Khóa học Import & Clean Data (ICD)

Phương pháp đào tạo Smart Learning độc quyền

x3 hiệu quả học data

Phương pháp Smart Learning là kết hơp của hai hình thức: Huấn luyện qua Zoom và học cùng mentor trên eLearning. Giáo trình sử dụng bài tập dữ liệu từ thực tế doanh nghiệp trong nhiều lĩnh vực: nhân sự, marketing, sales, logistic… Quá trình làm bài tập và thực hiện dự án luôn có Data Coach đồng hành, giải đáp trong Zalo Group 7 ngày/tuần.

Với 8.5 giờ học mỗi tuần, bao gồm 6 giờ học cùng mentor trên hệ thống Data-driven eLearning và 2.5 giờ huấn luyện qua Zoom theo phương pháp Project-based Coaching, phương pháp Smart Learning giải quyết triệt để 4 mục tiêu:

Chỉ tập trung huấn luyện những điều cốt lõi, không pha loãng kiến thức
Tạo môi trường thực hành thực tiễn qua việc huấn luyện dự án và bài toán thực tế của doanh nghiệp
Tối ưu 300% hiệu quả học thay vì thuộc lòng code, take note kiến thức chằng chịt
Rút ngắn x2 thời gian học theo cách thông thường, không vẽ vời ra những buổi cài cắm hay buổi lý thuyết suông.

Cam kết đầu ra

Tự động thu thập và chuẩn hóa dữ liệu không cần code

Biến 99% công việc dữ liệu trở lên dễ dàng, tiết kiệm thời gian và đi đúng hướng. Nhanh chóng, kịp thời và toàn diện theo kịp những biến động.

Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn (excel, google sheet, website, phần mềm,...) một cách nhanh chóng tự động mà không cần phải biết code SQL & Python.
Chuẩn hóa dữ liệu đã thu thập thành 1 nguồn chung thống nhất để việc làm báo cáo và phân tích dữ liệu thuận tiện và dễ dàng hơn.

Học thử miễn phí

Lộ trình huấn luyện

Fullstack bộ công cụ Power Query & Power Automate
Học từng bước với sự huấn luyện từ các chuyên gia hàng chục năm kinh nghiệm

Module 1: Thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn

Làm quen với kiến trúc dữ liệu và công cụ

Hướng dẫn sử dụng hai bộ công cụ Power Query và Power Automate để thu thập dữ liệu

Dữ liệu Excel
Dữ liệu CSV
Hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL
Dữ liệu Google Sheet
Dữ liệu Sharepoint
Dữ liệu API

Module 2: Tiền xử lý dữ liệu

Tại sao cần tiền xử lý dữ liệu?

Hướng dẫn tiền xử lý dữ liệu với Power Query

Dữ liệu kiểu text
Dữ liệu kiểu số
Dữ liệu kiểu ngày tháng
Làm giàu dữ liệu
Gộp dữ liệu
Các thao tác tiền xử lý dữ liệu với bảng
Các thao tác tiền xử lý dữ liệu với cột
Các thao tác tiền xử lý dữ liệu với dòng

Module 3: Lưu trữ dữ liệu đã tiền xử lý

Lưu trữ dữ liệu đã tiền xử lý dưới dạng excel
Lưu trữ dữ liệu dứoi dạng file json, xml
Lưu trữ dữ liệu vào hệ thống cơ sở dữ liệu

Module 4: Hoàn thiện và báo cáo project

2 tuần huấn luyện Project

1 buổi bảo vệ Project với doanh nghiệp

Thực hiện toàn bộ quy trình thu thập, chuẩn hóa và lưu trữ dữ liệu
Tham gia Project dữ liệu của doanh nghiệp thật, trải nghiệm đầy đủ quy trình làm dự án dữ liệu thực chiến
Báo cáo và trình bày kết quả Project tổng kết khóa học

Cảm nhận của học viên

Vân Quang Dũng

Product Manager - VNPT Technology

Mình thấy chương trình rất chi tiết và hữu ích. Khoá học 4 tháng nhưng tới 3 tháng là mình đã hòm hòm kiến thức phân tích để chỉ đạo anh em trong team rồi. Sau khi hoàn thành mình đã giới thiệu anh em trong phòng đi học, tất cả đều có trải nghiệm rất happy với các kiến thức dữ liệu.

