Nội dung đào tạo

Các dự án

FAQ

Đăng ký

Blog

Nội dung đào tạo

Các dự án

FAQ

Đăng ký

Blog

LỘ TRÌNH HOÀN HẢO TRỞ THÀNH
DATA ANALYST CHUYÊN NGHIỆP

Lộ trình "Data Analytics Foundation Plus"

Phát triển Kỹ năng Phân tích dữ liệu chuyên sâu
đối với mọi ngành nghề chỉ sau 8 tháng

8 tháng

Đăng ký ngay

Dữ liệu được xem như nguồn vốn vô hình của doanh nghiệp.
Khai thác tối đa tiềm năng của dữ liệu chính là khai thác cơ hội tăng trưởng của doanh nghiệp.

Chương trình này dành cho ai?

Các nhân sự trong nhiều lĩnh vực kinh doanh, hành chính, marketing, tài chính, kế toán,… có nhu cầu chuyển hướng nghề nghiệp.
Các nhân sự đang đảm nhiệm các công việc cần đến sự hỗ trợ của mảng công nghệ cơ sở dữ liệu.
Sinh viên các khối ngành kinh tế, kinh doanh, tài chính, marketing,… có định hướng trở thành Data Analyst/Business Intelligence/Data Scientist trong các lĩnh vực chuyên biệt.
Sinh viên các khối ngành khoa học dữ liệu, hệ thống thông tin,… mong muốn phát triển tư duy và tiếp cận dữ liệu theo hướng Business.

Đăng ký ngay

Tại sao lựa chọn
"Data Analytics Foundation Plus" tại Datapot?

Là đối tác đào tạo của Microsoft trong mảng Data AI tại Việt Nam, hệ thống bài giảng, học liệu và giáo trình khóa học của Datapot được xây dựng và cập nhật liên tục dựa trên các nguyên tắc và quy chuẩn của Microsoft. Điều này đảm bảo các bài học sẽ có tính hệ thống, thống nhất và có tính ứng dụng cao.

Lộ trình toàn diện theo tiêu chuẩn Microsoft

Giảng viên tại Datapot đều là những chuyên gia trong ngành dữ liệu sở hữu chứng nhận Microsoft Certified Trainer, Microsoft Certified Solution Expert, Microsoft Certified Data Analyst Associate và có kinh nghiệm thực chiến tại các doanh nghiệp lớn như Techcombank, MB Securities, FPTsoftware, TopCV,...

Học hỏi từ các chuyên gia hàng đầu lĩnh vực

Bạn sẽ được thực hành các dự án thực tế với bộ dữ liệu từ đa dạng các ngành nghề, lĩnh vực, giúp tăng khả năng làm việc nhóm, rèn luyện khả năng tư duy logic, giải quyết vấn đề và thuyết trình trước đám đông. Phương pháp học này rèn luyện khả  năng tiếp cận vấn đề theo nhiều góc độ khác nhau và tăng khả năng ứng dụng lý thuyết vào thực tiễn.

Project Based Learning:
Thực chiến với dữ liệu

Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ được cấp chứng nhận của Datapot và chứng nhận của Microsoft có giá trị trên toàn cầu. Ngoài ra, bạn còn được ghi nhận thành tích học tập trên website Microsoft Learn. Điều này không những giúp minh chứng kỹ năng, mà còn giúp CV của bạn trở nên nổi bật hơn trong quá trình ứng tuyển.

Nhận chứng nhận
quốc tế từ Datapot và Microsoft

Học viên được trang bị hành trang kỹ càng trước khi bước vào môi trường công việc và trải nghiệm giải quyết các bài toán sát nhất với các công việc Phân tích dữ liệu thực tế trong doanh nghiệp. Ngoài ra, học viên được thực hiện Mock Interview 1-1 với các Leader của các doanh nghiệp lớn, làm quen với áp lực thực tế khi phỏng vấn.

Mock Interview 1-1 và
xây dựng Portfolio

Tổng quan môn học

Phát triển, nâng cao toàn diện toolset – skillset – mindset về Phân tích dữ liệu. Xây dựng tư duy phân tích dữ liệu nhằm chinh phục các bài toán phân tích hoạt động doanh nghiệp thông qua ứng dụng lý thuyết Pareto phân tích sản phẩm, ứng dụng cohort analysis phân tích khách hàng và sử dụng Linear Regression dự đoán doanh nghiệp.

