BÀI LÀM HỌC VIÊN

HỌC PHÍ

ĐĂNG KÝ HỌC

NỘI DUNG KHÓA HỌC

GIẢNG VIÊN

Được giảng dạy bởi Tiến sĩ và Thạc sĩ từ Đại học Quốc gia Singapore (NUS) - Top 1% đại học thế giới,
và Manager/Leader tại các tập đoàn lớn có Big Data.

AI có thể hỗ trợ phân tích nhanh hơn
nhưng không thay bạn đọc số để ra quyết định

Không chỉ là xem số tăng hay giảm, mà là hiểu vấn đề phía sau con số và biết nên hành động thế nào.
AI có thể hỗ trợ, nhưng tư duy phân tích mới giúp bạn biến dữ liệu thành quyết định đúng.

Data rải rác, AI không xử lý thay toàn bộ quy trình

Số liệu nằm ở nhiều file, nhiều nguồn và thay đổi liên tục. AI có thể hỗ trợ từng phần, nhưng bạn vẫn cần biết cách xử lý, kết nối và cập nhật dữ liệu một cách hệ thống.

Nhiều chỉ số, nhưng không biết đâu là vấn đề chính

Doanh thu, chi phí, khách hàng,… đều có số liệu để theo dõi. Nhưng nếu thiếu tư duy phân tích, bạn sẽ khó biết nên nhìn chỉ số nào, đặt câu hỏi gì và đào sâu từ đâu kể cả khi dùng AI

Có insight từ AI, nhưng chưa chắc ra được quyết định

AI có thể trả kết quả nhanh, nhưng insight dễ chung chung nếu thiếu bối cảnh kinh doanh. Bạn cần biết kiểm chứng, diễn giải và biến kết quả phân tích thành hành động cụ thể.
ADVANCED VERSION
NEW

Trang bị kỹ năng phân tích dữ liệu toàn diện với khoá học Power BI & AI for Data Analytics

Khoá học "Power BI & AI for Data Analytics - Phân tích dữ liệu cho quyết định chiến lược" được TM Data School thiết kế dựa trên giáo trình chuẩn của các chương trình Master of Business Analytics tại trường tại các trường Đại học Top 1% thế giới.

Tư duy phân tích dựa trên Business Objective

Học cách xác định đúng vấn đề, đặt đúng câu hỏi và phân tích theo hướng tạo ra giá trị

Tạo real-time dashboard
trên Power BI 

Kết nối, xử lý, trực quan hóa và xây dựng dashboard chuyên nghiệp update số liên tục với Power BI

Ứng dụng AI trong toàn bộ quy trình phân tích

Khai thác AI để tăng tốc độ phân tích, trực quan dữ liệu, phát hiện insight & hỗ trợ ra quyết định

XEM NỘI DUNG KHÓA HỌC

Giải pháp

LUYỆN TẬP
CASE STUDY THỰC TẾ

Lịch khai giảng Power BI & AI for Data Analytics

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. 

Lịch khai giảng Tháng 06/2026 (Online)
- Khai giảng: 29/06/2026
- Lịch học (13 buổi): Thứ 2 và Thứ 5 (19h00 - 21h00)
- Hình thức học: Live learning qua nền tảng Zoom

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

Lịch khai giảng Tháng 08/2026 (Online)
- Khai giảng: TBC
- Lịch học (13 buổi): TBC
- Hình thức học: Live learning qua nền tảng Zoom

Nếu bạn gặp lỗi khi đăng ký vui lòng đăng ký lại tại đây

Phân tích dữ liệu không còn là kỹ năng dành riêng cho người làm Data, đây là kỹ năng bắt buộc cần trang bị cho tất cả bộ phận trong bộ máy kinh doanh. 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 "Power BI & AI for Data Analytics - Phân tích dữ liệu cho quyết định chiến lược" được TM Data School thiết kế dựa trên giáo trình chuẩn của các chương trình Master of Business Analytics tại trường tại các trường Đại học top 1% thế giới.

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.

Trang bị kỹ năng phân tích dữ liệu theo giáo trình chuẩn Đại học top 1% thế giới

ĐĂNG KÍ NGAY

nội dung khóa học

Hệ thống kiến thức từ phân tích dữ liệu đến ra quyết định chiến lược

Khi đăng ký bạn có thể lựa chọn lộ trình phù hợp với mình →

Phiên bản Advanced (18 buổi)

Phiên bản cơ bản (13 buổi)

