TRỞ THÀNH

DATA ANALYST

CHỈ TRONG 6 THÁNG

Làm chủ vị trí Data Analyst với Python, SQL, PowerBI, Excel với lộ trình học từ A-Z cho người mới bắt đầu

✅ Sở hữu Google Data Analytics Professional Certificate

✅ Nhận học bổng 100% từ NIC và Google

Khoá học Data Analyst

VÌ SAO NÊN HỌC DATA ANALYST TẠI CODEGYM?

Lộ trình từ con số 0 đến đi làm

Chương trình thực chiến, bám sát tiêu chuẩn đầu vào của doanh nghiệp, đảm bảo học viên tốt nghiệp sẵn sàng đi làm.

Hỗ trợ việc làm sau tốt nghiệp

CodeGym hỗ trợ việc làm cho học viên thông qua việc hướng dẫn xây dựng CV, phỏng vấn, gửi CV đến các doanh nghiệp…

Học bổng từ NIC và Google

Học viên CodeGym sẽ được nhận học bổng 100% do NIC và Google tài trợ để lấy các chứng chỉ Data Analyst danh giá từ Google.

Sở hữu chứng chỉ hàng đầu

Hoàn thành khoá học CodeGym cùng các khoá của Google, bạn được cấp chứng chỉ Google Data Analytics Professional.

KHOÁ HỌC PHÙ HỢP VỚI:

CodeGym

Người đi làm ngành Marketing, Kinh doanh, Tài chính, Ngân hàng,..

Đang loay hoay tìm hướng lấn sân sang Tech, bứt phá cơ hội nghề nghiệp và mức thu nhập, tận dụng thế mạnh tư duy kinh doanh, khách hàng, dữ liệu

CodeGym

Sinh viên CNTT có sẵn nền tảng về công nghệ

Không muốn đi quá sâu vào Code, dùng tư duy nhạy bén và khả năng sử dụng công cụ tốt làm đòn bẩy phát triển với ngành data

sinh viên

Sinh viên Non-IT lĩnh vực Kinh tế, Cơ khí, Ngoại ngữ, Sư phạm...

Muốn nắm bắt xu hướng, theo ngành Data Analyst để nâng cao cơ hội nghề nghiệp nhưng chưa biết bắt đầu học từ đâu, học cái gì, học thế nào..

ai nen hoc data analyst

SAU KHOÁ HỌC, BẠN SẼ ĐẠT ĐƯỢC NHỮNG GÌ?

01

Kiến thức chuyên môn 

  • Nắm vững Quy trình phân tích và Tư duy làm việc với dữ liệu
  • Thành thạo các phần mềm/ công nghệ: Excel, Power BI Desktop; SQL, Python…
  • Xây dựng được các báo cáo vận hành, kinh doanh, mô hình dự báo… ở mức độ phức tạp

02

Kỹ năng làm việc chuyên nghiệp

  • Sở hữu nghiệp vụ phân tích năng lực trích xuất, quản trị dữ liệu
  • Kỹ năng quản lý dự án, giao tiếp, thuyết trình, phản biện…
  • Khả năng đánh giá, đề xuất chiến lược cho doanh nghiệp dựa trên số liệu thực tế

03

Cơ hội nghề nghiệp

  • Mức lương khởi điểm từ 10-13 triệu/tháng; thu nhập lên tới 1500-2000$/tháng khi có kinh nghiệm 3-5 năm
  • Làm việc tại hơn 100+ doanh nghiệp đối tác của CodeGym trên toàn cầu.

