Data Analysis

1. Giới thiệu chung chương trình

Bối cảnh và xu hướng

Phân tích dữ liệu là một quá trình kiểm tra, làm sạch, chuyển đổi và mô hình hóa dữ liệu với mục tiêu khám phá thông tin hữu ích, thông báo kết luận và hỗ trợ ra quyết định. Phân tích dữ liệu có nhiều khía cạnh và cách tiếp cận, bao gồm các kỹ thuật đa dạng dưới nhiều tên khác nhau và được sử dụng trong các lĩnh vực kinh doanh, khoa học và khoa học xã hội khác nhau. Trong thế giới kinh doanh ngày nay, phân tích dữ liệu đóng vai trò giúp đưa ra quyết định khoa học hơn và giúp doanh nghiệp hoạt động hiệu quả hơn.Bên cạnh đó, dữ liệu là một trong những yếu tố quan trọng trong kinh doanh vì dữ liệu giúp chúng ta hiểu các vấn đề mà tổ chức đang gặp phải và việc sử dụng dữ liệu hiệu quả sẽ giúp doanh nghiệp cải thiện kết quả kinh doanh, đưa ra chiến lược thị trường tốt hơn, giảm chi phí, giúp doanh nghiệp ra quyết định nhanh và chính xác hơn,..

Chuyên viên phân tích dữ liệu (Data Analyst) là người thực hiện các phân tích sâu dữ liệu (deep dive analytics) ở dạng đồ thị, biểu đồ, sơ đồ, bảng biểu và báo cáo; sau đó sử dụng các dữ liệu đó để xác định xu hướng và tạo mô hình dự đoán những gì có thể xảy ra trong tương lai.

Data Analyst là một trong những công việc có nhu cầu tuyển dụng cao nhất ở thời điểm hiện tại. Không khó để nhận thấy vai trò của họ trong hầu hết các ngành nghề, các tổ chức doanh nghiệp, từ sản xuất, kinh doanh, marketing cho tới các lĩnh vực về y tế, chăm sóc sức khỏe. Theo diễn đàn kinh tế thế giới, nhu cầu tuyển dụng nhân sự ngành phân tích dữ liệu tăng mạnh vào năm 2020, gấp 6 lần so với 5 năm trước. Trong 5 năm tới, tỉ lệ này sẽ tiếp tục tăng cao hơn nữa do lượng dữ liệu con người tạo ra ngày càng nhiều. Nhờ đó mà cơ hội việc làm và phát triển sự nghiệp của những người theo đuổi ngành phân tích dữ liệu cũng vô cùng rộng mở.

Mô tả ngắn về chương trình

Chương trình này có tên gọi “Chuyên viên phân tích dữ liệu” (Data Analysis). Chương trình bắt đầu bằng việc cung cấp các nguyên tắc cốt lõi nhất của phân tích dữ liệu (hệ sinh thái dữ liệu, phương pháp luận và vòng đời của một dự án phân tích dữ liệu, các công việc cụ thể và các hướng công việc chuyên sâu cho một chuyên viên phân tích dữ liệu) , sau đó sẽ giúp bạn thành thục các kỹ năng thiết yếu nhất mà một Data Analyst cần nắm được như các ngôn ngữ lập trình (Python với Pandas, Matplotlib, seaborn, plotly, SQL với MySQL, ERD, advance querries), BI tool (Excel, Power BI) hay các thuật toán học máy (hồi quy, phân loại và phân cụm).. 

Bên cạnh đó, một trong những kỹ năng đặc trưng cho các chuyên viên phân tích dữ liệu là khả năng truyền đạt ý nghĩa thực tế của các phân tích định lượng cho stakeholder (các bên liên quan). Trong chương trình này, bạn sẽ học cách trở thành bậc thầy trong việc truyền đạt các hàm ý liên quan đến kinh doanh của các phân tích dữ liệu cho các bên liên quan, đảm bảo thành quả làm việc và phân tích dữ liệu của bạn có hiệu quả cao nhất bằng những câu chuyện được kể bằng dữ liệu thông qua các data dashboard. 

Vào cuối chương trình, các bạn có thể chọn một trong 2 lựa chọn sau: Kết hợp các kỹ năng của mình để hoàn thành một dự án capstone hoặc đi thực tập tại danh nghiệp.

2. Học viên học xong có thể làm gì?

Sau khi học xong, người học có cơ hội:

Công việc

Vị trí tuyển dụng: Data Analyst, Business Inteligent Analyst.

Một số đơn vị tuyển dụng: Viettel, FPT Software, MB Bank, Momo.

Học chuyển tiếp

Học tiếp các Chứng chỉ tiếp theo về dữ liệu của Funix để nắm vững hơn về hệ sinh thái dữ liệu trong doanh nghiệp như: Kỹ thuật dữ liệu, khoa học dữ liệu, học máy.

Học viên có thể tiếp tục theo học để có thể lấy bằng Kỹ sư phần mềm của FPT University và các trường đại học quốc tế khác (Deakin, City University of Seatle).

