Offenbar hast du diese Funktion zu schnell genutzt. Du wurdest vorübergehend von der Nutzung dieser Funktion blockiert.
Analyzing and Visualizing Data with Power BI – Microsoft
Khóa học “Analyzing and Visualizing Data with Power BI” của Microsoft được cung cấp thông qua nền tảng edX, cho phép bạn tham gia học mà không phải trả phí. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách sử dụng Power BI – một trong những công cụ phân tích dữ liệu hàng đầu hiện nay – để phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
Khóa học tập trung vào việc xây dựng các báo cáo và biểu đồ nâng cao từ các nguồn dữ liệu khác nhau, từ đơn giản đến phức tạp, giúp bạn hiểu rõ hơn về cách sử dụng công cụ này để đưa ra những quyết định dựa trên dữ liệu chính xác và hiệu quả. Đây là cơ hội tuyệt vời để nâng cao kỹ năng trong lĩnh vực phân tích và trực quan hóa dữ liệu, phù hợp cho những ai quan tâm đến phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và phân tích thị trường.
Học business analyst với Data Science MicroMasters – edX
Khóa học “Data Science MicroMasters” trên edX, do Đại học California, San Diego (UC San Diego) cung cấp, là một chương trình học trực tuyến cấp độ sau đại học bao gồm bốn khóa học chính. Chương trình này bao gồm: Python cho Khoa học Dữ liệu, Xác suất và Thống kê trong Khoa học Dữ liệu bằng Python, Các Nguyên tắc Cơ bản của Machine Learning, và Phân tích Dữ liệu Lớn Sử dụng Spark.
Mỗi khóa học được thiết kế để cung cấp kiến thức sâu rộng và kỹ năng thực hành trong từng lĩnh vực cụ thể, giúp học viên nắm vững các công cụ và kỹ thuật quan trọng trong khoa học dữ liệu. Khóa học có thể được audit miễn phí, cho phép truy cập vào tất cả các tài liệu học tập mà không cần trả phí chứng chỉ, với tùy chọn nâng cấp để nhận chứng chỉ chính thức sau khi hoàn thành (edX) (edX).
Học business analyst với IBM Data Science Professional Certificate
Khóa học “IBM Data Science Professional Certificate” trên Coursera là một chương trình đào tạo chuyên sâu gồm 9 khóa học được thiết kế bởi IBM, nhằm giúp người học chuẩn bị cho sự nghiệp trong lĩnh vực Khoa học Dữ liệu và Máy học. Khóa học này không yêu cầu kiến thức nền tảng về khoa học máy tính hay lập trình, phù hợp với cả những người mới bắt đầu.
Nội dung khóa học bao gồm các công cụ và thư viện mã nguồn mở, Python, cơ sở dữ liệu và SQL, trực quan hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu, và máy học. Học viên sẽ được thực hành với các bài tập thực tế trên IBM Cloud mà không phát sinh chi phí thêm. Sau khi hoàn thành, học viên sẽ có một danh mục dự án khoa học dữ liệu để đưa vào hồ sơ xin việc và nhận được chứng chỉ số từ IBM, giúp thể hiện rõ ràng kỹ năng và năng lực mới của mình (Coursera) (Coursera Blog).
Nếu bạn đam mê tự học và mong muốn theo đuổi sự nghiệp trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, chương trình này là lựa chọn tuyệt vời để bắt đầu. Bạn có thể tìm hiểu thêm và đăng ký khóa học trên Coursera (Coursera).
Khoá học Data Analyst với Excel và Power BI
Khóa học Data Analyst của VTI Academy có khung chương trình đào tạo được thiết kế theo quy trình phân tích dữ liệu. Cung cấp nền tảng kiến thức từ cơ bản đến nâng cao về Excel và Power BI để phân tích dữ liệu, vận dụng vào công việc thực tế hằng ngày.
Khoá học này sẽ trang bị kiến thức nền tảng vững chắc dành cho các bạn muốn chuyển sang ngành Data Analyst, giúp bạn hiểu được data analyst là gì và cách vận dụng excel, power BI vào quy trình phân tích dữ liệu. Sau khi học xong, bạn sẽ có thể:
Hi vọng bài viết này đã cung cấp được những thông tin hữu ích để giúp bạn hiểu được Data Analyst là gì, Data Analyst học ngành gì và học thêm ở đâu.
Follow thêm fanpage VTI Academy để cập nhật thêm những thông tin hữu ích về ngành CNTT và khám phá các khoá đào tạo hấp dẫn nhé!
Khóa học Business Analyst miễn phí Statistical Learning từ Stanford Online
Khóa học “Statistical Learning” của Stanford Online là một khóa học chuyên sâu về các phương pháp học máy và thống kê, được thiết kế để giúp học viên hiểu và áp dụng các kỹ thuật phân tích dữ liệu phức tạp. Được giảng dạy bởi các chuyên gia hàng đầu từ Đại học Stanford, khóa học này cung cấp một nền tảng vững chắc về lý thuyết và thực hành trong lĩnh vực học máy.