Nội dung đào tạo

DAFP - Data Analytics Foundation Plus được thiết kế nhằm đưa ra một lộ trình chi tiết, toàn diện từ cơ bản đến nâng cao, giúp xây dựng nền tảng vững chắc về ngành Phân tích dữ liệu cho bất cứ ai muốn bước chân vào làm việc trong ngành dữ liệu.
Học viên sẽ được trang bị một bộ kỹ năng toàn diện bao gồm: Toolset – các công cụ thao tác và quản trị luồng dữ liệu, Skillset – kỹ năng bóc tách và xử lý quy trình dữ liệu và Mindset – tư duy phân tích và giải quyết các bài toán dữ liệu cụ thể.
Kết thúc khóa học, các nhân sự có thể tự tin bắt đầu làm việc trong ngành Khoa học dữ liệu tại các vai trò Associate DA/BI mà không phải đối diện với nỗi lo không đáp ứng được yêu cầu thực tế của công việc.

Lộ trình học chi tiết

  • Khám phá các dịch vụ dữ liệu quan hệ trong Azure
  • Khám phá việc cung cấp và triển khai các dịch vụ cơ sở dữ liệu quan hệ trên Azure
  • Truy vấn dữ liệu quan hệ trong Azure
  • Các Công nghệ được sử dụng trong bài thực hành:
  • SQL Server trên máy ảo Azure
  • Cơ sở dữ liệu Azure SQL
  • Azure SQL Database Managed Instance
  • PostgreSQL, MariaDB, and MySQL
1.2 Khám phá dữ liệu quan hệ trong Azure
  • Khám phá các dịch vụ dữ liệu không quan hệ trong Azure
  • Khám phá việc cung cấp và triển khai các dịch vụ dữ liệu không quan hệ trên Azure
  • Quản lý kho dữ liệu không quan hệ trong Azure
  • Các công nghệ được sử dụng trong bài thực hành:
  • Azure Table storage
  • Azure Blob storage
  • Azure File storage
  • Azure Cosmos DB
1.3 Khám phá dữ liệu không quan hệ trong Azure
  • Kiểm tra các thành phần của kho dữ liệu hiện đại
  • Khám phá quá trình nhập dữ liệu trong Azure
  • Khám phá lưu trữ và xử lý dữ liệu trong Azure
  • Khám phá các tùy chọn xử lý có sẵn để xây dựng các giải pháp phân tích dữ liệu trong Azure.
  • Khám phá Azure Synapse Analytics, Azure Databricks và Azure HDInsight
  • Bắt đầu xây dựng với Power BI
  • Các công nghệ được sử dụng trong bài thực hành:
  • Azure Synapse Analytics
  • Azure Data Factory
  • Azure Data Lake Storage
  • Azure Databricks
  • Azure Analysis Services
  • Azure HDInsight
  • Microsoft Power BI
1.4 Phân tích kho dữ liệu hiện đại trong Azure
  • Khám phá các khái niệm dữ liệu cốt lõi
  • Khám phá các vai trò và trách nhiệm trong thế giới dữ liệu
  • Mô tả các khái niệm về dữ liệu quan hệ và không quan hệ
  • Khám phá các khái niệm về phân tích dữ liệu
1.1 Khám phá các khái niệm dữ liệu cốt lõi

Module 1: DP-900: Azure Data Fundamentals

Module 4: Python for Data

Module 5: Advanced Query with T-SQL

Module 6: Power BI Advanced Data Modeling and Visualization

Tổng quan môn học

Gồm bộ 3 khóa học tiêu chuẩn của Microsoft được giảng dạy bởi Microsoft Certified Trainer giúp làm chủ bộ 3 công cụ xử lý và phân tích dữ liệu sử dụng trong mọi doanh nghiệp: Azure – SQL – PowerBI.

Kỳ vọng đầu ra

1. Biết cách cung cấp và triển khai cơ sở dữ liệu thông qua các giải pháp dữ liệu đám mây với Microsoft Azure
2. Hiểu được các nguyên tắc cơ bản của Cơ sở dữ liệu quan hệ và cách truy vấn SQL
3. Mô hình hóa dữ liệu và và thiết kế báo cáo phục vụ cho kinh doanh với Power BI