04

Sở hữu các chứng chỉ từ Google

Khi hoàn thành toàn bộ chương trình, học viên sẽ được cấp chứng chỉ:

  • Google Data Analytics Professional

Kèm theo 8 chứng chỉ của 8 khóa học thành phần, bao gồm:

  • Foundations: Data, Data, Everywhere
  • Ask Questions to Make Data-Driven Decisions
  • Prepare Data for Exploration
  • Process Data from Dirty to Clean
  • Analyze Data to Answer Questions
  • Share Data Through the Art of Visualization
  • Data Analysis with R Programming
  • Google Data Analytics Capstone: Complete a Case Study

NỘI DUNG CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO

Chương trình gồm 4 module với các nội dung bao phủ kiến thức và kỹ năng thiết yếu của một Data Analyst. Nội dung chi tiết của từng module như sau:

1. NỀN TẢNG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU | 8 TUẦN

Tư duy và quy trình

  • Thu thập, xử lý dữ liệu
  • Trực quan hóa dữ liệu

PowerBI cơ bản

  • Kết nối dữ liệu
  • DAX cơ bản
  • Charts & Report
  • Dashboard cơ bản

PowerBI nâng cao

  • Data Tranformation nâng cao
  • DAX nâng cao
  • Dashboard nâng cao
    2. SQL TRONG PHÂN TÍCH DỮ LIỆU | 4 TUẦN

    SQL cơ bản

    • Kiểu dữ liệu, toán tử
    • Thao tác với dữ liệu
    • Hàm SQL cơ bản
    • Joins, Subquery

    SQL nâng cao

    • Chuyển đổi dữ liệu
    • Làm sạch dữ liệu
    • Window functions
    • Data Definition Language

    Dự án cuối module

    3. PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỚI PYTHON | 10 TUẦN

    Python cơ bản

    • Biến, kiểu dữ liệu
    • Biểu thức & toán tử
    • Điều kiện & vòng lặp
    • List, Tuple, Dictionary
    • Hàm & Module

    Phân tích dữ liệu

    • Pandas & DataFrame
    • Thao tác dữ liệu
    • Tiền xử lý dữ liệu
    • Trực quan hóa
    • Kiểm định giả thuyết

    Dự án cuối module

    4. PROJECT & JOB | 4 TUẦN
    • Dự án cuối khóa
    • Lộ trình nghề nghiệp
    • CV & Online profile
    • Kỹ năng mềm
    • Kỹ năng phỏng vấn

    Sau đó, học viên có thể tham gia các khóa học trong chương trình Data Analyst chuyên nghiệp của Google. Học viên của CodeGym được nhận học bổng 100% để lấy các chứng chỉ của chương trình này. Học bổng do Google và NIC (Trung tâm Đổi mới Sáng tạo Quốc gia Việt Nam – Bộ Kế hoạch và Đầu tư) tài trợ.

    KHOÁ GOOGLE DATA ANALYTICS | 10 TUẦN

    Thời gian học: 10 tuần

    Nội dung

    • Share Data Through the Art of Visualization
    • Data Analysis with R Programming

    *Lưu ý: Học trực tuyến với giảng viên. Có chi phí học. Miễn phí lấy chứng chỉ do được Google và NIC tài trợ.

    DANH SÁCH CÁC CHỨNG CHỈ GOOGLE BẠN ĐƯỢC NHẬN
    1. Google Data Analytics Professional Certificate
    2. Foundations: Data, Data, Everywhere
    3. Ask Questions to Make Data-Driven Decisions
    4. Prepare Data for Exploration
    5. Process Data from Dirty to Clean
    6. Analyze Data to Answer Questions
    7. Share Data Through the Art of Visualization
    8. Data Analysis with R Programming
    9. Google Data Analytics Capstone: Complete a Case Study.

