Name: Khóa Học Bootcamp Data Analysis 200Lab: SQL, Python/Pandas, Data Studio, EDA
Price: 129000 VND

Nội dung khóa học

Khóa học Bootcamp Data Analysis Live Record của 200Lab phù hợp với người muốn xây nền tảng phân tích dữ liệu theo lộ trình có hệ thống, từ SQL, database, Google Data Studio, Python, Numpy, Pandas, Matplotlib đến các bài toán phân tích dữ liệu ứng dụng như EDA, Cohort Analysis, RFM Model, Customer Lifetime Value, Customer Segmentation, K-Means Clustering và Time Series Analysis. Nội dung được thiết kế theo hướng đi từ khai thác dữ liệu, xử lý dữ liệu, trực quan hóa, phân tích hành vi khách hàng đến final project, phỏng vấn và định hướng CV cho vị trí Data Analyst.

⭐ Điểm nổi bật của khóa học

● Lộ trình Live Record gồm 40 video record, phù hợp với người muốn học lại theo nhịp riêng nhưng vẫn bám được cấu trúc của một bootcamp Data Analysis.

● Nội dung đi từ kỹ năng công cụ nền tảng như SQL, Google Data Studio, Python, Numpy, Pandas, Matplotlib đến các mô hình phân tích khách hàng và marketing.

● Có phần final project, interview tips, mock interview và chia sẻ cách làm CV, giúp người học kết nối kiến thức kỹ thuật với định hướng ứng tuyển Data Analyst.

🛠️ Vì sao khóa học chọn các công cụ và workflow này?

SQL được đặt ở phần đầu vì Data Analyst cần biết cách truy vấn, lọc, nhóm, kết hợp và xử lý dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Đây là lớp khai thác dữ liệu quan trọng trước khi đi vào trực quan hóa hoặc phân tích sâu hơn.

Google Data Studio được dùng cho phần dashboard/reporting, giúp người học chuyển dữ liệu đã xử lý thành báo cáo trực quan để theo dõi chỉ số và hỗ trợ ra quyết định.

Python, Numpy, Pandas và Matplotlib được đưa vào vì đây là nhóm công cụ phổ biến để đọc ghi dữ liệu, xử lý file, thao tác DataFrame, tổng hợp bảng, trực quan hóa và khám phá dữ liệu linh hoạt hơn.

Các chủ đề như Cohort, RFM, CLV, Customer Segmentation, K-Means và Time Series giúp người học chuyển từ kỹ năng dùng công cụ sang tư duy phân tích dữ liệu ứng dụng, đặc biệt trong các bài toán khách hàng, retention, marketing và dự báo.

🧠

Giai đoạn 1: Nền tảng công cụ, SQL và phân tích dữ liệu khám phá

Giai đoạn đầu giúp người học làm quen với database, công cụ làm việc và SQL. Nội dung bao gồm Basic Query & Operator, Grouping & Keys, Subquery, CTE, JOIN Operation và Window Functions. Đây là nền tảng để truy vấn dữ liệu, lọc dữ liệu, tổng hợp theo chiều phân tích và kết nối nhiều bảng dữ liệu khác nhau.

Sau SQL, khóa học chuyển sang Google Data Studio để trực quan hóa dữ liệu thành báo cáo/dashboard. Người học cũng được học Python theo lộ trình phục vụ phân tích dữ liệu: Python cơ bản, User Input, Read & Write File, Numpy Indexing/Slicing, Pandas Series, Concatenate, Filter DataFrame, Pivot Pandas và Matplotlib để vẽ biểu đồ, histogram, subplot và customize plot.

Phần Exploratory Data Analysis giúp người học hiểu dữ liệu trước khi đi vào các mô hình phân tích sâu hơn: xem cấu trúc dữ liệu, nhận diện xu hướng, điểm bất thường, phân bố và các câu hỏi phân tích cần đào sâu.

📊

Giai đoạn 2: Phân tích kinh doanh qua các mô hình dữ liệu ứng dụng

Sau khi đã có nền tảng công cụ, khóa học chuyển trọng tâm sang các bài toán phân tích dữ liệu ứng dụng. Cohort Analysis và Customer Retention KPI giúp người học đánh giá hành vi khách hàng theo thời gian, khả năng duy trì khách hàng và các tín hiệu liên quan đến churn/retention.

RFM Model được dùng để phân nhóm khách hàng dựa trên Recency, Frequency và Monetary, từ đó hỗ trợ các quyết định chăm sóc khách hàng, marketing và tối ưu chiến dịch. Customer Lifetime Value giúp người học nhìn khách hàng dưới góc độ giá trị vòng đời, thay vì chỉ nhìn một giao dịch đơn lẻ.

