Chương trình học 

Sau khoá học nhận được gì

Điểm nổi bật khoá học

Đội ngũ giảng viên

ĐĂNG KÝ NGAY

KHÓA HỌC DATA ANALYST

LỘ TRÌNH ĐÀO TẠO DATA ANALYST

- Thành thạo phân tích dữ liệu
- Tích hợp ứng dụng AI
- Mở rộng cơ hội việc làm chỉ sau 8 tháng

Feedback 
học viên

Điểm nổi bật của khóa học

Sau khóa học nhận được gì

Chương trình học chi tiết

Đội ngũ giảng viên

Tổng quan ngành Data Analytics

Tại Việt Nam, lĩnh vực Phân tích dữ liệu (Data Analysis) đang tăng trưởng nhanh chóng, đặc biệt trong các ngành như Thương mại điện tử, Tài chính – Ngân hàng, Marketing số và Vận hành doanh nghiệp. Theo VietnamWorks (2024), số lượng tin tuyển dụng liên quan đến phân tích dữ liệu đã TĂNG GẤP 3 LẦN so với năm 2020.
Đặc biệt, làn sóng AI đang thay đổi sâu sắc ngành Data Analytics trên toàn cầu – và Việt Nam cũng không ngoại lệ. Hơn 35% doanh nghiệp ở khu vực Châu Á – Thái Bình Dương đã ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu vận hành, dự báo thị trường, tự động hóa báo cáo... và con số này đang tiếp tục tăng. (IBM Global AI Adoption Index)
Các nhà tuyển dụng bắt đầu ưu tiên ứng viên biết cách kết hợp AI vào quy trình phân tích, từ khai phá dữ liệu (data exploration), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), đến tạo insight và trực quan hóa bằng công cụ như ChatGPT, Gemini, Tableau AI, Power BI Copilot, Chat with DataFrame…

Và Lộ trình đào tạo Data Analyst tại MindX được xây dựng với tiêu chí cốt lõi là bám sát xu hướng ngành và thị trường tuyển dụng hiện nay tại Việt Nam nói riêng và thế giới nói chung, nhằm đảm bảo học viên không chỉ nắm vững kiến thức cốt lõi và còn được trau dồi, thực hành thuần thục kỹ năng làm việc cần thiết
Tham gia ngay để không bị bỏ lại phía sau!

Phân tích dữ liệu là tương lai – và AI là động lực mới giúp bạn vươn xa hơn trong hành trình đó.

Sẵn sàng trở thành Data Analyst hoặc gia tăng cơ hội việc làm với kỹ năng quan trọng của nhân sự trong thời kỳ chuyển đổi số, sẵn sàng “cá kiếm" lên đến 470 triệu đồng/năm. 

Xem đầy đủ

Trang bị kỹ năng phân tích dữ liệu toàn diện chỉ sau 8 tháng

ĐĂNG KÝ ĐỂ NHẬN LỊCH KHAI GIẢNG

Tuy nhiên, thị trường CNTT ngày càng khắt khe trong việc tuyển dụng nhân sự, đặc biệt đối với người mới. Chính vì vậy, ngoài kiến thức chuyên môn, kiến thức về ngành thôi là chưa đủ, bạn còn cần phải có: 

- Kiến thức làm việc liên ngành. 
- Kỹ năng mềm ứng dụng trong mọi nhóm ngành nghề. 

Chính vì thế, đừng quên trau dồi cả 2 yếu tố trên để gia tăng sự cạnh tranh khi ứng tuyển việc làm trong lĩnh vực CNTT bạn nhé. 

Giai đoạn 1: Học công cụ - Technical skill

Công cụ là một trong những kiến thức đặc biệt quan trọng và phục vụ đắc lực trong việc xử lý dữ liệu. Khi tiếp cận với công cụ, bạn còn có thể hiểu về tổng quan cơ sở dữ liệu một cách dễ dàng hơn.

