AD202 – Google Data Analytics Professional Certificate - Học viện Đào tạo Công nghệ

AD202 – Google Data Analytics Professional Certificate

Trong thế giới định hướng dữ liệu, việc chuyển đổi thông tin thô thành quyết định chiến lược là kỹ năng then chốt. Khóa học này được xây dựng như một lộ trình toàn diện, đưa bạn đi qua quy trình phân tích 6 bước chuẩn của Google, từ đặt câu hỏi đến hành động. Đây là nền tảng vững chắc để bạn nắm bắt tư duy và phương pháp làm việc của một nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp.

Bạn sẽ làm chủ bộ công cụ thiết yếu bao gồm Bảng tính, SQL, Python (Pandas) và Tableau, không chỉ để xử lý số liệu mà còn để “kể” những câu chuyện thuyết phục từ dữ liệu. Khóa học tập trung vào ứng dụng thực tiễn, đảm bảo bạn có đủ kỹ năng và sự tự tin để chinh phục chứng chỉ Google Data Analytics Professional Certificate danh giá.

Thời lượng: 36h

Hình thức đào tạo:

- Đào tạo trực tiếp tại lớp học
- Đào tạo trực tuyến
- Đào tạo hybrid (trực tuyến kết hợp trực tiếp)
- Đào tạo tại văn phòng khách hàng

Mục tiêu khoá học:

TƯ DUY PHÂN TÍCH THEO CHUẨN GOOGLE

Áp dụng thành thạo quy trình 6 bước (Hỏi, Chuẩn bị, Xử lý, Phân tích, Chia sẻ, Hành động) để giải quyết các bài toán kinh doanh một cách hệ thống.
LÀM CHỦ CÔNG CỤ PHÂN TÍCH THIẾT YẾU

Sử dụng hiệu quả Bảng tính, SQL để truy vấn cơ sở dữ liệu và Python (Pandas) để xử lý, làm sạch dữ liệu chuyên sâu.
TRỰC QUAN HÓA & “KỂ CHUYỆN” DỮ LIỆU

Xây dựng dashboard tương tác bằng Tableau và trình bày các insight giá trị một cách trực quan, thuyết phục, tạo ảnh hưởng đến quyết định.
GIẢI QUYẾT VẤN ĐỀ VỚI DỰ ÁN THỰC TẾ

Vận dụng toàn bộ kiến thức vào một dự án tổng hợp, từ trích xuất dữ liệu thô đến đề xuất giải pháp kinh doanh dựa trên phân tích.
CHINH PHỤC CHỨNG CHỈ QUỐC TẾ

Nắm vững kiến thức và kỹ năng cốt lõi, sẵn sàng cho kỳ thi lấy chứng chỉ Google Data Analytics Professional Certificate.

Đối tượng tham gia

Học sinh Cấp 2, Cấp 3

Muốn khám phá sớm thế giới công nghệ, xây dựng tư duy sáng tạo và nền tảng cho định hướng tương lai

Người làm trái ngành

Cần một lộ trình học bài bản, từ con số 0 để chuyển sang lĩnh vực AI/Data đang phát triển mạnh mẽ.

Người mới tiếp cận AI

Cần một bước đệm vững chắc để hiểu rõ bức tranh toàn cảnh trước khi đi sâu vào các khóa học chuyên nghiệp.

Người yêu thích sáng tạo

Đam mê tự tay tạo ra sản phẩm, muốn biến các ý tưởng công nghệ thành hiện thực một cách nhanh chóng.

Nội dung khóa học

1. Nền tảng & Quy trình Phân tích Dữ liệu (Ask & Prepare)

- Giới thiệu quy trình phân tích dữ liệu 6 bước:
  - Chi tiết 6 bước: Ask, Prepare, Process, Analyze, Share, Act.
  - Vai trò, trách nhiệm và tư duy của một nhà phân tích dữ liệu.
- Kỹ năng đặt câu hỏi và chuẩn bị dữ liệu:
  - Kỹ thuật đặt câu hỏi SMART để xác định mục tiêu kinh doanh.
  - Tìm hiểu các loại dữ liệu, cấu trúc và định dạng phổ biến.
  - Nhận diện các vấn đề đạo đức và thiên vị trong dữ liệu.

