Khóa Học Data Analyst Cho Người Mới Bắt Đầu

Cùng sự phát triển bùng nổ của AI (trí tuệ nhân tạo), blockchain (chuỗi khối), big data (dữ liệu lớn)… thì ngành học phân tích dữ liệu trở thành một chuyên ngành quan trọng, tác động và chi phối mạnh mẽ đến các quyết định mang tính chiến lược của doanh nghiệp.

Trong bối cảnh đó, rất nhiều nhân sự thuộc các lĩnh vực khác nhau như tài chính, ngân hàng, marketing, bảo hiểm… đang chủ động bổ sung kiến thức về phân tích dữ liệu để ứng dụng vào công việc hiện tại, cũng như đông đảo sinh viên IT sớm tìm hiểu về chuyên ngành này để mở rộng cơ hội việc làm.

Thấu hiểu nhu cầu này, Học Viện Công Nghệ Thông Tin – Hướng Nghiệp Á Âu đã thiết kế khoá học Data Analyst (hình thức học trực tiếp và học trực tuyến). Lộ trình tinh gọn, cô đọng, bám sát thực tiễn, phù hợp cho những ai mới bắt đầu tìm hiểu về chuyên ngành này, nắm bắt phương pháp và công cụ phân tích, diễn giải dữ liệu. Từ đó, giúp doanh nghiệp đưa ra giải pháp, chiến lược kinh doanh khả thi và hiệu quả.

Data Analyst (Phân Tích Dữ Liệu) Là Gì?

Data Analyst (Phân tích dữ liệu) là hoạt động thu thập, tiếp nhận, phân chia, sàng lọc và khai thác giá trị của dữ liệu, biến nguồn dữ liệu thô thành thông tin hữu tích cho doanh nghiệp, tổ chức và đưa ra dự đoán, nhận định về xu hướng tương lai.
Cụ thể, đa phần doanh nghiệp, tổ chức sử dụng nguồn dữ liệu lớn để tìm ra các giải pháp nhằm tiết kiệm thời gian, cắt giảm chi phí, tối ưu hoá dịch vụ… Khi phân tích nguồn dữ liệu lớn hiệu quả, doanh nghiệp sẽ tìm ra nguyên nhân cốt lõi của khó khăn, tính toán xác suất rủi ro, tạo chương trình khuyến mại dựa trên hành vi và thói quen của khách hàng…
Hiện tại, thị trường tuyển dụng đang rất khát nhân lực chuyên về phân tích, xử lý dữ liệu để đáp ứng nhu cầu cho rất nhiều doanh nghiệp thuộc các lĩnh vực như fintech (công nghệ tài chính), martech (công nghệ tiếp thị), e-commerce (thương mại điện tử), e-logistics (chuỗi cung ứng điện tử), F&B (ẩm thực)…

Ai Nên Chọn Khoá Học Data Analyst?

Sinh viên hiện đang học cơ sở dữ liệu, công nghệ thông tin muốn trang bị kiến thức, kỹ năng phân tích dữ liệu.
Dân ngành IT muốn mở rộng kỹ năng sang lĩnh vực phân tích dữ liệu.
Nhân sự làm việc trong các ngành như tài chính, marketing, sales, bảo hiểm… muốn bổ sung kỹ năng phân tích dữ liệu, ứng dụng công việc hiện tại.
Quản lý, lãnh đạo doanh nghiệp muốn tận dụng dữ liệu để đưa ra giải pháp, chiến lược kinh doanh hiệu quả hơn.
Người muốn chuyển đổi nghề nghiệp, “lấn sân” vào chuyên ngành phân tích dữ liệu.

Ưu điểm khoá học data analyst

Lộ trình học data analyst tinh gọn, chú trọng tính ứng dụng, cung cấp kiến thức bám sát thực tế trên thị trường.

Giảng viên đào tạo data analyst là chuyên gia trong ngành, có thâm niên làm việc tại nhiều doanh nghiệp với quy mô, ngành hàng khác nhau.

Tích luỹ kinh nghiệm thực chiến ngay tại lớp với các bài tập thực hành, dự án thực tế…

Sử dụng công cụ phân tích dữ liệu với Python, SQL, Power BI…

Tiếp cận kiến thức machine learning, ứng dụng vào các mô hình dự đoán…

Biết cách trực quan hóa dữ liệu Python, Power BI bằng biểu đồ cột, tròn, đường, phân tán…

Cung cấp trọn bộ tài liệu học Data Analysis. Mượn phòng thực hành miễn phí trong quá trình học.

