Khóa học Data Analyst/Data Science/Machine Learning được thiết kế theo lộ trình hệ thống – toàn diện – thực tiễn, giúp học viên:
Làm chủ quy trình phân tích dữ liệu từ cơ bản đến nâng cao.
Hiểu cách áp dụng trực tiếp vào bài toán doanh nghiệp thực tế.
Phát triển năng lực nghề nghiệp từ Data Analyst lên các vai trò chuyên sâu như Business Intelligence, Data Scientist hoặc Machine Learning Engineer.
Chương trình đặc biệt phù hợp cho những ai đang tìm kiếm:
Khoá học data analysis học từ căn bản đến thực hành chuyên sâu.
Khóa học Data Science thực chiến, có bài tập, project và mentor kèm sát.
Khóa học Machine Learning giúp ứng dụng mô hình vào công việc thực tế.
Khóa học phân tích dữ liệu online linh hoạt, có thể học từ bất cứ đâu.
Khóa học phân tích và trực quan dữ liệu phục vụ marketing, tài chính, vận hành, sản xuất...
Trong giai đoạn 2025–2030, phân tích và khoa học dữ liệu được dự báo là một trong những ngành nghề tăng trưởng nhanh và bền vững nhất tại Việt Nam. Nhu cầu tuyển dụng các vị trí như Data Analyst, Data Scientist, BI Analyst, Machine Learning Engineer hay Data Engineer ngày càng tăng cao, đặc biệt trong các lĩnh vực tài chính, thương mại điện tử, sản xuất, y tế và logistics.
Hiện nay, mức lương cho chuyên viên phân tích dữ liệu dao động từ 14 đến 50 triệu đồng/tháng, tùy vào kỹ năng và kinh nghiệm. Nhiều doanh nghiệp lớn như FPT, VinGroup, VNG, cùng các startup công nghệ đang đầu tư mạnh vào dữ liệu như một lợi thế cạnh tranh cốt lõi.
Tuy nhiên, thị trường vẫn đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt nguồn nhân lực chất lượng cao. Đây là lý do các khóa học bài bản về Data Analyst/Data Science/Machine Learning ngày càng trở thành lựa chọn chiến lược cho những ai muốn đón đầu xu hướng nghề nghiệp của thời đại số.
Khóa học Data Analyst/Data Science/Machine Learning 2025 được xây dựng theo các bài toán thực tế trong doanh nghiệp, giúp học viên nắm vững toàn bộ quy trình phân tích – trực quan hóa – xây dựng mô hình dự báo và triển khai hệ thống dữ liệu. Lộ trình học từ nền tảng đến nâng cao, phù hợp cho cả người mới bắt đầu và người muốn nâng cấp lên các vai trò chuyên sâu như Data Scientist hoặc ML Engineer.
Thời lượng: 7 tháng – 56 buổi (kết hợp lý thuyết + thực hành + dự án thực tế doanh nghiệp)
Hình thức: Online 100% qua Zoom + video record
Cấp độ: Từ cơ bản đến chuyên sâu, liên thông theo 3 cấp bậc: Data Analyst → Data Scientist → ML Engineer
Tổng số dự án: 05 dự án thực tế doanh nghiệp + 01 project cuối khóa
Đối tượng: Người mới chưa biết gì, người trái ngành, sinh viên CNTT/Kinh tế hoặc người đi làm muốn chuyển hướng sang lĩnh vực dữ liệu
Yêu cầu đầu vào: Không cần biết lập trình, chỉ cần có tư duy logic, tinh thần học hỏi và khả năng tự học
Sau khóa học, học viên có thể tự tin ứng tuyển các vị trí như Data Analyst, Data Scientist và Machine Learning Engineer trong doanh nghiệp.
Kiến thức nền tảng phân tích dữ liệu
Hiểu rõ OLTP, OLAP, Fact, Dimension; nắm quy trình phân tích và ứng dụng trong kinh doanh.
Xử lý & phân tích dữ liệu bằng Excel và Power Query
Làm sạch, chuẩn hóa, phân tích đa chiều và xây dựng mô hình dữ liệu ngay trên Excel.