Data Analytics Foundation

Data Analytics Advanced

Kỳ vọng đầu ra

1. Thành thạo các công thức DAX nâng cao và quy trình xây dựng mô hình dữ liệu hiệu quả.
2. Kỹ thuật xử lý, biến đổi và trực quan hóa dữ liệu nâng cao với Python – ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất trong khoa học dữ liệu.
  • Giới thiệu khóa học
  • Giới thiệu SQL
  • Cơ sở dữ liệu
  • Schema
  • Bảng
  • Các loại câu lệnh và từ khóa trong SQL
  • Viết các truy vấn SQL đầu tiên
2.1 Giới thiệu SQL và Cơ sở dữ liệu quan hệ
  • Hiểu sâu hơn về các khái niệm của Join
  • Join nhiều điều kiện
  • Join nhiều bảng dữ liệu,
  • Self-join
  • Truy vấn con vs CTEs
  • Truy vấn con
  • Common Table Expression (CTEs)
2.4 Joins, Truy vấn con và Bảng tạm
  • Giới thiệu về SQL Join
  • Inner Join
  • Left Join
  • Right Join
  • Full Outer Join
  • Giới thiệu về SQL Union
  • Thực hành
2.3 Kết nối các bảng dữ liệu, giới thiệu về Join và Union
  • Mệnh đề truy vấn SELECT, FROM, WHERE, GROUP BY, ORDER BY
  • Các kiểu dữ liệu trong SQL Server
  • Các hàm trong SQL
  • Hàm chuyển đổi kiểu dữ liệu
  • Hàm Datetime
  • Hàm String
2.2 Mệnh đề truy vấn trong SQL
  • Aggregate functions
  • Logical Statement
  • ROW_NUMBER(), RANK() và PARTITION BY
2.5 Các hàm tổng hợp dữ liệu (Aggregate functions) và Logical Statement
  • Thực hành SQL và giải quyết các bài toán thực tế
  • Tóm tắt khóa học SQL, nêu bật các khái niệm và các phần thực hành quan trọng của SQL
  • Trao đổi, chia sẻ với Chuyên gia Microsoft về kinh nghiệm Phân tích dữ liệu
  • Q&A (Optional) – Lộ trình nghề nghiệp ngành Dữ liệu và các vị trí tiềm năng
2.6 Wrap up
  • Các vị trí quan trọng và các lựa chọn nghề nghiệp tiềm năng trong Ngành Dữ liệu
  • Nhiệm vụ của một Data Analyst
  • Khám phá khả năng của Power BI và làm quen với Môi trường làm việc của Power BI
3.1 Làm quen với Data Analytics và Power BI
  • Hiểu được toàn bộ luồng phân tích dữ liệu
  • Xác định và truy xuất dữ liệu từ các nguồn dữ liệu khác nhau
  • Giải quyết lỗi nhập dữ liệu
3.2 Chuẩn bị dữ liệu trong Power BI
  • Các nhiệm vụ thông thường của quá trình chuẩn bị dữ liệu (làm sạch, định hình lại dữ liệu, v.v.)
  • Làm sạch dữ liệu trong Power BI bằng Power Query Editor
  • Data Profiling và khám phá Metadata của tập dữ liệu
3.3 Làm sạch, chuyển đổi và tải dữ liệu trong Power BI
  • Hiểu các khái niệm cơ bản về dimensional model
  • Tạo model relationships làm việc với các bảng trong Power BI
  • Triển khai dimensions và hierarchies cho mô hình của bạn
3.4 Thiết kế mô hình dữ liệu trong Power BI
  • Tóm tắt các khái niệm quan trọng đã học trong 6 ngày trước đó
  • Tối ưu hóa hiệu suất mô hình
  • Bài kiểm tra giữa khóa
3.6 Course check-point
  • Hiểu các khái niệm cơ bản về DAX
  • Sử dụng các mẫu DAX cơ bản để tính toán các biện pháp kinh doanh
  • Thực hành các mẫu DAX phức tạp theo từng trường hợp sử dụng trong kinh doanh
3.5 Thực hành DAX trong Power BI
  • Giới thiệu các khái niệm và nguyên tắc cơ bản của trong việc thiết kế và xây dựng một báo cáo
  • Nâng cao khả năng truy cập và khả năng sử dụng của báo cáo bằng cách sử dụng tính năng trực quan hóa của Power BI
3.7 Thiết kế báo cáo trong Power BI
  • Giới thiệu các khái niệm và thực hành EDA (Exploratory Data Analysis) trong Power BI
  • Sử dụng Power BI AI visualization để thực hiện các phân tích nâng cao
3.8 Thực hiện các phân tích nâng cao với Power BI
  • Giới thiệu các tính năng của Power BI service
  • Tạo và cấu hình dashboard dựa trên các trường hợp sử dụng trong kinh doanh khác nhau
  • Tổ chức không gian làm việc (workspace) của Power BI service
3.9 Làm việc với Dashboards trong Power BI Service
  • Giới thiệu các khái niệm cơ bản về quản trị dữ liệu
  • Tìm hiểu cách cấu hình và quản lý tập dữ liệu trong Power BI Service
