DATA ANALYST

KỲ 0 — Tư duy DA · Excel · SQL · Python nhập môn (5 buổi · 1 tháng) Không bắt đầu bằng tool — bắt đầu bằng tư duy: “Câu hỏi kinh doanh nào cần trả lời? Dữ liệu nào cần để trả lời nó?” Excel thực chiến với Pivot Table. SQL từ SELECT đầu tiên. Python nhập môn trên Jupyter Notebook. Capstone: report phân tích đầu tiên — 1 trang, 3 insight bằng ngôn ngữ kinh doanh.

KỲ 1 — SQL nâng cao · Python EDA · Thống kê · Power BI (10 buổi · 2 tháng) Core technical stack hoàn chỉnh. Window functions, RFM model, cohort analysis, A/B Testing & kiểm định thống kê, Python visualization với Plotly, Power BI DAX và Executive Dashboard. Capstone: full project SQL + Python + Power BI trên dataset doanh nghiệp thực.

KỲ 2 — Storytelling · Predictive Analytics · AI-Augmented (9 buổi · 2 tháng) Bước nhảy từ “analyst biết tool” sang “analyst tạo ra giá trị.” Pyramid Principle, dự đoán churn bằng Machine Learning nhập môn, phân khúc khách hàng K-Means, forecast doanh thu 3 tháng với Prophet. AI workflow: ChatGPT/Claude cho EDA, Copilot trong Power BI. Capstone: predictive report + slide deck chuẩn C-level.

KỲ 3 — Domain Analytics · Advanced · Career Kickstart (10 buổi · 2 tháng) Google Analytics 4 cho marketing analyst, Power BI Enterprise (Row-level Security), web scraping, Data Ethics & PDPA Việt Nam, mock interview SQL/Python và mock business case study. Final Demo Day trước hội đồng doanh nghiệp.

 A/B Testing & Kiểm định thống kê là bắt buộc — không phải bonus Phần lớn analyst đưa ra kết luận không có cơ sở thống kê. Bạn sẽ biết cách thiết kế experiment đúng, tính sample size trước khi chạy test, và đọc p-value thay vì “nhìn có vẻ tốt hơn.”

 Data Storytelling theo Pyramid Principle Biết SQL mà không biết kể chuyện bằng data thì vô nghĩa với business. Bạn học cách trình bày insight theo cách McKinsey và top consulting firms sử dụng — kết luận trước, bằng chứng sau.

 Predictive Analytics — ML nhập môn dành riêng cho Analyst Không cần trở thành Data Scientist. Bạn cần đủ để dự đoán churn, phân khúc khách hàng, và forecast doanh thu — với scikit-learn và Prophet, không cần toán học nâng cao.

 AI-Augmented Analytics workflow thực chiến ChatGPT/Claude giúp EDA nhanh gấp 5 lần. Power BI Copilot viết DAX khi bạn mô tả bằng tiếng Việt. Bạn học cách dùng AI làm trợ lý phân tích — không phụ thuộc vào AI để ra quyết định.

 Data Ethics & PDPA Việt Nam Khi nào được dùng dữ liệu khách hàng? PII là gì? Anonymization khác pseudonymization ra sao? Đây là kỹ năng doanh nghiệp đang bắt đầu yêu cầu — nhưng hầu như không chương trình nào tại Việt Nam đang dạy.

 Kỳ 0 cho người bắt đầu từ tư duy — không phải từ tool Chương trình không bắt đầu bằng “hôm nay chúng ta học Power BI.” Chương trình bắt đầu bằng “câu hỏi kinh doanh nào cần trả lời — và dữ liệu nào cần để trả lời nó?” Tư duy đó mới là thứ tạo ra analyst giỏi.

🎯 Lộ trình học & Dự án thực chiến

📄 Kỳ 0 — Business Report Foundation

• Xây dựng báo cáo phân tích đầu tiên (1 trang)

• Trình bày 3 insight quan trọng bằng ngôn ngữ kinh doanh

• Tập trung tư duy phân tích, không sử dụng ngôn ngữ kỹ thuật

📦 Kỳ 1 — Data Analysis Project (End-to-End)

• Thực hiện dự án hoàn chỉnh trên dataset e-commerce thực tế:

  • SQL: Cohort Analysis

  • Python: Exploratory Data Analysis (EDA)

  • Power BI: Executive Dashboard

• Làm quen quy trình phân tích dữ liệu chuẩn doanh nghiệp

🔮 Kỳ 2 — Predictive Analytics

• Xây dựng mô hình dự đoán:

  • Churn Prediction hoặc Sales Forecast

• Thiết kế slide deck theo chuẩn C-level presentation

• Phát triển tư duy phân tích nâng cao & storytelling dữ liệu

🌐 Kỳ 3 — Marketing Analytics & Portfolio

• Xây dựng Marketing Dashboard từ dữ liệu GA4

• Hoàn thiện portfolio GitHub chuyên nghiệp:

  • README chuẩn

  • Screenshot minh họa

  • Demo dự án

🚀 Kết quả sau khóa học

• 4 dự án thực tế

• Hồ sơ GitHub hoàn chỉnh

• 1 buổi demo presentation trước hội đồng

👉 Một portfolio thực chiến — điều mà 90% ứng viên Data không có

💼 Chuẩn đầu ra: Sẵn sàng làm việc thực tế

📚 Thông tin khóa học

• 📅 Thời lượng: 4 kỳ · 34 buổi (~8 tháng)

• ⏰ Lịch học: 2 buổi/tuần · 3 giờ/buổi (tối & cuối tuần)

• 👥 Sĩ số: 10–15 học viên/nhóm

• 💻 Hình thức: Online hoặc Hybrid

• 🎓 Yêu cầu đầu vào: Không cần nền tảng (phù hợp người bắt đầu từ 0)

❓ Giải đáp thắc mắc phổ biến

Tôi không biết lập trình, có học được không?

Có. Khóa học bắt đầu từ Excel và SQL cơ bản nhất, không yêu cầu kiến thức nền. Bạn chỉ cần biết sử dụng máy tính và có tinh thần học nghiêm túc.

SQL và Python có khó không?

• SQL là ngôn ngữ gần với tiếng Anh (SELECT, FROM, WHERE…)

• Python trong khóa học tập trung vào xử lý dữ liệu, không phải lập trình hệ thống

👉 Phần lớn học viên có thể làm chủ nền tảng trong vài tuần đầu nếu thực hành đều.

Có thể đi làm sau Kỳ 1 không?

Có. Sau Kỳ 1, bạn đã có:

• SQL nâng cao

• Python EDA

• Dashboard Power BI

👉 Đủ năng lực ứng tuyển Junior Data Analyst hoặc BI Analyst tại doanh nghiệp vừa và nhỏ.

Nếu chưa xin được việc ngay thì sao?

Bạn vẫn sở hữu:

• Portfolio 4 dự án trên GitHub (tài sản lâu dài)

• Khả năng freelance phân tích dữ liệu

• Có thể áp dụng ngay vào công việc hiện tại

📊 Thông điệp cốt lõi

Dữ liệu không nói dối.
Vấn đề là bạn có biết đặt câu hỏi đúng hay không.

👉 Sau 8 tháng, bạn sẽ là người trong phòng làm được điều đó.

🎯 Đăng ký tư vấn

Số lượng giới hạn: 10–15 học viên mỗi kỳ
Đảm bảo mentor có thể hỗ trợ sát sao từng dự án.

👉 [ĐĂNG KÝ TƯ VẤN MIỄN PHÍ NGAY]