1. Giới thiệu    

• Mindset thực tế về phân tích dữ liệu và vai trò của chuyên viên phân tích dữ liệu.
• Xây dựng tư duy, kỹ năng, công cụ cần thiết để theo đuổi nghề.
• Thấy ứng dụng thực tiễn của phân tích dữ liệu trong công việc.
• Lắng nghe câu chuyện thật về con đường phát triển nghề nghiệp.
• Làm quen với Excel bằng hướng dẫn trực quan, dễ hiểu.

2. Excel    

• Thực hành thật nhiều với các hàm thống kê cơ bản: SUM, AVERAGE, MIN, MAX, MEDIAN, DIVIDE.
• Nắm chắc cách định dạng số và ngày tháng, sử dụng các hàm: DATE, DATEVALUE, DATEDIFF, NETWORKDAYS.
• Xử lý dữ liệu chuyên sâu với các hàm chuỗi: UPPER, PROPER, LOWER, TRIM, FIND.
• Tra cứu dữ liệu nhanh chóng bằng MATCH, INDEX, VLOOKUP, HLOOKUP.
• Xây dựng dashboard thực tế, ứng dụng PivotTable để phân tích dữ liệu hiệu quả.
• Tối ưu thao tác trên Excel với các tips & tricks giúp làm việc nhanh hơn.
• Giải quyết vấn đề bài bản, kết hợp Excel dashboard để đưa ra đề xuất.

3. SQL    

• Hiểu rõ SQL và cách cài đặt để sử dụng.
• Thực hành truy vấn cơ bản với SELECT, FROM, WHERE.
• Kết nối dữ liệu từ nhiều bảng bằng JOINS.
• Áp dụng SQL trong thực tế qua chia sẻ từ doanh nghiệp.
• Viết query nâng cao với bảng CTE.
• Sử dụng các hàm mạnh mẽ như DATE, DATEDIFF, IF… THEN…, CASE… WHEN….

4. Power BI    

• Làm quen với Power BI, từ giao diện đến kết nối dữ liệu.
• Thực hành trực quan hóa dữ liệu, tạo và định dạng biểu đồ.
• Làm sạch dữ liệu chuyên sâu để đảm bảo chất lượng báo cáo.
• Tạo báo cáo tương tác, sử dụng Calculated Column, Measures, Calculated Table.
• Xây dựng mô hình dữ liệu, thiết lập mối quan hệ giữa các bảng.
• Áp dụng bảo mật dữ liệu với Row Level Security (RLS).
• Ứng dụng thực tế, xây dựng dashboard Power BI để giải quyết vấn đề và thuyết trình.

5. Kỹ năng kể chuyện với dữ liệu    

• Hiểu và áp dụng kỹ năng kể chuyện với dữ liệu để truyền tải thông tin hiệu quả.
• Sử dụng biểu đồ đúng cách, kết hợp nguyên lý nhận thức thị giác (Gestalt).
• Ứng dụng màu sắc hợp lý và tránh các lỗi phổ biến khi trực quan hóa dữ liệu.
• Thực hành xây dựng câu chuyện từ dữ liệu và thuyết trình thuyết phục.

6. Python    

• Làm quen với Python và vai trò trong phân tích dữ liệu.
• Hiểu cú pháp cơ bản, biến, kiểu dữ liệu và môi trường làm việc (Jupyter Notebook, IDE).
• Thành thạo thư viện phân tích dữ liệu: pandas, numpy, thao tác với Series và DataFrame.
• Đọc, xử lý và làm sạch dữ liệu từ file CSV, Excel – thực hành trực tiếp.
• Mô hình hóa dữ liệu, join bảng, tính toán trên dữ liệu để phân tích chuyên sâu.
• Tương tác giữa Python và Excel, sử dụng xlwings để tự động hóa.
• Ứng dụng thực tế, mô phỏng tài chính với Python và Excel.

7. Short Skill    

• Tối ưu CV cho phần mềm ATS để tăng cơ hội vượt qua vòng lọc.
• Làm nổi bật thành tích bằng cách sử dụng cấu trúc câu mạnh mẽ.
• Chuẩn bị kỹ cho phỏng vấn, luyện tập với các dạng câu hỏi phổ biến.
• Ứng dụng mô hình STAR để trả lời phỏng vấn rõ ràng và thuyết phục.