Khóa Học Thống Kê Lập Trình Để Xây Dựng Mô Hình Dữ liệu

1.1. Bối cảnh và xu hướng 

• Trong bối cảnh kỷ nguyên dữ liệu, nhu cầu về phân tích dữ liệu ngày càng gia tăng khi các doanh nghiệp chuyển đổi số và dựa trên dữ liệu để ra quyết định. Hai Khóa Google Data Analytics và Google Advanced Data Analytics trên Coursera phản ánh xu hướng này, cung cấp kỹ năng cần thiết để đáp ứng nhu cầu thị trường.
• Khóa Google Data Analytics tập trung vào nền tảng phân tích dữ liệu, phù hợp với người mới bắt đầu. Nó cung cấp kiến thức cơ bản về công cụ như bảng tính, SQL và R, giúp học viên làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, từ đó đáp ứng yêu cầu của các vị trí như Data Analyst cơ bản.
• Khóa Google Advanced Data Analytics mở rộng kiến thức với các kỹ thuật nâng cao như Python, phân tích thống kê và học máy. Nó dành cho những chuyên gia đã có nền tảng muốn phát triển thành Senior Data Analyst hoặc Data Scientist.
• Với sự phát triển mạnh mẽ của lĩnh vực dữ liệu, cả hai Khóa không chỉ theo kịp xu hướng mà còn đáp ứng nhu cầu đào tạo thực tiễn cho các ngành nghề liên quan, giúp học viên nâng cao năng lực và cạnh tranh trên thị trường lao động.
• Cung cấp kiến thức về thống kê kết hợp với thực hành Python để phân tích dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu. Trực quan hóa dữ liệu bằng thư viện Python (Matplotlib, Seaborn, v.v.).

1.2. Tóm tắt khóa học

Môn 1: gồm khóa học Google Data Analytics  (Tối đa 3 tháng) cùng sự dẫn dắt của Mentor FUNiX Link

• Mã môn: GDA101x
• Mô tả: Khóa học cung cấp nền tảng phân tích dữ liệu, tập trung vào các công cụ cơ bản như bảng tính, SQL, và R. Học viên sẽ học cách thu thập, làm sạch, phân tích và trực quan hóa dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định.
• Phù hợp: Người mới bắt đầu hoặc muốn chuyển sang lĩnh vực phân tích dữ liệu. Không bắt buộc phải có kiến thức chuyên sâu về thống kê.
• Mục tiêu: Chuẩn bị cho các vai trò như Junior Data Analyst.

Môn 2: gồm khóa học Google Advanced Data Analytics  cùng sự dẫn dắt của Mentor FUNiX (Tối đa 3 tháng)

• Mã môn: GAA201x
• Mô tả: Khóa học chuyên sâu về phân tích dữ liệu nâng cao, bao gồm sử dụng Python, phân tích thống kê, xây dựng mô hình hồi quy và học máy. Học viên cũng học cách trực quan hóa dữ liệu phức tạp bằng Tableau.
• Phù hợp: Nhà phân tích dữ liệu muốn nâng cao kỹ năng hoặc hướng tới các vị trí cấp cao hơn.
• Mục tiêu: Chuẩn bị cho các vai trò như Senior Data Analyst hoặc Data Scientist cơ bản.

Môn 3: gồm khóa học SPECIALIZATIONS/STATISTICS-WITH-PYTHON cùng sự dẫn dắt của Mentor FUNiX

• Mã môn: SPY101x
• Mô tả khóa học: Chuỗi khóa học từ Đại học Michigan dạy thống kê cơ bản đến nâng cao và phân tích dữ liệu với Python. Bao gồm trực quan hóa, suy luận thống kê, mô hình hồi quy, và dự án thực tế.
• Đối tượng phù hợp: Người mới học thống kê, nhà phân tích dữ liệu, sinh viên hoặc người làm nghiên cứu muốn áp dụng Python vào phân tích dữ liệu.
• Mục tiêu: Hiểu và áp dụng thống kê, trực quan hóa dữ liệu, xây dựng mô hình thống kê, và giải quyết vấn đề thực tế với dữ liệu thật.

2. Ứng dụng sau khi hoàn thành chứng chỉ & cơ hội việc làm

Sau khi học xong học viên không chỉ nắm bắt kỹ thuật mà còn có thể tự tin ứng dụng kiến thức vào các dự án thực tế và phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu.

2.1. Kỹ năng phân tích toàn diện

• Hiểu toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu từ cơ bản đến nâng cao.
• Thành thạo các công cụ phân tích phổ biến: SQL, R, Python, Power BI, và Tableau.