- 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.
- Xác định các Data cần thu thập từ Issue tree.
Buổi 1: Data Mindset from Business Issue to Data Solution
- 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.
- Xác định các Data cần thu thập từ Issue tree.
Buổi 2: Analytical Thinking for Data Collection
- Quản lý nguồn dữ liệu và tự động cập nhật trên Power BI.
- Xác định Data Issue phổ biến: Bad shape, Dirty Data, Missing Value, Outlier.
- Sử dụng Power Query để làm sạch dữ liệu: Reshape table & transform data.
Buổi 3: Transforming & Cleaning Data with Power Query
- Data Modelling, Connecting & DAX- Hiểu cơ bản về database, data-table
- Mối quan hệ giữa các data-table: Primary Key & Foreign Key.
- Thiết lập quan hệ giữa các data-table trên Power BI/ Tableau.
- Sử dụng chatGPT để tạo hàm DAX trên Power BI.
Buổi 4: Data Modelling, Connecting & DAX
- Tại sao Data Analyst cần hiểu về thống kê?
- Phân loại dữ liệu & thông đo thống kê.
- Các khái niệm thống kê cần nắm vững: Measure of tendency, Measure of variability, Distribution, Percentile, Correlation,...
Buổi 5: Basic Statistics for Data Analysis
- Khám phá dữ liệu thông qua statistical visualization.
- Visualization Technique cho từng loại dữ liệu (categorical & numerical).
- Thực hành trực quan hoá dữ liệu với ChartGen.AI.
- Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu và diễn giải insights cho bộ phận kinh doanh (data storytelling).
Buổi 6: Data Visualization & Storytelling
- Trực quan từ Basic tới Advanced, kết hợp AI và thiết kế điều hướng báo cáo
- Các bước làm report trên Power BI/ Tableau và xuất báo cáo online.
- Truyền tải nội dung theo phương pháp DAR.
Buổi 7: Building Reports & Dashboard
- Thực hành case study về Sales data.
- Phân tích tác động của những chỉ số cơ bản lên tình hình tổ doanh số của doanh nghiệp.
- Xác định những nguyên nhân chính ảnh hưởng tới tăng trưởng doanh nghiệp.
Buổi 9: Case Study - Sales 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 & phân tích những khách hàng quan trọng.
- Phân loại khách hàng thành các nhóm từ đó đưa ra những chính sách, chương trình ưu đãi thích hợp
Buổi 10: Case Study - Customer Data Analysis
- Hướng dẫn kỹ thuật tạo công cụ trực quan cơ bản trên Power BI/ Tableau.
- Sử dụng chatGPT để làm hàm DAX trên Power BI.
- Giải đáp thắc mắc cho bài cuối khóa và học phần DAX từ trường khóa học.
Buổi 8: DAX & Visualization Tutorial
- Thực hành case study đánh giá hiệu quả marketing campaign trên các nhóm khách hàng khác nhau.
- So sánh hiệu quả campaign với các mục tiêu đề ra ban đầu.
- Xác định những yếu tố tác động tới tính hiệu quả marketing và xuất lợi cho hoạt động. 
Buổi 11: Case Study - Marketing Data Analysis #1
- Thực hành case study về dữ liệu performance của owned channel (website traffic, user behaviors, page comparing, Click-through rate for Ecommerce...).
- Đánh giá hiệu quả của campaign thông qua việc tối ưu hóa website, tăng tỷ lệ chuyển đổi. 
Buổi 12: Case Study - Marketing Data Analysis #2
- Thuyết trình cuối khóa và Case study doanh nghiệp B2B thực phẩm online được cung cấp từ đầu khóa giúp học viên:
- Thực hành kiến thức của học vào Portfolio, CV.
- Predictive Analytics: Phân tích dự báo cho doanh nghiệp.
Buổi 13: Capstone Project

ĐĂNG KÍ NGAY

Phiên bản cơ bản
Data Analytics
Làm chủ kỹ năng phân tích dữ liệu với Power BI, đưa ra insight & ra quyết định dựa trên dữ liệu
- 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.
- Xác định các Data cần thu thập từ Issue tree.
Buổi 1: Data Mindset from Business Issue to Data Solution
- 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.
- Xác định các Data cần thu thập từ Issue tree.
Buổi 2: Analytical Thinking for Data Collection
- Quản lý nguồn dữ liệu và tự động cập nhật trên Power BI.
- Xác định Data Issue phổ biến: Bad shape, Dirty Data, Missing Value, Outlier.
- Sử dụng Power Query để làm sạch dữ liệu: Reshape table & transform data.
Buổi 3: Transforming & Cleaning Data with Power Query
- Data Modelling, Connecting & DAX- Hiểu cơ bản về database, data-table
- Mối quan hệ giữa các data-table: Primary Key & Foreign Key.
- Thiết lập quan hệ giữa các data-table trên Power BI/ Tableau.
- Sử dụng chatGPT để tạo hàm DAX trên Power BI.
Buổi 4: Data Modelling, Connecting & DAX
- Tại sao Data Analyst cần hiểu về thống kê?
- Phân loại dữ liệu & thông đo thống kê.
- Các khái niệm thống kê cần nắm vững: Measure of tendency, Measure of variability, Distribution, Percentile, Correlation,...
Buổi 5: Basic Statistics for Data Analysis
- Khám phá dữ liệu thông qua statistical visualization.
- Visualization Technique cho từng loại dữ liệu (categorical & numerical).
- Thực hành trực quan hoá dữ liệu với ChartGen.AI.
- Kỹ năng trực quan hóa dữ liệu và diễn giải insights cho bộ phận kinh doanh (data storytelling).
Buổi 6: Data Visualization & Storytelling
- Trực quan từ Basic tới Advanced, kết hợp AI và thiết kế điều hướng báo cáo
- Các bước làm report trên Power BI/ Tableau và xuất báo cáo online.
- Truyền tải nội dung theo phương pháp DAR.
Buổi 7: Building Reports & Dashboard
- Thực hành case study về Sales data.
- Phân tích tác động của những chỉ số cơ bản lên tình hình tổ doanh số của doanh nghiệp.
- Xác định những nguyên nhân chính ảnh hưởng tới tăng trưởng doanh nghiệp.
Buổi 9: Case Study - Sales 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 & phân tích những khách hàng quan trọng.
- Phân loại khách hàng thành các nhóm từ đó đưa ra những chính sách, chương trình ưu đãi thích hợp
Buổi 10: Case Study - Customer Data Analysis
- Hướng dẫn kỹ thuật tạo công cụ trực quan cơ bản trên Power BI/ Tableau.
- Sử dụng chatGPT để làm hàm DAX trên Power BI.
- Giải đáp thắc mắc cho bài cuối khóa và học phần DAX từ trường khóa học.
Buổi 8: DAX & Visualization Tutorial
- Thực hành case study đánh giá hiệu quả marketing campaign trên các nhóm khách hàng khác nhau.
- So sánh hiệu quả campaign với các mục tiêu đề ra ban đầu.
- Xác định những yếu tố tác động tới tính hiệu quả marketing và xuất lợi cho hoạt động. 
Buổi 11: Case Study - Marketing Data Analysis #1
- Thực hành case study về dữ liệu performance của owned channel (website traffic, user behaviors, page comparing, Click-through rate for Ecommerce...).
- Đánh giá hiệu quả của campaign thông qua việc tối ưu hóa website, tăng tỷ lệ chuyển đổi. 
Buổi 12: Case Study - Marketing Data Analysis #2
- Thuyết trình cuối khóa và Case study doanh nghiệp B2B thực phẩm online được cung cấp từ đầu khóa giúp học viên:
- Thực hành kiến thức của học vào Portfolio, CV.
- Predictive Analytics: Phân tích dự báo cho doanh nghiệp.
Buổi 13: Capstone Project

