Học Data Analyst tại CyberSoft áp dụng cụ thể vào công việc ra sao? Ai cần học ngay kẻo thiệt?
1) Áp dụng hiệu quả & trực tiếp vào lĩnh vực nào? – Thương mại điện tử/Marketing: CR, AOV, ROAS, CAC, LTV, funnel; phân khúc khách hàng (RFM), cohort, marketing lại tệp khách hàng cũ- Bán lẻ/Chuỗi siêu thị: Dự báo doanh thu theo cửa hàng/sku, inventory turnover, shrinkage, out-of-stock rate, phân bổ tồn kho.- Logistics/Vận hành: OTIF, lead time, tỷ lệ giao đúng hẹn, tối ưu tuyến; phân tích “bottleneck” theo node/kho.- Tài chính/Kế toán quản trị: P&L theo kênh/sản phẩm, variance vs budget/forecast, cash conversion cycle.- Giáo dục/Edtech: tuyển sinh theo chiến dịch/kênh, retention/engagement, hiệu quả lớp học & lịch học.
2) Ai nên học? – Sinh viên IT, chuyên ngành dữ liệu & hệ thống thông tin quản lý, – – Người trái ngành chuyển sang Data/BI, người đã học phân tích dữ liệu nhưng chưa vững- Nhân viên văn phòng, sale/ marketing, tài chính – kế toán, giáo dục, thương mại điện tử, logistics cần tiết kiệm thời gian làm báo cáo, chuẩn hóa dữ liệu và xử lý các tác vụ phức tạp
CyberSoft thiết kế khóa học Data Analyst chi tiết áp dụng được đa ngành nghề với các chủ đề cụ thể:
– Định hướng Data Analytics & giới thiệu SQL → hiểu vai trò Analyst, tư duy phân tích, nền tảng CSDL/SQL. (Đầu ra: biết đặt câu hỏi dữ liệu, hiểu kiến trúc bảng & quan hệ).
– SQL căn bản: SELECT/WHERE/GROUP BY/HAVING/JOIN và thao tác bảng → trích xuất tập dữ liệu đúng, tổng hợp chỉ số cơ bản.
– SQL nâng cao: Window Functions, CTE, Index, tối ưu truy vấn, Subquery → viết báo cáo phức tạp, tối ưu hiệu năng truy vấn OLTP/OLAP.
– Tư duy BI & mô hình hóa vấn đề: business analysis, logic suy luận → chuyển câu hỏi kinh doanh thành mô hình dữ liệu & KPI đo lường.
– Power BI – dựng dashboard & trực quan hóa: data modeling, biểu đồ, dashboard → kể chuyện bằng dữ liệu cho stakeholders.
– Power BI nâng cao: mô hình dữ liệu, relationships, slicer, reporting nâng cao → thao tác tương tác, drilldown/drillthrough, thiết kế báo cáo.
– ETL với Python (tổng quan & làm sạch): pandas, data cleaning, xử lý tập dữ liệu lớn → chuẩn hóa dữ liệu vào “staging layer”.
– Tự động hóa pipeline bằng Python: scripting, automation, scheduling → tạo job chạy định kỳ cho báo cáo & data mart.
– Xử lý nâng cao với pandas & SQL: merge/join, transform → kết hợp đa nguồn, tạo bảng phân tích trung gian (curated tables).
– Kết nối CSDL & API: SQLAlchemy, tích hợp API → trích dữ liệu từ hệ thống vận hành/3rd-party vào pipeline.
– Trực quan Python: Matplotlib & Seaborn → EDA, biểu đồ chuyên sâu trước khi đóng gói insight lên BI.
– Dự án cuối khóa: teamwork, báo cáo dữ liệu, dashboard hoàn chỉnh → sản phẩm portfolio có thể đi phỏng vấn
Liên hệ ngay để được giải đáp mọi thắc mắc và tư vấn lộ trình học phù hợp nhất