2.2. Ứng dụng trong thực tế

• Thu thập và phân tích dữ liệu để đưa ra các quyết định dựa trên bằng chứng.
• Xây dựng các dashboard tương tác và báo cáo chuyên sâu để trình bày dữ liệu.
• Quản trị dữ liệu lớn.

2.3. Phát triển nghề nghiệp

Ứng tuyển vào các vai trò như:

•  Data Analyst (Nhà phân tích dữ liệu).
•  Business Intelligence Analyst (Nhà phân tích trí tuệ kinh doanh).
•  Junior Data Scientist (Nhà khoa học dữ liệu cấp cơ bản).
•  Power BI Specialist.
• Phù hợp với nhiều ngành nghề: Marketing, tài chính, chuỗi cung ứng, y tế, giáo dục, và nhiều lĩnh vực khác sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa hiệu suất và chiến lược.

3. Yêu cầu đầu vào và đối tượng phù hợp

• Người có nhu cầu làm trong lĩnh vực thống kê, xây dựng mô hình hóa dữ liệu.
• Người mới bắt đầu với dữ liệu: Muốn học từ cơ bản đến nâng cao trong phân tích dữ liệu.
• Nhà phân tích dữ liệu hiện tại: Cần nâng cấp kỹ năng với công cụ và kỹ thuật mới.
• Nhà quản lý và lãnh đạo: Muốn hiểu cách áp dụng dữ liệu trong quản lý và ra quyết định.
• Người làm việc trong các ngành nghề khác: Muốn chuyển đổi nghề nghiệp hoặc cải thiện khả năng ra quyết định dựa trên dữ liệu.
• Người hướng tới các vị trí cao cấp: Muốn chuẩn bị tốt cho các vai trò như Senior Data Analyst hoặc Data Scientist.

4.  Đề cương chi tiết khóa học với sự dẫn dắt của Mentor

4.1 Môn 1: Khóa học Google Data Analytics (Coursera)

Khóa học gồm 8 phần (8 khóa học nhỏ), cung cấp kiến thức và kỹ năng cần thiết để trở thành nhà phân tích dữ liệu. Dưới đây là nội dung chi tiết của từng phần:

• Foundations: Data, Data, Everywhere

▶️ Mục tiêu: Cung cấp nền tảng và tổng quan về phân tích dữ liệu.

▶️ Nội dung chính:

– Vai trò và trách nhiệm của nhà phân tích dữ liệu.

– Quy trình 6 bước trong phân tích dữ liệu: Hỏi (Ask), Chuẩn bị (Prepare), Xử lý (Process), Phân tích (Analyze), Chia sẻ (Share), và Hành động (Act).

– Tầm quan trọng của dữ liệu trong kinh doanh và quyết định dựa trên dữ liệu.

– Giới thiệu các công cụ phân tích như bảng tính (Spreadsheet), SQL, và các công cụ trực quan hóa.

• Ask Questions to Make Data-Driven Decisions

▶️ Mục tiêu: Phát triển tư duy phân tích và kỹ năng đặt câu hỏi đúng để định hướng phân tích.

▶️ Nội dung chính:

– Học cách đặt câu hỏi chiến lược để giải quyết vấn đề.

– Sử dụng tư duy phản biện để xác định câu hỏi phù hợp.

– Hiểu vai trò của dữ liệu trong việc ra quyết định.

– Tạo kết nối giữa câu hỏi kinh doanh và phân tích dữ liệu.

• Prepare Data for Exploration

▶️Mục tiêu: Học cách thu thập và chuẩn bị dữ liệu để phân tích.

▶️ Nội dung chính:

– Các nguồn dữ liệu khác nhau và cách thu thập dữ liệu đáng tin cậy.

– Hiểu các loại định dạng dữ liệu: Dữ liệu có cấu trúc, bán cấu trúc và phi cấu trúc.

– Cách sử dụng bảng tính và SQL để nhập, lưu trữ và tổ chức dữ liệu.

– Đánh giá chất lượng dữ liệu để chuẩn bị cho phân tích.

• Process Data from Dirty to Clean

▶️Mục tiêu: Làm sạch và xử lý dữ liệu để đảm bảo độ chính xác và toàn vẹn.

▶️ Nội dung chính:

– Phát hiện và sửa lỗi trong dữ liệu (missing values, outliers).

– Tiêu chuẩn hóa dữ liệu để tăng tính khả dụng.

– Làm sạch dữ liệu bằng các công cụ như bảng tính và SQL.

– Thực hành tổ chức dữ liệu để chuẩn bị cho quá trình phân tích.

