Đồ án cuối khóa

Sau khi đã làm chủ các công cụ riêng lẻ, đây là lúc để bạn kết nối chúng lại và chứng tỏ năng lực của một Chuyên viên Phân tích Dữ liệu thực thụ. Đồ án cuối khóa không chỉ là một bài tập tổng kết, mà là một dự án mô phỏng một yêu cầu phân tích toàn diện từ doanh nghiệp. Đây là cơ hội để bạn chuyển mình từ một người học kỹ năng sang một nhà tư vấn, người có khả năng dẫn dắt một dự án dữ liệu từ con số không đến một giải pháp có giá trị hành động.

Trong môn học này, bạn sẽ được trải nghiệm toàn bộ quy trình của một nhà phân tích “full-stack”. Bạn sẽ bắt đầu bằng việc sử dụng SQL để truy vấn và thu thập dữ liệu thô từ cơ sở dữ liệu. Sau đó, bạn sẽ vận dụng sức mạnh của Python với các thư viện như Pandas để thực hiện các bước làm sạch, xử lý và phân tích khám phá chuyên sâu (EDA). Bạn cũng sẽ áp dụng các mô hình Machine Learning cơ bản để tìm ra những insight dự đoán mà phân tích thông thường không thể thấy được. Cuối cùng, toàn bộ phát hiện của bạn sẽ được dệt thành một câu chuyện dữ liệu thuyết phục thông qua một dashboard tương tác chuyên nghiệp trên Power BI. Trên hết, đồ án này là cơ hội để bạn xây dựng một sản phẩm portfolio đắt giá nhất trong hồ sơ của mình. Nó không chỉ thể hiện khả năng kỹ thuật của bạn trên toàn bộ các công cụ, mà còn chứng minh tư duy giải quyết vấn đề, khả năng làm việc nhóm và kỹ năng trình bày, giao tiếp.

Thời lượng: 30h

KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC

Vận dụng kiến thức tổng hợp

Áp dụng toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu, từ thu thập, xử lý, phân tích, ứng dụng học máy đến trực quan hóa và trình bày.

Giải quyết bài toán kinh doanh

Rèn luyện kỹ năng xác định vấn đề, đặt giả thuyết và sử dụng dữ liệu để tìm ra câu trả lời mang lại giá trị cho doanh nghiệp.

Làm chủ bộ công cụ

Kết hợp và sử dụng thành thạo các công cụ (SQL, Python, Power BI) trong một dự án duy nhất để giải quyết một bài toán lớn.

LÀM CHỦ KỸ NĂNG KỂ CHUYỆN BẰNG DỮ LIỆU

Xây dựng một câu chuyện dữ liệu có cấu trúc và logic, sử dụng dashboard và báo cáo để trình bày insight một cách thuyết phục nhất

PHÁT TRIỂN KỸ NĂNG MỀM VÀ TƯ DUY PHẢN BIỆN

Nâng cao kỹ năng làm việc nhóm, quản lý dự án, và đặc biệt là khả năng trình bày, bảo vệ các kết quả phân tích.

Yêu cầu tiên quyết:

    • Hoàn thành kiến thức của 7 module trước trong lộ trình Data Analyst.
    • Kỹ năng sử dụng Excel, truy vấn SQL, và lập trình Python (Pandas, Matplotlib) cho phân tích dữ liệu.
    • Khả năng xây dựng báo cáo và dashboard tương tác trên Power BI.
    • Hiểu biết về các mô hình học máy cơ bản và các nguyên tắc của Data Storytelling.

Nội dung khóa học

1. Quy trình thực hiện chi tiết

Dự án được thực hiện theo các giai đoạn mô phỏng quy trình làm việc của một Data Analyst thực thụ:

  • Giai đoạn 1: Xác định Vấn đề và Lập kế hoạch
    • Lựa chọn một lĩnh vực kinh doanh để phân tích (Marketing, Tài chính, Vận hành…).
    • Xác định một câu hỏi hoặc bài toán kinh doanh cụ thể cần giải quyết.
    • Lập kế hoạch dự án: xác định nguồn dữ liệu, phương pháp phân tích, và kết quả mong muốn.
  • Giai đoạn 2: Thu thập và Xử lý Dữ liệu
    • Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như file, cơ sở dữ liệu SQL, hoặc API.
    • Thực hiện làm sạch, chuẩn hóa và tiền xử lý dữ liệu (Data Cleaning & Preprocessing) để đảm bảo chất lượng.
  • Giai đoạn 3: Phân tích Khám phá (EDA) và Ứng dụng Học máy
    • Sử dụng Python và các phương pháp thống kê để khám phá dữ liệu, tìm ra các xu hướng và insight ban đầu.
    • Áp dụng các mô hình học máy cơ bản (hồi quy, phân loại, phân cụm) để dự báo hoặc phân nhóm dữ liệu.
  • Giai đoạn 4: Trực quan hóa và Kể chuyện bằng Dữ liệu
    • Sử dụng Power BI để xây dựng một dashboard tương tác, trực quan hóa các kết quả phân tích.
    • Thiết kế một câu chuyện dữ liệu logic, dẫn dắt người xem từ vấn đề đến giải pháp một cách rõ ràng, thuyết phục.
  • Giai đoạn 5: Hoàn thiện và Bảo vệ Đồ án
    • Chuẩn bị báo cáo tổng kết và slide thuyết trình.
    • Trình bày và bảo vệ các kết quả phân tích, trả lời các câu hỏi phản biện từ hội đồng giảng viên.
2. Đề tài gợi ý

Học viên có thể lựa chọn một trong các bài toán thực tế sau:

  • Phân tích Hiệu quả Marketing: Phân tích dữ liệu từ các chiến dịch quảng cáo để đánh giá ROI, xác định kênh hiệu quả và phân khúc khách hàng tiềm năng.
  • Phân tích Bán hàng và Doanh thu: Phân tích dữ liệu bán hàng để dự báo doanh thu, tìm ra các sản phẩm bán chạy và khám phá các mẫu hành vi mua sắm của khách hàng.
  • Phân tích Vận hành: Phân tích dữ liệu vận hành để tối ưu hóa quy trình, quản lý hàng tồn kho, hoặc xác định các yếu tố gây ảnh hưởng đến hiệu suất.
3, Yêu cầu đầu ra

Để hoàn thành môn học, mỗi học viên/nhóm cần nộp các sản phẩm sau:

  • Báo cáo Phân tích: Một file báo cáo hoặc slide trình bày chi tiết toàn bộ quá trình, từ vấn đề, phương pháp, đến kết quả và đề xuất.
  • Dashboard Tương tác: Một file Power BI chứa dashboard hoàn chỉnh, cho phép người dùng tương tác để khám phá dữ liệu.
  • Mã nguồn và Dữ liệu: Toàn bộ mã nguồn (Python, SQL) và bộ dữ liệu đã được làm sạch, quản lý trên GitHub.

Bài viết liên quan