Khóa Học Data Analytics Cho Nhân Viên Văn Phòng Và Sinh Viên - KhoaHoc24h

⭐ Điểm nổi bật của khóa học

🛠️ Vì sao khóa học chọn các công cụ này?

Với định hướng gần chuẩn JD Data Analyst, bộ công cụ trong khóa học được chọn theo đúng các bước làm việc phổ biến trong một quy trình phân tích dữ liệu. Python là nền tảng phù hợp để xử lý dữ liệu, tự động hóa tác vụ và mở rộng sang các bài toán phân tích sâu hơn. Jupyter Notebooks giúp người học viết code, kiểm tra kết quả và trình bày phân tích trong cùng một môi trường, rất gần với cách học và cách làm báo cáo dữ liệu thực tế. Pandas được đưa vào sớm vì đây là thư viện quan trọng cho các tác vụ làm sạch, biến đổi, tổng hợp và phân tích dữ liệu bảng. Selenium bổ sung góc nhìn về automation và web crawling, phù hợp với nhu cầu lấy dữ liệu đầu vào khi dữ liệu chưa sẵn có. Sau đó, Data Visualization, Exploratory Data Analysis, Time Series và Data Modeling giúp người học đi tiếp từ khâu chuẩn bị dữ liệu sang phân tích, tìm insight và xây dựng tư duy mô hình hóa dữ liệu. Với người mới, cách sắp xếp này dễ theo dõi hơn vì bám sát workflow quen thuộc của Data Analyst: thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu và diễn giải kết quả.

🐍

Học phần 1: Nền tảng Python và môi trường làm việc cho Data Analytics ● Bắt đầu với Python Language Basics và Jupyter Notebooks để làm quen với ngôn ngữ và môi trường làm việc thường gặp trong phân tích dữ liệu. ● Các buổi Programming with Python giúp người học xây nền tảng lập trình trước khi chuyển sang xử lý dữ liệu và phân tích dữ liệu.

🛠️	Học phần 2: Thu thập và xử lý dữ liệu với Selenium và Pandas ● Có phần Automation and Web Crawling with Selenium để người học làm quen với tự động hóa và thu thập dữ liệu từ web. ● Sau đó đi vào Python Pandas và Advanced Pandas để xử lý, làm sạch, biến đổi và thao tác dữ liệu ở mức thực hành hơn.

📊

Học phần 3: Trực quan hóa dữ liệu, EDA và phân tích theo bài toán cụ thể ● Người học được tiếp cận Data Visualization và Exploratory Data Analysis để hiểu dữ liệu, phát hiện xu hướng và diễn giải dữ liệu rõ hơn trước khi đi sâu vào modeling. ● Có một buổi phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến quyết định rời bỏ của nhân viên, giúp nội dung gắn với một case phân tích dữ liệu cụ thể thay vì chỉ dừng ở công cụ.

📈

Học phần 4: Time Series và Data Modeling ● Khóa học mở rộng sang Time Series để người học làm quen với dữ liệu theo chuỗi thời gian và cách tiếp cận loại dữ liệu này. ● Phần More Data Analytics và Data Modeling giúp kết nối các bước xử lý, phân tích và mô hình hóa dữ liệu thành một lộ trình hoàn chỉnh hơn.

👨‍🎓 Khóa học này dành cho ai?

💡 Học xong bạn có thể làm được gì?

📝 Lưu ý cho người mới

Vì lộ trình bắt đầu từ Python rồi đi lên các phần như Pandas, trực quan hóa dữ liệu, time series và data modeling, bạn nên học theo đúng thứ tự các buổi để nắm chắc phần nền trước khi chuyển sang các chủ đề phân tích và mô hình hóa dữ liệu.