Có rất nhiều các công cụ và ngôn ngữ truy vấn phục vụ cho việc phân tích dữ liệu nhưng người mới bắt đầu có thể tiếp cận với 3 công cụ hỗ trợ phổ biến nhất chính là Power BI, ngôn ngữ truy vấn SQL, ngôn ngữ lập trình Python.

Tại sao lại học SQL?

Vì phần lớn thời gian của một Data Analyst chính là làm việc với hệ quản trị cơ sở dữ liệu. Và SQL chính là ngôn ngữ có thể dùng để truy vấn dữ liệu trong các cơ sở dữ liệu quan hệ đó.

Tại sao học Python?

Python là một ngôn ngữ lập trình giúp xử lý dữ liệu nhanh gọn và hiệu quả hơn. Đây được xem như là “best practice" trong việc xử lý dữ liệu. Bên cạnh đó, Python có rất nhiều thư viện hỗ trợ Data Analyst trong việc clean, transform, statistics, visualization….

Tại sao học Power BI?

Trong nhánh làm về Data, có mảng về Business Intelligence cũng là hướng đi chính của lộ trình học Data Analyst cho người mới bắt đầu này. Trong đó, 1 phần lớn công việc của 1 BI Analyst chính là xây dựng dashboard, report. Để hỗ trợ cho công việc này cho công việc này một cách nhanh chóng và tự động hoá, bạn sẽ cần đến sự trợ giúp đắc lực của Power BI.

Giai đoạn 2: Học Business Intelligence Analysis để sẵn sàng apply vào doanh nghiệp

Business Intelligence Analyst là nhà phân tích dữ liệu kinh doanh. Công việc của một BIA là làm việc trực tiếp với dữ liệu thông qua các chỉ số thu thập được ở bên ngoài (tương tác khách hàng, khảo sát thị trường và những số liệu trong quá khứ như báo cáo tài chính của công ty). Từ đó, phân tích và đưa ra những chiến lược kinh doanh hiệu quả.

Để làm được những công việc của một Business Intelligence Analyst, bạn cần kết hợp giữa Technical Skill, Domain Knowledge, Problem Solving skill. Để các công cụ (Python, Power BI, SQL,...) có thể hỗ trợ một cách đắc lực cho công việc của BIA, bạn cần phải học cách tư duy sao cho có tính hệ thống cao hơn và cách tự động hoá báo cáo.

Giai đoạn 3: Bắt đầu để trở thành một Master Data Analyst thực thụ

Đi sâu hơn vào lĩnh vực Data Analyst, bạn có thể master chuyên môn của mình theo hướng trở thành nhà phân tích dự đoán hiệu suất kinh doanh tương lai (Predictive Analysis) bằng cách sử dụng công nghệ học máy Machine Learning. Ví dụ, dựa vào machine learning, bạn có thể biết trước khả năng khách hàng rời bỏ bằng các thuật toán hồi quy (regression) để có những hành động kịp thời giữ khách hàng và tối ưu hoá chi phí và hiệu quả quảng cáo sao cho phù hợp.

Giai đoạn 4: Trau dồi soft skill để sẵn sàng apply job Data Analyst đầu tiên

Như đã nói ở trên, một Data Analyst không chỉ cần có Technical skill, domain mà cần phải trau dồi Soft Skill. Những kỹ năng mềm cần có của một DA chính là giao tiếp, thương thuyết, đặt câu hỏi, kỹ năng giải quyết vấn đề hiệu quả, Tiếng Anh,...

Tuy nhiên, để gây thiện cảm với nhà tuyển dụng, bạn cần phải tạo CV và Portfolio cá nhân thật ấn tượng, dù chưa có nhiều kinh nghiệm làm việc. Hãy tập trung show ra được những điểm mạnh và kỹ năng của bản thân trong lĩnh vực Data và sắp xếp chúng một cách khoa học. Ví dụ, với Portfolio, nên trình bày các công cụ và các ngôn ngữ lập trình mà bạn biết như SQL, Python, Power BI thành các mục riêng. Trong từng mục đó, nên có thêm 1-2 project hoặc các bài tập nhỏ đã làm để thể hiện cho nhà tuyển dụng thấy rằng bạn đã có kinh nghiệm thực hành thực tế. Đừng bỏ quên bất kỳ dự án nào liên quan đến dữ liệu bạn đã làm hoặc đã cộng tác thực hiện.

