NỘI DUNG

HỌC PHÍ

ĐĂNG KÝ HỌC

TỔNG QUAN

GIẢNG VIÊN

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. 

Lịch khai giảng Tháng 11 (Online)
- Khai giảng: 11/11/2024
- Lịch học (13 buổi): Thứ 2 và Thứ 6 (19h00 - 21h00)
- Hình thức học: Online 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 12 (Online)
- Khai giảng: 10/12/2024
- Lịch học (13 buổi): Thứ 3 (19h00 - 21h00)
và Thứ 7 (14h30 - 16h30)
- Hình thức học: Online qua nền tảng Zoom

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 "Data Analytis - Phân tích số 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.

Data is the New Oil - Dữ liệu là "dầu mỏ" của thế kỷ mới! 

ĐĂNG KÍ NGAY

Trang bị kỹ năng phân tích dữ liệu theo giáo trình chuẩn Đại học top 1% thế giới để khai thác tiềm năng của dữ liệu hiệu quả hơn!

Data Analysis

Combo Business Intelligence
(SQL + Power BI)

Nội dung khóa học

ĐĂNG KÍ NGAY

Khóa học 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

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

Combo Business Intelligence (23 buổi)

Học phần 3: 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.

12

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.

11

Introduction to Data System

1. Giới thiệu các loại cơ sở dữ liệu
2. Vai trò và cấu trúc cơ sở dữ liệu
3. Giới thiệu về mô hình dữ liệu
4. Quy trình xây dựng cơ sở dữ liệu

1

Data Pipeline

1. Giới thiệu về đường ống dữ liệu
2. Tổng quan về cloud computing
3. Giới thiệu các đường ống dữ liệu trên cloud (Zapier, Airbyte)
4. Giới thiệu về Google Cloud Platform & BigQuery

2

1. Giới thiệu hàm tổng hợp: COUNT, SUM, AVG, MIN và MAX
2. Kết hợp dữ liệu bằng GROUP BY, lọc kết quả bằng HAVING
3. Thực hành qua case study

SQL Aggregations

6

Học phần 1: Understanding Data System & Basic Query for Data Extraction

Basic SQL

1. Giới thiệu SQL và PostgreSQL
2. Cài đặt PostgreSQL và pgAdmin
3. Tạo cơ sở dữ liệu đầu tiên
4. Các lệnh: CREATE, SELECT, INSERT, ALTER, UPDATE, DELETE, DROP

3

Intermediate SQL

1. Các hàm xử lý, chuyển đổi 3 loại dữ liệu: numeric, character, datetime
2. Lọc nâng cao với AND, OR, NOT, IN, BETWEEN, LIKE
3. Xét điều kiện với CASE, COALESCE
4. Thực hành qua case study

4

SQL Joins

1. Giới thiệu về truy vấn đa bảng
2. Phân biệt các loại JOIN: INNER, LEFT, RIGHT, FULL, CROSS
3. Giới thiệu và phân biệt UNION
4. Thực hành qua case study

5

Học phần 2: Advanced Query for Data Cleaning & Data Analysis

Subqueries & CTEs

1. Giới thiệu Subqueries và CTEs
2. Sử dụng Subqueries & CTEs trong lệnh WHERE, SELECT và FROM
3. Lọc nâng cao với ANY, ALL, EXISTS
4. Thực hành qua case study

7

Window Functions

1. Giới thiệu về Window Functions
2. Xếp hạng: ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK, NTILE
3. Tìm giá trị: FIRST_VALUE, LAST_VALUE, LAG, LEAD
4. Thực hành qua case study

8

Data Cleaning

1. Xử lý các vấn đề thường gặp: missing values, duplicates, outliers
2. Chuẩn hóa định dạng dữ liệu
3. Tách một cột thành nhiều cột
4. Giới thiệu ChatGPT

9

Capstone Project

Xây dựng CSDL và truy vấn bằng SQL (học viên làm xuyên suốt cả khóa học như đồ án tốt nghiệp và portfolio ứng tuyển công việc)

Học viên được hướng dẫn sử dụng hệ quản trị cơ sở dữ liệu PostgreSQL.

10

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.

13

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,...