Kết thúc khóa học, nhận chứng chỉ phân tích dữ liệu uy tín, có giá trị trên toàn quốc. Cam kết giới thiệu việc làm Data Analyst tại doanh nghiệp sau tốt nghiệp.

Thời Gian Đào Tạo Và Học Phí Khóa Data Analyst

Áp dụng cho đối tượng HV mới

Hình Thức	Cấp Độ	Học Phần	Học Phí	Đăng Ký
Trực tiếp	Phân tích và Quản lý dữ liệu (53 buổi)	Cơ sở dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu	16 triệu đồng	Đăng Ký
	Phân tích và Quản lý dữ liệu (53 buổi)	Python	16 triệu đồng	Đăng Ký
	Chuyên viên Phân tích dữ liệu (25 buổi)	Machine Learning	9 triệu đồng	Đăng Ký
TRỌN KHÓA (78 buổi)			25 triệu đồng	Đăng Ký
Trực tuyến	Phân tích và Quản lý dữ liệu (53 buổi)	Cơ sở dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu	15 triệu đồng	Đăng Ký
	Phân tích và Quản lý dữ liệu (53 buổi)	Python	15 triệu đồng	Đăng Ký
	Chuyên viên Phân tích dữ liệu (25 buổi)	Machine Learning	8 triệu đồng	Đăng Ký
TRỌN KHÓA (78 buổi)			23 triệu đồng	Đăng Ký

Áp dụng khóa học Data Analyst ngắn hạn cho đối tượng HV đã hoàn thành các chương trình khác có liên quan tại HNAAu

CẤP ĐỘ	ĐỐI TƯỢNG	SỐ BUỔI BỔ SUNG	HÌNH THỨC ĐÀO TẠO	HỌC PHÍ
Phân tích và Quản lý dữ liệu	Đã học Data Visualization	39 buổi	Trực tiếp	14 triệu đồng
Phân tích và Quản lý dữ liệu	Đã học Data Visualization	39 buổi	Trực tuyến	13 triệu đồng
Chuyên viên Phân tích dữ liệu	Đã học Data Visualization	64 buổi	Trực tiếp	23 triệu đồng
Chuyên viên Phân tích dữ liệu	Đã học Data Visualization	64 buổi	Trực tuyến	22 triệu đồng