Hãy luyện phỏng vấn thử thật nhiều trước khi có cuộc gặp chính thức với nhà tuyển dụng.

Nếu bạn là: 

Tham khảo ngay Khoá học Data Analyst tại MindX, với hơn 6700+ học viên theo học, chắc chắn là sự lựa chọn hoàn hảo dành cho bạn, cam kết 100% học viên có việc làm sau khi tốt nghiệp, tự tin trở thành 1 Data Analyst chuyên nghiệp chỉ sau 8 tháng.

● Người đi làm có nhu cầu chuyển ngành, tìm kiếm việc làm Data Analyst nhanh chóng.

● Người đi làm các vị trí cần hoặc có liên quan đến data, muốn bổ sung kiến thức, tư duy và kỹ năng về phân tích dữ liệu, phục vụ cho công việc chuyên môn.

● Sinh viên các ngành Kinh tế - tài chính - ngân hàng muốn học Data Analyst thực chiến.

● Sinh viên các ngành học khác muốn chuyển ngành, học Data Analyst, mở rộng cơ hội việc làm.

Lộ trình học Data Analyst cho người mới bắt đầu

Bạn có thể tham khảo lộ trình học Data Analyst cho người mới bắt đầu dưới đây, đã giúp hơn 2000+ học viên tại MindX có đủ kiến thức cô đọng, thực tế nhất để bước chân vào ngành Data Analysis.

Nếu bạn đã sẵn sàng, hãy cùng MindX chinh phục nghề Data Analyst ngay hôm nay bạn nhé. 


➤ Data Analyst thuộc top 3 công việc hấp dẫn nhất toàn cầu năm 2022 (Theo báo cáo của Glassdoor).

➤ Gần 77% doanh nghiệp hiện nay coi việc “phân tích dữ liệu" chính là 1 trong những yếu tố quyết định sự thành bại của tổ chức (Theo SouthEdge Education).

Phân tích dữ liệu không chỉ là một ngành nghề tiềm năng mà sớm muộn gì cũng trở thành một kỹ năng thiết yếu mà nhà tuyển dụng yêu cầu với các ứng viên của mình. Bởi các doanh nghiệp Việt Nam đang bước vào thời kỳ chuyển đổi số mạnh mẽ và Big Data trở thành mạch máu chạy khắp cơ thể và vận hành của các cơ quan doanh nghiệp.

Chính vì thế, hãy trang bị kỹ năng phân tích dữ liệu ngay hôm nay với Khoá học Data Analyst tại MindX, sẽ giúp bạn: 

       ● Nắm vững kiến thức nền tảng và trọng tâm về phân tích dữ liệu, tạo cơ sở để bạn phát triển career path bền vững trong tương lai. Từ Data Analyst trở thành Analyst Specialist → Data Scientist → Director of Data Analytic hoặc rẽ hướng sang Product Manager hay Business Strategy.

       ● Đủ kiến thức về phân tích dữ liệu ở bậc Fresher/Junior tại các doanh nghiệp. Bạn sẽ đóng vai trò là Business Intelligence Analyst - Người nghiên cứu, xử lý dữ liệu, tìm ra insight và đề xuất giải pháp từ những insight đó để phục vụ cho mục đích phát triển của doanh nghiệp.

       ● Biết ứng dụng kỹ năng phân tích dữ liệu vào công việc chuyên môn hiện tại như: Marketing, Kế toán, Nhân sự, Nghiên cứu,.... Đồng thời, được bổ trợ thêm các kỹ năng mềm để phục vụ cho công việc như kỹ năng giao tiếp, thương thuyết, làm việc nhóm, etc và các nhóm kỹ năng phục vụ cho giai đoạn xin việc như: kỹ năng làm CV, phỏng vấn, v.v.