  • Triển khai và định cấu hình bảo mật trong Power BI để đảm bảo an toàn cho tài sản của bạn
3.10 Quản lý, kiểm soát và chia sẻ nội dung Power BI
  • Tóm tắt khóa học PL-300, nêu bật các khái niệm và các phần thực hành quan trọng của Power BI
  • Trao đổi, chia sẻ với Chuyên gia Microsoft về kinh nghiệm Phân tích dữ liệu và lời khuyên khi làm bài thi PL-300
  • Q&A (Optional) – Lộ trình nghề nghiệp ngành Dữ liệu và các vị trí tiềm năng
3.11 Tổng kết
  • Giới thiệu khoá học
  • Cài đặt phần mềm
  • Giới thiệu Python
  • Các cú pháp và khái niệm cơ bản
  • Quy tắc và quy ước đặt tên
4.1 Giới thiệu về khóa học và Python
  • Xử lý liệu nhị nguyên với kiểu bool
  • Kiểu NoneType và use cases
  • Xử lý dữ liệu số với kiểu int và float
  • Nhận user input và ép kiểu
  • Giới thiệu kiểu collections
  • Xử lý dữ liệu chuỗi với list và tuple
  • Tạo nhanh sequeces với range
  • Xử lý dữ liệu text với string
  • Xử lý dữ liệu key-value với dictionary
  • Giới thiệu kiểu dữ liệu set và use cases
4.2 Các kiểu dữ liệu tiêu chuẩn trong Python
  • Rẽ nhánh ra quyết định với câu lệnh if
  • Lặp khối lệnh với vòng lặp for
  • Điều khiển vòng lặp với reak và continue
  • Viết và sử dụng hàm
4.3 Luồng điều khiển và hàm
4.5 Xử lý dữ liệu dạng bảng với Pandas data frames
  • Giới thiệu Pandas data frames
  • Làm việc với cột dạng số, text, và ngày tháng
  • Thêm, xoá, update giá trị, ép kiểu, và đổi tên cột
  • Làm việc với unique values, missing values
  • Lọc và sắp xếp các dòng theo điều kiện
  • Giới thiệu về data aggregation và các aggregate operations
  • Combine data từ nhiều nguồn
  • Đọc và xuất data ra các định dạng khác nhau
  • Giới thiệu Numpy arrays và Pandas series
  • Dùng các thao tác element-wise để tính toán và lọc dữ liệu
  • Biểu diễn và làm việc với missing data
4.4 Xử lý dữ liệu 1 chiều với Numpy và Pandas series
  • Các bước để vẽ đồ thị trong Python
  • Phân loại và vẽ các loại đồ thị tương ứng với từng loại data: bar plot, pie plot, hisgram, KDE, boxplot, dodged/stacked bar plot, scatter plot, regression plot
4.6 Trực quan hoá dữ liệu với Matplotlib và Seaborn
  • Phân tích dữ liệu khai phá (EDA) và rút trích ra các đặc trưng hữu ích
  • Dùng machine learning để xây dựng mô hình dự đoán
  • Đánh giá performance và so sánh các mô hình
  • Q&A
4.7 Project và Q&A
  • Review basic SQL queries
  • Window Functions
  • Subquery vs CTE vs Temp Table
  • Text Function, Json Function
5.1 Data Wrangling
  • Case study: Cohort Analysis
  • Case study: RFM segmentation
  • Case study: A/B testing
  • Query performance tuning
5.2 Applications
  • ER diagram
  • Database Design
  • Stored Procedure
  • Flow control
  • Building and Optimizing Trigger
5.3 Data Definition Language
  • Quy trình làm việc với Power BI
  • Cấu trúc dữ liệu và các kỹ thuật trong mô hình hoá dữ liệu
  • Quy trình xây dựng mô hình dữ liệu trong phân tích bài toán kinh doanh
  • Case study: Xây dựng mô hình dữ liệu
  • Thiết kế mô hình dữ liệu cho doanh nghiệp bán lẻ
  • Xây dựng báo cáo phân tích hiệu quả kinh doanh
6.1 Data Modeling – Cấu trúc dữ liệu và các kỹ thuật
  • Vận dụng các kỹ thuật mô hình hóa dữ liệu với bảng Dim và Fact
  • Các kỹ thuật biến đổi dữ liệu. (Data transformation)
  • DAX Foundation: Scalar, Interator Functions
  • Calculate and Filter functions
6.2 Các phép biến đổi dữ liệu trong M-Query và DAX
  • Ứng dụng các hàm time intelligent: DATEADD, DATESBETWEEN, PREVIOUS ver (PREVIOUSDAY, PREVIOUS MONTH ..), DATEDIFF
  • Caculation groups và ứng dụng
6.5 Case Study – Bài toán Customers Segmentaion sử dụng RFM
  • Row context and Filter context
  • Logical functions
  • Context modification functions
  • Một số kỹ thuật visualization nâng cao
6.3 Case Study – Bài toán Doanh thu và Lợi nhuận của Doanh Nghiệp