15

- 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

16

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.

14

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.

17

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.

18

Học phần 4: 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.

19

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

20

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. 

21

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. 

22

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.

23

Học phần 5: Business Domain Knowledge & Analytical Skill

Lớp học Data Analysis sẽ diễn ra thế nào?

Thực hành xác định vấn đề trước khi phân tích

Thực hành xây dựng Dashboard trên Power BI

Thực hành đọc số tìm Insight cùng Trainer

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

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
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)

ĐĂNG KÍ NGAY

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
Chị Phương có hơn 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Thương mại điện tử. Chị từng đảm nhiệm các vị trí cấp cao tại các công ty đa quốc gia như Country eCommerce Lead tại Kimberly-Clark và eBusiness Manager tại Nestlé. Hiện tại, chị đang đảm nhiệm vị trí Country Marketing & eCommerce Lead tại Bayer.
Chị Phuong Le - Country Marketing & eCommerce Lead @Bayer

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

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)

01

02

03

ĐĂNG KÍ NGAY

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

Sau khóa học Data Analysis, 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.
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 Data Analysis (13 buổi)  

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

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

NHỮNG CON SỐ NỔI BẬT VỀ TOMORROW MARKETERS

Khởi nguồn từ khát khao ươm mầm một thế hệ Marketers tiên phong, Tomorrow Marketers ra đời với sứ mệnh đào tạo kiến thức, định hướng nghề nghiệp, truyền cảm hứng và chuẩn bị hành trang sự nghiệp cho các Marketers tương lai. Để đánh dấu cột mốc phát triển 8 năm, Tomorrow Marketers rất hân hạnh được cùng các bạn học viên nhìn lại năm 2023 với những con số ấn tượng:

Học viên trên khắp mọi miền đất nước

20.000+

20.000+

Khách hàng doanh nghiệp

200+

200+

Social media followers & website users

NO.1

NO.1

Khách hàng hài lòng với sản phẩm & dịch vụ

98%

98%

Project cuối khóa của học viên

Học viên Hồ Quý An - Khóa học Data Analysis with Power BI | Tableau

 Học viên Khánh Vân - Combo Business Intelligence with SQL & Power BI

ĐĂNG KÍ NGAY

Project theo nhóm - Khóa học Data Analysis with Power BI | Tableau

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

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
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 

Sau khóa học, học viên có thể tự xây dựng báo cáo, dashboard nâng cao bằng excel, và ứng dụng các công cụ trong Excel để đưa ra các phân tích dự báo, phân tích mối quan hệ tương quan, hay phân tích tối ưu.
Data Visualization & Analytics with Excel 

TÌM HIỂU THÊM

Khóa học Data System giúp hiểu phương pháp xây dựng hệ thống dữ liệu nội bộ, dựa trên nhu cầu và bài toán cụ thể của doanh nghiệp, đồng thời biết cách sử dụng ngôn ngữ truy vấn SQL để chủ động trích xuất dữ liệu phục vụ cho việc hoạch định & ra quyết định chiến lược.
Data System with SQL

TÌM HIỂU THÊM

Khóa học tập trung đào tạo sử dụng Machine learning & Python cơ bản trong kinh doanh giúp Data Analyst xây dựng các mô hình dự đoán nhằm giải quyết các bài toán, giúp DN ra quyết định chiến lược.
Advanced Analytics with Python

TÌM HIỂU THÊM

Sau khóa học, học viên có thể tự xây dựng báo cáo, dashboard nâng cao bằng Tableau, và ứng dụng trong quá trình phân tích nhằm hỗ trợ đưa ra những quyết định chính xác cho doanh nghiệp.
 Visualization & Analytics with Tableau

COMING SOON

Khoá học đào tạo kiến thức căn bản về Neural Network, bao gồm RNN và CNN phục vụ xử lý dữ liệu phi cấu trúc gồm text/ audio (natural language processing), và hình ảnh/ video (computer vision) với các ứng dụng trong các bài toán sales, marketing và customer service.
Deep Learning & AI

COMING SOON

Khoá học dạy 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.
Data Analysis with
Power BI 

TÌM HIỂU THÊM

Khóa học có thể hữu ích cho bạn

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