3. Học viên học xong có năng lực gì?

O1: Hiểu rõ về hệ sinh thái dữ liệu của doanh nghiệp.

O2: Có góc nhìn toàn diện về tính chất công việc, nghiệp vụ của một DA/BI, từ đó định hướng được career path phù hợp nhất cho bản thân.

O3: Nắm được một quy trình hoàn chỉnh và chi tiết khi làm việc với dữ liệu, từ phân tích/đưa ra bài toán nghiệp vụ, trao đổi với stake holders (khách hàng và các bên liên quan) đến mô hình hóa dữ liệu thông qua các mô hình học máy.

O4: Sử dụng thành thạo các ứng dụng sau cho các bài toán thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu: Excel, Power BI, Python và một số framework đặc thù khác (scikit-learn, pandas, …).

O5: Làm việc tốt với các hệ cơ sở dữ liệu quan hệ: Từ thiết kế và xây dựng hệ CSDL, viết truy vấn SQL, đến thiết kế và tối ưu Data Warehouse và các tiến trình ETL.

O6: Có thể thực hiện được 1 dự án thực tế về DA/BI hoàn chỉnh.

4. Yêu cầu đầu vào đối với học viên

Điều kiện tiên quyết 

• Có kiến thức về cơ sở dữ liệu
• Có kiến thức nền tảng về xác suất thống kê.
• Có kinh nghiệm làm việc với Excel.

Trong trường hợp chưa có đầy đủ các kiến thức điều kiện, các bạn cần học thêm các môn học sau trong chứng chỉ điều kiện của chương trình Data Analysis:

• Excel cơ bản
• Xác suất thống kê
• Các hệ cơ sở dữ liệu
  

  5. Chương trình học

• Introduction to Data Analysis

Môn học này giới thiệu các khái niệm phân tích dữ liệu, vai trò của Nhà phân tích dữ liệu và các công cụ được sử dụng để thực hiện các chức năng hàng ngày. Bạn sẽ hiểu được hệ sinh thái dữ liệu và các nguyên tắc cơ bản của phân tích dữ liệu, chẳng hạn như thu thập dữ liệu hoặc khai thác dữ liệu. Sau đó, bạn sẽ học các kỹ năng mềm cần thiết để truyền đạt hiệu quả dữ liệu của bạn cho các bên liên quan và cách thành thạo các kỹ năng này có thể cung cấp cho bạn lựa chọn để trở thành người ra quyết định theo hướng dữ liệu.

Sau đó, học viên sẽ bắt đầu tìm hiểu nhẹ nhàng các quy trình về phân tích dữ liệu thông qua Excel – một trong những công cụ cơ bản và thông dụng nhất để làm việc với dữ liệu – cho dù là kinh doanh, tiếp thị, phân tích dữ liệu hay nghiên cứu. Bạn sẽ có được kinh nghiệm quý báu trong việc phân tích dữ liệu của mình bằng các kỹ thuật trong Excel như tạo bảng tổng hợp, trực quan hóa và mô hình hóa dữ liệu.

1. Nắm được các khái niệm cơ bản về công việc Phân tích dữ liệu và hệ sinh thái khoa học dữ liệu.

2. Hiểu rõ vai trò của Phân tích dữ liệu trong các bài toán kinh doanh.

3.  Nắm được cách thức kết nối và giao tiếp với các bên liên quan trong một dự án liên quan đến Phân tích dữ liệu.

4. Sử dụng được excel để xử lý bài toán phân tích dữ liệu cơ bản từ đầu đến cuối.

• Phân tích dữ liệu với Power BI

Power BI đang nhanh chóng trở thành nền tảng BI (kinh doanh thông minh) mạnh mẽ nhất trên thế giới và là một trong những công cụ rất hữu ích cho cả các chuyên gia dữ liệu cũng như những người mới bắt đầu tìm hiểu về phân tích dữ liệu. Với Power BI, bạn có thể kết nối với hàng trăm nguồn dữ liệu, xây dựng các mô hình phức tạp bằng các công cụ đơn giản và trực quan, đồng thời thiết kế các bảng báo cáo và điều khiển tương tác tuyệt đẹp.

Trong khóa học này, bạn sẽ đóng vai trò là Nhà phân tích kinh doanh của Adventure Work Cycles, một công ty sản xuất toàn cầu. Nhiệm vụ của bạn sẽ là thiết kế và cung cấp một giải pháp kinh doanh thông minh đầu cuối, chất lượng và chuyên nghiệp thông qua Power BI với đầu vào là các tệp dữ liệu thô.

Chúng ta sẽ được hướng dẫn chi tiết cách sử dụng Power BI Desktop để thực thi nhiệm vụ trên. Bên cạnh đó, môn học sẽ cung cấp cho bạn các giải thích rõ ràng cũng như các kỹ thuật chuyên nghiệp hữu ích trong từng quá trình thực hiện. Chúng ta sẽ đi theo một tiến trình ổn định, có hệ thống để hoàn thành được một dự án hoàn chỉnh về Power BI.