  • Biến và các phép biến đổi dữ liệu nâng cao.
  • Vận dụng các information functions CONTAINS, HASONEVALUE, ISBLANK
  • Sử dụng các celationship function RELATED, USERELATIONSHIP
  • Hiểu rõ hơn về table manipulation functions ADDCOLUMNS, DATATABLE, DISTINCT, EXCEPT, GROUPBY, INTERSECT
  • Vận dụng các kỹ thuật trình diễn dữ liệu nâng cao.
  • Vận dụng các text functions CONCATENATE, COMBINEVALUES,REPLACE,VALUE
  • Các kỹ thuật sử dụng trong Cohort analysis
6.4 Case Study – Bài toán Customer Behaviour

Data Analytics Preparation

Tổng quan môn học

Trong học phần này, học viên được trang bị hành trang kỹ càng trước khi bước vào môi trường công việc, được cung cấp trải nghiệm sát nhất với các công việc Phân tích dữ liệu thực tế trong doanh nghiệp.

Module 3: PL-300: Microsoft Power BI Data Analyst

DATAPOT CERTIFICATE OF COMPLETION

Certificate of completion là chứng nhận do Datapot cấp cho học viên đã hoàn thành các khóa học chuyên môn được thiết kế, xây dựng bởi Datapot. Các khóa học do chính đội ngũ giảng viên giàu kinh nghiệm giảng dạy và thực chiến lâu năm trong ngành Dữ liệu xây dựng. Giáo trình của khóa học luôn được cập nhật, kết hợp hài hòa giữa lý thuyết và thực hành trên các case study thực tế trong doanh nghiệp, giúp cho các học viên có nền tảng chuyên môn vững chắc và cách tiếp cận đúng đắn với ngành Dữ liệu.
Học viên có cơ hội nhận 2 loại chứng nhận khác nhau, thể hiện sự chuyên nghiệp và gây ấn tượng với nhà tuyển dụng

Chứng nhận

MICROSOFT CERTIFICATE OF ACHIEVEMENT

Certificate of Achievement là chứng nhận được công nhận trên toàn thế giới do Microsoft cấp cho học viên đã hoàn thành các khóa học theo chuẩn Microsoft và do Microsoft Certified Trainer giảng dạy. Datapot hiện là Learning Partner và Power BI Partner. Datapot được Microsoft công nhận và cấp quyền sử dụng tài liệu độc quyền từ hãng cho các đối tác phù hợp.

Sẵn sàng trở thành Data Analyst chuyên nghiệp?

Đăng ký ngay

Module 2: DP-080: Querying Data with Microsoft T-SQL

Module 7: Data Analytics Preparation

Đăng ký ngay

  • Những lưu ý để chuẩn bị cho một công việc mới
  • Thiết lập mục tiêu công việc
  • Critical thinking - Tư duy phản biện
  • Design thinking - Tư duy thiết kế
7.1 General preparation & essential mindset
  • Giảng viên chữa CV cho học viên
  • Phỏng vấn thử 1-1
7.3 CV correction & Mock interview
  • Kỹ năng giao tiếp & kỹ năng thuyết trình
  • Kỹ năng làm việc nhóm
  • Kỹ năng Quản lý thời gian và xếp ưu tiên công việc
  • Cách viết CV hiệu quả
7.2 Essential skills for career success

Bài tập học viên môn Python for Data Analytics

Bài tập học viên môn SQL

Các dự án học viên môn Power BI

Dự án cuối khóa
Học viên:
 Nguyễn Minh Tâm
Lớp: Power BI - K79

"Khóa học đã giúp nâng cao hiệu suất làm việc của mình. Ngoài ra mình còn học được cách trình bày report một cách khoa học hơn. Rất cảm ơn Datapot".

Dự án cuối khóa
Học viên:
 Trịnh Kim Chi
Lớp: Power BI - K73

"Khóa học rất chuyên nghiệp về hình thức lẫn nội dung học, rất hài lòng với những kiến thức được học và sự hỗ trợ của các bạn bên phía Datapot".