Những khó khăn bạn có thể gặp phải khi chuyển ngành sang Data Analyst

Tại Việt Nam, hiện chưa có trường đại học nào tại Việt Nam đào tạo chính quy ngành phân tích dữ liệu (Data Analysis). Người muốn tìm hiểu và làm việc trong ngành Data, phải tự tìm học ở các nguồn tài liệu nước ngoài, trên internet hoặc theo học tại các trung tâm giáo dục công nghệ.

Bên cạnh đó, mặc dù ngành Data Analysis rất khát nhân lực, nhưng nhà tuyển dụng vẫn ưu tiên những ứng viên được đào tạo chuyên môn theo lộ trình bài bản và có kinh nghiệm thực chiến. Đây chính là một hạn chế đối với những người tự học về phân tích dữ liệu. 

Đăng ký nhận tư vấn

 Người có nhu cầu chuyển ngành sang làm Data Analyst/Business Intelligence Analyst. 

Người đi làm trong ngành Digital, quản trị hoặc chuyển đổi số như Marketing, Sales, Hr, Operations, Operations,...
cần trang bị thêm kỹ năng về phân tích dữ liệu để phục vụ công việc.

Sinh viên ngành hệ thống thông tin, kinh tế, v.v.. muốn theo đuổi công việc phân tích dữ liệu

Lộ trình đào tạo này dành cho ai?

Thành thạo phân tích dữ liệu - Tích hợp ứng dụng AI
Mở rộng cơ hội việc làm chỉ sau 8 tháng

  • Vững kiến thức nền tảng: Thành thạo công cụ, kỹ năng & quy trình phân tích đến việc tìm ra insight từ dữ liệu. Đặc biệt là giúp học viên trau dồi tư duy (analytical mindset) để có thể tự tin thực hiện bất kỳ dự án nào. 
  • Tự tin xin việc với các vị trí như Data Analyst, Business Intelligence Analyst: Tạo nền tảng vững chắc để phát triển lên các vị trí chuyên sâu hơn trong ngành Data Analytics như Data Engineer, Data Scientist,... với chương trình đào tạo toàn diện cả nghiệp vụ và kỹ năng mềm.
  • Biết ứng dụng kỹ năng phân tích dữ liệu vào công việc chuyên môn hiện tại như: Marketing, Kế toán, Nhân sự, Nghiên cứu,.... Đồng thời, được bổ trợ thêm các kỹ năng mềm để phục vụ cho công việc như kỹ năng giao tiếp, thương thuyết, làm việc nhóm, etc và các nhóm kỹ năng phục vụ cho giai đoạn xin việc như: kỹ năng làm CV, phỏng vấn, v.v.

TỔNG QUAN KHOÁ HỌC

CHƯƠNG TRÌNH HỌC

Khóa học Data Analyst được thiết kế theo lộ trình đào tạo từ cơ bản đến chuyên sâu, phù hợp với người mới bắt đầu muốn nắm vững nền tảng và có kiến thức thực tế nhất để đi làm trong thời gian ngắn.

Phương pháp đào tạo thực chiến, vừa học vừa thực hành làm dự án. Sau khóa học, bạn sẽ được:
  • Thành thạo sử dụng bộ công cụ phân tích dữ liệu phổ biến: SQL, Power Bi, Python,.. đồng thời có mindset để có thể sử dụng các công cụ khác dễ dàng.
  • Nắm vững quy trình tìm kiếm và phân tích dữ liệu để tìm ra insight, phục vụ cho việc ra quyết định mang tính chiến lược của doanh nghiệp.
  • Tích hợp và ứng dụng công cụ AI vào phân tích dữ liệu, nâng cao hiệu suất làm việc, tự động tác vụ,...
  • Tạo bước đệm để tiến xa hơn trong ngành Data Analysis với các vị trí như Data Engineer, Data Scientist,...
Cùng MindX thiết kế lộ trình học phù hợp nhất dành cho bạn

