Hướng 1: Khóa học trình bày và trực quan hóa 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 học 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 học 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 học 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 học 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. Ngoài ra học viên sẽ học thêm kiến thức về Power BI để có khả năng biểu diễn dữ liệu hiệu quả hơn.

1.2 Tóm tắt khóa học

• Khóa học 1: Google Data Analytics (Coursera) (Tối đa 3 tháng)

– 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.

– Mục tiêu: Chuẩn bị cho các vai trò như Junior Data Analyst.

• Khóa học 2: Data Analysis and Visualization with Power BI (Coursera) (Tối đa 2
  tháng)

– Mô tả: Khóa học hướng dẫn cách sử dụng Power BI để phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Học viên sẽ học cách làm sạch, biến đổi, và trình bày dữ liệu dưới dạng báo
cáo, dashboard tương tác nhằm hỗ trợ ra quyết định.

– Phù hợp: Người mới bắt đầu hoặc chuyên viên phân tích muốn học cách sử dụng
Power BI trong công việc.

-Mục tiêu: Thành thạo các kỹ năng cơ bản trong Power BI để tạo ra báo cáo và
dashboard chuyên nghiệp, phục vụ phân tích dữ liệu kinh doanh.

• Khóa học 3: Google Advanced Data Analytics (Coursera) (Tối đa 3 tháng)

– 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.

2. NHỮNG GÌ CÓ THỂ LÀM ĐƯỢC SAU KHI HOÀN THÀNH 3 KHÓA HỌC & 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. 

• 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.

• 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.

• 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. ĐỀ CƯƠNG KHÓA HỌC (Syllabus)

3.1 Khóa học 1: Đề cương chi tiết 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 khóa học:

• 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.

3.2 Khóa học 2: Phân tích và Trực quan hóa Dữ liệu với Power BI (Coursera)

Khóa học này cung cấp kiến thức cơ bản và nâng cao để sử dụng Power BI trong phân tích và trực quan hóa dữ liệu, với các mô-đun thực hành tập trung vào việc tạo  báo cáo, xây dựng bảng điều khiển và trình bày dữ liệu một cách hiệu quả. Dưới đây là nội dung chi tiết của từng mô-đun:

• Tạo Báo Cáo (Creating Reports)

▶️  Mục tiêu:
o Làm quen với các công cụ trực quan hóa dữ liệu trong Power BI và học cách thiết
kế các báo cáo cơ bản.

▶️ Nội dung:
o Giới thiệu về Power BI Desktop: Cách cài đặt, thiết lập và sử dụng giao diện chính.
o Tạo các loại biểu đồ và trực quan cơ bản:
 Biểu đồ cột (Column Chart).
 Biểu đồ đường (Line Chart).

 Biểu đồ tròn (Pie Chart).
 Biểu đồ kết hợp (Combo Chart).
 Treemaps và Cards.

o Cách tạo và cấu hình các chỉ số hiệu suất chính (KPIs) để theo dõi hiệu quả.
▶️  Hoạt động thực hành:
o Tạo báo cáo trực quan cơ bản từ tập dữ liệu mẫu.
o Thêm các yếu tố như tiêu đề, nhãn và chú thích vào báo cáo.

• Điều Hướng và Khả Năng Truy Cập (Navigation and Accessibility)

▶️  Mục tiêu:
o Cải thiện trải nghiệm người dùng trong các báo cáo bằng cách thêm các yếu tố điều
hướng và đảm bảo khả năng truy cập.

▶️  Nội dung:
o Thêm và cấu hình các yếu tố điều hướng:
 Nút bấm (Buttons).
 Trang điều hướng (Page Navigation).
 Liên kết giữa các trang trong báo cáo.
o Nguyên tắc thiết kế báo cáo dễ truy cập:
 Tăng cường khả năng đọc bằng cách chọn màu sắc và phông chữ phù hợp.
 Thiết kế báo cáo thân thiện với người dùng khuyết tật.

▶️  Hoạt động thực hành:
o Thêm các nút điều hướng vào báo cáo.
o Tối ưu hóa khả năng truy cập cho một báo cáo cụ thể.

