Hướng 3: Khóa học Tư Duy Phân Tích Các Chỉ Số Kinh doanh Và Chiến Lược

1. BỐI CẢNH 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.
• Ngoài ra học viên sẽ học thêm kiến thức về Power BI để có khả năng biểu diễn dữ liệu hiệu quả hơn

2. ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT KHÓA HỌC

2.1 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.

2.2 Môn 2: Khóa học Google Advanced Data Analytics Professional Certificate

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

Môn 3: Khóa học Business Metrics for Data-Driven Companies (Coursera)

Khóa học “Business Metrics for Data-Driven Companies” trên Coursera, do Đại học Duke cung cấp, bao gồm 5 mô-đun với nội dung như sau:

• Giới thiệu về chuyên môn hóa và Khóa học

– Mô tả tổng quan về chuyên môn hóa “Excel to MySQL” và vai trò của khóa học này trong việc xây dựng kiến thức phân tích dữ liệu.

– Hiểu được khái niệm “Dữ liệu lớn” và vai trò của nó trong việc thúc đẩy giá trị doanh nghiệp.

– Giải thích cách phân tích dữ liệu được sử dụng để tạo lợi thế cạnh tranh.

Kết quả đạt được:

– Bạn sẽ nắm được ý nghĩa của dữ liệu lớn trong kinh doanh và lý do tại sao phân tích dữ liệu ngày càng quan trọng.

• Hiểu các chỉ số kinh doanh quan trọng

– Khám phá cách nhận diện và phân biệt giữa dữ liệu thường và các chỉ số kinh doanh thực sự quan trọng.

– Giải thích cách các chỉ số này ảnh hưởng đến mục tiêu và chiến lược của doanh nghiệp.

– Nghiên cứu ví dụ thực tế từ các doanh nghiệp hàng đầu như Amazon, Uber, và Airbnb.

Kết quả đạt được:
Bạn sẽ biết cách xác định các chỉ số chính (KPIs) phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

• Vai trò trong phân tích dữ liệu kinh doanh

– Tìm hiểu các vai trò trong lĩnh vực phân tích dữ liệu, bao gồm:

– Nhà phân tích kinh doanh (Business Analyst)

– Nhà phân tích dữ liệu kinh doanh (Data Analyst)

– Nhà khoa học dữ liệu (Data Scientist)

– Phân tích các kỹ năng cần thiết cho từng vai trò.

– Làm quen với các công cụ và kỹ thuật thường dùng trong phân tích dữ liệu.

Kết quả đạt được:

Bạn sẽ có cái nhìn rõ ràng hơn về vai trò và trách nhiệm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu.

• Văn hóa dữ liệu lớn trong doanh nghiệp

– Hiểu cách xây dựng một doanh nghiệp theo hướng dữ liệu, bao gồm các yếu tố văn hóa, công nghệ và quy trình.

– Áp dụng danh sách kiểm tra gồm 20 mục để đánh giá hiệu quả văn hóa dữ liệu lớn của một công ty.

– Phân tích cách các công ty kỹ thuật số thành công tận dụng dữ liệu để cạnh tranh trên thị trường.

Kết quả đạt được:

– Bạn sẽ có khả năng đánh giá và cải thiện văn hóa dữ liệu trong doanh nghiệp.