Khóa học cũng đưa vào Marketing KPIs và Customer Segmentation, giúp người học kết nối dữ liệu với bài toán kinh doanh: nhóm khách hàng nào quan trọng, chỉ số nào cần theo dõi và dữ liệu có thể hỗ trợ ra quyết định như thế nào.

📈

Giai đoạn 3: Phân tích nâng cao, phân cụm và dự báo

Ở giai đoạn nâng cao hơn, người học tiếp cận K-Means Clustering để phân cụm dữ liệu, đặc biệt hữu ích trong các bài toán phân khúc khách hàng. Nếu RFM giúp phân nhóm theo tiêu chí kinh doanh dễ hiểu, K-Means giúp người học làm quen với cách dùng thuật toán để tìm nhóm khách hàng tiềm ẩn trong dữ liệu.

Time Series Analysis giúp người học phân tích dữ liệu theo thời gian, quan sát xu hướng, tính chu kỳ và biến động. Phần Build Univariate Model giúp làm quen với mô hình dự báo đơn biến, ví dụ dự báo doanh số hoặc nhu cầu dựa trên dữ liệu lịch sử.

Giai đoạn này giúp người học bước từ phân tích mô tả sang tư duy dự báo ở mức nền tảng, đủ để hiểu logic của các bài toán dữ liệu nâng cao hơn trong công việc Data Analyst.

🎯

Final Project, phỏng vấn và định hướng CV

Cuối khóa, người học có phần final exam và final project để tổng hợp lại các kỹ năng đã học, từ truy vấn dữ liệu bằng SQL, xử lý dữ liệu bằng Python, trực quan hóa, phân tích chỉ số đến trình bày kết quả phân tích.

Khóa học cũng có phần interview tips, mô phỏng phỏng vấn và chia sẻ tip làm CV. Đây là phần giúp người học biết cách trình bày project, mô tả kỹ năng và chuẩn bị tốt hơn khi ứng tuyển vị trí Data Analyst.

👨‍🎓 Khóa học này dành cho ai?

Người muốn bắt đầu học Data Analysis theo lộ trình có đủ SQL, dashboard, Python và phân tích dữ liệu ứng dụng.
Sinh viên, người đi làm hoặc người muốn chuyển hướng sang lĩnh vực dữ liệu nhưng cần nền tảng rõ ràng từ công cụ đến tư duy phân tích.
Người đã biết một phần SQL hoặc Python nhưng muốn hệ thống lại theo workflow phục vụ công việc Data Analyst.
Người muốn luyện thêm các chủ đề như EDA, Cohort, RFM, CLV, Customer Segmentation, K-Means, Time Series và chuẩn bị final project/phỏng vấn.

💡 Học xong bạn có thể làm được gì?

Viết truy vấn SQL từ cơ bản đến nâng cao hơn với grouping, keys, subquery, CTE, JOIN và window functions.
Tạo dashboard và báo cáo dữ liệu bằng Google Data Studio để trình bày kết quả phân tích trực quan hơn.
Sử dụng Python, Numpy, Pandas và Matplotlib để đọc ghi file, xử lý DataFrame, pivot, lọc dữ liệu và vẽ biểu đồ.
Thực hiện các bước Exploratory Data Analysis để hiểu dữ liệu, phát hiện xu hướng, điểm bất thường và câu hỏi cần phân tích sâu.
Áp dụng các mô hình phân tích khách hàng và marketing như Cohort Analysis, Retention KPI, RFM, CLV, Marketing KPIs và Customer Segmentation.
Làm quen với K-Means Clustering, Time Series Analysis và Build Univariate Model ở mức nền tảng ứng dụng.
Có thêm định hướng để hoàn thiện final project, trình bày kỹ năng trong CV và chuẩn bị cho phỏng vấn Data Analyst.

📝 Lưu ý / chuẩn bị

Khóa học là bản Live Record, phù hợp với người muốn học lại theo video ghi hình và chủ động thời gian học.
Nội dung trải rộng từ SQL, dashboard, Python đến các mô hình phân tích ứng dụng, nên người học nên thực hành theo bài tập/code demo thay vì chỉ xem video.
Đây là khóa học nền tảng Data Analysis, không nên hiểu là cam kết trở thành chuyên gia hoặc có việc làm ngay; kết quả phụ thuộc vào thời gian luyện tập, project cá nhân và khả năng áp dụng vào dữ liệu thực tế.