NỘI DUNG

HỌC PHÍ

ĐĂNG KÝ HỌC

TỔNG QUAN

GIẢNG VIÊN

Đừng bỏ lỡ ưu đãi lớn nhất năm tại Tomorrow Marketers!!!

00
00
00
00

Days

Hours

Min

Sec

Thời gian còn lại để hưởng mức học phí Black Friday

4.990.000

6.000.000

ĐĂNG KÍ NGAY

Đừng bỏ lỡ ưu đãi Tết 2024 của Tomorrow Marketers

00
00
00
00

Days

Hours

Min

Sec

Thời gian còn lại của bạn để hưởng ưu đãi Tết 2024

XEM ƯU ĐÃI

Lịch khai giảng
Data Analysis

Trong vòng 01 ngày làm việc, TM Team sẽ liên hệ hỗ trợ bạn tìm hiểu về khoá học và xác thực nhu cầu. Hãy giữ liên lạc với TM qua email hoặc điện thoại nhé. 

00
00
00
00

Days

Hours

Min

Sec

Lớp học online
- Khai giảng: 02/03/2024
- Lịch học (12 buổi): Thứ 5 (19h00 - 21h00) & Thứ 7 (14h30 - 16h30)
- Hình thức học: Online qua nền tảng Zoom
- Hotline: 090.586.2499 (Ms. Yến)

Khi tham gia học, bạn đồng ý rằng các nội dung trong khóa học là tài sản trí tuệ của Tomorrow Marketers. Việc chia sẻ tài liệu ra ngoài phạm vi lớp học là xâm phạm quyền sở hữu trí tuệ và có thể phải chịu mọi trách nhiệm trước pháp luật theo điều 225, 226 bộ luật hình sự. 

Cam kết bảo mật thông tin

Khoá học "Phân tích số liệu cho quyết định chiến lược" được Tomorrow Marketers thiết kế phối hợp cùng các giảng viên là giám đốc, quản lý cấp cao tại các tập đoàn. Nội dung khoá học tập trung truyền đạt tư duy phân tích số liệu dựa theo business objective, luyện tập thông qua các case study khác nhau, giúp bạn tự tin làm việc với số liệu và hỗ trợ đưa ra những quyết định chính xác cho doanh nghiệp.
Xu hướng “dùng số liệu để đưa ra các quyết định chiến lược” đang ngày càng được ứng dụng vào nhiều doanh nghiệp, từ doanh nghiệp lớn cho tới các SME, Startup. Cũng vì vậy mà việc trang bị các kỹ năng liên quan đến số liệu đang dần trở thành một yêu cầu bắt buộc đối với các nhân sự thuộc các phòng ban kinh doanh như Marketing, Sales,...

Thế nhưng, kĩ năng phân tích số liệu lại là điểm yếu của không ít bạn trẻ, không chỉ bởi các bạn ít cơ hội được va chạm trực tiếp với số liệu, mà còn thiếu sự dẫn dắt của những người có kinh nghiệm trong nghề.

Phải làm việc với số liệu thế nào? Quá nhiều số liệu khác nhau phải xử lý ra sao? Nếu chưa từng được đào tạo bài bản, chắc chắn bạn sẽ có cảm giác sợ hãi mỗi khi đối diện với “biển” số liệu này.

Khoá học Data Analysis for Decision Making 

ĐĂNG KÍ NGAY

Nội dung khóa học

ĐĂNG KÍ NGAY

Power BI 2: Data Modeling & Basic DAX

- Hiểu cơ bản về database, data-table, column & row
- Mối quan hệ giữa các data-table, thông qua Primary Key & Foreign Key
- Thiết lập quan hệ giữa các data table & xây dựng data model trong Power BI
- Tổng quan về DAX và cách sử dụng Chat GPT để hỗ trợ viết DAX

4

Power BI 1: Transform & Clean Data

- Xác định Data Issue phổ biến: Bad shape, Dirty Data, Missing Value, Outlier
- Làm sạch dữ liệu với Power Query

3

Basis Statistic for Data Analysis

- Tại sao Data Analyst cần hiểu về thống kê?
- Phân loại dữ liệu & thang đo thống kê.
- Các khái niệm thống kê cần nắm vững: Measure of tendency, Measure of variability, Distribution, Percentile, Correlation...