Chương trình học phân tích dữ liệu

STT	HỌC PHẦN	BÀI HỌC	HÌNH THỨC
CƠ SỞ DỮ LIỆU – TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU
1	TỔNG QUAN	Tổng quan và định hướng ngành Data Analyst	Lý thuyết
2		Tổng quan về phân tích chuẩn đoán và lên ý tưởng	Lý thuyết
3		Thống kê cơ bản	Thực hành
4	KỸ NĂNG MỀM	Kỹ năng giao tiếp	Lý thuyết
5		Kỹ năng làm việc nhóm	Lý thuyết
6		Kỹ năng thuyết trình ấn tượng	Lý thuyết
7	SQL VÀ CƠ SỞ DỮ LIỆU	Tổng quan về SQL và cơ sở dữ liệu	Thực hành
8		Mệnh đề truy vấn trong SQL (Buổi 1)	Thực hành
9		Mệnh đề truy vấn trong SQL (Buổi 2)	Thực hành
10		Các hàm và toán tử trong SQL	Thực hành
11		Kết hợp dữ liệu với Join và Union	Thực hành
12		SubQuery – CET – VIEW trong SQL	Thực hành
13		Window function và Unpivot table trong SQL	Thực hành
14		Thực hành tổng hợp	Thực hành
15	TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU POWER BI	Tổng quan về Power BI	Thực hành
16		Chuẩn hóa dữ liệu trong Power BI (Buổi 1)	Thực hành
17		Chuẩn hóa dữ liệu trong Power BI (Buổi 2)	Thực hành
18		Mô hình Dữ liệu trong Power BI	Thực hành
19		DAX trong Power BI (Buổi 1)	Thực hành
20		DAX trong Power BI (Buổi 2)	Thực hành
21		Các phép biến đổi dữ liệu trong M-Query và DAX	Thực hành
22		Phân tích nâng cao trong Power BI	Thực hành
23		Tổng quan về Dashboards trong Power BI Service	Thực hành
24		Xây dựng báo cáo tự động với PBI nâng cao và quản lý dữ liệu	Thực hành
25		Thực hành tổng hợp	Thực hành
26	KỂ CHUYỆN VỚI DỮ LIỆU	Nghệ thuật kể chuyện với dữ liệu	Thực hành
27	KỂ CHUYỆN VỚI DỮ LIỆU	Cách xây dựng báo cáo và diễn đạt kết quả	Thực hành
28	ÔN TẬP VÀ THI	Ôn tập	Thực hành
29		Review project	Thực hành
30		Kiểm tra kết thúc học phần Cơ sở dữ liệu	Thực hành
PYTHON
31	PYTHON CƠ BẢN	Tổng quan về Python	Thực hành
32		Biến và các kiểu dữ liệu	Thực hành
33		Các kiểu dữ liệu trong Python	Thực hành
34		Toán tử trong Python	Thực hành
35		Các câu lệnh cơ bản trong Python	Thực hành
36		Các hàm cơ bản trong Python	Thực hành
37		Lập trình hướng đối tượng trong Python	Thực hành
38		Module và Package trong Python	Thực hành
39		Xử lý lỗi và ngoại lệ trong Python	Thực hành
40		Xử lý dữ liệu số với Numpy	Thực hành
41		Xử lý dữ liệu với Pandas	Thực hành
42		Thực hành tổng hợp	Thực hành
43	TIỀN XỬ LÝ VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU	Quy trình phân tích dữ liệu (Data Analysis)	Thực hành
44		Quy trình tiền xử lý dữ liệu (Data Pre-processing)	Thực hành
45		Phân tích khám phá dữ liệu (EDA)	Thực hành
46		Kỹ thuật làm sạch dữ liệu (Data Cleaning)	Thực hành
47		Trình bày dữ liệu nâng cao với Python visualization	Thực hành
48	THỰC HÀNH PHÂN TÍCH THEO CASE STUDY	Phân tích phân khúc khách hàng theo RFM	Thực hành
49		Thực hành phân tích theo Case study (Buổi 2)	Thực hành
50		Thực hành phân tích theo Case study (Buổi 3)	Thực hành
51		Thực hành phân tích theo Case study (Buổi 4)	Thực hành
52	ÔN TẬP VÀ THI	Ôn tập	Thực hành
53	ÔN TẬP VÀ THI	Kiểm tra kết thúc học phần Python	Thực hành
MACHINE LEARNING
54	CHUẨN HÓA DỮ LIỆU	Kỹ thuật Feature Engineering (Buổi 1)	Thực hành
55		Kỹ thuật Feature Engineering (Buổi 2)	Thực hành
56		Xử lý dữ liệu mất cân bằng (Imbalanced Dataset)	Thực hành
57	ỨNG DỤNG MACHINE LEARNING	Tổng quan Machine Learning	Lý thuyết
58		Quy trình xây dựng project Big Query trong Machine Learning	Thực hành
59		Sử dụng thư viện Học Máy Scikit-learn của Python	Thực hành
60		Kỹ thuật học có giám sát (Supervised Learning) và không giám sát (supervised Learning)	Thực hành
61		Thuật toán hồi quy tuyến tính – Linear Regression	Thực hành
62		Thuật toán Hồi quy Logistic – Logistic Regression	Thực hành
63		Thuật toán Máy Vector hỗ trợ – Support Vector Machine	Thực hành
64		Thuật toán học cây quyết định – Decision Tree	Thực hành
65		Thuật toán Rừng Ngẫu Nhiên – Random Forest	Thực hành
66		Thuật toán K láng giềng gần nhất – K Nearest Neighbor (KNN)	Thực hành
67		Thuật toán gom cụm K means – K means Clustering	Thực hành
68		Thuật toán khai phát luật kết hợp Apriori – Apriori Algorithm	Thực hành
69		Thuật toán dự báo chuỗi thời gian – Time Series	Thực hành
70		Tối ưu hóa mô hình và xử lý overfitting.	Thực hành
71		Đánh giá mô hình trong Machine Learning	Thực hành
72		Ứng dụng mô hình phân tích dự đoán (Buổi 1)	Thực hành
73		Ứng dụng mô hình phân tích dự đoán (Buổi 2)	Thực hành
74		Khai thác dữ liệu web sử dụng Python API	Thực hành
75		Cơ sở dữ liệu và AWS	Thực hành
76	ÔN TẬP VÀ THI	Ôn tập	Thực hành
77		Review project	Thực hành
78		Thi kết thúc khóa học	Thực hành