ĐĂNG KÝ NGAY

Tổng quan kỳ học:
  • Sử dụng GenAI để tối ưu truy vấn dữ liệu
  • Sử dụng GenAI để xây dựng chatbot truy vấn dữ liệu (MCP/Chatbot)"  
Buổi 7: SQL - AI
Buổi 8 - 11: Power BI 
Chương trình học:
Buổi 0: Orientation Day
Buổi 1 - 6: SQL 
  • Xây dựng nền tảng vững chắc về phân tích dữ liệu, với trọng tâm là kỹ năng truy vấn SQL và trực quan hóa dữ liệu với Power BI. 
  • Ứng dụng AI Generative Tools, học viên không chỉ nắm vững kỹ năng thủ công mà còn biết cách tận dụng AI để tự động hóa việc viết truy vấn, tìm kiếm insight từ dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả hơn. 
  • Trong sản phẩm cuối kỳ, học viên có thể xây dựng và trình bày báo cáo phân tích dữ liệu (phân tích mô tả) theo chủ đề bất kỳ và học viên có thể xây dựng một SQL Assistant – công cụ cho phép chuyển đổi ngôn ngữ tự nhiên thành câu lệnh SQL giúp cá nhân hóa và nâng cao hiệu quả truy vấn dữ liệu. 
  • Khai giảng khóa học, giới thiệu về mục tiêu, yêu cầu, cơ hội việc làm sau cả lộ trình.
  • Tổng quan về dữ liệu và ngành khoa học dữ liệu. 
  • Các hình thức dữ liệu và các cấp độ phân tích dữ liệu - Đặc điểm những cách lưu trữ dữ liệu thông thường .
  • Tổng quan về CSDL và hệ quản trị CSDL.
  • Những nhóm câu lệnh cơ bản.
  • Hoàn thiện kỹ thuật truy vấn dữ liệu: Tối ưu truy vấn trong SQL.
Buổi 12: PowerBI - AI
Buổi 13 - 16: Demo Final Project
  • Thực hiện dự án cuối khóa và thuyết trình báo cáo phân tích
  • Sử dụng GenAI để tăng hiệu quả xây dựng báo cáo  
  • Cấu trúc cơ bản của phần mềm PBI và các loại biểu đồ phổ biến trong PBI  
  • Chuẩn bị dữ liệu với Power Query trong PBI
  • Mô hình hoá dữ liệu với Power Query trong PBI
  • Cấu trúc câu lệnh (DAX) trong PBI
  • Các câu lệnh cơ bản
  • Nguyên tắc cơ bản trong thiết kế báo cáo trong PBI
  • Cách lựa chọn và tinh chỉnh biểu đồ phù hợp trong PBI"  

LEVEL 1: Data for Everyone & Automated Query Assistant

  •  
Buổi 2 - 6: Python
  • Các quy tắc của câu lệnh Python cơ bản
  • Toán tử trong Python
  • Các cấu trúc dữ liệu tích hợp sẵn trong Python
  • Hàm và cách sử dụng hàm trong Python
  • Thư viện Numpy, Pandas và ứng dụng trong phân tích dữ liệu
  • Ôn tập các loại biểu đồ phổ biến trực quan hoá dữ liệu
  • Thành phần của biểu đồ trong Python, subplot trong biểu đồ
  • Thư viện Matplotlib, Seabon hỗ trợ trực quan hoá dữ liệu trong Python
  • Các kỹ thuật phân tích chẩn đoán dữ liệu bằng Python
Tổng quan kỳ học:
  • Mở rộng kỹ năng phân tích sang lĩnh vực Business Intelligence, kết hợp giữa lập trình Python và tư duy phân tích dữ liệu theo mục tiêu kinh doanh thực tiễn.
  • Xây dựng và trình bày báo cáo phân tích ở mức độ chuyên sâu hơn kỳ 1 (Phân tích chẩn đoán)
  • Ứng dụng AI Generative Tools, tự động hóa quy trình EDA, phát triển một Automated EDA Assistant – trợ lý có khả năng phân tích dữ liệu nhanh chóng và hiệu quả, sẵn sàng hỗ trợ mọi dự án phân tích dữ liệu.
Chương trình học:

Buổi 1: SQL - PowerBI
  • Ôn tập các cấp độ phân tích dữ liệu và cấp độ phân tích mô tả
  • Vai trò của cấp độ phân tích chẩn đoán và tư duy phân tích dữ liệu
  • Ôn tập lại các công cụ SQL, PBI
  • Giới thiệu Python và vai trò/vị thế của Python trong phân tích dữ liệu nói riêng và khoa học dữ liệu nói chung.
Buổi 7: Python - AI
  • Sử dụng GenAI hỗ trợ EDA data và tính toán các chỉ số thống kê
  • Sử dụng GenAI hỗ trợ trực quan hoá dữ liệu
  • Xây dựng Automated EDA Assistant với Python "  
Buổi 8 - 11: Data Analytics
  • Phân khúc khách hàng trong Data Analytics
  • Phân tích cohort - Các kỹ thuật phân tích cohort
  • Phân tích chuỗi cung ứng - Các kỹ thuật phân tích chuỗi cung ứng"  
  • Phân tích khách hàng rời bỏ dịch vụ - Các kỹ thuật phân tích khách hàng rời bỏ dịch vụ
Buổi 12: Data Analytics - AI
  • Sử dụng GenAI xây dựng khung báo cáo phân tích dữ liệu
  • Sử dụng GenAI thực hiện phân tích dữ liệu
  • Sử dụng GenAI viết báo cáo phân tích dữ liệu "  
Buổi 13 - 16: Thuyết trình báo cáo phân tích
  • Thực hiện dự án cuối khóa và thuyết trình

LEVEL 2: Business Intelligence & Automated EDA Assistant

  •  
  •  
  •  
Tổng quan kỳ học:
  • Vận dụng toàn bộ kiến thức đã học để thực hiện các dự án dữ liệu thực tế từ đầu đến cuối. 
  • Trải nghiệm quy trình phân tích dữ liệu chuyên nghiệp: từ khai thác dữ liệu thực (crawl API/web), làm sạch, phân tích, trực quan hóa, đến xây dựng các mô hình dự báo và báo cáo cuối cùng. 
  • Ứng dụng AI Generative Tools vào quá trình thực hiện dự án: tự động hóa khai thác dữ liệu, hỗ trợ phân tích, sinh báo cáo và tạo AI Analytics Assistant – trợ lý AI tùy chỉnh hỗ trợ người dùng tương tác với dữ liệu một cách linh hoạt.      
Chương trình học:
Buổi 3 - 4: PowerBI
  • Merging và Appending Queries
  • Tự động hóa quy trình ETL
  • Tạo các cột tính toán trong Power Query
  • Giảng viên thực hiện giải case study với sự hỗ trợ của GenAI.
Buổi 5 - 6: Python
  • Cào dữ liệu và ý nghĩa
  • Các thư viện hỗ trợ cào dữ liệu với Python
  • Giảng viên thực hiện giải case study với sự hỗ trợ của GenAI  
Buổi 7 - 12: Data Analytics & AI
  • Xây dựng biểu đồ với số lượng subplot khác nhau
  • Xây dựng các biểu đồ nâng cao (biểu đồ với nhiều trục x, y; biểu đồ Radar, Bubble, Heatmap…) "  
  • Thực hiện giải case study với sự hỗ trợ của GenAI  
  • Phân tích báo cáo phân tích dữ liệu mẫu
Buổi 1-2: SQL
  • JOIN nhiều bảng: Sử dụng nhiều loại JOIN (INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN) để kết nối nhiều bảng.
  • Truy vấn con trong SELECT/WHERE/FROM
  • Truy vấn con có EXISTS hoặc IN
  • Giảng viên thực hiện giải case study với sự hỗ trợ của GenAI  
Buổi 13 - 15: Xây dựng CV, portfolio và luyện phỏng vấn ngành Data
Buổi 16: Thuyết trình dự án cuối khóa

