Lộ trình khóa học data analyst bài bản, định hướng nghề khóa học data analysis. Khóa học phân tích dữ liệu Fresher – Junior – Senior cho mọi xuất phát điểm. Trong đó, khóa Fresher là khóa học cơ bản, Junior là khóa học dành cho các bạn đã có nền tảng về DA và Senior giúp các bạn chuyên sâu và phát triển trong một hoặc hai ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi trong mảng phân tích dữ liệu.
Đối với các bạn không có background IT hoặc ít làm việc với các con số thì chuyển sang mảng dữ liệu khá khó. Đơn giản là vì sẽ không biết bắt đầu từ đâu, tự học không có sự kèm cặp, hướng dẫn và giải đáp nhanh chóng từ giảng viên càng khiến các bạn mau chóng dễ nản. Bên cạnh đó, 90% các khóa học online miễn phí đều nặng về code, sử dụng ngôn ngữ tiếng Anh với nhiều thuật ngữ chuyên ngành dữ liệu khó hiểu.
Các bạn có thể hoàn toàn yên tâm chọn Cole nếu muốn chuyển ngành sang học dữ liệu khi bạn đang lo ngại bản thân không giỏi toán học – lập trình, vì:
Và có rất nhiều lợi ích khác đến từ đề cương khóa học và các chia sẻ thực tế từ giảng viên khóa học data analysis online
Lộ trình học bài bản, với top 5 khóa học data analyst online có thể linh động lựa chọn cho mình chương trình học phù hợp với level, định hướng phát triển nghề nghiệp của mình.
Lưu ý là các khóa học cung cấp kiến thức và kỹ năng nền tảng để từ đó mới có thể phát triển thêm khi đi làm cọ sát với vô vàn bài toán của Doanh Nghiệp.
Mọi thông tin tóm tắt về 5 khóa học data analyst cole hàng đầu Việt Nam đã được chia sẻ, bạn có thể liên hệ để được tư vấn miễn phí về định hướng học tập và làm việc lâu dài trong nghề data. Với niềm đam mê dành cho công nghệ số và mong muốn mang đến tri thức số để áp dụng thực tế, Cole tự hào là đơn vị cung cấp khóa đào tạo phân tích dữ liệu hàng đầu VN dành cho tất cả mọi người. Chỉ với 20h-24h học bạn đã có thể áp dụng phân tích dữ liệu trong công việc.
> Tìm đọc thêm thông tin về data analysis là gì; cũng như lắng nghe chia sẻ của chuyên gia Data Analyst giàu kinh nghiệm tại Mỹ sẽ giúp bạn khám phá được nhiều khía cạnh; trước khi bước chân vào con đường này.
Chương trình học
1. Tổng quan về phân tích dữ liệu
2. Quy trình ETL tổng hợp, trích xuất và chuẩn hóa dữ liệu
3. Quản trị dữ liệu số
4. Thực hành ETL trên Power Query
5. Project thực tế
Module 1: Thành thạo SQL trên hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL
Module 2: Nắm được tư duy về cơ sở dữ liệu
1. Giới thiệu về Power BI & Ứng dụng trong phân tích trực quan hóa dữ liệu
• Tổng quan về Power BI
• Kết nối nguồn dữ liệu vào Power BI
• Xây dựng Dashboard đơn giản trên Power BI
• Giới thiệu Power BI Service
2. Thực hành các thao tác với dữ liệu trên Power Query• Tổng quan về Power Query
• Giới thiệu các chức năng cơ bản trong Power Query
• Giới thiệu cơ bản về M trong Power Query
• Bài tập thực hành
3. Giới thiệu về Data Model trong Power BI
• Khái niệm về Data Model và lược đồ dữ liệu
• Data Model trong Power BI
• Thực hành liên kết dữ liệu trong Power BI Desktop
• Case Study AW2017 Database
4. Thiết kế Dashboard theo quy chuẩn
• Hiển thị và trực quan hóa dữ liệu
• Bài tập thực hành 1
• 15 quy tắc để xây dựng dashboard chuẩn
• Bài tập thực hành 2
5. Lập trình DAX cơ bản
• Tổng quan về DAX
• Giới thiệu về Calculated Measure, Calculated Column, Calculate Table