ĐĂNG KÍ NGAY

- Vì sao các quyết định thường dừng ở mức bán tối ưu?
- 7 loại thiên kiến nhận thức phổ biến nhất với lãnh đạo khi đưa ra quyết định
- Xây dựng quy trình để loại bỏ thiên kiến và đưa ra các quyết định toàn diện nhất
Buổi 1: Qualitative Method - Decision Making process to prevent bias
- Kiến trúc lựa chọn có thể ảnh hưởng tới quyết định thế nào?
- Cách nhà lãnh đạo vượt qua bẫy của kiến trúc lựa chọn và tìm ra quyết định tối ưu nhất?
- Ứng dụng: Cách thiết kế kiến trúc lựa chọn trong 2 use cases: (1) Thuyết phục nhân sự nội bộ tin tưởng quyết định của lãnh đạo và (2) Gia tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng bằng cách thiết kế các product choice
Buổi 2: Qualitative Method - Decision making design with Choice Architecture
- Tư duy phản biện trong kinh doanh là như thế nào? Phân biệt Lập luận - Suy luận - Kết luận (Argument - Inference - Conclusion)
- Phương pháp bảo vệ, tấn công, hoặc làm suy yếu một lập luận/ quan điểm (theo chuẩn GMAT)
- Các kiểu mẫu lập luận & xác định lỗi lập luận: analogical reasoning, causal reasoning, deduction reasoning, number reasoning, plan & goal reasoning, abductive reasoning
Buổi 3: Qualitative Method - Advanced Critical Thinking for Leaders
- Các nguyên lý cơ bản của xác suất và cách ứng dụng trong đưa ra quyết định khi thiếu dữ liệu
- Cách phát triển các giả thiết trước khi đưa ra quyết định và phương pháp toán học để tính xác suất thành công của giả thiết đó
- Ứng dụng Excel cơ bản trong việc đánh giá và chọn quyết định có xác suất thành công cao nhất
Buổi 4: Quantitative Method - Probability Theory & Hypothesis Testing
- Phương pháp ước lượng khoảng giá trị có thể đạt được để giúp lãnh đạo tính KPI và đánh giá hiệu quả làm việc của nhân sự (worst case vs best case scenarios)
- Lượng hóa rủi ro thế nào? Xác định tính nghiêm trọng của rủi ro và đưa ra giải pháp kiểm soát phù hợp
- Ứng dụng sử dụng Excel để tính toán xác suất thành công, ước lượng rủi ro và đưa ra quyết định tối ưu nhất
Buổi 5: Quantitative Method - Interval Estimate & Risk Control
hỌC PHẦN 1
Data Analytics
Làm chủ kỹ năng phân tích dữ liệu với Power BI, đưa ra insight & ra quyết định dựa trên dữ liệu
hỌC PHẦN 2
Decision Science
Ứng dụng khoa học ra quyết định để giải quyết vấn đề phức tạp và ra quyết định chiến lược trong điều kiện thiếu dữ liệu.
Data End-user tại doanh nghiệp
Đang làm ở các phòng ban như Digital, Brand, Sales, Operations… cần dùng dữ liệu để theo dõi hiệu quả và ra quyết định chính xác hơn.
  • Muốn tự build dashboard phục vụ công việc
  • Cần trực quan hóa dữ liệu rõ ràng, dễ hiểu
  • Muốn giảm phụ thuộc vào team Data khi làm báo cáo
Data Analyst muốn lên tầm
Đang làm phân tích dữ liệu nhưng muốn hệ thống kiến thức Power BI bài bản, từ xử lý dữ liệu đến xây dashboard gắn với bài toán business.
  • Muốn làm dashboard chuyên nghiệp hơn
  • Cần biết cách xử lý, mô hình hóa và phân tích dữ liệu trong Power BI
  • Muốn ứng dụng Power BI vào các case study thực tế
Sinh viên & người mới ra trường
Đang chuẩn bị cho vị trí có yêu cầu phân tích data - muốn có kỹ năng thực chiến và portfolio để nổi bật khi ứng tuyển.
  • Cần kỹ năng Power BI để ứng tuyển DA
  • Muốn có dashboard thực tế đưa vào portfolio/CV
  • Muốn hiểu quy trình phân tích dữ liệu trong doanh nghiệp
Không chỉ học Power BI - bạn học cách đọc số, phân tích và ra quyết định từ dữ liệu
khóa học dành cho ai

