Khoá Học Data Analyst Google

https://drive.google.com/drive/folders/1NxFaHNMGL1V8x3wzYD3kH5X2kRnCMkGh

Lợi ích khi tham gia Khóa học Data Analyst Google

Tham gia Khóa học Data Analyst Google mang lại nhiều lợi ích đáng giá. Khóa học cung cấp những kỹ năng quan trọng như xử lý dữ liệu, tư duy phản biện, đạo đức trong lĩnh vực phân tích và biểu đồ hóa dữ liệu. Điểm đặc biệt của khóa học là được giảng dạy bởi những chuyên gia có kinh nghiệm từ Google, đảm bảo sự hấp dẫn và tính tương tác cao trong quá trình học.

Bên cạnh đó, sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ nhận được chứng nhận,đây là minh chứng cho việc học viên đã hoàn thành và có những hiểu biết nhất định về các khía cạnh quan trọng của ngành. Điều này tạo thêm lợi thế cho học viên khi tham gia ứng tuyển vào các vị trí tuyển dụng Data Analyst hoặc các công việc có tính chất tương tự, giúp họ tự tin và thu hút sự chú ý từ nhà tuyển dụng.

Tăng độ khó đột ngột, gây khó khăn cho người mới bắt đầu.

Ban đầu, chương trình cung cấp kiến thức khá dễ hiểu, nhưng một số khóa học sau lại tăng tốc độ quá nhanh. Nếu bốn khóa học đầu chỉ giới thiệu kiến thức cơ bản, thì với khóa học ngay sau đó, học viên đã phải tiếp thu các chủ đề nâng cao về dữ liệu, bảng tính và SQL mà không có bài tập thực hành đi kèm. Việc tiếp thu lượng lớn thông tin nâng cao trong thời gian ngắn khiến người mới bắt đầu gặp khó khăn trong việc học tập và rèn luyện kỹ năng.

Mất cân bằng giữa lý thuyết và thực hành.

Chương trình tập trung nhiều vào việc cung cấp kiến thức, lý thuyết và định nghĩa hơn là hướng dẫn kỹ năng thực hành. Điều này đặc biệt rõ ràng trong khóa học thứ 6: “Share Data Through the Art of Visualization – Chia sẻ dữ liệu thông qua nghệ thuật trực quan”. Khóa học này tập trung vào việc xây dựng câu chuyện thu hút, hiểu rõ đối tượng và phân biệt cách thể hiện hình ảnh tốt và chưa tốt, nhưng lại không hướng dẫn cách tạo biểu đồ cụ thể.

Học viên chỉ được học các chức năng cơ bản của Tableau – công cụ trực quan hóa dữ liệu, mà không được học các chức năng nâng cao, bài tập thực hành hay cách áp dụng kiến thức trên nền tảng vào thực tế.

Những điểm cần cân nhắc trước khi tham gia khóa học

Nhìn chung, khóa học Data Analyst Google là một lựa chọn phù hợp cho những ai mới bắt đầu hành trình khám phá lĩnh vực này, hoặc đang tìm kiếm hướng đi mới cho sự nghiệp của mình. Cần phải xác nhận rằng khóa học có nhiều ưu điểm và thực sự mang lại giá trị cho người học. Bạn có thể tìm thấy rất nhiều thông tin đề cập đến lợi ích của khóa học ở các website, nhóm cộng đồng… Những giới hạn được đề cập sau đây chỉ là các yếu tố cần được cân nhắc trước khi tham gia.

Một số khóa học trong chương trình dành quá nhiều thời gian cho phần giới thiệu, khiến học viên băn khoăn liệu họ có thực sự học được gì hay không.

Điều này đặc biệt đúng với hai khóa học đầu tiên: “Foundations: Data, Data, Everywhere” và “Ask Questions to Make Data-Driven Decisions”. Ở hai khóa này, người học chỉ được giới thiệu sơ bộ những khái niệm cơ bản về phân tích dữ liệu và các câu chuyện thành công của chuyên gia trong lĩnh vực.

Mặc dù đây là những thông tin nền tảng quan trọng cho người mới bắt đầu, nhưng đối với những học viên mong muốn được hiểu sâu, giải thích cặn kẽ về kiến thức, thì hai khóa học này chưa đáp ứng được điều đó. Dành 39 tiếng chỉ để nghe giới thiệu có lẽ sẽ khiến một số học viên cảm thấy nản lòng.

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!

Cấu trúc khóa học thiếu tính đồng nhất

Các khóa học trong chương trình được thiết kế theo cấu trúc chặt chẽ, chia thành các giai đoạn cụ thể: đặt câu hỏi, chuẩn bị dữ liệu, xử lý dữ liệu, phân tích dữ liệu, chia sẻ kết quả và thực hành vận dụng. Tuy nhiên, cấu trúc này lại không được áp dụng trong khóa học thứ 7: “Data Analysis with R Programming”. Kiến thức từ các khóa học trước đó không liên quan đến ngôn ngữ lập trình R, khiến nhiều học viên cảm thấy việc học R là không cần thiết.

