Khai giảng khóa học “PHÂN TÍCH VÀ TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU VỚI TABLEAU”
Tại sao bạn nên tham gia khóa học này?
Dữ liệu đóng vai trò tối quan trọng trong kỷ nguyên số. Sử dụng dữ liệu để thấu hiểu thị trường, khách hàng và bản thân doanh nghiệp đóng một vai trò rất quan trọng, đặc biệt là trong khả năng quản trị doanh nghiệp, dự báo và lên kế hoạch kinh doanh.
Trong những năm gần đây, ứng dụng của phân tích dữ liệu (Data analytics) đang trở thành ưu tiên hàng đầu, bởi nó giúp quản lý tối ưu hóa công tác quản lý, giảm thiểu rủi ro và là chìa khóa cho sự tăng trưởng của doanh nghiệp.
Trực quan hóa dữ liệu (Data visualization), đây là phương pháp không chỉ là bước quan trọng của bất kỳ quy trình phân tích, hay khai phá dữ liệu mà nó còn là công cụ được sử dụng phổ biến và rộng rãi ở mọi tổ chức thuộc mọi lĩnh vực, với mục đích đơn giản là truyền đạt, trình bày một cách hiệu quả, đơn giản, làm nổi bật những thông tin hữu ích trong khối dữ liệu lớn.
Tableau là phần mềm hỗ trợ phân tích và trực quan hóa dữ liệu và là công cụ của giải pháp Business Intelligence (BI). Tableau giúp người dùng có thể tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, chuyển những liệu này từ các dãy số, văn bản thành những hình ảnh, biểu đồ trực quan, xây dựng các dashboard và các phân tích.
Khóa học này phù hợp với ai?
- Sinh viên các khối ngành kinh tế, kinh doanh, tài chính, kế toán, quản lý, …;
- Học viên sau đại học, những nhà nghiên cứu đang thực hiện các đề tài nghiên cứu khoa học, các dự án …
- Người đi làm có nhu cầu tìm hiểu về phân tích dữ liệu với Tableau để phục vụ cho công việc hoặc mong muốn phát triển nghề nghiệp theo hướng khoa học dữ liệu (Data Science).
Bạn được gì sau khi hoàn thành khóa học?
- Hiểu được bức tranh toàn cảnh về việc sử dụng dữ liệu trong doanh nghiệp, dữ liệu và vai trò của phân tích dữ liệu trong hỗ trợ ra quyết định;
- Hiểu rõ qui trình phân tích dữ liệu;
- Hiểu và vận dụng được các phương pháp phân tích dữ liệu;
- Có khả năng lập báo cáo quản trị từ dữ liệu trực quan bằng Dashboard;
- Có khả năng giải quyết được các vấn đề liên quan đến dữ liệu phục vụ cho công việc từ tác nghiệp đến điều hành;
- Sử dụng thành thạo Tableau để phân tích dữ liệu.
Quyền lợi của người học
- Được cung cấp tài liệu, Video, Dataset và Project demo theo từng nội dung học;
- Được chia sẻ kinh nghiệm và định hướng nghề nghiệp liên quan đến phân tích dữ liệu;
- Được giới thiệu các dự án thực tế về Phân tích dữ liệu;
- Được tiếp tục hỗ trợ, tư vấn các vấn đề liên quan đến dữ liệu thực tế của người học sau khi đã hoàn thành khóa học;
- Được cấp giấy chứng nhận hoàn thành khóa học, do Trường ĐH Kinh tế – ĐH Đà Nẵng cấp.