5

Power BI 4: Build reports

- Các bước xây dựng report trên Power BI
- Thực hành xây dựng report qua case study thực tế

7

Analytical Thinking for Data Collection

- Hiểu cơ bản về analytical framework trong việc bóc tách vấn đề cần phân tích dữ liệu. 
- Phương pháp build framework tuân thủ nguyên tắc MECE
- Các lỗi sai thường gặp khi xây dựng analytical framework.

2

Introduction to Data Analysis 

- Dữ liệu là gì?
- Dữ liệu được sản sinh ra & sử dụng trong doanh nghiệp như thế nào?
- Công việc của người làm dữ liệu là gì?
- Quy trình phân tích dữ liệu hoàn chỉnh. 

1

Sales Data Analysis

- Thực hành case study về Sales data
- Phân tích tác động của những chỉ số có thẻ ảnh hưởng tới doanh số của công ty
- Xác định những nguyên nhân chính làm doanh thu tăng giảm trong doanh nghiệp

8

Power BI 3: Data Visualization & Insight storytelling

- Khám phá dữ liệu thông qua statistical visualization.
- Visualization Technique cho từng loại dữ liệu (categorical & numerical)
- Kỹ năng đọc số để tìm ra insight và trình bày đề xuất cho bộ phận kinh doanh (data storytelling).

6

Customer Data Analysis

- Thực hành case study phân tích dữ liệu khách hàng
- Phân tích hành vi tiêu dùng nhằm tìm ra chân dung nhóm khách hàng chính hay xác định nhóm khách hàng quan trọng
- Phân loại khách hàng thành các nhóm tác động để doanh nghiệp ưu tiên khi đầu tư/thiết kế chương trình ưu đãi

9

Digital & Ecommerce Data analysis 1

- Thực hành case study đánh giá hiệu quả marketing campaign trên sàn Ecommerce
- So sánh hiệu quả campaign với các mục tiêu đề ra ban đầu
- Xác định những yếu tố tác động tới hiệu quả của campaign và đề xuất tối ưu hoạt động

10

Digital & Ecommerce Data analysis 2

- Thực hành case study về dữ liệu performance của owned channel (website traffic, user behaviors, ads campaign, Click-through rate for Ecommerce...)
- Đánh giá hiệu quả của chiến dịch truyền thông Digital cho doanh nghiệp
- Phân tích hiệu quả chuyển đổi của website, tăng cơ hội bán hàng

11

Capstone Project

- Thuyết trình cuối khóa về Case Study được cung cấp từ đầu khóa giúp học viên:
    + Thực hành kiến thức của từng buổi học
    + Thêm vào Portfolio, CV
- Phân tích dữ liệu khách hàng và đưa ra đề xuất cho doanh nghiệp

12

Data mindset

Math & Technical Skill

Business Domain & Analytical Skill

Sau khóa học Data Analysis, bạn sẽ…

ĐĂNG KÍ NGAY

03.

Trang bị kỹ năng xử lý dữ liệu cơ bản với công cụ Power BI

Hiểu cơ bản database, data-table, column & row, mối quan hệ của chúng, biết cách làm sạch dữ liệu với Power Query, xây dựng Data Model, và trực quan hóa dữ liệu trên Power BI để nhìn ra sự khác thường, từ đó phát hiện ra insight.

01.

Hiểu tổng quan về dữ liệu và công việc Data Analysis

Có được cái nhìn tổng quan về dữ liệu và công việc Data Analysis qua quy trình 6 bước làm việc với dữ liệu: Define Problem, Data Collection, Data Preparation, Data Exploration (EDA), Building report, Insight & recommendation. Từ đó xác định được bộ kỹ năng cần trang bị để làm việc tốt với số liệu.