Trong khóa học, các học viên sẽ học được các kỹ thuật quan trọng như hồi quy tuyến tính và phi tuyến tính, phân tích phân loại, cây quyết định, máy vector hỗ trợ (SVM), mạng nơ-ron, và phương pháp giảm chiều dữ liệu. Các nội dung được trình bày qua các bài giảng video chất lượng cao, bài tập thực hành và dự án có thực để áp dụng những kiến thức đã học vào thực tế.
Ngoài ra, khóa học còn bao gồm các chủ đề nâng cao như phương pháp cross-validation, lựa chọn mô hình và đo lường hiệu suất mô hình. Điều này giúp học viên hiểu sâu hơn về cách thức lựa chọn và đánh giá mô hình học máy để đưa ra các dự đoán chính xác và đáng tin cậy.
Với sự kết hợp giữa lý thuyết và thực hành, khóa học “Statistical Learning” từ Stanford Online không chỉ phù hợp cho những người mới bắt đầu mà còn đáp ứng được nhu cầu nâng cao kỹ năng cho những chuyên gia muốn cập nhật kiến thức và áp dụng trong các lĩnh vực như khoa học dữ liệu, phân tích thị trường và nghiên cứu khoa học.
Tự học business analyst với MIT OpenCourseWare
Khóa học “Introduction to Probability and Statistics” trên MIT OpenCourseWare là một chương trình học hoàn toàn miễn phí, cung cấp một nền tảng vững chắc về lý thuyết xác suất và thống kê. Khóa học này bao gồm các chủ đề quan trọng như phép đếm cơ bản, các biến ngẫu nhiên, phân phối xác suất, định lý Bayes, kiểm định giả thuyết, khoảng tin cậy và hồi quy tuyến tính.
Sinh viên sẽ học cách sử dụng phần mềm R để thực hiện các bài tập mô phỏng và trực quan hóa dữ liệu, giúp họ nắm bắt và áp dụng các nguyên tắc thống kê trong thực tế. Khóa học bao gồm nhiều tài liệu học tập phong phú, từ bài giảng, bài tập đến các kỳ thi, giúp học viên củng cố kiến thức và kỹ năng của mình.
Với phương pháp học tập chủ động và các tài liệu hỗ trợ chi tiết, khóa học này là sự lựa chọn tuyệt vời cho những ai muốn nâng cao hiểu biết và kỹ năng trong lĩnh vực xác suất và thống kê. Khóa học không yêu cầu bất kỳ học phí nào, giúp người học trên toàn thế giới có thể truy cập và học tập mà không gặp rào cản về tài chính
Những khóa học truy cập miễn phí là lựa chọn phù hợp cho những người mới bước chân vào lĩnh vực business analyst. Chúng vừa cho học viên một cái nhìn tổng quan về nghề, vừa có đầy đủ những khái niệm và kiến thức cơ bản.
Tuy nhiên, để nắm vững kiến thức sâu rộng và có cơ hội thực hành đa dạng, bạn nên cân nhắc đầu tư vào những chương trình học dài hạn chuyên sâu. Những chương trình này không chỉ cung cấp cho bạn một nền tảng lý thuyết đầy đủ mà còn rèn dũa tư duy phân tích qua những dự án thực tế phức tạp. Ngoài ra, bạn sẽ có cơ hội học hỏi từ các chuyên gia hàng đầu trong ngành, nhận được sự hỗ trợ và phản hồi trực tiếp từ giảng viên. Đây cũng là cơ hội để tham gia vào cộng đồng học viên xuất sắc, trao đổi kinh nghiệm và tiếp cận những cơ hội nghề nghiệp hấp dẫn.→ Có thể bạn quan tâm: Khóa đào tạo phân tích kinh doanh tại Hồ Chí Minh
Trong thời đại 4.0, công nghệ kỹ thuật số và dữ liệu số đang trỗi dậy mạnh mẽ. Để đạt được hiệu suất kinh doanh tối ưu, các doanh nghiệp cần phải thực hiện phân tích và lựa chọn những thông tin có giá trị từ lượng dữ liệu đã thu thập. Những người đảm nhiệm vai trò đó gọi là Data Analyst. Vậy Data Analyst là gì? Data Analyst làm gì? Hãy cùng VTI Academy tìm hiểu về Data Analyst thông qua bài viết dưới đây nhé!
