Nghề phân tích dữ liệu, nghề hot thời 4.0

Bạn sẽ được giới thiệu và giải đáp mọi thắc mắc về nghề làm số liệu, báo cáo, phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu.

4.5

(552 đánh giá)

2,208 học viên

Giảng viên

Chiến Nguyễn Ngọc

Đánh giá cao

79.000đ 499.000đ -84%

✓ Xem giỏ hàng và thanh toán

Mua trực tiếp qua Zalo Học thử bài 1

2.5 giờ video

Truy cập vĩnh viễn

Học trên mọi thiết bị

Cập nhật: 28/04/2026

Bạn sẽ học được gì

Tìm hiểu quy trình xử lý dữ liệu ra thông tin hữu ích, hỗ trợ ra quyết định kinh doanh

Các vị trí công việc trong lĩnh vực dữ liệu - Data

Các kiến thức, kỹ năng cần trang bị

Lộ trình thăng tiến trong sự nghiệp

Các công cụ công nghệ cần làm chủ

Yêu cầu

Khóa học giới thiệu kiến thức nền tảng, bài bản, bắt đầu từ con số 0

Đối tượng phù hợp

Người đi làm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu

Người đi làm trong lĩnh vực khác muốn chuyển ngành sang Phân tích dữ liệu

Sinh viên muốn tìm hiểu về Nghề phân tích dữ liệu

Học sinh chuẩn bị thi đại học, muốn tìm hiểu về chuyên nghành phân tích dữ liệu

Nội dung khóa học

6 phần • 62 bài giảng

1 Giới thiệu khóa học

2 Các nội dung chính của khóa học

3 Xu hướng của nghề phân tích dữ liệu

4 Giới thiệu các nguồn tài liệu tham khảo và giới thiệu Giảng viên

5 Phân tích dữ liệu - Data Analytics là gì?

6 Các loại hình phân tích dữ liệu

7 Phân tích mô tả - Descriptive Analytics là gì?

8 Phân tích chuẩn đoán - Diagnostic Analytics là gì?

9 Phân tích dự đoán - Predictive Analytics là gì?

10 Phân tích đề xuất - Prescriptive Analytics là gì?

11 Phân tích nhận thức - Cognitive Analytics là gì?

12 Cách đặt câu hỏi với 5 loại phân tích dữ liệu

1 Dữ liệu để phân tích được sinh ra như thế nào?

2 Quy trình 5 bước từ dữ liệu tới thông tin hữu ích

3 Bước 1 - Cấu trúc hệ thống dữ liệu nguồn

4 Bước 2 - Thu thập dữ liệu từ hệ thống nguồn

5 Bài 17: Bước 2 - Ba kiểu dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc, không cấu trúc

6 Bước 2 - Dữ liệu có cấu trúc: mô hình OLTP và OLAP

7 Bước 2 - Tìm hiểu về quy trình ETL

8 Bước 2 - Quy trình ETL, giai đoạn Extract Data

9 Bước 2 - Quy trình ETL, giai đoạn Transform Data

10 Bước 2 - Quy trình ETL, giai đoạn Load Data

11 Bước 2 - Quy trình ETL, tìm hiểu về ETL và ELT

12 Bước 2 - Quy trình ETL, các phương thức xử lý dữ liệu khi ETL

13 Bước 2 - Các kiến thức cần hiểu biết tại bước thu thập dữ liệu

14 Bước 2 - Các Tools công nghệ cần làm chủ tại bước thu thập dữ liệu

15 Bước 3 - Tổ chức lưu trữ dữ liệu

16 Bước 3 - Tìm hiểu về kho dữ liệu DataWarehouse và DataMart

17 Bước 3 - Tìm hiểu về hồ dữ liệu Data Lake

18 Bước 3 - So sánh nhà kho dữ liệu DataWarehouse và hồ dữ liệu Data Lake

19 Bước 3 - Các kiến thức, công cụ cần biết tại bước tổ chức lưu trữ dữ liệu

20 Bước 4 - Xây dựng hệ thống báo cáo BI - Business Intelligence

21 Bước 4 - Các loại báo cáo thường gặp

22 Bước 4 - Báo cáo dạng bảng biểu MI Report

23 Bước 4 - Báo cáo dạng Dashboard

24 Bước 4 - Báo cáo tương tác thông minh trên các phần mềm BI

25 Bước 4 - Kỹ năng kể chuyện qua dữ liệu Data Story Telling

26 Bước 4 - Các kiến thức cần có khi xây dựng hệ thống báo cáo

27 Bước 4 - Các kỹ năng cần có khi xây dựng hệ thống báo cáo