• Analyze Data to Answer Questions

▶️Mục tiêu: Sử dụng dữ liệu để trả lời câu hỏi kinh doanh cụ thể.

▶️Nội dung chính:

– Sử dụng bảng tính và các hàm cơ bản để phân tích dữ liệu.

– Truy vấn SQL nâng cao (GROUP BY, JOIN, hàm tổng hợp).

– Phân tích dữ liệu định tính và định lượng.

– Cách áp dụng dữ liệu vào các bài toán thực tế.

• Share Data Through the Art of Visualization

▶️Mục tiêu: Học cách tạo báo cáo và trực quan hóa dữ liệu để trình bày hiệu quả.

▶️Nội dung chính:

– Tạo biểu đồ, bảng, và đồ thị từ dữ liệu thô.

– Sử dụng công cụ trực quan hóa Tableau để tạo dashboard tương tác.

– Nghệ thuật kể chuyện bằng dữ liệu (Data Storytelling).

– Thiết kế báo cáo dữ liệu để truyền đạt thông tin rõ ràng và thuyết phục.

• Data Analysis with R Programming

▶️Mục tiêu: Học cách sử dụng R để phân tích và trực quan hóa dữ liệu.

▶️Nội dung chính:

– Giới thiệu về R và RStudio.

– Sử dụng các thư viện R phổ biến như ggplot2, dplyr, và tidyr.

– Viết mã R để làm sạch, phân tích, và trực quan hóa dữ liệu.

– Tạo báo cáo tự động bằng R Markdown.

• Google Data Analytics Capstone: Complete a Case Study

▶️Mục tiêu: Áp dụng tất cả kiến thức đã học vào một dự án thực tế.

▶️Nội dung chính:

– Lựa chọn một vấn đề kinh doanh thực tế để phân tích.

– Thu thập và xử lý dữ liệu liên quan.

– Thực hiện phân tích dữ liệu và tạo báo cáo trực quan hóa.

– Thuyết trình kết quả qua một nghiên cứu trường hợp hoàn chỉnh, tạo thành sản phẩm cho portfolio cá nhân.

Kết quả đạt được sau khi học:

• Hiểu rõ quy trình phân tích dữ liệu từ thu thập đến trình bày.
• Thành thạo công cụ: SQL, Spreadsheet, Tableau, R.
• Tự tin xử lý và phân tích dữ liệu để hỗ trợ ra quyết định kinh doanh.
• Hoàn thành dự án thực tế để bổ sung vào portfolio và ứng tuyển vào các vị trí Junior Data Analyst hoặc tương đương.

Môn 2: Khóa học Google Advanced Data Analytics Professional Certificate (Coursera)

Khóa học Google Advanced Data Analytics Professional Certificate bao gồm 7 khóa học chuyên sâu, được thiết kế để phát triển các kỹ năng nâng cao về phân tích dữ liệu, từ thống kê, lập trình Python, đến học máy. Dưới đây là nội dung chi tiết:

• Foundations of Data Science

▶️Mục tiêu: Cung cấp nền tảng về khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu nâng cao.

▶️Nội dung chính:

– Hiểu vai trò khoa học dữ liệu: Các lĩnh vực ứng dụng, quy trình làm việc và sự khác biệt giữa phân tích dữ liệu cơ bản và nâng cao.

– Công cụ phân tích dữ liệu nâng cao: Sử dụng các công cụ như Python, Jupyter Notebook, Tableau, và SQL.

– Kỹ năng giao tiếp dữ liệu: Cách trình bày và truyền tải ý nghĩa của dữ liệu tới các bên liên quan.

– Đạo đức dữ liệu: Hiểu tầm quan trọng của quyền riêng tư, quản lý và bảo mật dữ liệu trong doanh nghiệp.

• Get started with python

▶️ Mục tiêu: Phát triển kỹ năng lập trình Python từ cơ bản đến ứng dụng trong phân tích dữ liệu.
▶️ Nội dung chính:

– Lập trình cơ bản với Python:

+ Cú pháp, cấu trúc dữ liệu (list, dictionary, tuple), và các hàm cơ bản.
+ Vòng lặp, điều kiện và xử lý chuỗi.
– Công cụ Python cho dữ liệu:
+ Giới thiệu thư viện NumPy và Pandas để xử lý dữ liệu.
+ Sử dụng Jupyter Notebook để viết mã và kiểm tra kết quả.
– Thực hành: Xử lý các tập dữ liệu nhỏ, áp dụng Python để thao tác dữ liệu.