02.

Rèn luyện tư duy đặt vấn đề, xác định bài toán phân tích dữ liệu

Nắm vững tư duy “đặt câu hỏi đúng”, truy xuất ra nguyên nhân cốt lõi đến từ đâu, từ đó có cách tiếp cận bằng data tương ứng, nhằm đảm bảo dữ liệu sau khi phân tích giải quyết được đúng vấn đề của doanh nghiệp thông qua các công cụ issue tree, analytical framework. 

Trau dồi khả năng đọc số, phân tích dữ liệu

04.

Hiểu các metrics cơ bản và tư duy hệ thống khi làm việc với nhiều loại data khác nhau (data về sales, khách hàng, digital,...). Luyện tập phân tích biểu đồ, đọc số rút ra insight, kết nối data và trình bày đề xuất qua các case study ở nhiều lĩnh vực khác nhau dưới sự hướng dẫn của các trainers nhiều năm kinh nghiệm.

Bài làm cuối khóa của học viên

Anh Đức Mạnh tốt nghiệp Cử nhân ngành Data Science & Artificial Intelligence tại đại học Maastricht University, Hà Lan. Anh đã có gần 4 năm kinh nghiệm làm việc tại các ngân hàng, công ty tài chính, chứng khoán lớn như SSI Securities Corporation, Techcombank Việt Nam, MB Shinesei Finance (Mcredit) với cương vị là một Data Scientist, phụ trách thiết kế các quy trình mô hình hóa dữ liệu, xây dựng quy trình máy học và các mô hình dự đoán. 
Anh Đức Mạnh - Data scientist @Chứng khoán SSI, Former Data scientist - @Mcredit & Techcombank
Chị Trân có hơn 15 năm trong ngành nghiên cứu thị trường và hiện đang là Giám đốc phụ trách triển khai dự án ở khu vực Đông Nam Á tại NielsenIQ. Với 12 năm gắn bó với NielsenIQ, chị Trân đã đảm nhiệm nhiều vai trò khác nhau, cụ thể là việc tư vấn phát triển chiến lược cho các công ty sản xuất hàng tiêu dùng nhanh (FMCG) và các nhà bán lẻ ở những quy mô khác nhau. Bên cạnh đó, khi công ty trong giai đoạn tái cấu trúc và chuyển đổi, chị Trân đã được giao nhiệm vụ dẫn dắt đội ngũ trong việc ứng dụng công nghệ và dữ liệu để đổi mới sáng tạo trong cách làm việc và vận hành nhằm tối ưu hoá quy trình. Trong mảng đào tạo, chị Trân đã có hơn 7 năm thực hiện nhiều khoá đào tạo cho các cấp từ nhân viên đến quản lý và ban lãnh đạo ở nhiều chủ đề khác nhau. 
Chị Bích Trân - Director, Client Service, SEA region @NielsenIQ