Trên thực tế, học ngôn ngữ lập trình R mang lại nhiều lợi ích, nhưng thời điểm giảng dạy hiện tại chưa phù hợp. Hiệu quả của chương trình sẽ được cải thiện đáng kể nếu khóa học R được đưa lên đầu và kết hợp chặt chẽ với các khóa học về SQL hoặc bảng tính trước đó. Áp dụng cấu trúc tương tự như các khóa học khác cho khóa học R sẽ đảm bảo tính nhất quán và hiệu quả trong việc truyền đạt kiến thức cho học viên.

Thiếu kiến thức và kỹ năng về thống kê

Hiểu biết về thống kê là kỹ năng quan trọng mà mọi nhà phân tích dữ liệu cần phải có. Tuy nhiên, khóa học Data Analyst Google lại không cung cấp nhiều thông tin về mảng kiến thức này. Các khái niệm cơ bản như: tỷ lệ lỗi, kích thước mẫu… được đề cập theo cách sơ lược và thiếu chiều sâu.

Để nâng cao hiệu quả đào tạo và đảm bảo đáp ứng nhu cầu thực tế của chuyên ngành Phân tích Dữ liệu, chương trình học nên tập trung vào các kiến ​​thức thống kê cốt lõi như: xác suất, giá trị trung bình, trung vị, độ lệch chuẩn, kiểm định giả thuyết, hồi quy. Tất cả những công cụ nền tảng này sẽ là bàn đạp giúp học viên sớm trở thành những nhà phân tích dữ liệu chuyên nghiệp, có khả năng đáp ứng nhu cầu tuyển dụng ngày càng cao của công việc Data Analyst trong thị trường lao động hiện tại.

Tóm lại, để có cái nhìn toàn diện hơn về khóa học Data Analyst Google, bạn có thể tham khảo thêm đánh giá từ các nguồn khác nhau; tìm hiểu kỹ năng về chương trình học và mục tiêu đào tạo Data Analyst của khóa học; đánh giá bản thân xem mình có phù hợp với yêu cầu của khóa học hay không.

Tự học Data Analysis bước đầu chắc hẳn sẽ có nhiều khó khăn. Thành công sẽ đến với những ai thật sự cố gắng và kiên định với mục tiêu của mình. Chúc bạn sớm gặt hái được thành quả trong lộ trình trở thành Data Analyst chuyên nghiệp!

Giảng dạy 3 kỹ năng must-have của các vị trí BI/DA

SQL: 1 trong những công cụ phổ biến nhất hiện nay cần biết để làm việc/ trở thành 1 DA. SQL là ngôn ngữ truy vấn query dữ liệu từ database. Việc thành thạo SQL là 1 must have skill để trở thành 1 DA

Google Looker: Công cụ phổ biến nhất hiện nay của Google giúp bạn có thể tạo các báo cáo dashboard trực quan, sinh động từ các nguồn dữ liệu khác nhau (các file google sheets đối với các công ty chưa có database, Google Big query Server đối với các công ty có database, etc). Khóa học được thiết kế với 50% thời lượng cho SQL và 50% còn lại cho Google Looker & kết hợp giữa SQL & Google Looker áp dụng cho bài toán DA thực tế thường gặp của doanh nghiệp. Cả SQL và Goolge Looker đều dễ học và thực hành, phù hợp cho các bạn newbie, chưa biết gì về DA

Business use cases: thực hành các bài toán thực tế khác nhau của doanh nghiệp khi querry dữ liệu bằng SQL và visualize data với Google Looker, áp dụng trong các bài toán thực tế như: Sales Analytics (phân tích tạo báo cáo bán hàng), Marketing Analytics (phân tích & tạo các báo cáo về marketing), Financial Analytics, HR Analytics, Inventory Analytics etc

Nội dung kết hợp khoa học giữa lý thuyết & thực hành trong đó chú trọng vào thực hành tại chỗ.

Đội ngũ giảng viên giàu kinh nghiệm từ các công ty lớn

Toàn bộ giảng viên, trợ giảng đều là các anh chị Senior, Manager tại các công ty dữ liệu hàng đầu: Unilever, Momo, VNG, TapTap, Shopee…

Cộng đồng lớn, cơ hội việc làm đa dạng – Mentoring Program

Kết nối với cộng đồng BI cùng nhiều cơ hội việc làm hấp dẫn từ đối tác của VEF Academy: MoMo, Shopee, Trusting Social…

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.