• Ví dụ về các hàm cơ bản
• Bài tập thực hành
6. Lập trình DAX trong Power BI (tiếp)
• Các Iterator Functions
• Các hàm Time Intelligence
• Hàm Userelationship
• Hàm Summarize
7. Thực hiện các phân tích trong Power BI• Thống kê tổng hợp• Xác định outlier với visual trong Power BI
• Time series analysis
• Sử dụng Advanced visual trong Power BI
8. Thiết kế Interactive Reports trong Power BI – Chỉnh sửa Report interactions
• Thêm Drillthrough cho visual
• Tạo, liên kết với các Bookmark trong Report
• Sử dụng “What-If” parameter
• Thực hành tạo 1 báo cáo Interactive Dashboard
9. Capstone Project – Bài trắc nghiệm cá nhân cuối khóa
• Ứng dụng và thực hành vào bài Capstone Project
• Gợi ý/ Chữa bài Capstone Project
• Hướng dẫn phần Xây dựng Interactive Dashboard
10. Tổng kết – Chữa bài tâp
• Nhận xét, chữa Project cuối khóa
• Tổng kết nội dung chương trình học
1. Tổng quan về Python
2. Cú pháp Python cơ bản (gán giá trị biến và tìm kiểu dữ liệu)
3. Toán tử, lệnh rẽ nhánh, và vòng lặp
4. Sử dụng hàm để xử lý dữ liệu
5. Đọc dữ liệu từ file Excel
6. Ghi dữ liệu ra file Excel
7. Thao tác Python và Excel để làm báo cáo tự động
8. Module, package, đối tượng, và lớp
9 – 10 – 11. Tự động truy vấn dữ liệu với SQL và Python
12 – 13. Xử lý dữ liệu với Pandas
14. Thao tác Python và SQL, ứng dụng thư viện Pandas để xử lý dữ liệu nâng cao
15-16. Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib
17. Phân cụm dữ liệu với K-means
18. Thực hành tổng hợp Phân tích dữ liệu với Python
19. Khám phá và phân tích dữ liệu
20. Thực hành tổng hợp Phân tích dữ liệu với Python
Module 1: Giới thiệu về khóa học phương pháp phân tích định lượng, ngôn ngữ thống kê, ngôn ngữ lập trình
Module 2: Thống kê mô tả
Module 3: Biểu diễn trực quan dữ liệu
Module 4: Dự báo bằng mô hình hồi quy tuyến tính
Module 5: Dự báo bằng mô hình hồi quy đa biến
Module 6: Hồi quy phi tuyến
Module 7: Hồi quy dữ liệu bảng
Module 8: Ứng dụng mô hình hồi quy trong bài toán thực tế
1. Tổng quan về phân tích dữ liệu
2. Quy trình ETL tổng hợp, trích xuất và chuẩn hóa dữ liệu
3. Quản trị dữ liệu số
4. Thực hành ETL trên Power Query
5. Project thực tế
Module 1: Thành thạo SQL trên hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL
Module 2: Nắm được tư duy về cơ sở dữ liệu
1. Giới thiệu về Power BI & Ứng dụng trong phân tích trực quan hóa dữ liệu
• Tổng quan về Power BI
• Kết nối nguồn dữ liệu vào Power BI
• Xây dựng Dashboard đơn giản trên Power BI
• Giới thiệu Power BI Service
2. Thực hành các thao tác với dữ liệu trên Power Query• Tổng quan về Power Query
• Giới thiệu các chức năng cơ bản trong Power Query
• Giới thiệu cơ bản về M trong Power Query
• Bài tập thực hành
3. Giới thiệu về Data Model trong Power BI
• Khái niệm về Data Model và lược đồ dữ liệu
• Data Model trong Power BI
• Thực hành liên kết dữ liệu trong Power BI Desktop
• Case Study AW2017 Database
4. Thiết kế Dashboard theo quy chuẩn
• Hiển thị và trực quan hóa dữ liệu
• Bài tập thực hành 1
• 15 quy tắc để xây dựng dashboard chuẩn
• Bài tập thực hành 2
5. Lập trình DAX cơ bản
• Tổng quan về DAX
• Giới thiệu về Calculated Measure, Calculated Column, Calculate Table
• Ví dụ về các hàm cơ bản
• Bài tập thực hành
6. Lập trình DAX trong Power BI (tiếp)
• Các Iterator Functions