Giảng viên khóa học

3 năm kinh nghiệm đào tạo Performance Marketing và 8 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Digital Marketing ở cả môi trường client và agency. Anh từng là Senior Media Manager tại Mindshare với đa dạng ngành hàng FMCG, Banking, Service ở toàn diện các mảng Ecom, Web, App, Social… Hiện anh đang quản lý toàn bộ mảng Digital Customer Experience tại Schneider Electrics Việt Nam.
Anh Quốc Tiến - Head of eCommerce, Former Country Digital Customer Experience Lead @ Schneider Electric
Anh Quang có hơn có 5 năm làm việc tại các tập đoàn đa quốc gia như Unilever, Nielsen, Ogilvy và 8 năm kinh nghiệm xây dựng thương hiệu Tomorrow Marketers từ số 0 trở thành một trong những Học viện đào tạo Marketing uy tín nhất hiện nay. Anh đã làm hàng chục dự án với các loại dữ liệu ở cả Tập đoàn lớn và công ty Startup, khai thác và phân tích để đưa ra những quyết định kinh doanh hợp lý. Anh cũng đang theo học Thạc sĩ ngành Business Analytics tại National University of Singapore, trường xếp hạng #8 thế giới theo 2023 QS World University Rankings.
Anh Minh Quang - Founder @Tomorrow Marketers
Anh Thịnh có 10 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực Digital Marketing với các môi trường agency và client từ đa dạng ngành hàng như FMCG, Pharma/Healthcare, Homecare & Banking. Hiện anh đang phụ trách toàn bộ các hoạt động Performance Marketing cho thương hiệu XMen. Công việc của anh đòi hỏi việc xây dựng và phân tích chuyên sâu các báo cáo kết quả hoạt động Digital Marketing và báo cáo kinh doanh để theo dõi và tối ưu kết quả đầu ra, đồng thời để xuất những chiến lược Digital Marketing cho các nhãn hàng. 
Anh Bảo Thịnh - Senior Media & Digital Transformation Manager @Marico SEA (XMen)

ĐĂNG KÍ NGAY

Lịch khai giảng 

- Khai giảng: 21/08/2023
- Lịch học (09 buổi): Thứ 2 và Thứ 6 (19h00 - 21h00) 
- Hình thức: Online qua nền tảng Zoom
- Hotline: 090.586.2499 (Ms. Yến)

Lớp trực tuyến

- Khai giảng: TBC
- Lịch học (09 buổi): TBC
- Địa chỉ: Lầu 04, 46 Tôn Thất Đạm, Quận 1
- Hotline: 090.586.2499 (Ms. Yến)

Sài Gòn

Lựa chọn mức học phí

 4.990.000đ

Dành cho học viên đăng ký lớp học theo nhóm 2 người (áp dụng trên 01 học viên)

Xem ưu đãi cho Cựu Học Viên

Group

ĐĂNG KÝ NGAY

 5.490.000đ

Early-bird

Dành cho học viên đăng ký lớp sớm 

ĐĂNG KÝ NGAY

 6.000.000đ

Standard

Học phí tiêu chuẩn không áp dụng ưu đãi

ĐĂNG KÝ NGAY

Đơn giá áp dụng với nhóm 2 người

Group

Học phí áp dụng khi đăng ký sớm

Early bird

5.750.000

Người đi làm 

Học phí tiêu chuẩn

Standard

8.250.000

Người đi làm

  Học phí lớp học online  

Sinh viên

7.760.000

ĐĂNG KÝ NGAY

Sinh viên

5.260.000

ĐĂNG KÝ NGAY

ĐĂNG KÝ NGAY

5.060.000

Sinh viên

5.550.000

Người đi làm

Tặng 1 buổi mentoring premium 1-1 với trainer trị giá 3.000.000 VNĐ

02

Mentor phù hợp với nhu cầu cá nhân bạn 
Tomorrow Marketers sẽ tiếp nhận nhu cầu và đề xuất mentor phù hợp nhất với background và nhu cầu coaching của bạn. 

01

Mentor là các anh chị quản lý tại các tập đoàn lớn
Đội ngũ Mentor có kiến thức chuyên môn đa dạng, kinh nghiệm làm việc thực tế phong phú, kỹ năng coaching tốt, được kiểm chứng bởi quá trình giảng dạy tại Tomorrow Marketers. 

03

Chương trình coaching cá nhân hoá theo nhu cầu
Lộ trình coaching 1-1 được thiết kế cá nhân hóa tuỳ theo mong muốn của Mentee, với sự góp ý từ phía Tomorrow Marketers. 

04

Tiếp tục hỗ trợ mentee trong cộng đồng riêng của TM
Với mong muốn theo sát quá trình phát triển của học viên, Tomorrow Marketers hỗ trợ học viên trọn đời trong cộng đồng riêng của cựu học viên TM.  
Chương trình dành riêng cho cựu học viên của Tomorrow Marketers, với sự tham gia của đội ngũ trainers hiện đang trực tiếp giảng dạy tại Tomorrow Marketers.

