Data Analytics 101 for Everyone





(110 đánh giá)

Đã có 1,068+ học viên tham gia
 
			Original price was: 1,199,000 ₫.959,200 ₫Current price is: 959,200 ₫.
 
			100 videos
~ 13 giờ học
E-learning
Level beginner
Khóa học này dành cho
Học sinh, sinh viên, người đi làm đang quan tâm & tìm hiểu về Phân tích dữ liệu nhưng chưa biết bắt đầu từ đâu.
Vì thế đây sẽ là khóa học nền tảng để chúng ta có thể đặt những bước chân đầu tiên trên hành trình Data Analytics.
Giới thiệu khóa học
Nội dung khóa học
 
			PART 1: INTRODUCTION
- 
Giới thiệu mục tiêu, lộ trình khóa học
- 
Kết quả bạn sẽ đạt được sau khóa học
PART 2: 7 KIẾN THỨC NỀN TẢNG VỀ DATA ANALYTICS
- 
Big Data Analytics và ứng dụng trong doanh nghiệp
- 
4 giai đoạn phân tích dữ liệu (Descriptive – Diagnostics – Predictive – Prescriptive)
- 
8 level sử dụng big data trong môi trường thực tế
- 
Data science vs Business Intelligence
- 
Quy trình 5 bước phân tích dữ liệu
- 
Dòng chảy dữ liệu trong doanh nghiệp
- 
3 sai lầm khi bắt đầu học Data Analytics
PART 3: 10 KIẾN THỨC THỐNG KÊ TRONG PHÂN TÍCH
- 
The Big Picture
- 
Population vs Sample
- 
Phương pháp chọn mẫu phân tích
- 
Data type
- 
Áp dụng Descriptive statistics trong phân tích
- 
Các loại biểu đồ thống kê
- 
Phân tích hồi quy và tương quan (Correlation)
- 
Percentile
- 
Fundamental of Inferential Statistics
PART 4: PROBLEM SOLVING STRATEGY
- 
Tầm quan trọng của kỹ năng Giải quyết vấn đề
- 
Chiến lược 5 bước giải quyết vấn đề trong phân tích dữ liệu
- 
Hình thành tư duy phân tích
PART 5: CHỦ ĐỘNG XỬ LÝ DATA VỚI SQL
- 
3 lý do SQL là kỹ năng hàng đầu của Data Analyst
- 
5 kiến thức nền tảng về SQL
- 
Thực hành truy vấn & xử lý data cơ bản với SQL
- 
1 ngày làm Data Analyst với 3 bài toán SQL thực chiến
PART 6: NÂNG CẤP KỸ NĂNG XÂY DỰNG BÁO CÁO TỰ ĐỘNG HÓA VỚI EXCEL
- 
3 nguyên tắc xây dựng báo cáo tự động
- 
2 kiến thức quan trọng về Data visualization
- 
Hướng dẫn thực hành thiết kế báo cáo tự động & trực quan với công cụ Power Query trong Excel
- 
Khai phá năng lực & đam mê phân tích của bạn
- Video học thử ▣
Hình ảnh bài giảng & hệ thống học tập
Hệ thống elearning
Tham gia khóa học
 
			Học phí khóa học
 
			Original price was: 1,199,000 ₫.959,200 ₫Current price is: 959,200 ₫.
Quyền lợi tham gia khóa học

Hệ thống bài giảng
Truy cập trọn đời vào hơn 100 bài học video với lý thuyết và project thực tiễn.

Workshop
Khám phá đa dạng các chủ đề qua các buổi workshop định kỳ

Community
Kết nối với hơn 1000 học viên đa lĩnh vực để cùng học hỏi và phát triển.

New contents
Học miễn phí các học phần mới khi có update

E-learning
Học qua E-learning mọi lúc, mọi nơi, phù hợp với lịch trình cá nhân.