Phùng Bảo Anh

Nghiên cứu sinh - ULCO, Lille, Pháp

Mình áp dụng được rất nhiều kiến thức phân tích dữ liệu, mô hình hoá từ học phần Python của thầy trong dữ liệu khí tượng. Thầy không chỉ hỗ trợ mình ứng dụng phân tích dữ liệu vào trong công việc mà còn trở thành người mentor định hướng mỗi khi mình gặp khó khăn ở những mô hình phân tích mới.

Nguyễn Tuấn Anh

Chuyên viên IT - Tập đoàn CMC

Mình là một trong những học viên đầu tiên khoá DAF của thầy Thực. Điều mình cảm nhận lớn nhất với khoá Data Analysis này là sự nhiệt tình của thầy. Dù lượng kiến thức trong 3h/buổi là rất nhiều nhưng mình luôn được giải đáp mọi thắc mắc. Đặc biệt, thầy trả lời rất nhanh.

Nguyễn Thị Tươi

Chuyên viên BA – MBank

Nếu bạn chưa biết Data Analyst nên bắt đầu học gì? Thì khoá DAF là câu trả lời. Nó giúp mình tự tin hơn nhiều trong quá trình làm nghề với mindset bài bản. Giờ mình có thể kiểm tra xem các bước làm việc sai ở đâu và làm lại như thế nào cho chính xác.

Thu Hiền

Giảng viên - Đại học Sư phạm Thái Nguyên

Khoá học DAF giúp mình có kiến thức cơ bản để phục vụ công việc trong trường Đại học. Mình thấy phương pháp dạy của thầy rất dễ hiểu với người không có background về code như mình. Mình nghĩ kỹ năng data sẽ rất cần thiết trong tương lai.

Lê Thị Len

Data Sience - Tập đoàn Samsung

Thầy Thực dạy rất nhiệt tình. Nói chung khoá học không dừng ở tool mà cung cấp kiến thức bài bản từ framework tới tư duy xử lý dữ liệu. Chính những điều này đã giúp mình apply thành công vị trí data analysis tại tập đoàn Samsung.

Học thử miễn phí

Câu hỏi thường gặp

Có yêu cầu đầu vào không?
Chúng tôi thiết kế lộ trình học cho học viên từ xuất phát điểm số 0 tới thành thạo fullstack kỹ năng phân tích dữ liệu. Dù bạn là fresher, non-IT hay đã có background về lập trình chỉ có 1 yêu cầu duy nhất đó là tính cam kết của chính bạn.
Có được học lại không?
Các học viên nếu có nhu cầu củng cố kiến thức, cập nhật các nội dung mới bạn có thể tham gia học lại (hoàn toàn miễn phí). Chúng tôi không giới hạn số lần học lại. Tuy nhiên, điều kiện để được đăng ký học lại là bạn phải tham gia đầy đủ và làm bài tập > 70% khóa học trước đó.
Có được chuyển nhượng khóa học không?
Bạn được quyền chuyển nhượng khóa học cho người khác. Tuy nhiên việc chuyển nhượng phải được thực hiện trước buổi học đầu tiên.
Thanh toán học phí như thế nào?
Bạn vui lòng thanh toán bằng cách chuyển khoản theo thông tin sau:
+ Chủ tài khoản: Lê Xuân Thành
+ Ngân Hàng TechCombank
+ Số tài khoản: 10322615534019
Các khóa có được record không?
Mọi buổi học đều được ghi hình, record full HD qua Zoom và gửi đến học viên.
Tài liệu trong khóa học là tiếng Anh hay tiếng Việt?
Tài liệu sử dụng trong khóa học chủ yếu là tiếng Việt. Nên bạn chỉ cần có trình độ tiếng Anh cơ bản là có thể hiểu được nội dung chương trình học.

Tự động thu thập và chuẩn hóa dữ liệu không cần code

Biến 99% công việc dữ liệu trở lên dễ dàng, tiết kiệm thời gian và đi đúng hướng.
Nhanh chóng, kịp thời và toàn diện theo kịp những biến động.

Đầu vào

Thời gian học