28 Bước 4 - Các công cụ cần thành thạo khi xây dựng báo cáo

29 Bước 5 - Xây dựng hệ thống phân tích nâng cao

30 Bước 5 - Yêu cầu kiến thức, kỹ năng để xây dựng hệ thống phân tích nâng cao

1 Giới thiệu chung về các vị trí công việc

2 Các đơn vị nghiệp vụ liên quan tới dữ liệu

3 Vị trí Data Analyst - Nhà phân tích dữ liệu

4 Vị trí Data Engineer - Nhà kỹ sư dữ liệu

5 Bài 47: Vị trí Data Architect - Nhà kiến trúc dữ liệu

6 Bài 48: Vị trí Data Scientist - Nhà khoa học dữ liệu

1 Giới thiệu chung về lộ trình học tập

2 EXCEL_Công cụ Microsoft Excel

3 SQL_Sử dụng SQL trên SQL Server

4 VBA_Ứng dụng VBA tự động hóa Excel

5 SSIS_Ứng dụng ETL dữ liệu với SQL Server Integration Servies

6 POWER BI_Phân tích, trực quan dữ liệu với Power BI

7 PYTHON_Phân tích dữ liệu nâng cao với Python

8 Tổng kết, lưu ý quan trọng về việc học các công cụ cho nghề Phân tích dữ liệu

9 Tìm hiểu các công cụ trên nền tảng điện toán đám mây CLOUD

10 Lộ trình làm chủ các kiến thức, kỹ năng cho nghề phân tích dữ liệu

1 Một số Website học tập hữu ích

2 Một số lộ trình học tập tham khảo

1 Một số ví trí công việc, yêu cầu tuyển dụng tham khảo

2 Tổng kết khóa học, cùng chia sẻ và kết nối kiến thức

Giới thiệu khóa học

Trong kỷ nguyên 4.0, dữ liệu chính là "mỏ vàng" quý giá giúp doanh nghiệp ra quyết định thông minh và dẫn đầu thị trường. Nhưng để khai thác được giá trị thật sự từ dữ liệu, chúng ta cần những chuyên gia phân tích dữ liệu tài năng và có kỹ năng toàn diện. Khóa học "Nghề Phân Tích Dữ Liệu - nghề hot thời 4.0" được thiết kế để giúp bạn hiểu thật rõ về nghề, với các kiến thức cơ bản và nền tảng.

Nội dung nổi bật trong khóa học

Quy trình xử lý dữ liệu từ thô đến thông tin hữu ích
- Tìm hiểu toàn bộ quy trình từ thu thập, làm sạch, đến phân tích dữ liệu.
- Khám phá cách dữ liệu hỗ trợ ra quyết định kinh doanh một cách chính xác và nhanh chóng.
Khám phá các vị trí công việc trong lĩnh vực Data
- Hiểu rõ vai trò và sự khác biệt giữa các vị trí như Data Analyst, Data Scientist, Data Engineer, và Business Intelligence Specialist.
- Định hình con đường sự nghiệp phù hợp với bạn.
Các kiến thức và kỹ năng cần trang bị
- Nắm vững các kỹ năng phân tích, trực quan hóa dữ liệu, thống kê, và tư duy phản biện.
- Thành thạo làm việc với dữ liệu lớn và cách trình bày kết quả một cách thuyết phục.
Lộ trình thăng tiến trong sự nghiệp phân tích dữ liệu
- Hiểu cách xây dựng và phát triển sự nghiệp từ vị trí khởi đầu đến chuyên gia hoặc quản lý trong lĩnh vực dữ liệu.
Làm chủ các công cụ công nghệ
- Tìm hiểu các công cụ hàng đầu như Excel, SQL, Power BI, Python, hoặc Tableau để phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
- Nắm bắt xu hướng công nghệ mới trong ngành dữ liệu.

Ai nên tham gia khóa học?

Những bạn trẻ mong muốn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.
Những người đang làm việc với dữ liệu, muốn nâng cao kỹ năng và mở rộng cơ hội thăng tiến.
Những ai đam mê công nghệ và muốn khám phá tiềm năng vô tận của dữ liệu trong kinh doanh.

Kết quả đạt được sau khóa học

Bạn sẽ hiểu rõ hơn về Nghề phân tích dữ liệu.
Có một lộ trình rõ ràng để phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu.

Tham gia khóa học ngay hôm nay để bắt đầu hành trình Nghề phân tích dữ liệu của bạn.