• Các hàm Time Intelligence
• Hàm Userelationship
• Hàm Summarize
7. Thực hiện các phân tích trong Power BI• Thống kê tổng hợp• Xác định outlier với visual trong Power BI
• Time series analysis
• Sử dụng Advanced visual trong Power BI
8. Thiết kế Interactive Reports trong Power BI – Chỉnh sửa Report interactions
• Thêm Drillthrough cho visual
• Tạo, liên kết với các Bookmark trong Report
• Sử dụng “What-If” parameter
• Thực hành tạo 1 báo cáo Interactive Dashboard
9. Capstone Project – Bài trắc nghiệm cá nhân cuối khóa
• Ứng dụng và thực hành vào bài Capstone Project
• Gợi ý/ Chữa bài Capstone Project
• Hướng dẫn phần Xây dựng Interactive Dashboard
10. Tổng kết – Chữa bài tâp
• Nhận xét, chữa Project cuối khóa
• Tổng kết nội dung chương trình học
1. Tổng quan về Python
2. Cú pháp Python cơ bản (gán giá trị biến và tìm kiểu dữ liệu)
3. Toán tử, lệnh rẽ nhánh, và vòng lặp
4. Sử dụng hàm để xử lý dữ liệu
5. Đọc dữ liệu từ file Excel
6. Ghi dữ liệu ra file Excel
7. Thao tác Python và Excel để làm báo cáo tự động
8. Module, package, đối tượng, và lớp
9 – 10 – 11. Tự động truy vấn dữ liệu với SQL và Python
12 – 13. Xử lý dữ liệu với Pandas
14. Thao tác Python và SQL, ứng dụng thư viện Pandas để xử lý dữ liệu nâng cao
15-16. Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib
17. Phân cụm dữ liệu với K-means
18. Thực hành tổng hợp Phân tích dữ liệu với Python
19. Khám phá và phân tích dữ liệu
20. Thực hành tổng hợp Phân tích dữ liệu với Python
Module 1: Giới thiệu về khóa học phương pháp phân tích định lượng, ngôn ngữ thống kê, ngôn ngữ lập trình
Module 2: Thống kê mô tả
Module 3: Biểu diễn trực quan dữ liệu
Module 4: Dự báo bằng mô hình hồi quy tuyến tính
Module 5: Dự báo bằng mô hình hồi quy đa biến
Module 6: Hồi quy phi tuyến
Module 7: Hồi quy dữ liệu bảng
Module 8: Ứng dụng mô hình hồi quy trong bài toán thực tế
Lộ trình học
1. Tổng quan về phân tích dữ liệu
2. Quy trình ETL tổng hợp, trích xuất và chuẩn hóa dữ liệu
3. Quản trị dữ liệu số
4. Thực hành ETL trên Power Query
5. Project thực tế
Module 1: Thành thạo SQL trên hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL
Module 2: Nắm được tư duy về cơ sở dữ liệu
1. Giới thiệu về Power BI & Ứng dụng trong phân tích trực quan hóa dữ liệu
• Tổng quan về Power BI
• Kết nối nguồn dữ liệu vào Power BI
• Xây dựng Dashboard đơn giản trên Power BI
• Giới thiệu Power BI Service
2. Thực hành các thao tác với dữ liệu trên Power Query• Tổng quan về Power Query
• Giới thiệu các chức năng cơ bản trong Power Query
• Giới thiệu cơ bản về M trong Power Query
• Bài tập thực hành
3. Giới thiệu về Data Model trong Power BI
• Khái niệm về Data Model và lược đồ dữ liệu
• Data Model trong Power BI
• Thực hành liên kết dữ liệu trong Power BI Desktop
• Case Study AW2017 Database
4. Thiết kế Dashboard theo quy chuẩn
• Hiển thị và trực quan hóa dữ liệu
• Bài tập thực hành 1
• 15 quy tắc để xây dựng dashboard chuẩn
• Bài tập thực hành 2
5. Lập trình DAX cơ bản
• Tổng quan về DAX
• Giới thiệu về Calculated Measure, Calculated Column, Calculate Table
• Ví dụ về các hàm cơ bản
• Bài tập thực hành
6. Lập trình DAX trong Power BI (tiếp)
• Các Iterator Functions
• Các hàm Time Intelligence
• Hàm Userelationship
• Hàm Summarize
7. Thực hiện các phân tích trong Power BI• Thống kê tổng hợp• Xác định outlier với visual trong Power BI