Dự án cuối khóa
Học viên:
 Trịnh Nhật Huyền
Lớp: Power BI - K63

"Chương trình học rất hay và sát thực tế, mình được thực hành rất nhiều qua bài tập về nhà mỗi buổi và dự án cuối khóa. Các thầy cô cũng rất nhiệt tình, tâm huyết với học viên, nhiều hôm giảng bài quá tận 30-45p. Rồi sau khi học xong mình vẫn nhắn tin hỏi bài mà vẫn được giải đáp tận tình".

Đội ngũ giảng viên

Hồ Bá Cường

Data Analyst Leader
9+ năm kinh nghiệm
Đơn vị hiện tại: OpenCommerce Group
Thế mạnh: Phân tích dữ liệu trong lĩnh vực thương mại điện tử, công nghệ, quản lý bán hàng; Giải quyết nhiều bài toán dữ liệu "khó nhằn" trong doanh nghiệp.

Tô Mạnh Hoàng

Founder & CEO Datapot
10+ năm kinh nghiệm
Đơn vị: Datapot, Đại học Ngoại Thương
Thế mạnh: Là chuyên gia giải pháp và nhà đào tạo về dữ liệu được Microsoft công nhận; Tư vấn & Triển khai giải pháp ứng dụng dữ liệu trong nhiều ngành nghề, lĩnh vực.

Lê Phạm Anh Quân

Data Analyst Leader
7+ năm kinh nghiệm
Đơn vị hiện tại: TopCV JSC
Thế mạnh: Phân tích dữ liệu trong lĩnh vực công nghệ, tuyển dụng; Xây dựng văn hoá sử dụng dữ liệu trong doanh nghiệp.

Phạm Văn Trình

Data Engineer Leader
5+ năm kinh nghiệm
Đơn vị hiện tại: TopCV JSC
Thế mạnh: Am hiểu về Data Architecture, Data Warehouse, Data Lake; Nghiên cứu và áp dụng Data Governance vào các dự án thực tế.

Trịnh Quỳnh Chi

Senior Data Analyst
4+ năm kinh nghiệm
Đơn vị hiện tại: Techcombank
Thế mạnh: Toán học thống kê; Xây dựng hệ thống quản trị MIS; Phân tích dữ liệu trong lĩnh vực thương mại điện tử, tài chính, chứng khoán, ngân hàng.

Nguyễn Thị Lệ Trinh

Assistant to Head of Securities Service
7+ năm kinh nghiệm
Đơn vị hiện tại: AIA Vietnam
Thế mạnh: Phân tích dữ liệu trong lĩnh vực chứng khoán, hàng không, bảo hiểm; Triển khai ứng dụng self-service trong doanh nghiệp.

Feedback học viên

Feedback do học viên đánh giá trực tiếp trên Fanpage: Data Analytics Training

Bách Phạm

Đối với một người trái ngành như mình, dù đã làm việc với Data nhưng lỗ hổng kiến thức căn bản khiến mình mông lung, mất định hướng, tác động rất lớn đến tư duy trong công việc. Sau khi kết thúc lộ trình DAF tại Datapot, mình đã được nhìn nhận một thế giới hoàn toàn mới về ngành khoa học dữ liệu. Kho thư viện rất ấn tượng, hệ thống kiến thức một cách đầy đủ, tổng quan và cực kì logic về ngành về Data. Đặc biệt phần btvn mỗi buổi rất hữu ích giúp mình ôn lại bài với nắm vững kiến thức hơn nữa.
Ngoài ra, các giảng viên ở đây cực kỳ tâm huyết luôn, như cô Chi ấy vừa xinh vừa giỏi, tâm huyết cực kỳ luôn, có những hôm thức đến 1-2h sáng để giải đáp thắc mắc cho mình luôn ấy. Sau khi học buổi đầu tiên mình đã cảm thấy lựa chọn này của mình là đúng đắn. Ban đầu mình cũng đắn đo chuyển ngành và còn nhiều điều chưa biết rõ về ngành thì ngay hôm đầu tiên đăng ký đã được tutor một buổi để định hướng nghề nghiệp. Mê luôn í. Highly recommend luôn nha. Cảm ơn Datapot thật nhiều và chúc Datapot ngày càng thành công.

Nếu các cậu muốn học về Data thì khuyên thật là nên đi học ở Datapot nhé. Thật sự là sau khi học xong đi làm, mình được các anh chị đồng nghiệp khen đấy. Kiểu khóa học được xây dựng “chuẩn” những kiến thức mà mình cần học nhưng đảm bảo tính ứng dụng cao cho công việc của mình ấy. Điểm cộng lớn nhất mình thấy là về giảng viên, các anh chị dạy mình đều đang đi chinh chiến tại các công ty lớn trên toàn quốc ấy nên trong quá trình học các anh chị còn chia sẻ những kinh nghiệm trong ngành và giải đáp những vấn đề mình chưa hiểu một cách rõ ràng mạch lạc không nặng lý thuyết. Đầu mỗi buổi học, thì sẽ có phần review kiến thức của buổi trước và sau đó mới đến phần bài học. Nên những buổi học thường sẽ bị kéo dài hơn với quy định nhưng không ai bị nản cả ấy. Đội ngũ admin làm việc cũng nhiệt tình với chuyên nghiệp lắm hỗ trợ mình cực nhiều luôn.