Nội dung chi tiết khóa học
- Khóa học được thiết kế tập trung chủ yếu vào kỹ năng thực hành, gồm 07 buổi với tổng thời lượng 21 giờ (3 giờ/buổi) + Capstone Project hoàn thành khóa học;
| BUỔI | NỘI DUNG |
| 1 | – Business Intelligence (BI): Bức tranh toàn cảnh về sử dụng dữ liệu trong doanh nghiệp; – Hướng dẫn cài đặt công cụ để thực hành; – Làm quen với Tableau; |
| 2 | – Trực quan hóa dữ liệu (Data Visualization); – Lựa chọn các loại biểu đồ phù hợp; – Kết nối các nguồn dữ liệu trong tableau; – Thao tác với các loại đồ thị cơ bản; |
| 3 | – Làm việc với dữ liệu thời gian; – Làm việc với các loại đồ thị nâng cao (Map, Heatmap, Treemap, Scatter, WordCloud…); – Phân tích dữ liệu đa chiều; – Phân tích dữ liệu phân cấp; |
| 4 | – Nền tảng thống kê cho phân tích dữ liệu; – Qui trình phân tích dữ liệu; – Phân tích dữ liệu bằng thống kê mô tả; – Vấn đề tiền xử lý dữ liệu; – Sử dụng bảng chéo (crosstab) trong phân tích dữ liệu; – Sử dụng Group/ Set trong Tableau; |
| 5 | – Phân tích dự báo (Forecast); – Phân cụm dữ liệu (Cluster); – Xây dựng Dashboard và Story; |
| 6 | – Tạo các cột tính toán mới; – Sử dụng hàm IIF; – Sử dụng các cấu trúc điều khiển (IF, CASE…WHEN…THEN); – Sử dụng các hàm trong Tableau; |
| 7 | – Giới thiệu các dự án về Phân tích dữ liệu thực tế; – Hướng dẫn triển khai Capstone project về phân tích dữ liệu; – Thảo luận, chia sẻ kinh nghiệm, định hướng nghề nghiệp về khoa học dữ liệu. |
Khóa học chủ yếu tập trung vào kỹ năng thực hành với dữ liệu thực tế. Ngoài nội dung chính của khóa học, người học sẽ được giới thiệu các dự án về Data Warehouse, Data mining, Business Intelligence, Customer Insights, Data Analysis thực tế mà người dạy đã triển khai cho các doanh nghiệp và được tư vấn để giải quyết trực tiếp các vấn đề thực tiễn về dữ liệu mà người học đang gặp phải.
ThS. Nguyễn Văn Chức
Phó Trưởng Khoa Thương mại điện tử
Trường Đại học Kinh tế, ĐHĐN
BIS Team Leader
Chuyên môn chính của giảng viên:
- Triển khai giải pháp về kho dữ liệu cho doanh nghiệp (Data Warehouse)
- Triển khai giải pháp về Trí tuệ kinh doanh (BI- Business Intelligence): Các hệ thống quản trị thông minh, báo cáo quản trị, hỗ trợ ra quyết định dựa vào dữ liệu (Data Visualization, Dashboard, Data storytelling)
- Xây dựng các mô hình phân tích và khai phá dữ liệu (Data Mining)
- Phân tích và quản trị dữ liệu lớn (Big Data)
Một số khóa học đã tham gia giảng dạy:
- Phân tích và trực quan hóa dữ liệu tại Trung tâm Phân tích kinh doanh MB Bank Hà Nội
- Data WareHouse and Data Analytics cho GIBC, TP.HCM
- Data WareHouse and Data Analytics cho D’CORP, TP.HCM
- Tư vấn giải pháp Business Intelligence cho BPO Hà Nội
Admin diễn đàn Business Intelligence Solution (BIS): http://bis.net.vn
Admin kênh Youtube về khoa học dữ liệu: https://bit.ly/3iKECMl
KHAI GIẢNG VÀ HỌC PHÍ
+ Ngày khai giảng dự kiến: 31/10/2020
+ Thời lượng: 07 buổi, mỗi buổi 3 giờ học
+ Các ngày: Thứ 7 (14h-17h), Chủ nhật (08h-11h)
+ Hình thức học: OFFLINE – Tại Trường Đại học Kinh tế, ĐH Đà Nẵng.
+ Học phí:
– Sinh viên các Trường Đại học thuộc ĐH Đà Nẵng:
* Đăng ký 01 người: 750,000 VNĐ/ học viên
* Đăng ký nhóm 02 người: 600,000 VNĐ/ học viên;
– Hỗ trợ 50% học phí dành cho giảng viên của Trường ĐH Kinh tế, ĐHĐN: 500,000 VNĐ/ học viên
– Đối tượng khác: 1,000,000 VNĐ/ học viên
+ Hoàn thành học phí trước 03 ngày kể từ ngày đăng ký
THÔNG TIN LIÊN HỆ
TRUNG TÂM NGOẠI NGỮ – TIN HỌC, TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ
Địa chỉ: 71 Ngũ Hành Sơn, Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại/ Zalo: 0901 95 16 16
Email: flic@due.edu.vn
Facebook: fb.com/FLIC.DUE.UDN.VN