• Go beyond the numbers: translate data into insights

▶️Mục tiêu: Thực hiện phân tích dữ liệu khám phá (Exploratory Data Analysis – EDA) để tìm ra thông tin chi tiết.
▶️ Nội dung chính:
– Làm sạch và tổ chức dữ liệu: Xác định dữ liệu bị thiếu, phát hiện giá trị ngoại lai và xử lý lỗi dữ liệu.
– Phân tích dữ liệu:
+ Sử dụng Python và Tableau để tạo biểu đồ và trực quan hóa dữ liệu.
+ Phân tích dữ liệu định tính và định lượng.
– Trực quan hóa dữ liệu: Thiết kế dashboard tương tác với Tableau để kể chuyện bằng dữ liệu.
– Thực hành: Thực hiện phân tích một tập dữ liệu thực tế và trình bày kết quả.

• The power of statistics

▶️ Mục tiêu: Áp dụng các phương pháp thống kê cơ bản để rút ra thông tin từ dữ liệu.
▶️ Nội dung chính:
– Thống kê mô tả: Tóm tắt dữ liệu với trung bình, trung vị, phương sai, và độ lệch chuẩn.
– Phân phối xác suất: Hiểu các phân phối chuẩn, nhị phân, và phân phối Poisson.
– Kiểm định giả thuyết: Thực hiện các kiểm định thống kê như t-test, kiểm định ANOVA, và kiểm định chi-squared.
– Thực hành: Sử dụng Python để thực hiện phân tích thống kê trên dữ liệu thực.

• Regression analysis: simplify complex data relationships

▶️ Mục tiêu: Xây dựng và diễn giải các mô hình hồi quy để phân tích mối quan hệ trong dữ liệu.
▶️ Nội dung chính:
– Hồi quy tuyến tính:
+ Mô hình hóa mối quan hệ giữa một biến độc lập và một biến phụ thuộc.
+ Đánh giá hiệu suất của mô hình qua các chỉ số như R-squared.
– Hồi quy logistic:
+ Sử dụng để phân tích dữ liệu phân loại (ví dụ: dự đoán khách hàng có mua hàng hay không).
– Phân tích dữ liệu nhiều chiều:
+ Áp dụng hồi quy đa biến để xử lý dữ liệu phức tạp.
– Thực hành: Xây dựng mô hình hồi quy trên Python để dự đoán và diễn giải kết quả.

• The nuts and bolts of machine learning

▶️ Mục tiêu: Tìm hiểu và áp dụng các thuật toán học máy để giải quyết vấn đề dữ liệu phức tạp.
▶️Nội dung chính:
– Phân loại học máy:
+ Học có giám sát (supervised learning): hồi quy, phân loại.
+Học không giám sát (unsupervised learning): phân cụm (clustering), giảm chiều (dimensionality reduction).
– Chuẩn bị dữ liệu: Xử lý dữ liệu đầu vào cho các mô hình học máy.
– Xây dựng và đánh giá mô hình:
+ Sử dụng thư viện Scikit-learn để xây dựng và đánh giá mô hình.
+ Sử dụng các chỉ số như Precision, Recall, và F1-score để đánh giá mô hình.
– Thực hành: Ứng dụng học máy để dự đoán xu hướng dữ liệu hoặc phân loại.

• Google advanced data analytics capstone

▶️ Mục tiêu: Hoàn thành một dự án phân tích dữ liệu thực tế, tích hợp toàn bộ kỹ năng đã học.
▶️ Nội dung chính:
– Dự án phân tích dữ liệu:
+ Thu thập và làm sạch dữ liệu thực tế.
+ Thực hiện phân tích EDA và trình bày kết quả qua trực quan hóa.
– Xây dựng mô hình học máy:
+ Sử dụng Python để phát triển mô hình học máy phù hợp.
+ Tối ưu hóa và kiểm tra mô hình để đảm bảo hiệu suất.
– Thuyết trình dự án: Tạo báo cáo và trình bày kết quả qua dashboard và biểu đồ.

Kết quả đạt được sau khi học

1. Kỹ năng nâng cao:
   • Phân tích dữ liệu nâng cao với Python.
   • Thống kê ứng dụng, hồi quy, và học máy.
   • Trực quan hóa dữ liệu phức tạp với Tableau.
2. Ứng dụng thực tế:
   • Hoàn thành các dự án phân tích dữ liệu từ đầu đến cuối.
   • Ứng dụng học máy để giải quyết các bài toán dữ liệu phức tạp.
3. Nghề nghiệp:
   • Ứng tuyển vào các vị trí như Senior Data Analyst, Junior Data Scientist, hoặc Machine Learning Specialist.