PL300 PREP - Bộ đề luyện thi Microsoft Power BI Data Analyst

Bộ đề + case study + video hướng dẫn giúp luyện thi chứng chỉ PL300 theo format thực tế.

3 CASE STUDY

Case Study tổng hợp giúp bạn rèn luyện khả năng phân tích và ra quyết định.

67 VIDEO

Video giải thích từng bước giúp hiểu tư duy xử lý từng dạng bài.

233 câu hỏi

Hơn 50% câu hỏi trong bộ đề được ghi nhận xuất hiện trong đề thi PL300.

ĐĂNG KÍ ĐỂ NHẬN TÀI LIỆU

Đặc quyền cho học viên

Power BI & AI for Data Analytics

Analytics for Strategy
(Advanced Version)

Nội dung khóa học

ĐĂNG KÍ NGAY

Khóa học Power BI & AI for Data Analytics (13 buổi)

Data mindset

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.
- Xác định các Data cần thu thập từ Issue tree.

2

Introduction to Data Analysis 

- Dữ liệu là gì?
- Dữ liệu được 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.
- Tổng quát về AI, Machine Learning, Data Science.
- 3 level phân tích: Descriptive, Predictive, Prescriptive.

1

Statistics & Technical Skills

Transforming & Cleaning Data with Power Query

- Quản lý nguồn dữ liệu và tự động cập nhật trên Power BI. 
- Xác định Data Issue phổ biến: Bad shape, Dirty Data, Missing Value, Outlier.
- Sử dụng Power Query để làm sạch dữ liệu: Reshape table & transform data.

3

Basic Statistics for Data Analysis

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

5

- Khám phá dữ liệu thông qua statistical visualization.
- Visualization Technique cho từng loại dữ liệu (categorical & numerical)
- Kỹ năng copy số để hỗ trợ hình ảnh trình bày và xuất cho bộ phận kinh doanh (data storytelling).

Data Visualization & Storytelling

6

Data Modelling, Connecting & DAX

- Hiểu cơ bản về database, data-table
- Mối quan hệ giữa các data-table: Primary Key & Foreign Key.
- Thiết lập quan hệ giữa các data-table trên Power BI/ Tableau.
- Sử dụng chatGPT để tạo hàm DAX trên Power BI.

4

Building Reports & Dashboard

- Trực quan từ Basic tới Advanced & AI Visual và thiết điều hướng báo cáo.
- Các bước làm report trên Power BI/ Tableau và xuất báo cáo online.
- Truyền tải nội dung theo phương pháp DAR.

7

DAX & Visualization Tutorial

- Hướng dẫn kỹ thuật tạo công cụ trực quan cơ bản trên Power BI/ Tableau.
- Sử dụng chatGPT để làm hàm DAX trên Power BI.
- Giải đáp thắc mắc cho bài cuối khóa và học phần DAX từ trường khóa học.

8

Business Domain Knowledge & Analytical Skill

Sales Data Analysis

- Thực hành case study về Sales data.
- Phân tích tác động của những chỉ số cơ bản lên tình hình tổ doanh số của doanh nghiệp.
- Xác định những nguyên nhân chính ảnh hưởng tới tăng trưởng doanh nghiệp.

9

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 & phân tích những khách hàng quan trọng.
- Phân loại khách hàng thành các nhóm từ đó đưa ra những chính sách, chương trình ưu đãi thích hợp

10

Marketing Data
Analysis 1

- Thực hành case study đánh giá hiệu quả marketing campaign trên các nhóm khách hàng khác nhau. 
- So sánh hiệu quả campaign với các mục tiêu đề ra ban đầu. 
- Xác định những yếu tố tác động tới tính hiệu quả marketing và xuất lợi cho hoạt động. 

11

Marketing Data
Analysis 2

- Thực hành case study về dữ liệu performance của owned channel (website traffic, user behaviors, page comparing, Click-through rate for Ecommerce...).
- Đánh giá hiệu quả của campaign thông qua việc tối ưu hóa website, tăng tỷ lệ chuyển đổi. 

12

Capstone Project & Predictive Analytics

- Thuyết trình cuối khóa và Case study doanh nghiệp B2B thực phẩm online được cung cấp từ đầu khóa giúp học viên:
- Thực hành kiến thức của học vào Portfolio, CV.
- Predictive Analytics: Phân tích dự báo cho doanh nghiệp.

13

ĐĂNG KÍ NGAY

Học phần 1: Data Analysis (13 buổi)

Data mindset

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.
- Xác định các Data cần thu thập từ Issue tree.

2

Introduction to Data Analysis 

- Dữ liệu là gì?
- Dữ liệu được 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.
- Tổng quát về AI, Machine Learning, Data Science.
- 3 level phân tích: Descriptive, Predictive, Prescriptive.

