Learn by job position
Data Analyst
Trong thế giới kinh doanh hiện đại, dữ liệu chỉ thực sự giá trị khi được chuyển hóa thành những insight có thể hành động. Lộ trình Data Analyst được thiết kế để đào tạo bạn trở thành một “người phiên dịch” chuyên nghiệp, có khả năng kết nối giữa thế giới dữ liệu kỹ thuật và các quyết định chiến lược. Chương trình sẽ trang bị cho bạn một bộ kỹ năng toàn diện để khai phá, phân tích và trình bày dữ liệu một cách thuyết phục.
Xuyên suốt lộ trình, bạn sẽ học cách làm chủ các công cụ thiết yếu của ngành: từ truy vấn cơ sở dữ liệu với SQL, khai phá dữ liệu bằng Python, cho đến việc xây dựng các dashboard tương tác trên Power BI. Điểm khác biệt của chương trình là sự tập trung vào tư duy kinh doanh và kỹ năng Data Storytelling, đảm bảo bạn không chỉ tìm ra sự thật từ con số, mà còn có thể truyền đạt nó một cách hiệu quả để tạo ra tác động.
Nắm giữ nghệ thuật kể chuyện bằng dữ liệu. Tìm ra sự thật ẩn sau những con số và biến nó thành la bàn cho các quyết định chiến lược.
300 giờ (9 – 12 tháng)
Đối tượng tham gia
Sinh viên
Khối ngành Kinh tế, CNTT, muốn kết hợp tư duy logic và nghiệp vụ để khai phá dữ liệu.
Người chuyển ngành
Muốn chuyển sang lĩnh vực dữ liệu cần trang bị kỹ năng phân tích và làm việc với dữ liệu.
Nhân sự nghiệp vụ
Các phòng ban Marketing, Tài chính, Vận hành muốn nâng cao năng lực làm việc với dữ liệu.
Chuyên viên, quản lý
Cần làm chủ những công cụ phân tích hiện đại để nâng cao hiệu quả quản trị công việc.
KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC
Tư duy phân tích dữ liệu thực tiễn
Hiểu rõ vai trò của Data Analyst trong doanh nghiệp và nắm được quy trình phân tích dữ liệu thực tế (CRISP-DM).
Xử lí dữ liệu trên Excel
Thành thạo các thao tác xử lý dữ liệu như sử dụng công thức, hàm điều kiện, các công cụ và xây dựng dashboard báo cáo.
Phân tích & Khai phá dữ liệu với Python
Sử dụng Pandas để thực hiện các phép biến đổi dữ liệu từ cơ bản đến nâng cao và dùng Matplotlib/Seaborn để xây dựng các biểu đồ phân tích đa chiều.
Làm chủ SQL cho phân tích dữ liệu
Thành thạo các kỹ thuật truy vấn phức tạp như Window Functions, CTEs để giải quyết các bài toán phân tích hành vi, chuỗi thời gian và xếp hạng.
Data preprocessing & feature engineering
Khả năng làm sạch dữ liệu, chuẩn hóa, biến đổi và tạo đặc trưng phục vụ cho phân tích và học máy.
Ứng dụng các mô hình học máy vào thực tiễn
Hiểu và áp dụng các thuật toán học máy như Linear Regression, Logistic Regression, Decision Tree vào bài toán thực tế.
Data Storytelling & Business Understanding
Khả năng trình bày, báo cáo và dashboard đúng vấn đề và phù hợp với doanh nghiệp.
BẠN SẼ LÀM GÌ SAU KHI HỌC XONG?
Data Analyst
Business Intelligence
Business Analyst
Data Processing Specialist
lộ trình học Data Analyst
- Hệ điều hành & Môi trường: Dòng lệnh Linux và quản lý mã nguồn Git.
- Tư duy & Thống kê: Tư duy logic, thống kê ứng dụng cho dữ liệu.
- Lập trình Python: Từ Python cơ bản đến OOP, tương tác với file và API.
- Cơ sở dữ liệu: Truy vấn SQL và làm quen với cơ sở dữ liệu NoSQL.
- Giới thiệu Data Analyst: Quy trình CRISP-DM, dữ liệu trong doanh nghiệp.
- Xử lý dữ liệu: Hàm, công thức, định dạng có điều kiện, lọc dữ liệu.
- Tổng hợp & phân tích: Pivot Table, slicer, conditional analysis.
- Trực quan hóa: Biểu đồ cột, đường, kết hợp; dashboard.
- Tổng quan & thao tác làm quen với Pandas: biến đổi, tổng hợp, lọc dữ liệu dạng bảng.
- Thao tác dữ liệu nâng cao với Pandas: pivot, melt, groupby.agg, transform...
- Phân tích tương quan: đơn biến và đa biến.
- Trực quan hóa dữ liệu: Matplotlib, Seaborn (Heatmap, Violin plot, Pairplot).
- Quy trình EDA: Clean – Explore – Visualize.
- Tư duy truy vấn sâu: Subquery, Window function, CTE.
- Tối ưu hóa: Index, explain plan, xử lý dữ liệu lớn.
- Vận hành thực tế: xây dựng truy vấn trên các bài toán doanh nghiệp.
- Kết nối dữ liệu: Excel, SQL Server, Web API.
- Làm sạch & xử lý: Power Query, DAX cơ bản.
- Xây dựng dashboard tương tác: Slicer, filter, biểu đồ động.
- Tăng trải nghiệm người dùng: Bookmarks, tooltip, drill-through.
- Thu thập & chuẩn hóa dữ liệu: Từ file, database, web scraping.
- Làm sạch nâng cao: Outlier, missing value, lỗi định dạng.
- Biến đổi dữ liệu: Encoding (one-hot, label), Scaling (MinMax, Standard).
