HỌC PHÍ

PROJECT HỌC VIÊN

ĐĂNG KÝ HỌC

LỘ TRÌNH HỌC

GIẢNG VIÊN

Học phân tích dữ liệu theo giáo trình chuẩn Đại học Top 1% Thế giới

Tomorrow Marketers - Data School

Tomorrow Marketers - Data School

Giáo trình thiết kế dựa trên các chương trình Master Business Analytics của các trường Đại học Top 1% Thế giới
Đội ngũ giảng viên được đào tạo data bài bản từ nước ngoài, và có kinh nghiệm thực chiến tại các tập đoàn lớn với big data
Đào tạo toàn diện Math - Technical Skills (Tools) - Business Domain với thời lượng học 50% lý thuyết & 50% thực hành
Học phân tích dữ liệu theo giáo trình chuẩn Đại học Top 1% Thế giới

Tham khảo lộ trình

Nhận ưu đãi đến 35% khi đăng ký combo lộ trình
Giáo trình thiết kế chuẩn quốc tế
Đội ngũ giảng viên đào tạo bài bản từ nước ngoài
Đào tạo toàn diện Domain Knowledge & Technical Skills

Đừng bỏ lỡ ưu đãi Black Friday của Tomorrow Marketers

00
00
00
00

Days

Hours

Min

Sec

Thời gian áp dụng ưu đãi từ 10/11 - 23/11

Các khóa học Data tại TM Data School

ĐĂNG KÝ NGAY

Khóa học
Học phí tiêu chuẩn
không áp dụng ưu đãi
Standard
Học phí ưu đãi cho
học viên mới
Học viên mới
Học phí ưu đãi cho
cựu học viên
Cựu học viên
Data Analysis with Power BI | Tableau
8,250,000
4,600,000
4,250,000
SQL for Data Analysis
7,990,000
4,250,000
3,900,000
Visualization & Analytics with Excel
6,290,000
3,900,000
3,550,000
Advanced Analytics with Python
8,250,000
4,860,000
4,510,000

Các khóa học Data tại TM Data School

ĐĂNG KÝ NGAY

Kỹ năng 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. Để thăng tiến trong sự nghiệp tại kỷ nguyên số, bạn cần trau dồi kỹ năng phân tích dữ liệu ngay từ bây giờ.

Tuy nhiên, việc tự học data không phải điều dễ dàng, bởi:
► Nghề data rộng lớn, yêu cầu nhiều kiến thức lẫn kỹ năng, người mới bắt đầu tìm hiểu thường bối rối trước hàng tá thuật ngữ, tài liệu và khoá học, không biết nên bắt đầu từ đâu.
► Choáng ngợp và áp lực trước những chương trình học nặng về code và tools - đối với người mới bắt đầu, khi chưa có bức tranh toàn cảnh về nghề, việc tiếp thu technical skills thường khó khăn và áp dụng vào công việc hiện tại cũng không dễ dàng.
► Người đi làm có lịch trình làm việc bận rộn, không có nhiều thời gian tự học hoặc tham gia vào các chương trình đào tạo dài hạn.

Tạo lợi thế cạnh tranh trong thị trường tuyển dụng với kiến thức Data chuẩn từ đại học top 1% thế giới!

Lộ trình học phân tích dữ liệu cho người mời bắt đầu

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. Tuy nhiên, việc tự học data không phải điều dễ dàng, bởi:

► Nghề data rộng lớn, yêu cầu nhiều kiến thức lẫn kỹ năng, người mới tìm hiểu dễ bối rối trước hàng tá thuật ngữ, tài liệu, không biết nên bắt đầu từ đâu.
► Choáng ngợp và áp lực trước những chương trình học nặng về code và tools - khó tiếp thu và áp dụng vào thực tế với người mới không có background kỹ thuật.
► Người đi làm có lịch trình làm việc bận rộn, không có nhiều thời gian tự học hoặc tham gia vào các chương trình đào tạo dài hạn.

TM Data School cung cấp các khóa học phân tích dữ liệu từ cơ bản đến nâng cao với các tools SQL, Power BI, Excel, Python với giáo trình theo chuẩn quốc tế.

Khóa học không những cung cấp toàn diện cả Data Mindset, Domain Knowledge và Technical Skills để người mới bắt đầu tiếp cận kiến thức data một cách dễ dàng, và ứng dụng vào business, mà còn là cơ hội để bạn tiếp xúc, học hỏi từ đội ngũ chuyên gia có nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Dữ liệu và Kinh doanh.

Giai đoạn 1: Business Intelligence with SQL & Power BI

Trang bị tư duy làm data bài bản thông qua trình 6 bước: Define Problem, Data Collection, Data Preparation, Data Exploration (EDA), Building report, Insight & recommendation. 
Trang bị Data Mindset với quy trình làm Data bài bản
Nắm vững khái niệm và cách ứng dụng kiến thức thống kê (Measure of tendency, Measure of variability, Distribution) để hiểu rõ tệp dữ liệu.
Cung cấp nền tảng về Thống Kê
Trang bị nền tảng về kỹ thuật để học viên tự tin sử dụng các "công cụ" SQL & Power BI nhằm truy vấn, xử lý, trực quan hóa dữ liệu và xây dựng báo cáo. 
Trau dồi Technical Skills (SQL & Power BI)
Giúp học viên củng cố kiến thức về Business Domain & cải thiện khả năng đọc số thông qua việc luyện tập với các case study ở nhiều lĩnh vực khác nhau (Sales, Customer, Marketing,...) dưới sự hướng dẫn của các trainers nhiều năm kinh nghiệm.
Củng cố Domain Knowledge & Analytical Skill

ĐĂNG KÍ NGAY

Nội dung khóa học

Học phần 1: 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

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

Học phần 4: 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

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 5: 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.

