Khóa học Data Analytics 101 – Maz Học Data phù hợp với người mới bắt đầu muốn học phân tích dữ liệu từ nền tảng, sinh viên cần bổ sung kỹ năng thực tế hoặc nhân sự văn phòng muốn dùng dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định. Nội dung đi từ kiến thức nền về Data Analytics, 4 giai đoạn phân tích dữ liệu, thống kê cơ bản, chiến lược giải quyết vấn đề, rồi tiếp tục sang truy vấn dữ liệu với SQL và xây báo cáo tự động bằng Power Query. Nếu bạn đang tìm một khóa học data analytics có cả phần tư duy phân tích, thống kê, SQL và báo cáo dữ liệu, đây là khóa học phù hợp.
✨ Điểm nổi bật của khóa học
Data Analytics foundation Descriptive + Diagnostic + Predictive + Prescriptive descriptive statistics + correlation + regression problem solving strategy SQL thực chiến Power Query + báo cáo tự động
|
📘
|
Phần 1: Nền tảng về Data Analytics
Phần mở đầu giúp người học hiểu data analytics là gì và quy trình phân tích dữ liệu vận hành ra sao trong thực tế.
●Làm quen với các khái niệm cơ bản như Big Data Analytics và vai trò của phân tích dữ liệu trong công việc.
●Hiểu 4 giai đoạn phân tích gồm Descriptive, Diagnostic, Predictive và Prescriptive để có khung nhìn rõ hơn về toàn bộ hành trình xử lý dữ liệu.
●Khóa học cũng chỉ ra những sai lầm phổ biến khi mới bắt đầu học data analytics.
|
|
📊
|
Phần 2: Thống kê căn bản trong phân tích dữ liệu
Sau phần nền tảng, khóa học chuyển sang nhóm kiến thức thống kê cần có để đọc dữ liệu và hiểu bản chất vấn đề tốt hơn.
●Đi qua các khái niệm như population và sample, các loại dữ liệu và descriptive statistics.
●Làm quen với các loại biểu đồ thống kê, correlation, hồi quy đơn giản, phân phối và percentile.
●Phần này phù hợp với người muốn xây nền tư duy phân tích trước khi làm việc với dataset thực tế.
|
|
🧩
|
Phần 3: Problem Solving Strategy trong phân tích dữ liệu
Khóa học không chỉ dừng ở số liệu mà còn dành một phần riêng cho cách xác định bài toán và ưu tiên hướng phân tích.
●Học cách xác định bài toán, phân rã vấn đề và ưu tiên phần cần phân tích trước.
●Phát triển tư duy phân tích để làm việc với dữ liệu thực tế thay vì chỉ học công cụ rời rạc.
●Đây là phần giúp nối kỹ năng dữ liệu với khả năng ra quyết định trong công việc.
|
|
💾
|
Phần 4: Chủ động xử lý dữ liệu với SQL
Sau khi có nền tư duy và thống kê, khóa học đi vào kỹ năng truy vấn dữ liệu để xử lý bảng dữ liệu lớn hiệu quả hơn.
●Giới thiệu SQL từ nền tảng đến truy vấn cơ bản và nâng cao.
●Thực hành các bài toán SQL theo hướng gần với công việc phân tích dữ liệu thực tế.
●Phần này phù hợp với người muốn làm việc trực tiếp với dataset lớn thay vì chỉ thao tác trên file đơn giản.
|
|
📈
|
Phần 5: Báo cáo tự động với Power Query và định hướng phát triển nghề nghiệp
Phần cuối hướng đến việc biến dữ liệu thành báo cáo có thể sử dụng trong công việc và định hình bước tiếp theo trên lộ trình học data.
●Sử dụng Power Query trong Excel để xây báo cáo tự động và tiết kiệm thời gian xử lý dữ liệu lặp lại.
●Tìm hiểu nguyên tắc thiết kế báo cáo, trực quan hóa dữ liệu và tổ chức dashboard theo hướng dễ dùng hơn.
●Khóa học cũng chạm tới định hướng học tiếp, làm portfolio và các kỹ năng bổ trợ để phát triển trong nghề Data Analyst.
|
👨🎓 Khóa học này dành cho ai?
- Người hoàn toàn mới muốn tìm hiểu data analytics từ đầu.
- Sinh viên muốn bổ sung kỹ năng thực tế để theo định hướng Data Analyst.
- Nhân sự văn phòng, marketing, kinh doanh hoặc tài chính muốn dùng dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định.
- Người muốn chuyển nghề sang Data Analyst hoặc Business Intelligence.
💡 Học xong bạn có thể làm được gì?
- Hiểu rõ hơn các khái niệm cơ bản và toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu từ đầu đến cuối.
- Có nền tảng về thống kê, tư duy giải quyết vấn đề và cách làm việc với dữ liệu thực tế.
- Biết cách dùng SQL để truy vấn, xử lý dữ liệu và dùng Power Query để xây báo cáo tự động.
- Có định hướng rõ hơn cho bước tiếp theo như làm portfolio hoặc chuẩn bị cho vị trí Fresher Data Analyst.
🧰 Bạn cần chuẩn bị gì trước khi học?
- Phù hợp với người muốn học data analytics theo lộ trình từ nền tảng đến công cụ thực hành.
- Sẽ dễ theo hơn nếu bạn sẵn sàng học cả tư duy phân tích, thống kê, SQL và báo cáo dữ liệu thay vì chỉ tập trung vào một công cụ riêng lẻ.
- Thuận tiện hơn khi bạn muốn áp dụng kiến thức vào công việc thực tế hoặc chuẩn bị cho định hướng nghề nghiệp trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.