• Phân Tích Dữ Liệu Nâng Cao (Advanced Data Analysis)

▶️ Mục tiêu:
o Thực hiện phân tích dữ liệu nâng cao để khám phá thông tin chi tiết từ tập dữ liệu
lớn.
▶️ Nội dung:
o Sử dụng biểu đồ nâng cao:
 Biểu đồ phân tán (Scatter Plot).
 Biểu đồ hộp (Box Plot).
o Thực hiện phân tích xu hướng và dự đoán bằng các công cụ của Power BI.
o Áp dụng các bộ lọc dữ liệu và slicer để tùy chỉnh báo cáo.
▶️ Hoạt động thực hành:
o Sử dụng dữ liệu thực tế để tạo báo cáo phân tích xu hướng.

oTạo biểu đồ nâng cao và thêm bộ lọc vào báo cáo.

• Tạo và Xuất Báo Cáo (Creating and Exporting Reports)

▶️ Mục tiêu:
o Học cách xuất báo cáo sang các định dạng khác nhau và chia sẻ với các bên liên
quan.
▶️ Nội dung:
o Xuất báo cáo Power BI sang các định dạng như:
 PDF, PowerPoint, Excel.
 Chia sẻ báo cáo qua Power BI Service.
o Tối ưu hóa báo cáo trước khi xuất: Kiểm tra các yếu tố trực quan và đảm bảo tính
chính xác của dữ liệu.
▶️ Hoạt động thực hành:
o Tạo báo cáo hoàn chỉnh và xuất báo cáo dưới dạng PDF.
o Chia sẻ một báo cáo qua Power BI Service với các thành viên trong nhóm.

• Tổng Kết và Đánh Giá (Summary and Assessment)

▶️ Mục tiêu:
o Ôn tập các kỹ năng đã học và hoàn thành dự án thực hành cuối khóa.
▶️ Nội dung:
o Tổng hợp kiến thức từ các mô-đun trước.
o Hoàn thành bài kiểm tra cuối khóa để đánh giá năng lực.
o Thực hiện dự án cuối khóa:
 Từ một tập dữ liệu thực tế, học viên sẽ tạo một báo cáo hoàn chỉnh bao gồm
các biểu đồ, bảng điều khiển và yếu tố điều hướng.

▶️Hoạt động thực hành:
o Thiết kế báo cáo hoàn chỉnh và trình bày cho các bên liên quan (mô phỏng thực tế).

3.3 Khóa học 3: 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:
o 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.
o Công cụ phân tích dữ liệu nâng cao: Sử dụng các công cụ như Python,
Jupyter Notebook, Tableau, và SQL.
o Kỹ năng giao tiếp dữ liệu: Cách trình bày và truyền tải ý nghĩa của dữ liệu
tới các bên liên quan.
o 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:
o 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.
o 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.
o 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:
o 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.
o 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.
o Trực quan hóa dữ liệu: Thiết kế dashboard tương tác với Tableau để kể
chuyện bằng dữ liệu.
o 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:
o Thống kê mô tả: Tóm tắt dữ liệu với trung bình, trung vị, phương sai, và độ
lệch chuẩn.
o Phân phối xác suất: Hiểu các phân phối chuẩn, nhị phân, và phân phối
Poisson.
o Kiểm định giả thuyết: Thực hiện các kiểm định thống kê như t-test, kiểm
định ANOVA, và kiểm định chi-squared.
o 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:
o 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.
o Hồi quy logistic:
 Sử dụng để phân tích dữ liệu phân loại (ví dụ: dự đoán khách hàng có
mua hàng hay không).
o Phân tích dữ liệu nhiều chiều:
 Áp dụng hồi quy đa biến để xử lý dữ liệu phức tạp.
o 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

 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.
o Hồi quy logistic:
 Sử dụng để phân tích dữ liệu phân loại (ví dụ: dự đoán khách hàng có
mua hàng hay không).
o Phân tích dữ liệu nhiều chiều:
 Áp dụng hồi quy đa biến để xử lý dữ liệu phức tạp.
o 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:
o 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).

o Chuẩn bị dữ liệu: Xử lý dữ liệu đầu vào cho các mô hình học máy.
o 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:
o 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.
o 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.
o Thuyết trình dự án: Tạo báo cáo và trình bày kết quả qua dashboard và biểu
đồ.