Mentoring Program - Chương trình coaching 1:1 hỗ trợ hành trình phát triển bản thân và sự nghiệp 

TÌM HIỂU THÊM VỀ MENTORING PROGRAM

176 Comments

Sorted by

Bạn học được những gì tại khoá Data Analysis của Tomorrow Marketers? 
Tomorrow Marketers
Like - Feedback
6
1 day ago
Mình chưa có kiến thức nền về data analysis, chủ yếu chỉ học trong quá trình làm việc, do đó mình phân tích dữ liệu theo kiểu bản năng và không có hệ thống bài bản. Để vận hành tốt start up riêng, mình bắt buộc phải có cái nhìn hệ thống hơn về phân tích data để từ đó có thể đưa ra quyết định chính xác. May mắn mình tìm được khoá học của TM cung cấp đúng với những gì mình đang cần. Sau khi hoàn thành khoá học Data Analysis, mình hiểu được mindset khi làm việc với data, muốn làm việc với dữ liệu thì cần phải làm những bước nào, từ xác định vấn đề, xác định metrics cần theo dõi, cho đến đọc hiểu các metrics để nhìn thấy bức tranh tổng quan và đưa ra quyết định. Tư duy phân tích dữ liệu giúp mình hệ thống hoá và kết nối số liệu tốt hơn mà không bị bỏ sót những những thông tin quan trọng, đồng thời loại bỏ được những thông tin thừa trong quá trình phân tích số liệu. 

Anh Tú - Chuyên viên ngân hàng Techcombank 
Feedback -
20 hours ago

Trải nghiệm của học viên tại khoá học 

Minh Sơn - quản lý dự án game tại Sparx* - a Virtuos studio

Trong quá trình làm việc, các số liệu của bên mình đa số được trực quan hóa bằng bảng (chart) qua công cụ trên Excel hay Hansoft. Tuy nhiên, do mình không thuộc tuýp người “đọc” số nhiều và không có kinh nghiệm xử lý dữ liệu, nên các dự án đầu tay mình làm đều cần sự giám sát từ cấp trên để tránh xảy ra sai số. Mình cũng mất kha khá thời gian để thấy được sự tương quan giữa các số liệu trước và sau khi trực quan hóa - một trong những nguyên do khác dẫn đến sai số hồi mình mới bắt đầu làm việc.

Sau khi tham gia khoá học Data Analysis của Tomorrow Marketers, mình đã biết cách đặt đúng câu hỏi để tìm ra trọng tâm vấn đề, cùng với đó là quy trình tiếp cận dữ liệu, từ việc chọn ra chỉ số quan trọng đến kết nối chúng để ra được insight. Mình nhận thấy cách mình thu thập thông tin, sắp xếp, phân loại các dữ liệu cần thiết trước khi trực quan hóa nay đã rõ ràng hơn, thay vì phải mất công sức mày mò như hồi mới bắt đầu làm. Ngoài ra, mình nhận thấy kỹ năng phân tích dữ liệu cũng rất quan trọng trong quá trình làm việc “tay trái” của mình (vì ngành học của mình cần phải hiểu rõ khách hàng), nên mình sẽ thuận lợi hơn trong việc đào sâu vấn đề nhằm tìm ra giải pháp, đồng thời sắp xếp, phân loại và “số hóa” các dữ liệu nếu cần.

Feedback -
2 minutes ago
Công việc của mình là phân tích số liệu từ Facebook, Instagram, Tiktok và YouTube, nhưng mình chưa phân tích được cụ thể, chuyên sâu, và đó là lúc mình nhận ra tầm quan trọng của số liệu để đánh giá hiệu quả các social platform. Hiện tại, phần mình gặp khó khăn nhất chắc có lẽ là chọn lọc số liệu phù hợp để làm báo cáo sau mỗi dự án.