Hoa Nguyễn - Data Analyst
Hồng Anh

Em đã hoàn thành chương trình DAF vào tháng 9 vừa qua và hiện đã tìm được một công việc ở vị trí Data Analyst mà em rất ưng ý.
Em cảm ơn a Việt lớp Azure, chị Chi lớp SQL, a Cường lớp Power BI đã giúp em từ một sinh viên của chuyên ngành không hề liên quan tới data đã có được một bước khởi đầu khá tốt với ngành này. Đặc biệt là lớp SQL của chị Chi. Ở lớp này mọi thứ luôn được truyền đạt dễ hiểu và rõ ràng. Em có thể cảm nhận được sự nhiệt huyết của chị với ngành và với học viên. Điều này khiến những người học như em có thêm sự tự tin vào mình, vào nghề. Chúc cho nhiều bạn cũng may mắn được học lớp chị Chi như mình.

Đoàn Văn Phát

Khoá học thực sự hay và tiệm cận với công việc hiện tại của mình. Thầy cô rất nhiệt tình và hỗ trợ, theo sát trong quá trình học. Cách giảng dạy và giáo trình dễ hiểu. Mình nhất định sẽ giới thiệu thêm bạn bè về Datapot cũng như sẽ đăng kí thêm lớp Advance của khoá Power BI (khi bắt đầu học mình chưa có dự định này, nhưng sau khoá học BI cơ bản, mình cảm thấy muốn học thêm ở Datapot nhiều khoá học khác) Cảm ơn Datapot cũng như các giảng viên, trợ giảng! Cảm ơn Thầy Cường, Cô Trinh, Chị Hoàng Mai!

Lương Minh Quân

Em thấy khóa học đã cung cấp tương đối đầy đủ những kiến thức cần thiết cho 1 data analyst và cả data scientist (từ cách tư duy cho đến các phần mềm, công cụ,…). Môi trường học khá cởi mở khi các giảng viên luôn nhiệt tình hỗ trợ học viên, tạo cơ hội để các học viên thực hành, teamwork cùng nhau (mỗi môn học đều có project riêng, như một cơ hội để các học viên trải nghiệm công việc thực sự sau này), đồng thời phát huy tính tự học – một trong những yếu tố quan trọng nhất của những người theo ngành này.

Thuý Vi

Thầy cô giáo rất supportive, giải đáp thắc mắc của học viên về bài học và cả những vướng mắc trong công việc. Mình vô cùng appreciate nỗ lực của các anh chị trong việc truyền tải bài học. Rất chịu khó lắng nghe feedback của lớp để improve chất lượng dạy học. Thường xuyên extend thời lượng buổi học để trả lời câu hỏi cho đến hiểu thì thôi tóm lại là highly recommended.

Vũ Hồng Ngọc

Các giảng viên và trợ giảng của Datapot giảng dạy và hỗ trợ rất nhiệt tình, không chỉ kiến thức trong khóa học mà còn cả phạm vi các kỹ năng nghề nghiệp hay tư vấn cho mình cả các skills cần thiết trên con đường DA,BA. Sau 3 khóa học nền tảng, mình đã được khai phá rất nhiều điều mới mẻ và hữu ích cho con đường tự học nâng cao của mình.

FAQ

Khóa học không yêu cầu kinh nghiệm đầu vào, các nội dung được thiết kế từ cơ bản để các bạn beginner có thể theo được.
Khóa học có yêu cầu đầu vào không?
Chương trình có cung cấp cơ sở dữ liệu, hạ tầng dữ liệu để thực hành. Tuy nhiên, học viên cần có máy tính cá nhân để cài đặt một số phần mềm thực hành trên máy cá nhân. Yêu cầu với máy tính cá nhân: Chạy hệ điều hành Windows, tối thiểu 8GB RAM. Trong trường hợp máy tính của bạn không đủ cấu hình hoặc chạy hệ điều hành Mac OS, Datapot sẽ cấp cho bạn mã đăng ký máy ảo trên Azure để thực hành trong quá trình học.

