Học Data Analyst ở đâu? Có gì trong Khoá học Đào tạo Phân tích Dữ liệu tại 200Lab

Viết bởi Hướng nội làm Data
Sep 14, 2023

12 min reads

Học Data Analyst ở đâu? Có gì trong Khoá học Đào tạo Phân tích Dữ liệu tại 200Lab

Thị trường công nghiệp hiện nay đang chứng kiến sự tăng trưởng nhanh chóng của lĩnh vực Phân tích dữ liệu, Khoa học dữ liệu, do đó nhu cầu về Data Analyst cũng ngày càng cao. Vậy bạn nên học Data Analyst ở đâu để trang bị những kiến thức và kỹ năng cần thiết? Dưới đây là danh sách top 5 lý do bạn nên tham gia khoá học Phân tích dữ liệu tại 200Lab

Data Analyst là gì?

Data Analyst (Nhà phân tích dữ liệu) là người chuyên tập trung vào việc thu thập, xử lý, phân tích và trình bày dữ liệu để hỗ trợ quyết định kinh doanh và đưa ra dự đoán. Công việc của họ là biến các tập dữ liệu phức tạp thành thông tin dễ hiểu, giúp các quyết định được đưa ra dựa trên dữ liệu thay vì dựa vào cảm giác hoặc kinh nghiệm cá nhân.

Bạn có thể tìm hiểu thêm tại đây: Data Analyst là gì?

Trung tâm đào tạo Data Analyst uy tín

Khoá học Phân tích Dữ liệu của 200Lab - nơi không chỉ dừng lại ở việc hướng dẫn sử dụng công cụ. Tại đây, chúng tôi tập trung vào việc trang bị cho học viên những kiến thức thực tế, giúp bạn không chỉ là một người sử dụng công cụ giỏi mà còn là một chuyên gia phân tích dữ liệu chuyên nghiệp, có khả năng đưa ra những quyết định dựa trên dữ liệu một cách linh hoạt và hiệu quả.

Với đội ngũ giảng viên giàu kinh nghiệm, đến từ các công ty hàng đầu trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu, 200Lab cam kết mang đến cho bạn một chương trình đào tạo thực chiến, cập nhật liên tục với xu hướng và nhu cầu thị trường. Chúng tôi không chỉ giảng dạy, mà còn hướng dẫn học viên ứng dụng tri thức vào thực tế, giải quyết các vấn đề phức tạp mà doanh nghiệp đối mặt hàng ngày.

Khoá học Data Analysis tại 200Lab

Khoá học Data Analyst với lý thuyết và bài tập thực tiễn, từ nền tảng đến nâng cao. Thông thạo bộ công cụ phân tích dữ liệu: SQL, Google Data Studios, Python.

Xem khoá học

Nội dung khóa học

1. Kỹ năng sử dụng SQL

SQL là viết tắt của Structured Query Language - dịch ra là Ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc. Bạn tưởng tượng một cơ sở dữ liệu là một kho chứa thông tin khổng lồ giống như một siêu thị lớn, thì SQL chính là cách bạn tìm kiếm, lọc ra, hay tổ chức lại các sản phẩm (hay dữ liệu) bạn cần từ siêu thị này.

Tìm hiểu khách hàng: Giống như cách bạn muốn biết sản phẩm nào được mua nhiều nhất trong tháng qua, SQL giúp bạn trích xuất thông tin chi tiết về hành vi mua sắm của khách hàng từ kho dữ liệu.
Phân tích chiến dịch: Bạn muốn biết chiến dịch quảng cáo nào mang lại hiệu quả nhất? SQL cho phép bạn nhanh chóng so sánh và đánh giá hiệu suất của từng chiến dịch.
Báo cáo tự động: Thay vì mất nhiều giờ đồng hồ để tự lọc và sắp xếp dữ liệu, SQL giúp bạn tự động hóa quy trình này, giúp bạn tiết kiệm thời gian và công sức.

Nói một cách đơn giản, SQL giống như một công cụ tìm kiếm mạnh mẽ giúp các nhà tiếp thị lấy ra những thông tin cần thiết từ một "siêu thị" dữ liệu để hỗ trợ quyết định và chiến lược kinh doanh.