1

Transforming & Cleaning Data with Power Query

- Quản lý nguồn dữ liệu và tự động cập nhật trên Power BI. 
- Xác định Data Issue phổ biến: Bad shape, Dirty Data, Missing Value, Outlier.
- Sử dụng Power Query để làm sạch dữ liệu: Reshape table & transform data.

3

Basic Statistics for Data Analysis

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

5

- Khám phá dữ liệu thông qua statistical visualization.
- Visualization Technique cho từng loại dữ liệu (categorical & numerical)
- Kỹ năng copy số để hỗ trợ hình ảnh trình bày và xuất cho bộ phận kinh doanh (data storytelling).

Data Visualization & Storytelling

6

Data Modelling, Connecting & DAX

- Hiểu cơ bản về database, data-table
- Mối quan hệ giữa các data-table: Primary Key & Foreign Key.
- Thiết lập quan hệ giữa các data-table trên Power BI/ Tableau.
- Sử dụng chatGPT để tạo hàm DAX trên Power BI.

4

Building Reports & Dashboard

- Trực quan từ Basic tới Advanced & AI Visual và thiết điều hướng báo cáo.
- Các bước làm report trên Power BI/ Tableau và xuất báo cáo online.
- Truyền tải nội dung theo phương pháp DAR.

7

DAX & Visualization Tutorial

- Hướng dẫn kỹ thuật tạo công cụ trực quan cơ bản trên Power BI/ Tableau.
- Sử dụng chatGPT để làm hàm DAX trên Power BI.
- Giải đáp thắc mắc cho bài cuối khóa và học phần DAX từ trường khóa học.

8

Statistics & Technical Skills

Sales Data Analysis

- Thực hành case study về Sales data.
- Phân tích tác động của những chỉ số cơ bản lên tình hình tổ doanh số của doanh nghiệp.
- Xác định những nguyên nhân chính ảnh hưởng tới tăng trưởng doanh nghiệp.

9

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 & phân tích những khách hàng quan trọng.
- Phân loại khách hàng thành các nhóm từ đó đưa ra những chính sách, chương trình ưu đãi thích hợp

10

Marketing Data
Analysis 1

- Thực hành case study đánh giá hiệu quả marketing campaign trên các nhóm khách hàng khác nhau. 
- So sánh hiệu quả campaign với các mục tiêu đề ra ban đầu. 
- Xác định những yếu tố tác động tới tính hiệu quả marketing và xuất lợi cho hoạt động. 

11

Marketing Data
Analysis 2

- Thực hành case study về dữ liệu performance của owned channel (website traffic, user behaviors, page comparing, Click-through rate for Ecommerce...).
- Đánh giá hiệu quả của campaign thông qua việc tối ưu hóa website, tăng tỷ lệ chuyển đổi. 

12

Capstone Project & Predictive Analytics

- Thuyết trình cuối khóa và Case study doanh nghiệp B2B thực phẩm online được cung cấp từ đầu khóa giúp học viên:
- Thực hành kiến thức của học vào Portfolio, CV.
- Predictive Analytics: Phân tích dự báo cho doanh nghiệp.

13

Business Domain Knowledge & Analytical Skill

Học phần 2: Decision Science (5 buổi)

Qualitative Method

1

Decision Making process to prevent bias

- Vì sao các quyết định thường dừng ở mức bán tối ưu?
- 7 loại thiên kiến nhận thức phổ biến nhất với lãnh đạo khi đưa ra quyết định
- Xây dựng quy trình để loại bỏ thiên kiến và đưa ra các quyết định toàn diện nhất

1

- Kiến trúc lựa chọn có thể ảnh hưởng tới quyết định thế nào?
- Cách nhà lãnh đạo vượt qua bẫy của kiến trúc lựa chọn và tìm ra quyết định tối ưu nhất?
- Ứng dụng: Cách thiết kế kiến trúc lựa chọn trong 2 use cases: (1) Thuyết phục nhân sự nội bộ tin tưởng quyết định của lãnh đạo và (2) Gia tăng tỷ lệ chuyển đổi khách hàng bằng cách thiết kế các product choice

Decision making design with Choice Architecture

2

- Tư duy phản biện trong kinh doanh là như thế nào? Phân biệt Lập luận - Suy luận - Kết luận (Argument - Inference - Conclusion)
- Phương pháp bảo vệ, tấn công, hoặc làm suy yếu một lập luận/ quan điểm (theo chuẩn GMAT)
- Các kiểu mẫu lập luận & xác định lỗi lập luận: analogical reasoning, causal reasoning, deduction reasoning, number reasoning, plan & goal reasoning, abductive reasoning

Advanced Critical Thinking for Leaders

3

Quantitative Method

2

Probability Theory & Hypothesis Testing for Decision Making

- Các nguyên lý cơ bản của xác suất và cách ứng dụng trong đưa ra quyết định khi thiếu dữ liệu
- Cách phát triển các giả thiết trước khi đưa ra quyết định và phương pháp toán học để tính xác suất thành công của giả thiết đó
- Ứng dụng Excel cơ bản trong việc đánh giá và chọn quyết định có xác suất thành công cao nhất

4

Interval Estimate & Risk Control

- Phương pháp ước lượng khoảng giá trị có thể đạt được để giúp lãnh đạo tính KPI và đánh giá hiệu quả làm việc của nhân sự (worst case vs best case scenarios)
- Lượng hóa rủi ro thế nào? Xác định tính nghiêm trọng của rủi ro và đưa ra giải pháp kiểm soát phù hợp
- Ứng dụng sử dụng Excel để tính toán xác suất thành công, ước lượng rủi ro và đưa ra quyết định tối ưu nhất

5

03

02

01

Khóa học dành cho ai?