Trực quan hóa dữ liệu với Power BI
Tạo dashboard chuyên nghiệp, kể chuyện bằng dữ liệu, phân tích đơn hàng, marketing, hiệu quả kinh doanh.
Làm việc với cơ sở dữ liệu & SQL
Sử dụng MySQL, thành thạo truy vấn nâng cao (JOIN, VIEW, PROCEDURE), thiết kế CSDL chuẩn.
Lập trình Python cho phân tích dữ liệu
Làm chủ Pandas, Matplotlib, Seaborn; thao tác dữ liệu và vẽ biểu đồ chuyên sâu.
Thống kê & phân tích thăm dò (EDA)
Áp dụng thống kê mô tả, kiểm định giả thuyết, xác suất để tìm insight giá trị từ dữ liệu.
Xây dựng mô hình Machine Learning
Hiểu và thực hành hồi quy, phân lớp, phân cụm với Linear Regression, Decision Tree, SVM, K-Means.
Khai phá dữ liệu & hệ thống gợi ý
Thành thạo TF-IDF, Word Embedding, collaborative filtering, phân cụm, luật kết hợp.
Làm quen với Deep Learning
Nắm kiến thức nền về neural network, áp dụng xử lý ảnh và văn bản thực tế.
Triển khai dự án phân tích dữ liệu thực tế
Từ phân tích bài toán, xử lý dữ liệu, mô hình hóa đến xây dựng báo cáo và dashboard hoàn chỉnh.
Kỹ năng mềm nghề Data Analyst
Trình bày chuyên nghiệp, teamwork hiệu quả, storytelling bằng dữ liệu và phản biện sắc bén.
Khóa học dành cho bất kỳ ai muốn theo đuổi nghề phân tích và khoa học dữ liệu, dù chưa có nền tảng. Chỉ cần có tư duy toán học cơ bản, biết sử dụng máy tính và internet, không cần biết lập trình – quan trọng là có tinh thần tự học, kiên trì.
Người mới bắt đầu, chưa biết gì về lập trình hay khoa học dữ liệu
Người đi làm các ngành khác muốn hiểu và ứng dụng dữ liệu
Sinh viên các ngành CNTT, kinh tế, nghiên cứu... muốn theo đuổi lĩnh vực dữ liệu
Chương trình được thiết kế từ căn bản đến ứng dụng thực tế, giúp bạn xây nền vững chắc để phát triển lâu dài.
Biết:
Nắm vững các kiến thức nền tảng về xác suất thống kê, đại số tuyến tính, giải tích.
Hiểu rõ quy trình phân tích dữ liệu thăm dò (Exploratory Data Analysis – EDA).
Biết sử dụng Python, SQL để xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
Làm quen với các kỹ thuật học máy (Machine Learning) như Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting và Deep Learning cơ bản.
Nhận thức về các loại hệ quản trị cơ sở dữ liệu như RDBMS, NoSQL, Graph Database, và dữ liệu lớn (ElasticSearch).
Hiểu:
Phân biệt cách áp dụng các thuật toán và công cụ xử lý dữ liệu phù hợp với từng bài toán thực tiễn.
Hiểu tầm quan trọng của làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo chất lượng phân tích.
Giải thích được cách đánh giá mô hình, áp dụng A/B Testing trong các dự án doanh nghiệp.
Áp dụng:
Có thể đảm nhiệm vai trò Junior Data Analyst hoặc Fresher Data Scientist.
Thực hiện thu thập dữ liệu từ file, API, database; xử lý và phân tích theo quy trình chuyên nghiệp.
Thiết kế dashboard trực quan bằng Power BI, Streamlit, Excel để trình bày kết quả phân tích.
Tham gia phát triển POC cho các bài toán phân tích – dự báo trong doanh nghiệp.
2. Học viên thành thạo công cụ & tư duy cốt lõi trong phân tích dữ liệu:
Công cụ:
Phân tích & trực quan hóa: Python (Pandas, Matplotlib, Seaborn), Power BI, Excel, Streamlit.