    LỰA CHỌN CHƯƠNG TRÌNH CỦA BẠN

    CHƯƠNG TRÌNH TIÊU CHUẨN

    Học phí:

    18.720.000 vnđ
    • Thời gian học: 6 tháng (156 giờ)
    • Hình thức: Online
    • Lịch học: 19:30 – 21:30, Thứ 2,4,6 hoặc 3,5,7

    CHƯƠNG TRÌNH CÓ CHỨNG CHỈ GOOGLE

    Học phí:

    21.120.000 vnđ
    • Thời gian học: 8.5 tháng (176 giờ)
    • Hình thức: Online
    • Lịch học: 19:30 – 21:30, Thứ 2,4,6 hoặc 3,5,7

    Sản phẩm bạn có thể làm được sau khóa học

    PHẢN HỒI CỦA HỌC VIÊN

    review CodeGym

    Ban đầu em cũng sợ học online không hiệu quả, nhưng ở CodeGym mọi người support rất nhiệt tình, mentor cũng nhanh chóng giải đáp thắc mắc cho tụi em. CodeGym Online đúng là nơi ước mơ bắt đầu. Cảm ơn mọi người nhiều.

    Nguyễn Văn Duy

    Sinh viên

    Mình học ở CodeGym Online thấy rất thích, bởi chương trình được thiết kế phù hợp cho người mới bắt đầu. Dạo này cứ mở Python đọc đọc miết mà vui á, mới học có mấy buổi cũng đến phần khó, mà thầy nhiệt tình lắm, hồi đầu học online sợ không theo kịp, mà có gì thầy cũng nhiệt tình chỉ. Cũng cảm ơn các chị giáo vụ, tư vấn tuyển sinh đã tận tâm tư vấn.

    Trương Mỹ Hoa

    Kế toán chuyển ngành

    review CodeGym

    ĐỘI NGŨ GIẢNG VIÊN VÀ CHUYÊN GIA UY TÍN

    Giảng viên Nguyễn Đình Khoa

    • Thạc sỹ Thương mại, Kinh tế tại Đại học Sydney Úc
    • Thạc sỹ kinh tế ứng dụng tại Đại học Macquarie
    • Chuyên gia về RStudio, Visual Studio Code, Power BI, Tableau…
    • Chuyên gia Data Analyst các lĩnh vực: Công nghệ ô tô (Singapore, Đức); Tài chính (Đức, Việt Nam); Công nghiệp hàng không (Mỹ)
    • Có kinh nghiệm giảng dạy về Data Analyst cho 500+ học viên

    Giảng viên Trần Yến Quyên

    • Thạc sĩ Kinh tế và Tài Chính
    • Senior Data Strategy Planner

    • Kinh nghiệm làm việc với các vị trí: Data Anaalyst, Business Intelligence Analyst tại công ty DOCOMO, Finance in Motion…

    • 6 năm kinh nghiệm với các vizualization tools như PBI, Tableau, Looker,… cùng các ngôn ngữ lập trình như VBA, SQL, Python…

    Giảng viên Nguyễn Thị Thu Huyền

    • Senior Data Analyst
    • 6 năm kinh nghiệp trong ngành phân tích dữ liệu với các vị trí: Data Analyst, Data Engineer, Software Business Analyst, Accountant…
    • Có kinh nghiệm làm việc tại các tập đoàn đa quốc gia, lĩnh vực công nghệ, bảo hiểm, tài chính, giáo dục…

    Chị Lê Thị Châu

     

    • Thạc sĩ CNTT
    • 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực lập trình và đào tạo CNTT
    • Chuyên gia phát triển chương trình và quản lý đào tạo
    • Đồng hành, huấn luyện và tư vấn nghề nghiệp cho hàng nghìn học viên trở thành lập trình viên chuyên nghiệp

    Anh Nguyễn Khánh Tùng

     

    • Thạc sĩ CNTT
    • 20 năm kinh nghiệm trong ngành CNTT
    • Chuyên gia phát triển chương trình đào tạo CNTT
    • Chuyên gia tư vấn nghề nghiệp CNTT
    • Các vị trí từng đảm nhận: Lập trình viên, Quản lý dự án CNTT-Phần mềm, Giám đốc đào tạo, Giám đốc phát triển chương trình đào tạo.

    Đăng ký tư vấn chi tiết chương trình CHUYÊN VIÊN Phân tích dữ liệu