LEVEL 4: Real-World Projects & Career Kickstart

  •  
  •  
Tổng quan kỳ học:
  • Xây dựng nền tảng kiến thức của các mô hình dự báo hồi quy, phân loại, phân cụm và khai phá luật kết hợp, những kỹ thuật cốt lõi trong phân tích dữ liệu nâng cao (phân tích dự báo). 
  • Xây dựng mô hình dự báo thực tế, đánh giá hiệu suất mô hình, và đặc biệt, phát triển kỹ năng triển khai kết quả dự báo thành các ứng dụng trực quan và dễ sử dụng. Với sự hỗ trợ của AI Generative Tools, học viên sẽ biết cách tăng tốc xây dựng mô hình, tự động hóa sinh mã mô hình, và phát triển một Prediction Application – ứng dụng dự báo cho người dùng."      
Chương trình học:

Buổi 1 - 2: Python
  • Toán tử trong Python
  • Hàm và hàm dựng sẵn trong Python
  • Các cấu trúc dữ liệu trong Python
  • Vòng lặp và vòng lặp có điều kiện trong Python
  • Các thao tác EDA dữ liệu
  • Các vấn đề gặp phải với dữ liệu
  • Mã hoá, chuẩn hoá dữ liệu với Python
Buổi 3 - 7: Machine Learning - 1
  • Phân tích dự báo và mô hình học máy
  • Mô hình dự báo hồi quy
  • Mô hình dự báo phân loại
  • Mô hình logistic regression (lý thuyết)
  • Mô hình Decision tree cho bài toán hồi quy, phân loại
  • Mô hình Random forest cho bài toán hồi quy, phân loại
  • Mô hình KNN cho dự báo hồi quy và phân loại
  • Mô hình SVC cho dự báo Phân loại
  • Mô hình SVR cho dự báo hồi quy "  
  • Đặc điểm, các thành phần của dữ liệu chuỗi thời gia (ARIMA)
Buổi 8: Machine Learning - AI (1)
  • Sử dụng GenAI hỗ trợ EDA data
  • Sử dụng GenAI hỗ trợ xây dựng mô hình học máy
  • Sử dụng GenAI hỗ trợ tối ưu mô hình học máy "  
Buổi 9 - 11: Machine Learning - 2
  • Xử lý vấn đề mã hoá, chuẩn hoá dữ liệu
  • Xử lý vấn đề lựa chọn biến
  • Xử lý vấn đề mất cân bằng dữ liệu
  • Xử lý vấn đề tối ưu siêu tham số và lựa chọn mô hình"  
  • Bài toán phân cụm dữ liệu
  • Phân cụm dữ liệu với Kmean clustering
  • Phân cụm phân cấp dữ liệu "  
  • "1- Vai trò của khai phá luật kết hợp
  • 2- Các chỉ số đo lường luật kết hợp
  • 3- Lý thuyết & thực hành thuật toán Apriori"  
Buổi 12: Machine Learning - AI (2)
  • Lưu mô hình đã huấn luyện, sử dụng cho dự báo và ý nghĩa
  • Xây dựng local app kết nối mô hình đã xây dựng với người dùng
  • Đóng gói mô hình và chia sẻ cho người dùng "  
Buổi 12: Machine Learning - AI (2)
  • Lưu mô hình đã huấn luyện, sử dụng cho dự báo và ý nghĩa
  • Xây dựng local app kết nối mô hình đã xây dựng với người dùng
  • Đóng gói mô hình và chia sẻ cho người dùng "  
Buổi 13 - 16: Thuyết trình báo cáo phân tích
  • Thực hiện dự án cuối khóa và thuyết trình

LEVEL 3: Predictive Modeling & Application 

Đội ngũ giảng viên, mentor giàu kinh nghiệm tại MindX

Tại sao nên chọn Khoá học Data Analyst tại MindX?

Tại sao nên lựa chọn MindX

Không chỉ đào tạo sâu về kiến thức chuyên môn, MindX chú trọng thiết kế, định hướng lộ trình học và làm việc phù hợp với mục tiêu của từng học viên. Đồng thời, chú trọng đào tạo các nhóm kỹ năng mềm cần thiết (kỹ năng giao tiếp, làm việc nhóm, thương thuyết, kỹ năng làm CV, phỏng vấn,..) phục vụ cho các nhóm công việc chuyên môn và chinh phục nhà tuyển dụng. 