• Time series analysis
• Sử dụng Advanced visual trong Power BI
8. Thiết kế Interactive Reports trong Power BI – Chỉnh sửa Report interactions
• Thêm Drillthrough cho visual
• Tạo, liên kết với các Bookmark trong Report
• Sử dụng “What-If” parameter
• Thực hành tạo 1 báo cáo Interactive Dashboard
9. Capstone Project – Bài trắc nghiệm cá nhân cuối khóa
• Ứng dụng và thực hành vào bài Capstone Project
• Gợi ý/ Chữa bài Capstone Project
• Hướng dẫn phần Xây dựng Interactive Dashboard
10. Tổng kết – Chữa bài tâp
• Nhận xét, chữa Project cuối khóa
• Tổng kết nội dung chương trình học
1. Tổng quan về Python
2. Cú pháp Python cơ bản (gán giá trị biến và tìm kiểu dữ liệu)
3. Toán tử, lệnh rẽ nhánh, và vòng lặp
4. Sử dụng hàm để xử lý dữ liệu
5. Đọc dữ liệu từ file Excel
6. Ghi dữ liệu ra file Excel
7. Thao tác Python và Excel để làm báo cáo tự động
8. Module, package, đối tượng, và lớp
9 – 10 – 11. Tự động truy vấn dữ liệu với SQL và Python
12 – 13. Xử lý dữ liệu với Pandas
14. Thao tác Python và SQL, ứng dụng thư viện Pandas để xử lý dữ liệu nâng cao
15-16. Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib
17. Phân cụm dữ liệu với K-means
18. Thực hành tổng hợp Phân tích dữ liệu với Python
19. Khám phá và phân tích dữ liệu
20. Thực hành tổng hợp Phân tích dữ liệu với Python
Module 1: Giới thiệu về khóa học phương pháp phân tích định lượng, ngôn ngữ thống kê, ngôn ngữ lập trình
Module 2: Thống kê mô tả
Module 3: Biểu diễn trực quan dữ liệu
Module 4: Dự báo bằng mô hình hồi quy tuyến tính
Module 5: Dự báo bằng mô hình hồi quy đa biến
Module 6: Hồi quy phi tuyến
Module 7: Hồi quy dữ liệu bảng
Module 8: Ứng dụng mô hình hồi quy trong bài toán thực tế
1. Tổng quan về phân tích dữ liệu
2. Quy trình ETL tổng hợp, trích xuất và chuẩn hóa dữ liệu
3. Quản trị dữ liệu số
4. Thực hành ETL trên Power Query
5. Project thực tế
Module 1: Thành thạo SQL trên hệ quản trị cơ sở dữ liệu MySQL
Module 2: Nắm được tư duy về cơ sở dữ liệu
1. Giới thiệu về Power BI & Ứng dụng trong phân tích trực quan hóa dữ liệu
• Tổng quan về Power BI
• Kết nối nguồn dữ liệu vào Power BI
• Xây dựng Dashboard đơn giản trên Power BI
• Giới thiệu Power BI Service
2. Thực hành các thao tác với dữ liệu trên Power Query• Tổng quan về Power Query
• Giới thiệu các chức năng cơ bản trong Power Query
• Giới thiệu cơ bản về M trong Power Query
• Bài tập thực hành
3. Giới thiệu về Data Model trong Power BI
• Khái niệm về Data Model và lược đồ dữ liệu
• Data Model trong Power BI
• Thực hành liên kết dữ liệu trong Power BI Desktop
• Case Study AW2017 Database
4. Thiết kế Dashboard theo quy chuẩn
• Hiển thị và trực quan hóa dữ liệu
• Bài tập thực hành 1
• 15 quy tắc để xây dựng dashboard chuẩn
• Bài tập thực hành 2
5. Lập trình DAX cơ bản
• Tổng quan về DAX
• Giới thiệu về Calculated Measure, Calculated Column, Calculate Table
• Ví dụ về các hàm cơ bản
• Bài tập thực hành
6. Lập trình DAX trong Power BI (tiếp)
• Các Iterator Functions
• Các hàm Time Intelligence
• Hàm Userelationship
• Hàm Summarize
7. Thực hiện các phân tích trong Power BI• Thống kê tổng hợp• Xác định outlier với visual trong Power BI
• Time series analysis
• Sử dụng Advanced visual trong Power BI
8. Thiết kế Interactive Reports trong Power BI – Chỉnh sửa Report interactions
