Chia Sẻ Khóa Học Business Analytics Bootcamp (Với Python) - Từ Zero Đến Master [Update Tháng 6/2025] [Khóa 5952 A]
Trở thành một Business Data Analyst hàng đầu. Chúng tôi sẽ dạy bạn mọi thứ bạn cần để chuyển từ một người mới bắt đầu hoàn toàn sang được tuyển dụng làm một chuyên gia phân tích bằng cách học các công cụ và kỹ thuật tiên tiến để đưa ra các quyết định dựa trên dữ liệu.
Những gì bạn sẽ học được:
- ✓ Các kỹ năng để trở thành một Business Analyst chuyên nghiệp và được tuyển dụng.
- ✓ Hướng dẫn từng bước từ một chuyên gia trong ngành.
- ✓ Học cách sử dụng Python cho data visualization, causal inference, econometrics, segmentation, matching và predictive analytics.
- ✓ Làm chủ các công cụ và kỹ thuật data & business analysis mới nhất bao gồm Google Causal Impact, Facebook Prophet, Random Forest, v.v.
- ✓ Tham gia các thử thách và bài tập củng cố kiến thức của bạn cho thế giới thực.
- ✓ Tìm hiểu những gì một Business Analyst làm, cách họ tạo ra giá trị và lý do tại sao họ được săn đón.
- ✓ Nâng cao trình độ của bạn với Python, một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất.
- ✓ Sử dụng các case study để tìm hiểu cách phân tích đã thay đổi thế giới và giúp các cá nhân và công ty thành công.
Business data analytics là gì? Tại sao bạn nên học business analytics? Một business data analyst làm gì?
Thật vui vì bạn đã hỏi!
Chúng ta hiện đang sống trong nền kinh tế dựa trên dữ liệu và các công ty trên toàn thế giới đang chạy đua để đưa ra những quyết định tốt nhất dựa trên dữ liệu.
Hãy đến với các Business Data Analyst (chính là bạn trong tương lai!).
Trở thành một Business Analyst cũng giống như làm một thám tử.
Bạn sử dụng các công cụ (như Python, Facebook Prophet, Google Causal Impact) để điều tra và phân tích dữ liệu nhằm hiểu quá khứ và dự đoán những gì có khả năng xảy ra nhất trong tương lai. Từ đó, bạn sẽ xác định phương án hành động tốt nhất cần thực hiện.
Các công ty cần những nhà phân tích này vì họ có thể biến dữ liệu thành tiền.
Họ sử dụng các công cụ và kỹ thuật (mà chúng tôi dạy bạn trong khóa học này) để nhanh chóng diễn giải và phân tích dữ liệu và biến nó thành thông tin và hiểu biết có thể hành động được. Những insight này được dựa vào để đưa ra các quyết định kinh doanh quan trọng.
Và việc đưa ra quyết định đúng đắn có thể tạo nên sự khác biệt giữa việc kiếm được hay mất hàng triệu đô la.
Đó là lý do tại sao những người có kỹ năng phân tích dữ liệu này lại cực kỳ được săn đón. Và tại sao các công ty sẵn sàng trả mức lương cao để thu hút họ.
Sử dụng các kỹ thuật trong ngành mới nhất, khóa học business data analytics này tập trung vào hiệu quả. Vì vậy, bạn không bao giờ phải lãng phí thời gian vào các hướng dẫn khó hiểu, lỗi thời và không đầy đủ nữa.
Bạn sẽ học bằng cách thực hành bằng cách hoàn thành các bài tập và thử thách thú vị bằng dữ liệu thực tế. Điều này sẽ giúp bạn củng cố các kỹ năng của mình, thúc đẩy bạn vượt qua những điều cơ bản và đảm bảo rằng bạn hiểu sâu sắc về từng chủ đề và cảm thấy tự tin khi sử dụng các kỹ năng mới của mình trong bất kỳ dự án nào bạn gặp phải.
Và không giống như các khóa học và hướng dẫn trực tuyến khác, bạn sẽ không phải học một mình.
Bởi vì khi đăng ký ngay hôm nay, bạn cũng sẽ được tham gia lớp học cộng đồng trực tuyến độc quyền của chúng tôi để học cùng hàng nghìn sinh viên, cựu sinh viên, cố vấn, trợ lý giảng dạy và giảng viên.
Quan trọng nhất là bạn sẽ được học từ một chuyên gia trong ngành có kinh nghiệm thực tế trong vai trò là một Business Data Analyst. Khóa học sẽ dạy bạn các công cụ và kỹ thuật chính xác mà giảng viên sử dụng trong vai trò của mình.
Cuối cùng, khóa học này sẽ được cập nhật liên tục khi tình hình thay đổi.
Khi hệ sinh thái business data analytics & business intelligence phát triển, chúng tôi sẽ đảm bảo khóa học này liên tục được cập nhật với các bài giảng và tài nguyên mới để bạn luôn dẫn đầu trong lĩnh vực của mình.