Tài nguyên
Tham gia nhóm Kiến thức Premium, cập nhật kiến thức mới mỗi ngày.
Liên tục cập nhật nội dung mới
Workshop đa dạng chủ đề
Project dashboard của học viên
Một số câu hỏi được quan tâm
Q1: Hình thức học của các khoá học là gì?
- 
Đây là khóa học e-learning nên học viên sẽ được học qua video. Ngoài ra, khóa học sẽ theo dạng self-paced nên sẽ không có giới hạn về thời gian học nên học viên có thể dễ dàng sắp xếp thời gian học và ôn tập theo thời gian biểu cá nhân.
- 
Bạn sẽ không học một mình mà luôn nhận được sự hỗ trợ từ team Mazhocdata khi được tham gia nhóm Q&A giải đáp thắc mắc của từng khóa học. Bạn được quyền đặt các câu hỏi về các vấn đề: bài giảng, công cụ, khó khăn bất cứ lúc nào.
Q2: Hình thức đăng ký như thế nào?
- 
Bạn đăng ký ngay tại trang web này, nhập đầy đủ các thông tin và tiến hành thanh toán thông qua hình thức quét QR chuyển khoản có hệ thống xác thực tự động trong vòng 3 phút!
Q3: Sau các khoá học thì học viên có nhận được chứng chỉ không?
- 
Hiện tại bên mình không cấp chứng nhận cho học viên hoàn thành khoá học nhưng sẽ có project cho các bạn thực hành và thêm vào data portfolio. Các projects này sẽ giúp các bạn nắm chắc được kiến thức và ghi điểm hơn trong mắt nhà tuyển dụng!
Q4: Chuỗi khoá học có bao hàm kiến thức của một "real job" không? Sau khi hoàn thành chuỗi khoá học này có thể trở thành một DA ngay không?
- Để trở thành một Data Analyst thì cần có technical lẫn soft skills. Chuỗi khoá học này được Maz xây dựng xoay quanh các technical languages. Đồng thời, đánh mạnh vào kỹ năng cốt lõi của một DA – kỹ năng giải quyết giải quyết vấn đề.
- Tuy nhiên, để trở thành một DA thì bạn cũng cần thêm các yếu tố khác, như thành thạo công cụ Business Intelligence (như Tableau, Qlik, Power BI,…), và không ngừng tiếp thu domain knowledge của ngành bạn phân tích, và đặc biệt là những kỹ năng mềm khác mà trong bối cảnh học e-learning sẽ khó truyền đạt: kỹ năng như giao tiếp, kỹ năng suy luận,…
- Vì vậy, không thể chỉ tham gia một vài khoá học mà bạn có thể lập tức trở thành DA được nhé.
Q5: Nếu chưa có kiến thức gì về Data thì có thể tham gia các khoá học không?
- 
Hoàn toàn có thể! Đối với Khoá Data Analytics 101 học viên sẽ được tích lũy kiến thức các nền tảng cơ bản nhất cho một người mới bắt đầu.
- 
SQL for DA: cung cấp cho bạn kiến thức về SQL từ các khái niệm cơ bản, cách biến đổi làm sạch dữ liệu, các đến các câu truy vấn nâng cao và cách áp dụng SQL trong các bài toán thực tế.
- 
Python for DA: Kiến thức tổng quan về Python, thư viện cực phổ biến – Pandas, trực quan hoá dữ liệu với Pandas và các dự án thực chiến.
- 
Tuy hai khoá học về SQL và Python sẽ có nhiều kiến thức và yêu cầu các bạn phải học, luyện tập nhiều. Nhưng các khoá đều bắt đầu từ những kiến thức cơ bản nhất, vì vậy nếu bạn chưa có kiến thức về data vẫn hoàn toàn có thể theo học!
Q6: Trường hợp có thắc mắc về kiến thức/bài tập trong khoá học thì em có thể hỏi ai ạ?
- 
Trong cộng đồng https://community.mazhocdata.tv/ có space QnA dành riêng cho học viên của từng khoá học. Nếu bạn có bất kỳ thắc mắc nào thì hãy đặt câu hỏi trực tiếp ở đó, sẽ có team và các bạn học viên cùng giải đáp!
Bạn có thể nhắn cho mình qua các kênh social, nếu cần hỗ trợ nha …
 
			HIẾU NGUYỄN
- 
Ex Senior Data Analyst @VNG
- 
Ex Process Improvement Consultant @Techcombank
- 
Content Creator @mazhocdata
- 
Data analytics trainer
 
					 
					
				 
					
				 
					
				 
					
				 
					
				 
					
				 
					
				 
					
				 
					
				 
					
				





















 
                 
                 
                 
                 
                 
                 
                 
                 
                 
                 
                 
                