• Thêm Drillthrough cho visual
• Tạo, liên kết với các Bookmark trong Report
• Sử dụng “What-If” parameter
• Thực hành tạo 1 báo cáo Interactive Dashboard
9. Capstone Project – Bài trắc nghiệm cá nhân cuối khóa
• Ứng dụng và thực hành vào bài Capstone Project
• Gợi ý/ Chữa bài Capstone Project
• Hướng dẫn phần Xây dựng Interactive Dashboard
10. Tổng kết – Chữa bài tâp
• Nhận xét, chữa Project cuối khóa
• Tổng kết nội dung chương trình học
1. Tổng quan về Python
2. Cú pháp Python cơ bản (gán giá trị biến và tìm kiểu dữ liệu)
3. Toán tử, lệnh rẽ nhánh, và vòng lặp
4. Sử dụng hàm để xử lý dữ liệu
5. Đọc dữ liệu từ file Excel
6. Ghi dữ liệu ra file Excel
7. Thao tác Python và Excel để làm báo cáo tự động
8. Module, package, đối tượng, và lớp
9 – 10 – 11. Tự động truy vấn dữ liệu với SQL và Python
12 – 13. Xử lý dữ liệu với Pandas
14. Thao tác Python và SQL, ứng dụng thư viện Pandas để xử lý dữ liệu nâng cao
15-16. Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib
17. Phân cụm dữ liệu với K-means
18. Thực hành tổng hợp Phân tích dữ liệu với Python
19. Khám phá và phân tích dữ liệu
20. Thực hành tổng hợp Phân tích dữ liệu với Python
Module 1: Giới thiệu về khóa học phương pháp phân tích định lượng, ngôn ngữ thống kê, ngôn ngữ lập trình
Module 2: Thống kê mô tả
Module 3: Biểu diễn trực quan dữ liệu
Module 4: Dự báo bằng mô hình hồi quy tuyến tính
Module 5: Dự báo bằng mô hình hồi quy đa biến
Module 6: Hồi quy phi tuyến
Module 7: Hồi quy dữ liệu bảng
Module 8: Ứng dụng mô hình hồi quy trong bài toán thực tế
Hình thức học
Online qua ZoomThời lượng
Linh động theo từng khóa
Nguyễn Danh Tú
Giảng viên Viện Toán Ứng Dụng - Đại Học Bách Khoa HN
Nguyễn Phương Nam
Senior Data Analyst tại Techcombank
Trịnh Tuấn Đạt
Giảng viên môn công nghệ phần mềm, trường CNTT&TT Đại Học Bách Khoa HN
Ban Hà Bằng
Giảng viên bộ môn Khoa học Máy tính; Viện Công nghệ thông tin và truyền thông, trường Đại học Bách khoa Hà Nội.
Từ con số 0 về lập trình vẫn có thể học được.
Các kỹ thuật và câu lệnh SQL để làm phân tích dữ liệu thì chủ yếu là truy vấn, câu lệnh mô phỏng ngôn ngữ tự nhiên nên sẽ dễ thực hành được luôn. Quan trọng người học phải luyện tập nhiều để thuộc và quen tay.
Lập trình R trong phân tích định lượng không quá khó, những câu lệnh này nó định hình thành 1 quy trình mẫu sẵn rồi, tùy từng bài toán khác nhau sẽ có những biến khác nhau, mình chỉ việc lắp biến vào mà chạy thôi. Ngoài ra ngôn ngữ R còn có thư viện, trong đó có các gói (package) có sẵn để chạy nhiều nhiệm vụ phân tích khác nhau.
Về ngôn ngữ R, thầy dạy từ khái niệm cơ bản, chỉ dẫn từ việc cài đặt cho đến những thao tác đơn giản nhất nên không lo.
Về khóa Python, hoàn toàn theo được, khóa kết hợp dạy python cơ bản trước, rồi sẽ tới vận dụng vào thực tế giải quyết các bài toán.
Trong khóa học, phần lớn học viên xuất phát từ dân kinh tế, nghiên cứu khoa học,… hầu như đều non-IT, cuối khóa vẫn làm bài project tốt.
Quên hết toán rồi vẫn học được vì bây giờ ngta sử dụng R hoặc Python lập trình để chạy, cho ra kết quả luôn chứ ko cần phải làm tính toán nữa.
Tuy nhiên cũng cần hiểu thêm kiến thức tổng quan về thống kê, xác suất, logic là để hiểu được bản chất của việc chạy các mô hình đấy là gì và diễn giải được ý nghĩa từ kết quả.