Khóa học này sẽ là nơi lý tưởng để bạn có được tất cả các phương pháp phân tích mới nhất bất cứ lúc nào trong tương lai.
Sau đây là thông tin chi tiết về những gì bạn sẽ học trong khóa học này:
Chương trình giảng dạy rất thực tế. Nhưng bạn vẫn sẽ được dạy mọi thứ theo từng bước, vì vậy ngay cả khi bạn có kiến thức hạn chế về thống kê và Python, bạn cũng sẽ không gặp vấn đề gì khi bắt kịp tiến độ.
Chúng tôi sẽ bắt đầu ngay từ đầu bằng cách hướng dẫn bạn những kiến thức cơ bản về phân tích dữ liệu.
Nhưng chúng tôi không dừng lại ở đó.
Sau đó, chúng ta sẽ đi sâu vào các chủ đề nâng cao để bạn có thể đưa ra quyết định phân tích sáng suốt và biết công cụ nào phù hợp với bất kỳ dự án nào.
1. A/B TESTING & EXPERIMENTATION:
Bạn sẽ đi sâu hơn vào khoa học ra quyết định với A/B Testing & Experimentation. Từ việc xây dựng giả thuyết đến thành thạo các kỹ thuật A/B testing, bạn sẽ học cách tận dụng các phương pháp thống kê và Python để xác thực các chiến lược kinh doanh, rút ra những hiểu biết sâu sắc từ các nghiên cứu điển hình quan trọng trong ngành như các sắc thái tinh tế trong thiết kế của Google và các biện pháp tối ưu hóa chiến dịch của Obama.
Sau đây là thông tin chi tiết hơn về những gì bạn sẽ tìm hiểu về A/B Testing:
1.1. Giới thiệu về A/B Testing:
Bạn sẽ đi sâu vào một nguyên tắc cốt lõi của business analytics: A/B testing. Và chúng tôi sẽ đảm bảo rằng nó thú vị và vui vẻ nhưng tập trung vào mobile gaming. Từ việc thiết lập test của bạn đến phân tích kết quả với Python, bạn sẽ học được các thuật ngữ và nguyên tắc A/B testing quan trọng.
1.2. Hypothesis Testing cho A/B Testing:
Xây dựng trên nền tảng của bạn với hypothesis testing. Bạn sẽ củng cố các kỹ năng mới của mình bằng các bài tập Python và các case study như "41 Shades of Blue" của Google để hiểu các mức độ tin cậy và p-values.
1.3. Làm chủ A/B Testing:
Cuối cùng, bạn sẽ A/B testing với case study "Buy Button" của Amazon. Tham gia với Bayesian A/B testing, sequential testing và các kỹ thuật tiên tiến khác để có được cái nhìn sâu sắc hơn.
1.4. Multivariate A/B Testing:
Được rồi, tôi nói dối, không phải vậy...vì chúng ta đi từ zero đến sự thành thạo thực sự ở đây, và để làm được điều đó, bạn cần phải đi sâu ! Vì vậy, bạn sẽ khám phá chiều sâu của multivariate A/B testing với "Homepage Experiment" của Google để đánh giá và dự đoán kết quả bằng cách sử dụng Python analysis nâng cao.
2. ECONOMETRICS & CAUSAL INFERENCE:
Đây là nguyên tắc cốt lõi đối với bất kỳ business analyst giỏi nào. Với kinh tế lượng và suy luận nhân quả, bạn sẽ học cách đo lường tác động thực tế của các sáng kiến kinh doanh.
Sử dụng các công cụ business analysis tiên tiến như Google Causal Impact và các phương pháp như matching, phần này cung cấp một framework mạnh mẽ để hiểu và thực hiện causal analysis với các ứng dụng thực tế trong thị trường tiền điện tử và đánh giá chương trình giáo dục.
Sau đây là phân tích chi tiết hơn về những gì bạn sẽ học về Econometrics & Causal Inference:
2.1. Google Causal Impact:
Bạn cũng sẽ đi sâu vào việc sử dụng Google Causal Impact bằng cách phân tích dữ liệu thị trường Bitcoin như một nghiên cứu điển hình để hiểu difference-in-differences framework và time series data analysis.
2.2. Matching:
Bạn sẽ khám phá sức mạnh của matching trong kinh tế lượng với các ứng dụng thực tế. Học từ các ví dụ Python thực tế và một case study về tác động của các chương trình giáo dục.
3. DATA VISUALIZATION VỚI PYTHON:
Bạn sẽ học cách chuyển đổi dữ liệu thô thành những câu chuyện hấp dẫn bằng cách sử dụng trực quan hóa dữ liệu. Bắt đầu với những điều cốt yếu của visual representation thông qua nhiều loại biểu đồ khác nhau, sau đó bạn sẽ chuyển sang nâng cao các câu chuyện phân tích của mình. Phần này hướng dẫn bạn tạo ra các cốt truyện trực quan và sâu sắc, với các nghiên cứu tình huống bao gồm phân tích các tập dữ liệu Pokémon và global happiness metrics.