2. Làm việc với Bảng tính (Spreadsheets)

- Xử lý và tính toán cơ bản:
  - Làm việc với các hàm tính toán, logic và văn bản thông dụng.
  - Thực hành kỹ thuật sắp xếp (Sort) và lọc (Filter) dữ liệu hiệu quả.
- Phân tích dữ liệu với Bảng tổng hợp:
  - Xây dựng và tùy chỉnh Bảng tổng hợp (Pivot Tables).
  - Sử dụng Pivot Tables để khám phá và tóm tắt các tập dữ liệu lớn.

3. Truy vấn Dữ liệu với SQL (Process)

- Nền tảng về cơ sở dữ liệu quan hệ và SQL:
  - Giới thiệu mô hình dữ liệu quan hệ và vai trò của SQL.
  - Tổng quan về các hệ quản trị cơ sở dữ liệu phổ biến.
- Truy vấn và kết hợp dữ liệu:
  - Thực hành các mệnh đề cốt lõi: SELECT, FROM, WHERE.
  - Sử dụng JOIN (INNER, LEFT) để kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng

4. Xử lý và Phân tích Dữ liệu với Python (Process & Analyze)

- Làm việc với thư viện Pandas:
  - Giới thiệu cấu trúc DataFrame và Series.
  - Đọc và ghi dữ liệu từ các định dạng file khác nhau (CSV, Excel).
- Làm sạch và tiền xử lý dữ liệu:
  - Các kỹ thuật xử lý giá trị thiếu (missing values).
  - Phát hiện và loại bỏ dữ liệu trùng lặp (duplicates).
- Thao tác và phân tích dữ liệu:
  - Lọc, chọn và biến đổi cột dữ liệu để chuẩn bị phân tích.
  - Sử dụng groupby để tổng hợp và thực hiện thống kê mô tả.

5. Trực quan hóa và “Kể chuyện” bằng Dữ liệu (Share)

- Trực quan hóa khám phá với Python:
  - Giới thiệu Matplotlib & Seaborn để trực quan hóa nhanh.
  - Vẽ các biểu đồ cơ bản (histogram, box plot, scatter plot) để tìm insight.
- Xây dựng Dashboard tương tác với Tableau:
  - Kết nối các nguồn dữ liệu vào Tableau và làm quen giao diện.
  - Xây dựng biểu đồ tương tác và bộ lọc động.
  - Thiết kế một dashboard hoàn chỉnh để trình bày câu chuyện dữ liệu.

6. Giới thiệu về R Programming

- Làm quen với R và RStudio:
  - Lý do R phổ biến trong thống kê và phân tích dữ liệu.
  - Làm quen với cú pháp cơ bản và các kiểu dữ liệu trong R.
- Tổng quan về hệ sinh thái Tidyverse:
  - Giới thiệu các gói phổ biến: dplyr cho xử lý và ggplot2 cho trực quan hóa.
  - Hiểu về cú pháp “pipe” (%>%) để viết code mạch lạc.

7. Dự án Tổng hợp: Phân tích và Trình bày (Act)

- Thực thi dự án theo quy trình 6 bước:
  - Nhận một bộ dữ liệu và một câu hỏi kinh doanh thực tế.
  - Áp dụng SQL để trích xuất, Python để làm sạch, và Tableau để xây dựng dashboard.
- Trình bày kết quả và đề xuất giải pháp:
  - Chuẩn bị một bài thuyết trình ngắn để “kể câu chuyện” từ dữ liệu.
  - Đưa ra các đề xuất hành động có thể triển khai dựa trên insight tìm được.