1. Cài đặt và làm quen với giao diện của Power BI Desktop.

2. Xử lý, chuyển đổi và tích hợp được dữ liệu thô vào Power BI.

3. Xây dựng mô hình dữ liệu quan hệ với các bảng dữ liệu và quan hệ dữ liệu.

4. Sử dụng DAX để tính toán, trích xuất và phân tích dữ liệu.

5. Xây dựng được các báo cáo Power BI đẹp mắt, có thể tương tác với người dùng.

6. Thiết kế, xây dựng và triển khai được một quy trình BI hoàn chỉnh trên Power BI từ dữ liệu thô với các báo cáo và dashboard chất lượng.

•  Truy vấn nâng cao và xây dựng kho dữ liệu

Phần đầu của môn học giúp học viên được tiếp cận với việc sử dụng SQL để giải quyết một số vấn đề phân tích trong thương mại điện tử như phân tích lưu lượng website, phân tích hiệu suất website, phân tích sản phẩm.

Tiếp đó, trong phần hai học viên sẽ được học các nhóm hàm thuộc về Window Function trong SQL Server, các loại subquery và hơn nữa trong bài cuối cùng của phần 2 học viên sẽ được học cách tối ưu một câu truy vấn.

Phần cuối cùng, học viên sẽ được tìm hiểu về kiến trúc kho dữ liệu (data warehousing) mẫu và mô hình hóa chiều dữ liệu (dimensional modelling), thiết kế một ETL. Một data warehouse (kho dữ liệu – DWH) là một hệ thống được dùng để lưu trữ thông tin cho việc phân tích và báo cáo còn ETL (Extract – Transform – Load) là một quá trình trích xuất – chuyển đổi và tải dữ liệu vào hệ thống Data warehouse.

• Ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu

• Trong môn học này, học viên sẽ được làm quen với ngôn ngữ Python và cách sử dụng thư viện Pandas để xử lý dữ liệu dạng bảng. Với Pandas, các bạn có thể dễ dàng thực hiện các công việc như làm sạch dữ liệu, chuẩn hoá và biến đổi dữ liệu. Ngoài ra, Pandas cũng hỗ trợ rất nhiều định dạng file dữ liệu khác nhau như json, xlsx, csv, … Việc này sẽ giúp các bạn có nhiều lựa chọn hơn khi làm việc với dữ liệu.

  Trong ở phần 3 của môn học này, các bạn sẽ được thực hành trực quan hoá dữ liệu với Python bằng cách sử dụng các thư viện của Python như Matplotlib, Seaborn, Folium, Plotly.

  Trong phần cuối cùng của môn học, các bạn sẽ được làm quen với học máy, đây là một lĩnh vực rất rộng lớn và được sử dụng rộng rãi trong phân tích dữ liệu nâng cao. Nếu trước đây các bạn đã được làm quen với mô hình Linear Regression cơ bản (trong môn Giới thiệu về phân tích dữ liệu) thì ở phần này, các bạn sẽ được giới thiệu các mô hình khác như Regression nâng cao, hồi quy logistic, cây quyết định, k-Mean. Mỗi mô hình đều được sử dụng khi phân tích dữ liệu nâng cao: hồi quy logistic có thể giúp các bạn phân loại đâu là khách hàng tiềm năng, k-Means sẽ giúp các bạn phân nhóm được các nhóm khách hàng có đặc điểm chung, …

  #	Mục tiêu
  1	Sử dụng Python để làm việc với các dữ liệu dạng text file, dữ liệu web
  2	Sử dụng numpy khi thao tác với mảng 1 chiều và 2 chiều
  3	Sử dụng thành thạo Pandas cho các tác vụ làm sạch, biến đổi, xử lý và phân tích dữ liệu
  4	Biết viết regular expression để làm các query từ đơn giản đến phức tạp với dữ liệu text
  5	Sử dụng được Python để trực quan hóa dữ liệu thông qua các thư viện từ cơ bản đến nâng cao

  Final Project

Hoàn thành môn học, học viên sẽ biết cách kết hợp các kiến thức về dữ liệu để tạo ra một sản phẩm/hệ thống về lưu trữ, xử lý và phân tích dữ liệu. Từ đó học viên sẽ tiếp tục hoàn thiện được các kỹ năng của mình liên quan đến phân tích dữ liệu.

Học viên có thể chọn 1 trong 2 option sau:

Option 1: Làm đồ án tốt nghiệp. 

Đối với các học viên theo học chương trình biên soạn, học viên sẽ được hướng dẫn chọn làm đề tài/khóa luận với các mentor hướng dẫn trực tiếp.

Option 2: Đi thực tập tại doanh nghiệp. 

Đối với các bạn học viên có nguyện vọng thực tập tại các doanh nghiệp, FUNiX sẽ hỗ trợ kết nối các bạn với các doanh nghiệp để chuẩn bị CV và phỏng vấn vào thực tập. Nếu được doanh nghiệp nhận, học viên cần chủ động tìm hiểu và vận dụng các kiến thức đã học hoàn thành mục tiêu thực tập.

• Phương án thực hành

Chương trình có đề bài thực hành giúp học viên rèn luyện khả năng lập trình bám theo các bài lý thuyết đã được dạy.