Đội Ngũ Giảng Viên Đào Tạo Data Analyst

GV. Nguyễn Vĩnh Phúc
Giảng viên chuyên ngành Quản trị vận hành hệ thống

GV. Thân Trọng Dương
Giảng viên chuyên ngành Quản trị vận hành hệ thống

GV. Võ Ngọc Trai
Giảng viên chuyên ngành An ninh mạng

GV. Huỳnh Phước Danh
Giảng viên Lập trình

GV. Nguyễn Văn Hưng
Giám đốc Công nghệ

Hình Ảnh Lớp Học Thực Tế

Bằng Cấp – Chứng Chỉ Data Analyst

CHƯƠNG TRÌNH	CẤP ĐỘ HOÀN THÀNH	VĂN BẰNG	TÊN CHỨNG CHỈ/ GXN TIẾNG VIỆT	TÊN CHỨNG CHỈ/ GXN TIẾNG ANH
DATA ANALYST	Phân tích và Quản lý dữ liệu	Chứng chỉ HNAAu	Phân tích và Quản lý dữ liệu	Business Intelligence
DATA ANALYST	Chuyên viên Phân tích dữ liệu	Cục Giáo dục nghề nghiệp và Giáo dục thường xuyên	Chuyên viên Phân tích dữ liệu	Data Analyst

Lịch Học

STT	Ngày Học	Sáng	Chiều	Tối
1	Thứ 2 – 4 – 6	08h30 – 11h30	13h30 – 16h30	18h00 – 21h00
2	Thứ 3 – 5 – 7	08h30 – 11h30	13h30 – 16h30	18h00 – 21h00

Học Data Analyst Ở Đâu?

Lớp học đang được chiêu sinh tại hệ thống chi nhánh của Hướng Nghiệp Á Âu như TP.HCM, Hà Nội, Đà Nẵng, Cần Thơ, Bình Dương…, đồng thời có khóa học Data Analyst online cho người ở xa.

Thông tin chi tiết chi nhánh tại đây.

CÂU HỎI THƯỜNG GẶP

Học Data Analyst Là Học Gì?

Nhiều người mới bắt đầu tự học phân tích dữ liệu thường băn khoăn: Học data analysis bắt đầu từ đâu? Bạn sẽ bắt đầu với tư duy phân tích, rồi học các công cụ như SQL, Python, và kỹ năng trực quan hóa dữ liệu bằng Power BI hoặc Tableau để xử lý vấn đề thực tế. Cụ thể:

Hệ quản trị cơ sở dữ liệu như SQL, NoSQL giúp truy vấn và thao tác với dữ liệu
Ngôn ngữ lập trình như Python, R…
Quy trình phân tích và trực quan hóa dữ liệu với các công cụ phổ biến như Excel, Power BI, Tableau…
Tư duy về phân tích dữ liệu để có thể đọc hiểu, lý giải số liệu và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu
…

Ai Có Thể Học Data Analyst?

Ai cũng có thể học data analysis nếu có tư duy logic, sự kiên nhẫn và mong muốn hiểu sâu về dữ liệu.

Sinh viên mới ra trường có thể bắt đầu từ con số 0, kể cả khi không học ngành công nghệ.
Người đi làm trái ngành như marketing, kế toán, hay nhân sự hoàn toàn có thể chuyển hướng, nhất là khi đã có kinh nghiệm nghiệp vụ thực tế.
Với người học IT hay kỹ thuật, việc tiếp cận các công cụ phân tích sẽ nhanh hơn nhờ nền tảng sẵn có.
Ngay cả những ai không giỏi toán hay lập trình vẫn có thể học, vì phân tích dữ liệu hiện đại tập trung nhiều vào tư duy và khả năng sử dụng công cụ thay vì công thức phức tạp.

Data Analyst Cần Kỹ Năng Gì?

Để thành công trong vai trò Data Analyst, cần trang bị cả kỹ năng kỹ thuật lẫn tư duy phân tích. Về mặt kỹ thuật, cần nắm vững:

Excel cho xử lý dữ liệu cơ bản
SQL để truy xuất dữ liệu
Phân tích dữ liệu bằng Python hoặc R và trực quan hóa chuyên sâu.
Thành thạo các công cụ như Power BI hoặc Tableau để trình bày kết quả một cách trực quan, dễ hiểu.

Về tư duy, Data Analyst cần có:

Khả năng đặt câu hỏi, phân tích logic
Chú ý chi tiết và biết cách rút ra kết luận từ dữ liệu.
Kỹ năng giao tiếp để truyền đạt thông tin rõ ràng, hỗ trợ ra quyết định

Data Analyst Nên Học Ngôn Ngữ Gì?

Nếu bạn đang tự học Data Analyst, nên bắt đầu với SQL – ngôn ngữ thiết yếu để truy xuất và thao tác dữ liệu, được hầu hết các công ty sử dụng.