- Tạo đặc trưng mới: Feature từ ngày, tỷ lệ, domain knowledge.
- Giới thiệu học máy: Supervised vs Unsupervised, bài toán phân loại & hồi quy.
- Mô hình phổ biến: Linear, Logistic Regression, Decision Tree.
- Đánh giá mô hình: Confusion Matrix, ROC-AUC, Precision-Recall.
- Thuật toán khác: K-means, PCA, Random Forest, Cross-validation.
- Hiểu bài toán kinh doanh: Xác định mục tiêu & dữ liệu cần thiết.
- Kể chuyện bằng dữ liệu: Xây dựng luồng phân tích logic và dễ hiểu.
- Thiết kế báo cáo nâng cao: Drill-down, bookmarks, phân tầng dữ liệu.
- Thuyết trình & phản biện: Diễn giải kết quả rõ ràng, phù hợp audience.
- Xây dựng bài toán thực tế: Chọn chủ đề phân tích từ bài toán doanh nghiệp (Marketing, Tài chính, Vận hành...).
- Thu thập & xử lý dữ liệu: Làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều nguồn (file, SQL, API...).
- Phân tích & trực quan hóa: Áp dụng thống kê, EDA, Power BI, Python để phát hiện insight.
- Ứng dụng ML: Dự báo xu hướng, phân loại, phân nhóm với Linear, Tree, K-means.
- Data Storytelling: Thiết kế dashboard chuyên nghiệp, trình bày logic, phản biện hợp lý.
Tiếng anh
chuyên ngành IT
Chương trình tiếng Anh chuyên ngành IT hướng đến nâng cao kỹ năng giao tiếp và đọc hiểu tài liệu chuyên môn, giúp học viên tự tin làm việc trong môi trường quốc tế và phát triển sự nghiệp.
SẢN PHẨM CỦA HỌC VIÊN
Học phí
Học trực tiếp
Ưu đãi 30%: 25.200.000 VNĐ
Giá gốc: 36.000.000 VND
Học trực tuyến
Ưu đãi 30%: 22.400.000 VNĐ
Giá gốc: 32.000.000 VND
Học tại Hồ Chí Minh
Data Analyst
Học tại Hà Nội
Data Analyst
Học trực tuyến
Data Analyst
Bài viết liên quan
Câu hỏi thường gặp
Không cần kiến thức nền tảng chuyên sâu; chương trình bắt đầu từ căn bản, phù hợp với sinh viên và người chuyển ngành.
Có, học viên cần sử dụng laptop cá nhân để thực hành các bài tập và dự án.
Chương trình kết hợp giữa lý thuyết và thực hành, tập trung nhiều vào dự án thực tế để học viên áp dụng kiến thức.
Đúng, kiến thức và kỹ năng trong chương trình sẽ hỗ trợ bạn đạt các chứng chỉ quốc tế như Microsoft Power BI, Python for Data Science.
Hoàn toàn có thể. Chương trình được thiết kế để dẫn dắt từ cơ bản đến nâng cao, phù hợp với mọi cấp độ.
Các dự án trải rộng trong nhiều lĩnh vực như tài chính, marketing, bán lẻ, và chuỗi cung ứng, đảm bảo đa dạng kiến thức cho học viên.
Bạn có thể thanh toán theo từng đợt hoặc cả khóa học. Liên hệ trung tâm để biết chi tiết.
Hiện tại, chương trình hỗ trợ cả hình thức học trực tiếp và online, tùy theo nhu cầu của học viên.
Có, RobustX có mạng lưới đối tác doanh nghiệp và hỗ trợ học viên kết nối với các nhà tuyển dụng tiềm năng.
CẢM NGHĨ CỦA HỌC VIÊN
Từ Thiên Vũ
Thầy cực kiên nhẫn, giải thích từng bước một. Dù mình là newbie vẫn theo kịp được.
Từ Thiên Vũ
Lê Hồng Nguyên Linh
Lab ở đây phải gọi là đỉnh. Dùng tài khoản hãng chính hãng, mọi thứ y như môi trường thực tế. Highly recommend học AWS ở đây nhé.
Lê Hồng Nguyên Linh
Trương Tuấn Hoàng
Chương trình đúng kiểu ‘work-ready’, vừa học vừa áp dụng vào công việc. Có thể chọn hình thức học linh hoạt, hôm nào kẹt lịch chuyển online liền, không bị miss buổi nào.
Trương Tuấn Hoàng
La Thị Minh Tuyết
Anh chị giảng viên rất vui tính, luôn tạo không khí để lớp có thể hoàn thành tốt dự án, hơn hết chúng em cũng được giải đáp thắc mắc và được hỗ trợ một cách kịp thời.
La Thị Minh Tuyết
Ngọc Khang Văn
Ngay khi khóa học tôi đã nhận được offer Junior với mức lương ngoài mong đợi. Những kiến thức từ khóa học rất sát với thực tiễn và giúp tôi nhanh chóng thích nghi với công việc từ doanh nghiệp.
Ngọc Khang Văn
Trần Văn Khoa
Chương trình học phù hợp, lộ trình học tập được sắp xếp khoa học. Những kiến thức được truyền tải tại đây có thể áp dụng ngay trong công việc. Giảng viên nhiệt tình, truyền đạt kiến thức tốt.
Trần Văn Khoa
Nguyễn Minh Thiện
Chương trình học ở đây được biên soạn kỹ càng và dễ hiểu đối với những người chưa có nhiều kinh nghiệm như em. Ngoài việc được đào tạo kiến thức chuyên môn em cũng được các anh chia sẻ khá nhiều về kinh nghiệm thực tế từ trải nghiệm của anh.
Nguyễn Minh Thiện