Sau đây là những nội dung về Kỹ năng SQL có trong khóa học Data Analyst của 200Lab:

Giới thiệu về SQL: Lịch sử, mục đích, và vai trò của SQL trong ngành công nghiệp dữ liệu.
Cơ sở dữ liệu và RDBMS: Hiểu về cơ sở dữ liệu quan hệ và hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS).
Cấu trúc một truy vấn SQL cơ bản: Cách sử dụng lệnh SELECT, FROM, và WHERE.
Lọc dữ liệu: Sử dụng điều kiện trong WHERE và các toán tử như AND, OR, NOT, IN, BETWEEN.
Sắp xếp dữ liệu: Sử dụng lệnh ORDER BY.
Điều chỉnh và Làm sạch Dữ liệu: Sử dụng hàm như TRIM, UPPER, LOWER, REPLACE.
Nhóm dữ liệu: Sử dụng lệnh GROUP BY và HAVING.
Truy vấn từ nhiều bảng: Sử dụng các loại JOIN như INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN.
Subqueries và Common Table Expressions: Phân tích phức tạp và truy vấn trong truy vấn.
Window Function: Để thực hiện phân tích mô tả trên dãy dữ liệu, như tính tổng tích lũy.

2. Kỹ năng xây dựng Báo Cáo - Trực quan hóa dữ liệu (Looker + Power BI)

Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu (Visualization), là khả năng biến đổi dữ liệu và thông tin phức tạp thành hình ảnh trực quan, thường là các biểu đồ, để giúp người xem dễ dàng hiểu và phân tích. Trong môi trường kinh doanh và nghiên cứu, việc truyền đạt thông tin một cách rõ ràng và hiệu quả là rất quan trọng, và đó chính là lý do tại sao kỹ năng biểu đồ hóa lại trở nên không thể thiếu.

Sau đây là những nội dung về Kỹ năng Trực quan hóa dữ liệu có trong khóa học Data Analyst của 200Lab:

Giới thiệu về Google Data Studio (GDS): Tổng quan về GDS, tầm quan trọng và ứng dụng trong ngành Data Analytics.
Giao diện và Tính năng cơ bản của GDS: Làm quen với giao diện người dùng, các tính năng chính và cách tạo báo cáo đầu tiên.
Kết nối dữ liệu từ Nguồn khác nhau: Học cách kết nối GDS với các nguồn dữ liệu như Google Sheets, Google Analytics, SQL databases, và nhiều nguồn khác.
Biểu đồ và Thành phần Trực quan: Sử dụng và tùy chỉnh các biểu đồ khác nhau như cột, dòng, vùng, biểu đồ hình tròn và hình ảnh heatmap.
Tạo và Tùy chỉnh Trang & Phân trang: Phân loại dữ liệu và tạo các trang báo cáo dễ đọc và trực quan.
Bộ lọc, Tham số và Phân tích Dữ liệu: Cách sử dụng bộ lọc, dropdowns và ngày để cho phép người xem tùy chỉnh trải nghiệm của họ.
Chức năng Nâng cao với Công thức: Sử dụng các công thức để thực hiện phép tính và biến đổi dữ liệu trực tiếp trong GDS.
Tối ưu Hiệu suất và Tương tác Dữ liệu: Tạo báo cáo phản hồi nhanh và tối ưu hóa hiệu suất truy vấn.
Chia sẻ, Xuất bản và Cộng tác: Cách chia sẻ báo cáo với nhóm, cài đặt quyền truy cập và xuất báo cáo dưới dạng PDF.
Thực hành và Bài tập thực tế: Áp dụng những gì đã học thông qua việc tạo báo cáo thực tế từ dữ liệu thực và nhận phản hồi.

3. Kỹ năng Phân tích dữ liệu

Các bạn biết đấy, ngoài việc sử dụng thành thạo công cụ như SQL và Looker, Power BI thì Phân tích dữ liệu là kỹ năng quan trọng nhất với Data Analyst. Để trở thành một Data Analyst chuyên nghiệp bạn cần phải hiểu được nghiệp vụ kinh doanh sau đó mới áp dụng phương pháp phân tích, tìm ra insight và đề xuất giải pháp: chúng ta nên làm gì tiếp theo để cải thiện tình trạng hiện tại?

Bạn sẽ không thể là DA giỏi nếu bạn chỉ làm xong Báo cáo và để cho Business user tự suy nghĩ giải pháp, hãy làm cùng họ từ đó bạn sẽ dần dần tích luỹ được kiến thức chuyên môn. Sau khi nắm được kiến thức chuyên môn thì bạn sẽ tự tin đưa ra được khuyến nghị phù hợp.

Đơn cử như trường hợp của chính mình, sau 3 buổi họp với team Vận hành thì mình mới hiểu được cách hoạt động của việc tính công, sau đó đưa ra khuyến nghị tăng giảm công cho từng cửa hàng, các bạn có thể tham khảo chi tiết khoá học của mình tại đây nhé.