Yêu cầu đầu vào của các khóa học là chỉ cần biết làm việc với Excel (mặc khóa học ko liên quan gì đến Excel nhưng cũng nên biết tránh bỡ ngỡ quá)
Lý do là bởi hiện nay phần lớn các công ty sử dụng MySQL (chiếm đến 80%) và MySQL không mất phí. Khóa học dạy cái mà nhu cầu thực tế các doanh nghiệp cần, để học viên học xong đi làm áp dụng được luôn vào công việc tại đơn vị doanh nghiệp.
Sau khi kết thúc khóa học, bạn sẽ được cấp chứng nhận hoàn thành khóa học với điều kiện tham gia đủ 80% số buổi học và hoàn thành bài tập cũng như vượt qua bài đánh giá cuối khóa)
Từ con số 0 về lập trình vẫn có thể học được.
Các kỹ thuật và câu lệnh SQL để làm phân tích dữ liệu thì chủ yếu là truy vấn, câu lệnh mô phỏng ngôn ngữ tự nhiên nên sẽ dễ thực hành được luôn. Quan trọng người học phải luyện tập nhiều để thuộc và quen tay.
Lập trình R trong phân tích định lượng không quá khó, những câu lệnh này nó định hình thành 1 quy trình mẫu sẵn rồi, tùy từng bài toán khác nhau sẽ có những biến khác nhau, mình chỉ việc lắp biến vào mà chạy thôi. Ngoài ra ngôn ngữ R còn có thư viện, trong đó có các gói (package) có sẵn để chạy nhiều nhiệm vụ phân tích khác nhau.
Về ngôn ngữ R, thầy dạy từ khái niệm cơ bản, chỉ dẫn từ việc cài đặt cho đến những thao tác đơn giản nhất nên không lo.
Về khóa Python, hoàn toàn theo được, khóa kết hợp dạy python cơ bản trước, rồi sẽ tới vận dụng vào thực tế giải quyết các bài toán.
Trong khóa học, phần lớn học viên xuất phát từ dân kinh tế, nghiên cứu khoa học,… hầu như đều non-IT, cuối khóa vẫn làm bài project tốt.
Quên hết toán rồi vẫn học được vì bây giờ ngta sử dụng R hoặc Python lập trình để chạy, cho ra kết quả luôn chứ ko cần phải làm tính toán nữa.
Tuy nhiên cũng cần hiểu thêm kiến thức tổng quan về thống kê, xác suất, logic là để hiểu được bản chất của việc chạy các mô hình đấy là gì và diễn giải được ý nghĩa từ kết quả.
Yêu cầu đầu vào của các khóa học là chỉ cần biết làm việc với Excel (mặc khóa học ko liên quan gì đến Excel nhưng cũng nên biết tránh bỡ ngỡ quá)
Lý do là bởi hiện nay phần lớn các công ty sử dụng MySQL (chiếm đến 80%) và MySQL không mất phí. Khóa học dạy cái mà nhu cầu thực tế các doanh nghiệp cần, để học viên học xong đi làm áp dụng được luôn vào công việc tại đơn vị doanh nghiệp.
Sau khi kết thúc khóa học, bạn sẽ được cấp chứng nhận hoàn thành khóa học với điều kiện tham gia đủ 80% số buổi học và hoàn thành bài tập cũng như vượt qua bài đánh giá cuối khóa)
Khóa học liên quan
Khai giảng
: Liên tục hàng thángThời lượng
: Liên hệ tư vấn cụ thểLiên hệ tư vấn
Khai giảng
: Liên tục hàng thángThời lượng
: Liên hệ tư vấn cụ thểLiên hệ tư vấn
Cảm nhận học viên
Chủ tịch Meeyland Group – Học viên khóa học chuyển đổi số doanh nghiệp, khóa học phân tích dữ liệu
Chuyển đổi số là xu thế và xu hướng của bất cứ doanh nghiệp nào hiện nay. Là doanh nghiệp về công nghệ, tuy nhiên về phần số hóa quy trình bên mình còn yếu, mình tham gia để hiểu cách làm Data Warehouse trong doanh nghiệp
Sinh viên ngành Logistics – Học viên khóa phân tích dữ liệu với R, khóa chuyển đổi số doanh nghiệp, khóa Data Engineer
Em hiện tại đang là sinh viên ngành logictics, tuy nhiên câu chuyện số hóa được ứng dụng ở bất cứ đâu không chỉ ở tại trường, Em đăng ký học để học thêm kỹ năng cho công việc sau này của mình.