Truy vấn & quản lý dữ liệu: SQL (trên OLTP & OLAP), RDBMS, NoSQL, ElasticSearch.
Học máy & mô hình hóa: scikit-learn, Keras, TensorFlow cơ bản, MLFLOW.
Tư duy:
Tư duy phân tích: biết đặt câu hỏi, xác định mục tiêu phân tích và khai thác giá trị từ dữ liệu.
Tư duy hệ thống: hiểu kiến trúc xử lý dữ liệu trong doanh nghiệp từ pipeline đến báo cáo.
Tư duy giải quyết vấn đề: biết chia nhỏ bài toán, chọn phương pháp và công cụ phù hợp.
Kỹ năng:
Làm sạch, chuẩn hóa, xử lý dữ liệu thiếu và ngoại lai.
Xây dựng quy trình phân tích hoàn chỉnh từ nhập liệu đến báo cáo.
Trình bày kết quả bằng biểu đồ, dashboard, báo cáo giải thích rõ ràng cho người không chuyên.
Làm việc nhóm, phối hợp với các bên liên quan như kỹ sư dữ liệu, quản lý sản phẩm...
3. Học viên sẽ hoàn thiện 6 dự án thực tế ứng dụng cao:
Dự án 1:
Xây dựng dashboard phân tích kinh doanh – trực quan hóa dữ liệu bán hàng và marketing từ hệ thống OLTP, OLAP.
Dự án 2:
Tạo dashboard tương tác bằng Power BI/Excel từ dữ liệu bán hàng; thiết kế hệ thống phân tầng dữ liệu và báo cáo hiệu suất.
Dự án 3:
Phân tích và trực quan hóa dữ liệu thực từ Kaggle bằng Python – thực hành xử lý dữ liệu thô và khám phá dữ liệu.
Dự án 4:
Ứng dụng thống kê mô tả, xác suất và EDA để phân tích xu hướng kinh doanh từ dữ liệu thực tế.
Dự án 5:
Áp dụng kiến thức học sâu để xây dựng mô hình phân loại hoặc dự báo đơn giản với dữ liệu mẫu.
Dự án 6 (tổng kết):
Thảo luận mở rộng, đánh giá hiệu suất và tính khả thi của mô hình trong hệ thống dữ liệu lớn – chia sẻ kinh nghiệm triển khai trong thực tế doanh nghiệp.
Module I: Tổng Quan Về Phân Tích Dữ Liệu Và Thực Hành Trên Excel (Buổi 1- 6)
Module II: Phân Tích Dữ Liệu Đa Chiều Và Trực Quan Hóa Trên Power Bi (Buổi 7 -10)
Module III: Tổng Quan Cơ Sở Dữ Liệu Và Ngôn Ngữ Truy Vấn Sql (Buổi 11- 22)
Module IV: Tổng Quan Về Kiến Thức Của Data Science (Buổi 23)
Module V: Tổng Hợp Kiến Thức Python Cơ Bản Sử Dụng Trong Data Science (Buổi 24 - 31)
Module VI: Lý Thuyết Xác Suất Và Thống Kê Ứng Dụng Cho Phân Tích Dữ Liệu Thăm Dò (Exploratory Data Analysis - Eda) (Buổi 32 - 37)
Module VII: Cơ Sở Lý Thuyết Về Các Bài Toán Và Mô Hình Phổ Biến Trong Khoa Học Dữ Liệu (Buôi 38 - 46)
Module VIII: Hướng Dẫn Thực Hiện Mini-Project Về Khoa Học Dữ Liệu (Buổi 47 - 53)
Module IX: Học Viên Trình Bày Mini-Project, Đánh Giá, Tổng Kết (Buổi 54 - 56)
#cole #colevn #coleblogvn
Nguồn: https://cole.vn/san-pham/khoa-hoc-du-lieu-data-science-895
Link:
https://www.instagram.com/p/DUXu0g4j4iU/?utm_source=ig_web_copy_link&igsh=MzRlODBiNWFlZA==
https://telegra.ph/Kh%C3%B3a-h%E1%BB%8Dc-Data-AnalystData-ScienceMachine-Learning-2026-02-05