Cuối năm 2021, MindX đã huy động thành công nguồn vốn 3 triệu USD tại vòng Series A, MindX vẫn luôn tiến về phía trước, với sứ mệnh đưa Công nghệ - Kỹ thuật số đến với thế hệ trẻ Việt Nam và thế giới. Mới đây, chỉ sau hơn 1 năm, startup giáo dục Công nghệ MindX đã huy động thành công 15 triệu USD vòng series B do quỹ đầu tư Kaizenvest của Singapore dẫn dắt.

Kể từ vòng huy động vốn Series A, quy mô của MindX đã tăng trưởng gấp ba lần với 32 cơ sở trên khắp Việt Nam và danh mục sản phẩm ngày càng đa dạng, đào tạo các bộ môn công nghệ từ Lập trình, Phân tích dữ liệu, Thiết kế UI-UX cho đến Kiểm thử phần mềm, Phân tích nghiệp vụ Công nghệ và Quản lý sản phẩm IT.

Với nguồn vốn mới, chúng tôi có kế hoạch sẽ tiếp tục phát triển danh mục sản phẩm và dịch vụ, tối ưu trải nghiệm khách hàng và hệ thống dữ liệu để mở rộng quy mô. MindX hiện đã thiết lập được mạng lưới đối tác với hơn 200 doanh nghiệp ở Singapore, Úc, Thái Lan và các quốc gia khác, cho phép thế giới tiếp cận với lực lượng lao động số chất lượng cao từ Việt Nam.

Trong 8 năm đồng hành, MindX đã đào tạo được hơn 25.000 học viên với mức lương trung bình $1650, trong đó 16,5% học viên đang làm việc tại 12 quốc gia trên thế giới với mức lương lên tới $7000/tháng.

  • Mô hình đào tạo tích hợp kiến thức chuyên môn - kỹ năng làm việc thực tế duy nhất tại Việt Nam  
  • MindX - đơn vị giáo dục Công nghệ hàng đầu Đông Nam Á
  • 8 năm hoạt động với hơn 40.000+ học viên đã tốt nghiệp 
Hoàng Anh Tuấn 
Data Engineer tại FPT Software
Mai Anh Tuấn 
Data Analyst tại TNG Holdings
Bùi Thu Uyên 
Data Engineer tại Joon Solutions
Nguyễn Đức Tín
Data Analyst tại BlueCore VN

Học viên của MindX đã tìm được việc làm

ĐĂNG KÝ NGAY

Cùng MindX đi tới
những công ty, đại học hàng đầu Việt Nam và thế giới!

6000$

Là mức lương MindX cam kết khi làm việc tại quốc tế

40.000+

Học sinh đã tốt nghiệp và đi ra thế giới từ MindX

16,5%

Học sinh đang học tập và làm việc tại 12 quốc gia trên thế giới

1650$

Là mức lương trung bình nhận được của học sinh sau 1,5 - 3 năm tốt nghiệp từ MindX

NHỮNG CON SỐ THÀNH TỰU TẠO NÊN UY TÍN GIÁO DỤC

Cùng MindX bắt đầu hành trình gây dựng sự nghiệp của riêng bạn

Đăng ký học ngay

ĐỐI TÁC CỦA BỘ GD&ĐT

TRONG CHƯƠNG TRÌNH HỖ TRỢ SINH VIÊN KHỞI NGHIỆP

40,000+
HỌC VIÊN

ĐÃ TỐT NGHIỆP

300+ ĐỐI TÁC DOANH NGHIỆP

3 MIỀN BẮC - TRUNG - NAM

40+ 
CƠ SỞ ĐÀO TẠO

96% HỌC VIÊN

CÓ VIỆC LÀM ỔN ĐỊNH SAU KHI TỐT NGHIỆP

96% HỌC VIÊN

NHẬN TƯ VẤN CHI TIẾT

ĐĂNG KÝ NGAY

ĐĂNG KÝ NGAY