Ứng dụng Phân tích dữ liệu

1. Phân tích dữ liệu ngành Bán lẻ

Trong mảng bán lẻ, việc phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, sản phẩm, và thị trường, từ đó đưa ra các quyết định kinh doanh hiệu quả. Dưới đây là một số usecase phân tích quan trọng trong ngành bán lẻ:

Phân tích hành vi khách hàng

Hiểu rõ sở thích, quan điểm và hành vi mua sắm của khách hàng.
Phân loại khách hàng dựa trên tiêu chí như mức chi tiêu, tần suất mua sắm, hoặc sản phẩm yêu thích.

Phân tích hiệu suất sản phẩm

Xác định sản phẩm bán chạy nhất và sản phẩm tồn kho lâu nhất.
Đánh giá mức tồn kho và dự đoán nhu cầu sản phẩm trong tương lai.

Phân tích chiến dịch quảng cáo

Đánh giá hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo và khuyến mãi.
Tối ưu hóa ngân sách và chiến lược tiếp thị dựa trên kết quả.

Phân tích kênh bán hàng

So sánh hiệu suất giữa cửa hàng trực tuyến và cửa hàng vật lý.
Đánh giá hiệu quả của các kênh phân phối khác nhau.

Phân tích mùa vụ và xu hướng

Xác định mùa bán hàng cao điểm và thấp điểm.
Dự đoán các xu hướng mua sắm dựa trên dữ liệu lịch sử.

Phân tích đối thủ cạnh tranh

Đánh giá vị trí của mình so với các đối thủ trên thị trường.
Phát hiện các cơ hội và rủi ro từ các chiến lược của đối thủ.

Phân tích giá cả:

Đánh giá chiến lược giá cả hiện tại và ảnh hưởng của nó đến doanh số bán hàng.
Thử nghiệm giá cả và xem ảnh hưởng của nó đối với nhu cầu của khách hàng.

Phân tích trải nghiệm khách hàng:

Thu thập và phân tích phản hồi từ khách hàng để cải thiện trải nghiệm mua sắm.
Đánh giá hiệu suất của các điểm tiếp xúc khách hàng, từ trang web, ứng dụng di động đến dịch vụ khách hàng.

Phân tích hiệu quả nhân sự:

Đánh giá hiệu suất của nhân viên và ảnh hưởng của họ đến doanh số bán hàng.
Tối ưu hóa lịch làm việc dựa trên nhu cầu của cửa hàng.

Phân tích chuỗi cung ứng:

Đánh giá hiệu suất của các nhà cung cấp và tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho.
Phát hiện và giảm thiểu rủi ro trong chuỗi cung ứng.

2. Phân tích dữ liệu Ngành Logistics

Phân tích dữ liệu trong ngành Logistics giúp doanh nghiệp tối ưu hoá quá trình vận chuyển, giảm chi phí và cải thiện hiệu quả. Dưới đây là 10 usecase phổ biến khi phân tích dữ liệu trong ngành này:

Dự báo Nhu cầu Vận Chuyển

Sử dụng dữ liệu về lịch sử vận chuyển và yếu tố ngoại vi để dự đoán nhu cầu vận chuyển trong tương lai, giúp lên kế hoạch tài nguyên hiệu quả.

Tối ưu Hoá Lộ Trình Vận Chuyển

Phân tích dữ liệu vị trí và thông tin giao thông để tối ưu hoá lộ trình, giảm thời gian và chi phí di chuyển.

Theo dõi Hiệu suất Nhân viên

Theo dõi và đánh giá hiệu suất của tài xế và nhân viên kho bãi dựa trên dữ liệu về thời gian làm việc, số lượng hàng hoá xử lý, và các yếu tố khác.

Tối Ưu Hóa Đường Đi

Phân tích các tuyến đường và điều kiện giao thông để tìm ra lộ trình vận chuyển hiệu quả nhất.

Phân Tích Hiệu Suất Phương Tiện

Theo dõi và phân tích dữ liệu từ các phương tiện vận chuyển để cải thiện hiệu quả nhiên liệu và giảm thiểu hỏng hóc.

Thời Gian Giao Hàng Dự Kiến

Sử dụng dữ liệu thời gian và điều kiện giao thông để cung cấp ước tính thời gian giao hàng chính xác cho khách hàng.

Phân Tích Chi Phí

Phân tích các chi phí liên quan đến vận chuyển, lưu trữ, và quản lý để tìm cách tiết kiệm và tối ưu nguồn lực.

Các bài viết liên quan:

Khoá học 200Lab

Nâng Cao Kiến Thức và Mở Rộng Cơ Hội Việc Làm

Bạn đang tìm hiểu cơ hội việc làm trong lĩnh vực lập trình, hệ thống cũng như phân tích dữ liệu? Đừng bỏ lỡ cơ hội khám phá những khóa học tuyệt vời dưới đây nhé!