Sinh viên/người trái ngành định hướng trở thành Data Analyst muốn trang bị kiến thức & kỹ năng cần thiết để bước vào ngành. 
Sinh viên/người trái ngành
Nhà quản lý hoặc những người làm việc trong các phòng ban trong doanh nghiệp như Digital, Brand, Sales Admin,... cần phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định chính xác hơn.
Data end-user tại các doanh nghiệp
Data Analyst (chuyên viên phân tích dữ liệu) tại các doanh nghiệp mong muốn hệ thống kiến thức bài bản, trang bị thêm kiến thức business domain để áp dụng cho công việc. 
Data Analyst (chuyên viên phân tích dữ liệu)

ĐĂNG KÍ NGAY

50% lý thuyết giúp hiểu nguyên lý & 50% thời lượng thực hành bài toán thực tế, giúp hiểu nhanh, nhớ lâu, dễ áp dụng vào công việc hàng ngày. 

Khóa học không yêu cầu đầu vào

Học viên sẽ được cung cấp đủ kiến thức về 3 khía cạnh quan trọng khi làm Data, bao gồm Math - Technical Skills (Tools) - Business Domain.

Kho tài liệu giảng dạy & hệ thống Notebook

Hệ thống tài liệu được xây dựng & cập nhật liên tục từ các chương trình Master Business Analytics/Data Science của các trường đại học top 1% thế giới.

Chương trình học cân bằng giữa Mind & Hand

Các Tools sử dụng trong khóa học

ĐĂNG KÍ NGAY

Khóa học sẽ hướng dẫn học viên cách sử dụng công cụ Power BI (Học trực tiếp trên lớp) và Tableau (Học qua Record) để xử lý dữ liệu, xây dựng data model, trực quan hóa dữ liệu và xây dựng Dashboard. 

Máy Windows:
Power BI & Tableau

Máy Macbook:
Tableau

Chị Xuân Thuỵ có hơn 8 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Data Analytics & Business Intelligence. Chị từng là Business Intelligence Manager tại Lazada và Strategic Planning Lead tại BAEMIN Vietnam (Woowa Bros.). Hiện tại, chị đang giữ vai trò Senior Manager - Consulting Lead tại Nielsen IQ, chịu trách nhiệm 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. Chị còn là một trong 3 cá nhân xuất sắc nhận giải thưởng nội bộ của Nielsen IQ.
Chị Xuân Thuỵ- Senior Manager, Consulting Lead @NielsenIQ
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
Anh Minh Quang được đào tạo bài bản về Big Data, AI, và Machine Learning từ chương trình Thạc sĩ tại Đại học Quốc gia Singapore (#6 thế giới về Data Science & AI, theo QS World University Ranking 2024). Anh có 9 năm điều hành Tomorrow Marketers - Học viện đào tạo Marketing và Data Analytics số 1 Việt Nam về Thương hiệu (#1 Website users & Social Media followers) với hơn 20,000 học viên và 200 khách hàng doanh nghiệp. Ngoài ra, anh từng có 5 năm làm việc tại 3 tập đoàn đa quốc gia danh tiếng là NielsenIQ, Ogilvy và Unilever.
Anh Minh Quang - CEO @ Tomorrow Marketers, Master @ NUS School of Computing
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)
Anh Tiến có 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 Relationship & E-Commerce tại Schneider Electrics Việt Nam.
Anh Quốc Tiến - Digital Customer Relationship & E-Commerce Lead @Schneider Electric

ĐĂNG KÍ NGAY

giảng viên
Học cùng Thạc sĩ & Tiến Sĩ Trường Đại học Quốc gia Singapore (NUS) và Managers tại các Big Data Firms
Các buổi học sẽ diễn ra thế nào?
Demo khóa học
Sau khóa học
Sau khóa học Power BI & AI for Analytics, bạn sẽ….

ĐĂNG KÍ NGAY

Học viên nói gì
Trải nghiệm của học viên tại khóa học

Xem thêm câu chuyện học viên

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 

Phần kiến thức hữu ích nhất đối với mình là ở trong các buổi foundation đầu tiên. Đây là những buổi quan trọng giúp mình có mindset về đọc hiểu, phân tích dữ liệu cần phải có các bước, thao tác như thế nào trước khi đi vào các con số - cũng chính là những kiến thức sẽ đi theo mình rất xa và ứng dụng được nhiều trong công việc thực tế hiện tại. Cụ thể, mình hiểu được là khi tiếp cận một khối lượng lớn số liệu, bảng biểu thì làm sao để hiểu và tìm ra được cách phân tích đúng đắn nhất, cũng như đưa ra được những giả thuyết đúng, và cả những decision đúng dựa trên giả thuyết mà mình đặt ra. Sau khoá học, khi nhìn các bảng biểu, số liệu tại công ty đang làm hiện tại thì mình biết rằng phải tập trung vào những con số nào, và mình sẽ cần phải khai thác nó ra sao, từ đó đưa ra được các solution phù hợp. Mình nghĩ đây là thứ giúp đỡ mình thay đổi nhiều nhất.