Ngoài ra, không thể bỏ qua Excel; dù không phải ngôn ngữ lập trình, nó vẫn cực kỳ hữu ích cho thao tác dữ liệu và trình bày nhanh chóng.

Học Data Analyst Có Khó Không?

Đối với data analyst, điều quan trọng nhất vẫn là tư duy trong cách truy vấn, phân tích và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu, do rèn luyện tư duy sẽ “vất vả” hơn là rèn luyện cách sử dụng công cụ.

Cụ thể, người học data analysis cần có tư duy logic, phân tích sâu sắc để nhìn ra gốc rễ vấn đề, rút ra insight dựa trên con số, báo cáo…, biết cách giải thích vì sao có những con số này, ý nghĩa là gì, vấn đề thực chất nằm ở đâu, kết hợp với góc nhìn khách quan để lý giải những vấn đề mà doanh nghiệp gặp phải.

Mất Bao Lâu Để Trở Thành Data Analyst?

Thời gian học phân tích dữ liệu phụ thuộc kiến thức nền tảng của người học, khả năng tiếp thu, mục tiêu học tập… Tuy nhiên, để có nền tảng cơ bản vững chắc trong mảng này (biết sử dụng công cụ, rèn luyện tư duy phân tích qua vai trò thực tập sinh data analyst,…) thì cần ít nhất 6 tháng đến 1 năm.

Nghề Data Analyst Lương Bao Nhiêu?

Theo thống kê từ TopCV, mức lương trung bình của data analyst intern là 6.300.000 đồng, của junior data analyst là 12.500.000 đồng, của senior data analyst là 32.500.000 đồng.

1 Khóa Học Data Analyst Bao Nhiêu Tiền?

Chi phí cho một khóa học Data Analysis tại Học Viện Công Nghệ Thông Tin – Hướng Nghiệp Á Âu dao động từ 8.000.000 VNĐ đến 25.000.000 VNĐ, tùy thuộc vào học phần và hình thức học.

Data Analyst Có Bị AI Thay Thế Không?

AI đang dần tự động hóa các công việc của Data Analyst như thu thập, làm sạch dữ liệu hay tạo báo cáo cơ bản. Tuy nhiên, AI chưa thể thay thế hoàn toàn khả năng của con người trong việc hiểu ngữ cảnh, đặt câu hỏi kinh doanh đúng đắn và diễn giải dữ liệu mang tính chiến lược.

Những kỹ năng như tư duy phản biện, phân tích đa chiều, ra quyết định dựa trên dữ liệu thực tế hay truyền đạt kết quả cho người không chuyên vẫn đòi hỏi yếu tố con người.

Thực tế, vai trò của Data Analyst đang dịch chuyển chứ không biến mất. Các chuyên gia phân tích dữ liệu cần học cách làm việc cùng AI – biết cách sử dụng công cụ tự động hóa, tận dụng AI để tăng tốc quá trình phân tích và tập trung vào những phần công việc mang tính chiến lược hơn.

Kết luận: AI không loại bỏ Data Analyst, mà thay đổi cách làm việc. Ai biết tận dụng AI như một công cụ hỗ trợ sẽ có lợi thế lớn và không bị thay thế.

Data Analyst và Business Analyst khác nhau như thế nào?

So sánh Data Analyst và Business Analyst:

Tiêu chí	Data Analyst	Business Analyst
Vai trò	Phân tích dữ liệu để tìm ra xu hướng, mô hình và hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu	Hiểu vấn đề kinh doanh, đề xuất giải pháp (dựa trên dữ liệu và nghiệp vụ) để cải thiện hiệu suất
Công việc	Dữ liệu: thu thập, làm sạch, phân tích, trực quan hóa	Tập trung vào quy trình kinh doanh, yêu cầu dự án, chiến lược và giải pháp
Công cụ	SQL, Excel, Python, R, Power BI, Tableau	Excel, PowerPoint, BI tools, đôi khi dùng SQL để đọc dữ liệu
Kỹ năng	Kỹ thuật phân tích dữ liệu, thống kê, trực quan hóa, lập trình	Giao tiếp, phân tích nghiệp vụ, viết tài liệu, hiểu mô hình kinh doanh
Phối hợp	Làm việc chủ yếu với dữ liệu và các nhóm kỹ thuật	Là cầu nối giữa các bên liên quan (IT, khách hàng, bộ phận kinh doanh)
Kết quả	Báo cáo, biểu đồ, dashboard, mô hình phân tích	Tài liệu yêu cầu, giải pháp, đề xuất cải tiến quy trình