Môn 3: Statistics with Python Specialization (nguồn coursera)

Chương trình đào tạo do Đại học Michigan cung cấp trên Coursera. Đây là một lộ trình học trực tuyến dành cho những ai muốn nâng cao kỹ năng thống kê và phân tích dữ liệu với Python, từ cơ bản đến nâng cao. Chương trình bao gồm ba khóa học với nội dung chi tiết như sau:

• Hiểu và Trực quan hóa Dữ liệu với Python

▶️ Mục tiêu khóa học:

– Nắm vững các khái niệm cơ bản về thống kê và các kỹ thuật phân tích dữ liệu.

– Hiểu cách dữ liệu được thu thập, tổ chức và xử lý trong các nghiên cứu.

– Thành thạo các phương pháp trực quan hóa và tóm tắt dữ liệu.

▶️ Nội dung chính:

– Nguồn gốc dữ liệu: Làm thế nào để xác định nguồn gốc và chất lượng của dữ liệu.

– Quản lý dữ liệu: Các phương pháp chuẩn bị dữ liệu để phân tích, bao gồm xử lý giá trị bị thiếu và định dạng dữ liệu.

– Trực quan hóa dữ liệu: Học cách tạo biểu đồ, như biểu đồ cột, biểu đồ phân tán, histogram, và boxplot.

– Khám phá dữ liệu đa biến: Phân tích mối quan hệ giữa nhiều biến trong một bộ dữ liệu.

– Thực hành với Python: Sử dụng thư viện Pandas, Matplotlib, và Seaborn để trực quan hóa dữ liệu.

▶️ Kỹ năng đạt được:

– Trình bày dữ liệu bằng biểu đồ và số liệu tổng hợp.

– Sử dụng Python để phân tích dữ liệu cơ bản.

• Phân tích Thống kê Suy diễn với Python

▶️ Mục tiêu khóa học:

– Hiểu và áp dụng các nguyên tắc suy diễn thống kê.

– Biết cách kiểm định giả thuyết và ước lượng khoảng tin cậy.

▶️Nội dung chính:

– Thống kê suy diễn: Giới thiệu về lý thuyết xác suất, phân phối mẫu, và vai trò của thống kê trong việc đưa ra kết luận từ dữ liệu.]

– Khoảng tin cậy (Confidence Interval): Cách xây dựng và giải thích khoảng tin cậy cho các thông số quần thể (mean, proportion).

– Kiểm định giả thuyết (Hypothesis Testing):

+ Kiểm định một quần thể (One-sample test).

+ Kiểm định so sánh hai quần thể (Two-sample test).

+ Sử dụng kiểm định t (t-test), kiểm định chi bình phương (chi-square test).

– Thực hành với Python: Dùng thư viện Statsmodels và Scipy để thực hiện các phép kiểm định thống kê.

▶️ Kỹ năng đạt được:

– Hiểu ý nghĩa của các kết quả kiểm định và khoảng tin cậy.

– Áp dụng thống kê suy diễn để giải quyết các vấn đề thực tế.

• Xây dựng Mô hình Thống kê với Python

▶️Mục tiêu khóa học:

– Thành thạo các phương pháp mô hình hóa thống kê từ cơ bản đến nâng cao.

– Biết cách chọn mô hình phù hợp với câu hỏi nghiên cứu và dữ liệu.

▶️Nội dung chính:

– Hồi quy tuyến tính (Linear Regression):

+ Mô hình hóa mối quan hệ giữa các biến định lượng.

+ Đánh giá hiệu quả của mô hình bằng các chỉ số như R-squared.

– Hồi quy logistic (Logistic Regression):

+ Phân tích dữ liệu phân loại (ví dụ: dự đoán kết quả nhị phân).

–  Mô hình tuyến tính tổng quát (Generalized Linear Models – GLM):

+ Ứng dụng mô hình GLM cho các loại dữ liệu khác nhau (Poisson, Binomial).

–  Mô hình phân cấp và hỗn hợp (Hierarchical and Mixed-Effects Models):

+ Xử lý dữ liệu phân tầng hoặc lặp lại.

– Suy luận Bayes (Bayesian Inference):

+ Khái niệm cơ bản về suy luận Bayes và ứng dụng trong mô hình hóa dữ liệu.

– Thực hành với Python: Sử dụng Statsmodels và các thư viện liên quan để xây dựng và kiểm tra mô hình.

▶️Kỹ năng đạt được:

– Xây dựng và đánh giá các mô hình thống kê phù hợp.

– Giải thích kết quả mô hình theo ngữ cảnh nghiên cứu thực tế.