AI Data Analysis - Phân tích Dữ liệu với AI

Bối cảnh và xu hướng

Dữ liệu đang trở thành tài sản quan trọng của doanh nghiệp trong mọi lĩnh vực từ bán lẻ, tài chính, marketing đến vận hành và sản phẩm số. Tuy nhiên, dữ liệu chỉ thực sự tạo ra giá trị khi được phân tích đúng cách để hỗ trợ ra quyết định.

Sự phát triển của AI đang thay đổi cách chuyên viên phân tích dữ liệu làm việc. AI có thể hỗ trợ đặt câu hỏi phân tích, viết mã Python, sinh truy vấn SQL, phát hiện bất thường, tạo báo cáo tự động và gợi ý insight. Tuy nhiên, AI không thay thế tư duy dữ liệu của con người. Người làm phân tích dữ liệu vẫn cần hiểu nghiệp vụ, hiểu dữ liệu, biết kiểm chứng kết quả và đưa ra các khuyến nghị có căn cứ.

Doanh nghiệp hiện nay cần những Data Analyst không chỉ thành thạo công cụ mà còn biết tận dụng AI để tăng năng suất, tự động hóa quy trình và tạo ra các sản phẩm phân tích dữ liệu có giá trị thực tiễn.

Mô tả chương trình

AI Data Analysis là chương trình đào tạo chuyên sâu giúp học viên xây dựng năng lực phân tích dữ liệu trong môi trường làm việc có AI.

Học viên được trang bị đầy đủ quy trình làm việc của một Data Analyst hiện đại: xác định bài toán nghiệp vụ, thu thập và làm sạch dữ liệu, truy vấn dữ liệu, xây dựng mô hình dữ liệu, trực quan hóa, phân tích bằng Python, ứng dụng Machine Learning cơ bản và trình bày insight phục vụ ra quyết định.

Điểm khác biệt của chương trình là AI được tích hợp xuyên suốt quá trình học tập và thực hành. Học viên không chỉ biết sử dụng AI mà còn biết cách kiểm chứng kết quả, đánh giá rủi ro và xây dựng các sản phẩm phân tích dữ liệu có ứng dụng AI.

Vì sao nên học AI Data Analysis tại FUNiX?

• Phân tích dữ liệu theo nhu cầu thực tế doanh nghiệp: Học cách biến dữ liệu thành insight và hỗ trợ ra quyết định trong các bài toán kinh doanh thực tế.
• Làm chủ bộ công cụ Data Analyst hiện đại: Thực hành với Excel, Power BI, SQL, Python và các công cụ AI hỗ trợ phân tích dữ liệu.
• Học qua dự án và portfolio: Xây dựng dashboard, notebook phân tích, báo cáo dữ liệu, mô hình học máy và đồ án cuối khóa để phục vụ ứng tuyển.
• Trang bị năng lực AI cho nghề Data Analyst: Biết cách sử dụng AI để tăng tốc quá trình phân tích, đồng thời kiểm soát chất lượng và độ tin cậy của kết quả.

Chương trình phù hợp với

• Người muốn trở thành Data Analyst hoặc BI Analyst.
• Người làm báo cáo, vận hành, marketing, tài chính muốn chuyển hướng sang phân tích dữ liệu.
• Người có nền tảng CNTT muốn mở rộng sang lĩnh vực dữ liệu và AI.
• Sinh viên muốn trang bị kỹ năng dữ liệu trước khi tham gia thị trường lao động.
• Người muốn ứng dụng AI vào công việc phân tích và ra quyết định.

Các học phần của chương trình

Học phần 1: Giới thiệu về Phân tích dữ liệu và AI hỗ trợ phân tích

Học viên làm quen với hệ sinh thái dữ liệu, quy trình phân tích dữ liệu và vai trò của Data Analyst trong doanh nghiệp. Đồng thời tìm hiểu cách AI hỗ trợ đặt câu hỏi phân tích, xây dựng giả thuyết và tạo báo cáo dữ liệu.

Học phần 2: Phân tích dữ liệu với Power BI và AI hỗ trợ ra quyết định

Học viên học cách xây dựng dashboard, mô hình dữ liệu và báo cáo quản trị phục vụ ra quyết định kinh doanh bằng Power BI.

Học phần 3: Truy vấn nâng cao, Xây dựng kho dữ liệu và AI hỗ trợ SQL/ETL

Trang bị kỹ năng làm việc với cơ sở dữ liệu, truy vấn phân tích và xây dựng nền tảng dữ liệu phục vụ BI.

Học phần 4: Python, Machine Learning và AI trong Phân tích dữ liệu

Học viên sử dụng Python để xử lý dữ liệu, trực quan hóa và xây dựng các mô hình Machine Learning cơ bản.

Học phần 5: Capstone Project / Thực tập doanh nghiệp

Học viên thực hiện một dự án AI Data Analysis hoàn chỉnh hoặc tham gia thực tập doanh nghiệp dưới sự hướng dẫn của mentor.

Yêu cầu kiến thức đầu vào:

Môn học điều kiện đối với học viên chưa có nền tảng. Học viên có thể lựa chọn học để bổ sung kiến thức trước khi bắt đầu chương trình:

• Database systems/Các hệ cơ sở dữ liệu
• Statistics and Probability/Xác suất thống kê
• Excel cơ bản

Kỹ năng và năng lực đầu ra

Sau chương trình, học viên có thể:

• Làm việc với Excel, Power BI, SQL và Python trong các dự án thực tế.
• Xây dựng dashboard và báo cáo phục vụ ra quyết định.
• Truy vấn và xử lý dữ liệu từ cơ sở dữ liệu doanh nghiệp.
• Thực hiện phân tích khám phá dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu.
• Xây dựng mô hình Machine Learning cơ bản.
• Sử dụng AI để hỗ trợ phân tích, viết mã, tạo báo cáo và đề xuất insight.
• Kiểm chứng và đánh giá kết quả do AI tạo ra.
• Trình bày insight và khuyến nghị cho các bên liên quan.