Chairman Sunflower Tekondo – Học viên khóa chuyển đổi số doanh nghiệp, khóa Data Engineer, khóa power BI & SQL
Hiện tại trung tâm đào tạo của mình đang có hợp tác với khoảng hơn 1000 đơn vị trên cả nước, việc quản lý học viên vô cùng khó khăn. Là một người ngoại đạo về lĩnh vực công nghệ, nên mình chưa biết làm thế nào để bắt đầu làm chuyển đổi số cho doanh nghiệp của mình, thấy quảng cáo về khóa học chuyển đổi số doanh nghiệp tại Cole mình đã tham gia, khóa học đã giúp mình có phương pháp để làm các chương trình số hóa cho doanh nghiệp theo từng lộ trình và từng bước để ứng dụng được.
Nhân viên Phòng Tài chính Ngân hàng – Học viên khóa Phân tích dữ liệu từ cơ bản – nâng cao (Excel & Power Query, SQL & Power BI, R&Python)
Hiện tại mình hơn 40 tuổi, làm trong phòng tài chính của 1 Ngân hàng, nhưng mình muốn cải thiện khả năng để theo kịp các bạn trẻ với những xu hướng chuyển đổi số diễn ra mạnh mẽ mình không muốn lỡ cơ hội trong thời kỳ dịch chuyển số hóa như hiện nay
Giám đốc tập đoàn tài chính Fiin – Học viên khóa chuyển đổi số doanh nghiệp, phân tích nghiệp vụ kinh doanh
Mình gặp khó khăn trong việc tiếp cận về việc áp dụng các công nghệ và phương pháp làm chuyển đổi số, khóa học đã giúp chúng tôi vẽ được bộ quy trình nghiệp vụ trong việc số hóa doanh nghiệp của mình.
Giám đốc công ty TNHH HMGROUP – Học viên khóa chuyển đổi số doanh nghiệp, Phân tích nghiệp vụ kinh doanh
Câu chuyện chuyển đổi số đã lan chuyển khắp nơi, điều này cũng gặp phải chính trong doanh nghiệp mà mình đang làm. Có rất nhiều vấn đề nào là cách số hóa tài liệu, số hóa quy trình, số hóa các phân hệ bán hàng, làm sao để dữ liệu có thể tập trung tại một nơi giúp làm báo cáo nhanh chóng, ngoài ra còn vấn đề bảo mật và an toàn thông tin nữa. Qua khóa học chuyển đổi số và phân tích nghiệp vụ (Business Analysis) tại Cole.vn đã giúp mình nắm được phương pháp và cách làm.
Cán bộ cao cấp tập đoàn VNPT: Tham gia học khóa chuyển đổi số, khóa Phân tích nghiệp vụ kinh doanh, khoá Power BI & SQL
Loay hoay trong chính câu chuyện 1 tổ chức nhà nước, đơn vị đang thực hiện hàng chục các dự án số hóa khác nhau tuy nhiên phòng làm việc của mình lại chưa biết bắt đầu từ đâu, qua các khóa học ứng dụng chuyển đổi số tại Cole, giúp mình hiểu ra các bước và phương pháp để làm việc còn lại là tác động con người trong tổ chức cần thay đổi.
CIO Bamboo Capital Group (Sở hữu 40 công ty thành viên) – Học viên khóa chuyển đổi số doanh nghiệp, khóa data engineer, khóa phân tích dữ liệu.
Tham gia khóa học tại Cole.vn tôi được các chuyên gia và các thầy chuyển giao hết các kiến thức và không “giấu bài”, có rất nhiều tài liệu và kiến thức tôi đã được chia sẻ giúp tôi có thể ứng dụng để triển khai các chương trình số hóa cho tập đoàn 1 cách nhanh chóng.
Chuyên gia cao cấp phụ trách chuyển đổi số Tập đoàn SUNGROUP – Học viên khóa chuyển đổi số doanh nghiệp, khóa học Data Engineer, khóa phân tích nghiệp vụ doanh nghiệp.
Khi thực hiện các dự án chuyển đổi số cho tập đoàn, do nhiều nguyên nhân nóng vội mà hiện tại vẫn chưa thực hiện thành công như áp dụng nhiều phần mềm, nhưng phần mềm mua về không đáp ứng được nghiệp vụ gây ra nhiều thất thoát lãng phí. Qua khóa học tại Cole mình mới biết nguyên nhân là thiếu phần làm URD (yêu cầu người dùng). Xin cảm ơn Cole, các khóa học này thực sự đã giúp mình có phương pháp để làm chuyển đổi số doanh nghiệp.