Vân Anh

Ex Merchanct Communication Lead BAEMIN

Là một người làm sáng tạo, mình hay bị ngộp và sợ mỗi khi nhìn thấy số liệu. Việc được thực hành và cọ xát nhiều với các thể loại số liệu trong suốt khóa học, cũng giúp bản thân mình có thời gian ngâm cứu và đối diện với nó hơn.

Sau khóa học, mình nghĩ điều thay đổi nhiều nhất là cách mình tiếp nhận, đọc và phân tích những con số để rút ra những insight cần thiết. Giờ đây, mình hiểu rõ được rằng khi phân tích dữ liệu, bản thân sẽ cần đi theo quy trình nào, đọc dữ liệu thế nào cho hiệu quả, cũng như xác định đúng vấn đề cần tập trung để giải quyết.

Uyên Thanh

Marketing Specialist Electrolux

Các số liệu của bên mình đa số được trực quan hóa 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 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. 

Minh Sơn

Quản lý dự án game tại Sparx* - Virtuos studio

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
Phần kiến thức hữu ích nhất đối với mình là ở trong các buổi foundation đầu tiên. Đây là những buổi quan trọng giúp mình có mindset về đọc hiểu, phân tích dữ liệu cần phải có các bước, thao tác như thế nào trước khi đi vào các con số - cũng chính là những kiến thức sẽ đi theo mình rất xa và ứng dụng được nhiều trong công việc thực tế hiện tại. Cụ thể, mình hiểu được là khi tiếp cận một khối lượng lớn số liệu, bảng biểu thì làm sao để hiểu và tìm ra được cách phân tích đúng đắn nhất, cũng như đưa ra được những giả thuyết đúng, và cả những decision đúng dựa trên giả thuyết mà mình đặt ra.

Sau khoá học, khi nhìn các bảng biểu, số liệu tại công ty đang làm hiện tại thì mình biết rằng phải tập trung vào những con số nào, và mình sẽ cần phải khai thác nó ra sao, từ đó đưa ra được các solution phù hợp. Mình nghĩ đây là thứ giúp đỡ mình thay đổi nhiều nhất khi tham gia khoá học.
Vân Anh - Ex Merchanct Communication Lead BAEMIN
Like - Feedback
2
1 day ago
Sau khoá học, mình đã không còn nhồi nhét các chỉ số trong một dashboard nữa, mà thay vào đó là tinh gọn các báo cáo, chọn những chỉ số phù hợp cho mục tiêu của báo cáo, tạo các mốc thời gian rõ ràng (7 ngày, 30 ngày, 1 quý) để người xem có thể dễ dàng đọc và hiểu được những ý mà mình đã gửi gắm vào dashboard. Ngoài ra, mình cũng tập trung hơn vào phân tích các chỉ số đo lường và ý nghĩa của sự liên kết giữa các chỉ số để đưa ra các nhận định, đánh giá khách quan hơn, có số liệu chứng minh cụ thể. Từ đó, các insight mình đưa ra cũng hợp lý hơn khi có số liệu dẫn chứng đi kèm.
Quốc Kha - Ex Senior Digital Marketer Trung Nguyen Legend
Like - Feedback
2
1 day ago
Là một người làm sáng tạo, mình hay bị ngộp và sợ mỗi khi nhìn thấy số liệu. Việc được thực hành và cọ xát nhiều với các thể loại số liệu trong suốt khóa học, cũng giúp bản thân mình có thời gian ngâm cứu và đối diện với nó hơn. Sau khóa học, mình nghĩ điều thay đổi nhiều nhất là cách mình tiếp nhận, đọc và phân tích những con số để rút ra những insight cần thiết. Giờ đây, mình hiểu rõ được rằng khi phân tích dữ liệu, bản thân sẽ cần đi theo quy trình nào, đọc dữ liệu thế nào cho hiệu quả, cũng như xác định đúng vấn đề cần tập trung để giải quyết.
Uyên Thanh - Marketing Specialist Electrolux
Like - Feedback
1
1 day ago

TM Alumni 

Học viên Mai Chi & Diệu Thúy

Project cuối khóa của học viên

 Học viên Khánh Vân

Học viên Hồ Quý An

Đăng ký sớm để giữ chỗ và nhận ưu đãi Early Bird.
Làm chủ kỹ năng phân tích dữ liệu ngay hôm nay!
Bắt đầu ngay hôm nay

Lựa chọn mức học phí phù hợp với bạn

SINH VIÊN

NGƯỜI ĐI LÀM

Đầu tư cho kỹ năng Data & AI ngay hôm nay!
Học phí cho sinh viên

Đăng ký ngay

5,681,000

Early bird (13 buổi)

  • Access hệ thống học tập 1 năm
  • Cộng đồng hỏi đáp vĩnh viễn
  • Event / Master Class miễn phí

Đăng ký ngay

8,381,000

Standard (13 buổi)

  • Access hệ thống học tập 1 năm
  • Cộng đồng hỏi đáp vĩnh viễn
  • Event / Master Class miễn phí
  • Tặng 1 buổi mentoring 1-1 với trainer trị giá 3.000.000 VNĐ

Đăng ký ngay

9,091,000

ADVANCED (23 BUỔI)