Khóa học có cung cấp cơ sở dữ liệu và công cụ để thực hành không?
Datapot có hỗ trợ bảo lưu trong các trường hợp bất khả kháng. Học viên được học lại miễn phí trong thời hạn là 6 tháng hoặc 3 khóa học liên tiếp tính từ ngày xác nhận bảo lưu. Học viên chỉ được bảo lưu 1 lần cho 1 khóa học đã đăng ký. Nếu đã đăng ký học bảo lưu mà không tham dự hết thì cũng sẽ không được tham dự lại.

Điều kiện bảo lưu:
– Học viên đã thanh toán học phí
– Học viên đã gửi email tới Support@datapot.vn và được xác nhận đồng ý của Datapot.

Để tham dự khóa học bảo lưu, học viên cần thông báo tới Datapot trước ít nhất trước 5 ngày diễn ra khóa học để có thể sắp xếp lớp học. Trong trường hợp học viên thông báo muộn, Datapot sẽ sắp xếp khóa học theo kế hoạch của trung tâm.
Tôi có được bảo lưu khóa học không?
Khóa học được giảng dạy theo 2 hình thức: Online qua nền tảng Teams và Offline tại Hà Nội.
Khóa học được tổ chức online hay offline?
Chương trình được giảng dạy bằng tiếng Việt. Các tài liệu, học liệu đi kèm bằng tiếng Việt hoặc tiếng Anh.
Khóa học được giảng dạy bằng tiếng Việt hay tiếng Anh?
Datapot cung cấp những kiến thức từ cơ bản tới nâng cao, làm nền tảng cho bạn trong việc truy vấn, xử lý và phân tích dữ liệu, cùng những hướng dẫn để các bạn tiếp tục tìm hiểu sâu hơn. Các bạn hoàn toàn có thể áp dụng ngay những kiến thức, kỹ năng học được vào trong những công việc có liên quan.
Hoàn thành khóa học liệu mình có thể áp dụng các kiến thức, kỹ năng đã học vào công việc không?
Datapot có kết nối với nhiều doanh nghiệp trong ngành dữ liệu. Các học viên sẽ được giới thiệu những cơ hội việc làm phù hợp, theo từng nhu cầu của doanh nghiệp cũng như từng giai đoạn.
Sau khi học, tôi có được hỗ trợ tìm kiếm việc làm không?

Vẫn còn băn khoăn?
Hãy liên hệ ngay với chúng tôi!

Đăng ký ngay

Datapot - Data Analytics Group
Địa chỉ: Tầng 9 tòa nhà Gardenia, 48 Bích Câu, Đống Đa, Hà Nội.
Hotline: 076 2266 990 - 0766 066 990
Email: contact@datapot.vn

Thử sức với Series: Power BI Lab miễn phí

Power BI Microsoft Learning Lab là bài thực hành nằm trong chuỗi bài luyện tập Power BI của Microsoft. Bạn sẽ được đi từ khâu đầu tiên trong quá trình phân tích dữ liệu bằng Power BI – chuẩn bị dữ liệu (prepare data), cho đến những bước cuối cùng – xuất bản báo cáo (publish) dưới dạng report hoặc dashboard. 

Nhận Power BI Lab miễn phí

LIÊN HỆ

GIỚI THIỆU

CHÍNH SÁCH

LIÊN KẾT

DATAPOT - Data Analytics Group

Địa chỉ: Tầng 9 tòa nhà Gardenia, 48 Bích Câu, Đống Đa, Hà Nội.

Hotline: 076 2266 990 - 0766 066 990

Email: contact@datapot.vn

Website: https://datapot.vn/

Số đăng ký kinh doanh: 0108930346

Ngày cấp: 07/10/2019. Nơi cấp: Sở kế hoạch và đầu tư thành phố Hà Nội

Về chúng tôi

Đội ngũ chuyên gia

Chứng nhận

Câu hỏi thường gặp

Chính sách của Datapot

Hướng dẫn chuẩn bị khóa học

Copyright 2023 © datapot.vn
DMCA
PROTECTED

Đăng ký ngay để nhận chi tiết chương trình miễn phí

Tải chi tiết chương trình

Điền thông tin của bạn bên dưới để nhận được link tải chi tiết
Lộ trình "Data Analytics Foundation Plus"

Đăng ký ngay để nhận Series: Power BI Lab

Đăng ký

Điền thông tin của bạn bên dưới để nhận được
Series Power BI Lab - Chuỗi bài thực hành của Microsoft Learning

CẢM ƠN BẠN ĐÃ CUNG CẤP THÔNG TIN

Datapot đã nhận được thông tin và sẽ sớm gửi tài liệu đến bạn!!