3.1. Distribution Chart & Plotting Basic:
Tìm hiểu những kiến thức nền tảng về data storytelling với các distribution chart, histograms, box plot và thiết kế biểu đồ violin bằng cách giải trí và sử dụng dữ liệu Pokémon để có được những insight thực tế.
3.2. Ranking Chart:
Bạn sẽ học cách visualize competitive analysis với các ranking chart. World Happiness Report đóng vai trò là một case study để tạo ra các bar & lollipop chart có tác động mạnh.
4. SEGMENTATION:
Segmentation dạy bạn nghệ thuật xác định các nhóm riêng biệt bên trong dữ liệu của mình để điều chỉnh các nỗ lực marketing một cách hiệu quả. Sử dụng các mô hình RFM và Gaussian Mixture, bạn sẽ thực hành phân đoạn với Python, phân tích hành vi của người tiêu dùng và nghiên cứu phân tầng thị trường để đưa ra các quyết định kinh doanh có mục tiêu.
Sau đây là thông tin chi tiết hơn về những gì bạn sẽ tìm hiểu về Segmentation:
4.1. RFM:
Bạn sẽ học cách phân khúc cơ sở khách hàng hiệu quả bằng cách sử dụng RFM analysis và áp dụng Python vào dữ liệu bán hàng để khám phá các chiến lược marketing khả thi.
4.2. Gaussian Mixture:
Bạn sẽ đưa kỹ năng segmentation của mình lên một tầm cao mới với các mô hình Gaussian Mixture bằng cách khám phá phân khúc thị trường để đưa ra các quyết định kinh doanh chiến lược. Và như thường lệ, bạn sẽ củng cố các kỹ năng mới của mình với các case study và bài tập Python!
5. PREDICTIVE ANALYTICS:
Predictive analytics mở ra tiềm năng của dự báo và phân tích xu hướng. Điều đó có nghĩa là bạn sẽ có thể dự đoán tương lai... theo một cách nào đó. Trên thực tế, bạn sẽ có thể dự đoán tốt hơn các xu hướng trong tương lai, nhưng điều đó gần như giống nhau phải không?
Sau đây là thông tin chi tiết hơn về những gì bạn sẽ tìm hiểu về Predictive Analytics:
5.1. Random Forest:
Hiểu về ensemble learning thông qua Random Forest và giải quyết các vấn đề dự đoán bằng phương pháp thực hành, học hỏi từ các case study trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.
5.2. Prophet:
Dự đoán tương lai với Prophet của Facebook và tìm hiểu dữ liệu chuỗi thời gian từ các công ty như Uber để dự đoán xu hướng thị trường và lập kế hoạch hiệu quả.
6. BUSINESS ANALYTICS NÂNG CAO:
Chúng tôi sẽ đi từ zero đến sự thành thạo thực sự ở đây, vì vậy điều đó có nghĩa là lặn thẳng vào phần nâng cao của hồ bơi. Với phân tích nâng cao, bạn sẽ được đưa sâu hơn vào hành trình business analytics của mình. Bạn sẽ học cách tiến hành và suy ra các thử nghiệm phức tạp, kết hợp khả năng phân tích của Python với các nghiên cứu tình huống từ Google và Coca-Cola, để tối ưu hóa và đổi mới trong các chiến lược phát triển sản phẩm và marketing.
Chương trình giảng dạy:
- ✓ 01. Phần 1 - Giới thiệu.
- ✓ 02. PHẦN A: A/B Testing & Experimentation:
- ✓ 03. Phần 2 - Hypothesis Testing cho A/B Testing.
- ✓ 04. Phần 3 - Giới thiệu về A/B Testing.
- ✓ 05. Phần 4 - Làm chủ A/B Testing.
- ✓ 06. PHẦN B: ECONOMETRICS & CAUSAL INFERENCE:
- ✓ 07. Phần 5 - Google Causal Impact (Econometrics & Causal Inference).
- ✓ 08. Mục 6 - Matching.
- ✓ 09. PHẦN C: DATA VISUALIZATION:
- ✓ 10. Phần 7 - Distribution Charts & Plotting Basic.
- ✓ 11. Phần 8 - Ranking Charts.
- ✓ 12. PHẦN D: SEGMENTATION:
- ✓ 13. Phần 9 - RFM (Recency, Frequency, Monetary) Analysis.
- ✓ 14. Phần 10 - Gaussian Mixture.
- ✓ 15. PHẦN E: PREDICTIVE ANALYTICS:
- ✓ 16. Phần 11 - Random Forest.
- ✓ 17. Phần 12 - (Facebook) Prophet.
- ✓ 18. Phần F - Analytics nâng cao:
- ✓ 19. Phần 13 - Multivariate A/B Testing.
- ✓ 20. Tiếp theo làm gì?