  • Giảm thêm đến 200,000 VNĐ khi đăng ký nhóm
  • Access hệ thống học tập 1 năm
  • Cộng đồng hỏi đáp vĩnh viễn
  • Event / Master Class miễn phí
gIỚI HẠN SLOT
Đầu tư cho kỹ năng Data & AI ngay hôm nay!
Học phí cho người đi làm

Đăng ký ngay

6,210,000

Early bird (13 buổi)

  • Access hệ thống học tập 1 năm
  • Cộng đồng hỏi đáp vĩnh viễn
  • Event / Master Class miễn phí

Đăng ký ngay

8,910,000

Standard (13 buổi)

  • Access hệ thống học tập 1 năm
  • Cộng đồng hỏi đáp vĩnh viễn
  • Event / Master Class miễn phí
  • Tặng 1 buổi mentoring 1-1 với trainer trị giá 3.000.000 VNĐ

Đăng ký ngay

9,435,000

ADVANCED (18 BUỔI)

  • Giảm thêm đến 200,000 VNĐ khi đăng ký nhóm
  • Access hệ thống học tập 1 năm
  • Cộng đồng hỏi đáp vĩnh viễn
  • Event / Master Class miễn phí
gIỚI HẠN SLOT

Analytics for Strategy (18 buổi) 

Học phí áp dụng khi đăng ký sớm

Early bird (13 buổi)

Học phí tiêu chuẩn

Standard (13 buổi)

8,910,000

Người đi làm 

  Học phí lớp học Online 

Sinh viên

9,091,000

ĐĂNG KÝ NGAY

Sinh viên

8,381,000

ĐĂNG KÝ NGAY

ĐĂNG KÝ NGAY

5,681,000

Sinh viên

6,210,000

Người đi làm

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

Giảm thêm 200.000 đ khi đăng ký nhóm từ 2 người

9,435,000

Người đi làm

*Lưu ý: Học phí đã bao gồm 8% VAT

Sau khóa học Power BI & AI for Data Analytics, bạn sẽ…

ĐĂNG KÍ NGAY

03.

Nâng cao kỹ năng làm báo cáo, xây dựng Dashboard với Power BI/Tableau

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

01.

Có định hướng & lộ trình phù hợp để trang bị kiến thức kỹ năng cần thiết

Có được cái nhìn tổng quan, hiểu được làm Data là làm gì 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.

Đảm bảo dữ liệu giải quyết đúng vấn đề nhờ tư duy đặt vấn đề, xác định “đúng” 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. 

Đưa ra chiến lược/quyết định “đúng đắn hơn” nhờ việc đọc hiểu dữ liệu khách hàng

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.

Học phí Combo Business Intelligence (23 buổi) 

*Lưu ý: Giá gốc tính theo mức giá Standard, chia thành 2 nhóm sinh viên và người đi làm.

ĐĂNG KÝ COMBO

Giảm so với mua lẻ

35%

Giảm so với mua lẻ

35%

Học phí: 16.240.000đ

Người đi làm

→ 10.556.000đ

Học phí: 15.260.000đ

Sinh viên

→ 9.919.000đ

Tại sao chọn TM Data School

Học viên trên khắp mọi miền đất nước
30.000+
Trainers giàu chuyên môn trong mảng Data & AI
50+
Học viên tốt nghiệp hài lòng với khóa học
98%
Khách hàng doanh nghiệp tin tưởng và lựa chọn
200+

TM Data School đồng hành cùng Đại học Bách Khoa Hà Nội trong chuỗi Workshop Marketing Analytics

Một số công ty mà học viên của chúng tôi đang làm việc

Học viên đến từ 25 ngành hàng và 200+ công ty

Xem thêm thành tựu nổi bật của học viên

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

Tham gia các chuỗi Event/Master Class miễn phí chia sẻ kiến thức và kết nối với các chuyên gia trong ngành
Truy cập vào hệ thống học tập nội bộ của Tomorrow Marketers trong vòng 1 năm (có thể gia hạn thêm)
1
NĂM
Quyền lợi học viên
Mentoring Program
Hỗ trợ học viên về công việc, sự nghiệp với đội ngũ mentor là các trainers từ TM.
Learning Hub
Các tips học tập hiệu quả dành riêng cho học viên.
Career Center
Giới thiệu việc làm từ Trainer/ đối tác và cộng đồng cựu học viên TM.
Cộng đồng hỏi - đáp nội bộ
Cộng đồng giải đáp, tư vấn kiến thức, công việc của học viên. Học viên của TM có thể truy cập vĩnh viễn.
Tomorrow Marketers Connect
Kết nối và xây dựng network, cập nhật thường xuyên các hoạt động mới nhất của TM dành cho học viên.

Cộng đồng hỗ trợ học viên

Tại sao chọn TM Data School

Học viên trên khắp mọi miền đất nước
30.000+
Trainers giàu chuyên môn trong mảng Data & AI
50+
Học viên tốt nghiệp hài lòng với khóa học
98%
Khách hàng doanh nghiệp tin tưởng và lựa chọn
200+

Đặc quyền cho học viên: PL300 PREP - BỘ ĐỀ LUYỆN THI CHỨNG CHỈ MICROSOFT POWER BI (PL300)

Tìm hiểu ngay

🔥 New Course: AI Marketing & Sales System - Xây dựng hệ thống tăng trưởng doanh thu

Đăng ký ngay