Câu chuyện doanh nghiệp
Bộ phận đào tạo và phát triển con người của ngân hàng mong muốn tìm hiểu thêm công nghệ Blockchain ứng dụng trong ngân hàng, nhằm nắm bắt xu hướng phát triển của công nghệ trong thị trường tài chính. Chúng tôi đã lựa chọn Cole để là đối tác đào tạo khóa BlockChain này, dựa trên thông tin website chúng tôi tin tưởng vào năng lực với các dự án đào tạo chuyển đổi số mà Cole đã từng tổ chức như phân tích dữ liệu, Machine Learning, Phân tích nghiệp vụ doanh nghiệp, cũng như các khóa khóa học về Blockchain đã triển khai.
Hiện tại các công nghệ xử lý dữ liệu đã thay đổi nhanh chóng, Ban giám đốc công ty xác định bồi dưỡng đào tạo cho nhân viên về kỹ năng xử lý dữ liệu bằng các công nghệ phân tích mời nổi để việc xử lý dữ liệu được nhanh hơn. Chúng tôi nhận thấy các khóa học của Cole đáp ứng các yêu cầu mà BGĐ muốn đào tạo cho nhân viên của công ty nên chúng tôi đã lựa chọn các khóa học tại đây.
MB Ageas (MB Ageas Life) là công ty bảo hiểm liên doanh giữa ngân hàng MB, tập đoàn Ageas và công ty bảo hiểm Muaung Thai của Thái Lan. Các lãnh đạo và nhà quản lý tập đoàn đã tham gia khóa học chuyển đổi số doanh nghiệp của Cole nhằm nâng cấp kỹ năng, kiến thức và các phương pháp làm chuyển đổi số cho doanh nghiệp của mình.
Saigonbank là Ngân hàng đầu tiên được thành lập trong hệ thống Ngân hàng cổ phần tại Việt Nam hiện nay. Lãnh đạo của Saigonbank xác định rõ nhiệm vụ để làm chuyển đổi số là trọng tâm trong chiến lược phát triển, ngân hàng đã cử các cán bộ là lãnh đạo tham gia bồi dưỡng kiến thức chuyển đổi số với khóa học tại Cole nhằm nâng cấp kiến thức và cách ứng dụng và các phương pháp làm theo từng lộ trình mà các chuyên gia của Cole chia sẻ.
Tham gia khóa học phân tích dữ liệu doanh nghiệp
Công ty TNHH MTV Nhiên liệu hàng không Việt Nam (Skypec) là nhà cung ứng nhiên liệu hàng đầu cho các Hãng Hàng không tại các sân bay dân dụng Việt Nam. Với hơn 1300 cán bộ nhân viên trong doanh nghiệp, việc nâng cấp kỹ năng phân tích dữ liệu cho và các kỹ năng công nghệ mới là ưu tiên mà ban lãnh đạo dự định để đào tạo cho nhân viên trong thời kỳ xu hướng chuyển đổi số mạnh mẽ hiện nay, sau khi tham khảo các khóa học khác trên thị trường, phòng đào tạo & phát triển của công ty Skypec đã lựa chọn Cole để làm đơn vị đào tạo và bồi dưỡng với các kỹ năng cho CBNV, vì các khóa học ứng dụng chuyển đổi số tại Cole khá phù hợp và ứng dụng thực tiễn hiện nay.
Tham gia khóa học phân tích dữ liệu doanh nghiệp
WWF là Quỹ Quốc tế Bảo vệ Thiên nhiên, là một trong những tổ chức phi chính phủ lớn nhất thế giới về bảo vệ thiên nhiên. Các chuyên viên về là người phải đi thu thập và điều tra các số liệu liên quan đến hoạt động môi trường, ô nhiễm để thống kê báo cáo gửi ban lãnh đạo, nhưng vấn đề của các chuyên viên bị hiện tại là kỹ năng phân tích và tổng hợp số liệu chưa tốt, chưa biết cách xử lý và báo cáo dữ liệu sao cho đúng. Nhận thấy khóa học tại Cole.vn có nhiều các công nghệ xử lý dữ liệu mới nên công ty đã tổ chức cho các chuyên viên nghiên cứu tham gia.