Data Analyst là những nhà phân tích dữ liệu, đóng vai trò quan trọng như những người biên dịch cho ngôn ngữ của dữ liệu. Nhiệm vụ của họ là thực hiện phân tích chi tiết để cung cấp thông tin sâu rộng, giúp hỗ trợ quá trình ra quyết định và lập kế hoạch của các nhà lãnh đạo doanh nghiệp. Với mọi quy mô doanh nghiệp, vai trò của họ luôn đóng góp một phần quan trọng trong việc thúc đẩy sự phát triển và thành công của tổ chức.
Các Data Analyst thường tận dụng kỹ năng SQL để trích xuất thông tin từ cơ sở dữ liệu của tổ chức, sau đó áp dụng kiến thức chuyên môn để bảo đảm tính chính xác của dữ liệu thu thập. Sau bước này, họ sử dụng kỹ năng lập trình để phân tích dữ liệu và áp dụng kiến thức chuyên sâu để tạo các báo cáo kết quả, mà sau đó được trình bày cho cấp quản lý. Thủ tục này giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra quyết định hoặc xác định hướng đi phù hợp cho sự phát triển của tổ chức.
Bên cạnh định nghĩa chung, để hiểu rõ Data Analyst là gì, Data Analyst là ngành gì thì chúng ta cần tìm hiểu về mô tả công việc của họ. Tuy các yêu cầu lý thuyết và kinh nghiệm thực tế của từng doanh nghiệp, từng môi trường làm việc có sự khác biệt, Data Analyst làm gì sẽ phụ thuộc vào đặc thù công việc của từng nơi, từng job. Nhưng các nhiệm vụ chính của Data Analyst sẽ bao gồm:
Với một lượng dữ liệu vô cùng lớn và đa dạng từ mọi nguồn trên Internet và các khảo sát ý kiến khách hàng, Data Analyst phải đảm bảo việc thu thập dữ liệu liên quan đến vấn đề nghiên cứu diễn ra chính xác từ những nguồn này. Dữ liệu có thể tồn tại ở nhiều định dạng khác nhau, bao gồm văn bản, số liệu, hình ảnh, và nhiều dạng khác. Lựa chọn loại dữ liệu cụ thể phụ thuộc vào yêu cầu và mục tiêu của dự án nghiên cứu.
Khi quá trình thu thập dữ liệu hoàn tất, dữ liệu nguyên thủy sẽ cần phải được xử lý và tinh chỉnh để tạo thành một bộ dữ liệu tiêu chuẩn. Sau đó, bước tiếp theo là tiến hành phân tích dữ liệu bằng sử dụng các công cụ thống kê như SPSS, SQL hoặc STATA. Các kết quả phân tích này sẽ cung cấp thông tin thống kê chi tiết liên quan đến mỗi câu hỏi được nghiên cứu.
Data Analyst cần sử dụng tư duy cũng như kỹ năng biên soạn báo cáo để biến các con số thành biểu đồ và hình ảnh một cách trực quan. Đôi khi, họ có thể tận dụng các công cụ hỗ trợ để tăng hiệu suất trong việc tạo báo cáo. Tuy nhiên, điều quan trọng nhất là khả năng phát hiện và trình bày những thông tin quan trọng và hữu ích từ các số liệu thống kê cho doanh nghiệp.
Sau khi hoàn thành báo cáo, nhân viên Data Analyst cần trình bày kết quả cho doanh nghiệp và chi tiết hóa các vấn đề đã phát hiện để giúp ban lãnh đạo hiểu rõ hơn tình hình. Thực hiện này sẽ hỗ trợ doanh nghiệp trong việc định đoạt các quyết định đúng đắn cho hiện tại và tương lai của họ.
Sau khi hiểu được Data Analyst là gì, nếu bạn bắt đầu cảm thấy hứng thú với công việc này và muốn theo đuổi, thì dưới đây là gợi ý chọn ngành học cho bạn.
Nhiệm vụ của Data Analyst đòi hỏi sự vận dụng rộng rãi về toán học thống kê, công nghệ máy học (Machine Learning), nền tảng cơ sở dữ liệu và cần kiến thức cơ bản về lập trình. Do đó, nếu bạn quyết định theo đuổi sự nghiệp Data Analyst, bạn nên xem xét việc học các chuyên ngành và môn học tại các trường đại học như:
Tuy nhiên, vai trò của phân tích dữ liệu vẫn sẽ vô cùng quan trọng và không thể thiếu trong mọi lĩnh vực. Ngoài kiến thức chuyên môn, một Data Analyst cần hiểu biết sâu về lĩnh vực mình đang làm việc trong (như y tế, giáo dục, bảo hiểm, ngân hàng, và nhiều lĩnh vực khác). Điều này có nghĩa là nếu bạn có nền tảng từ các ngành khác, bạn vẫn có cơ hội để trở thành một Data Analyst xuất sắc nếu học thêm các kĩ năng cứng thông qua các khoá học thêm bên ngoài.
