch, trực quan hóa và rút ra insight.

Sau đó khóa học đi vào KNN cho phân loại khách hàng, Linear Regression để dự báo doanh thu, Multivariate và Polynomial Regression để dự đoán giá, và Logistic Regression cho các bài toán rủi ro như loan default prediction hoặc churn.

🎯

Học phần 5: Cross validation, đánh giá mô hình và capstone

Phần cuối tập trung vào cross validation, các thước đo cho regression và classification, cùng regularization L1, L2 để xử lý overfitting.

Capstone project xoay quanh tối ưu ngân sách marketing và ROI, kết hợp EDA, xây dựng mô hình hồi quy đa biến và đánh giá hiệu quả mô hình trong bối cảnh kinh doanh.

👨‍🎓 Khóa học này dành cho ai?

Người muốn học advanced analytics bằng Python từ nền tảng đến mô hình dự báo.
Data Analyst, Business Analyst hoặc Marketing Analyst muốn mở rộng sang predictive analytics và machine learning.
Người làm marketing hoặc kinh doanh cần hiểu cách dùng dữ liệu để phân loại khách hàng, dự báo doanh thu và tối ưu ngân sách.
Người đã có nền tảng dữ liệu cơ bản và muốn nâng cấp kỹ năng sang phân tích chuyên sâu hơn.

💡 Học xong bạn có thể làm được gì?

Hiểu quy trình từ data analytics đến predictive modeling và machine learning trong bối cảnh doanh nghiệp.
Thực hiện xử lý dữ liệu, làm sạch dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu và phân tích mô tả bằng Python.
Xây dựng và đánh giá các mô hình như KNN, Linear Regression, Multivariate Regression, Polynomial Regression và Logistic Regression.
Ứng dụng dữ liệu vào các bài toán phân loại khách hàng, dự báo doanh thu, dự đoán giá và phân tích rủi ro khách hàng.

📝 Lưu ý / chuẩn bị

Khóa học có phần Python nhập môn, nhưng nội dung tổng thể vẫn nghiêng về phân tích dữ liệu nâng cao và mô hình hóa.
Nếu bạn quan tâm đến use case marketing, business hoặc finance, phần case study sẽ giúp bạn dễ hình dung cách áp dụng hơn.

Bạn sẽ nhận được gì?

Kiến thức thực tế
Tài liệu hướng dẫn
Cộng đồng hỗ trợ
Chứng chỉ hoàn tất