Sau một tháng học, mình thấy khoá học đã đáp ứng được kỳ vọng của bản thân về việc hiểu thêm về cách phân tích số liệu, mình hiểu thêm cách chọn số liệu sao cho hợp lý để làm các báo cáo được chính xác hơn, đồng thời đưa ra giải pháp hiệu quả hơn. Về mặt kiến thức, mình tâm đắc nhất là phần kiến thức về metric của những ngành hàng khác, cách tính toán và phân tích số liệu từ những anh chị giàu kinh nghiệm.
Trọng Nghĩa - Social Media Executive tại Carnival agency
Like - Feedback
2
1 day ago
Trước đây, khi nhắc đến ”phân tích số liệu”, mình nghĩ đó là nhìn biểu đồ rồi tìm ra điểm khác biệt. Nhưng thật khó để mình hình dung điểm khác biệt đó là bắt nguồn từ đâu, nhìn biểu đồ xong thì suy ra được gì. Và khi học trên trường, thường khi thầy cô giảng bài mà đưa số liệu ra thì mình khá sợ, vì mình nhìn không hiểu, không thể đưa ra kết luận gì cho nó.
Sau khóa học, mình cải thiện tư duy logic rất nhiều. Mình đã biết cách chọn lọc các chỉ số quan trọng để giải quyết bài toán đặt ra ban đầu, biết nên kết nối số liệu ra sao để hiểu được bức tranh toàn cảnh, và làm sao để đưa ra phương án giải quyết vấn đề dựa trên những insight đó. 

Mỹ Phương - Sinh viên ĐH Greenwich
Like - Feedback
2
1 day ago
Trước kia mình phân tích số liệu và đưa recommend theo cảm tính là nhiều. Mình từng rất sợ “số", nhìn vào bảng report toàn số và số là mình auto tim đập chân run. Giữa một biển số, mình không biết bắt đầu từ đâu, data nào là quan trọng, cần rút ra recommendation như thế nào? Mình thường phân tích data riêng lẻ, rời rạc, nên thường đưa ra kết luận sai. Sau khoá học, mình đã biết cách kết hợp, so sánh các data với nhau để đưa ra kết luận đúng đắn hơn. Phần Data Mindset, Data Analysis Technique và Visualization là những kiến thức mình thấy tâm đắc nhất, nếu thực hành nhiều những “tuyệt chiêu" này, mình nghĩ một ngày không xa, mình sẽ chẳng còn sợ “số" nữa và có khi còn yêu nó nữa. 

Phương Nguyên - Content Writer
Like - Feedback
1
1 day ago

TM Alumni 

Khóa học có thể hữu ích cho bạn

Digital Foundation
Hiểu toàn diện Digital Platform & lập kế hoạch Digital Marketing

Xem chi tiết

Brand Development
Xây dựng thương hiệu cho tăng trưởng doanh nghiệp

Xem chi tiết

Data System
Trang bị tư duy chuyển đổi số và xây dựng hệ thống dữ liệu

Xem chi tiết

Content Marketing
Lập chiến lược nội dung inbound nuôi dưỡng khách hàng và tối ưu chuyển đổi 

Xem chi tiết

Hình ảnh lớp học tại Tomorrow Marketers

VỀ CHÚNG TÔI
Tomorrow Marketers là học viện Marketing định hướng Đa quốc gia, được ra đời với sứ mệnh đào tạo kiến thức, định hướng nghề nghiệp và truyền cảm hứng cho cộng đồng Marketers trẻ, bằng chương trình đào tạo thực tế, với giảng viên tại các tập đoàn Đa quốc gia hàng đầu.

Hà Nội: Tầng 4, 15/41 Thái Hà, Quận Đống Đa, HN
Sài Gòn: Lầu 4, 46 Tôn Thất Đạm, Quận 1, TP HCM
Email: info@tomorrowmarketers.org
Hotline: 090.586.2499 (Ms. Yến)

LIÊN HỆ