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

Học phần 2: 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

Học phần 3: Business Domain Knowledge & Analytical Skill

(Bổ trợ giai đoạn 1) Data Visualization & Analytics with Excel

Nắm vững các kỹ thuật làm sạch dữ liệu thô, các hàm trong Excel, biết cách lựa chọn loại biểu đồ thích hợp để minh họa cho dữ liệu, nhằm tìm ra insight ẩn đằng sau.

Xử lý dữ liệu & trực quan dữ liệu trên Excel

Xây dựng dashboard chuyên nghiệp với Pivot Table, Pivot Chart; Ứng dụng Data Storytelling trong thiết kế báo cáo để truyền tải thông tin một cách hấp dẫn.

Thiết kế báo cáo Excel chuyên nghiệp

Tổng hợp các file riêng lẻ về cùng một chỗ và tự động cập nhật dữ liệu trên Excel mỗi khi số thay đổi, từ đó giảm bớt thời gian phải cập nhật báo cáo thủ công.

Tự động hóa báo cáo trên Excel

Nội dung khóa học

Module 3: Excel Advanced Analytics

Module 2: Data Storytelling

ĐĂNG KÍ NGAY

Module 1: Data Visualization & Building Excel Dashboard

Visualization Basics & AI for Excel

1. Dòng chảy dữ liệu trên Excel: Vai trò của Excel trong lưu trữ, chuyển đổi, trực quan dữ liệu
2. Căn bản về Data Visualization & Business Intelligence
3. Căn bản về Excel:
- Các loại dữ liệu cơ bản
- Các hàm cơ bản & nâng cao
4. Sử dụng AI tạo hàm

1

Data Collection & Data Modeling with Power Pivot

1. Tư duy sử dụng Issue Tree để phân tách vấn đề và xác định dữ liệu cần thu thập
2. Thực hành với ba phương pháp xây dựng Issue Tree phổ biến
3. Data Model: Kết nối các tệp dữ liệu rời rạc sau khi thu thập trong Excel với Power Pivot

2

Data Cleaning with Power Query

1. Cách xác định Data Issue phổ biến trên Excel
2. Các bước xử lý Data Issue, làm sạch dữ liệu trên Power Query
3. Tự động làm mới nguồn dữ liệu kết nối qua Power Query
3. Thực hành Cleaning Data

3

Data Visualization
with Pivot Table & Pivot Chart

1. Visualization Technique theo từng mục đích trực quan (So sánh, xu hướng, tìm quan hệ,...) và loại dữ liệu (Numerical & Categorical).
2. Hướng dẫn trực quan các loại biểu đồ bằng Pivot table, Pivot chart
3. Tùy chỉnh biểu đồ Excel và tương tác qua Form Controls

4

Building Excel Dashboard

1. Tư duy xây dựng Excel Dashboard
2. Xây dựng Excel Mini Chart với Sparkline và Conditional Formatting
3. Thực hành xây dựng Excel Interactive Dashboard
4. Xây dựng Advanced Dashboard: Phân tích tương quan, dự báo

5

Data Storytelling Technique

1. Tại sao lại cần Data Storytelling?
2. Kết hợp Data Insight và Business Domain Knowledge thế nào?
3. 5 Bước kể chuyện bằng dữ liệu
4. Thực hành kể chuyện bằng dữ liệu dựa vào bài toán doanh nghiệp & Dashboard sẵn có

6

Data Storytelling in Capstone project

Case study về Business Performance
- Làm sạch dữ liệu và tạo Data Model kết nối dữ liệu
- Trực quan hoá và xây dựng Dashboard
- Xây dựng báo cáo với kỹ thuật Data Storytelling

7

(Học qua Record)

Optimizing Profit

1. Kết hợp phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính trong dự báo
2. Thực hành xác định mức lợi nhuận tối ưu bằng Excel ToolPak

10

(Học qua Record)

Optimizing Budget

1. Kiến thức cơ bản về Linear Optimization
2. Ba bước xử lý bài toán tối ưu ngân sách
3. Thực hành tối ưu ngân sách bằng Excel Solver

9

8

Sales Forecasting 

1. Kiến thức căn bản về Regression for Prediction
2. Bốn Phương pháp dự báo trên Excel
3. Thực hành dự báo doanh số, sản lượng

Giai đoạn 2: Advanced Analytics with Python

Khóa học cung cấp kiến thức nền tảng về Python và các thư viện trong Python như Pandas, Numpy & Seaborn để học viên có thể làm sạch, biến đổi dữ liệu, phân tích và trực quan hóa dữ liệu nhanh chóng. 
Trang bị nền tảng về Python và ứng dụng Python trong phân tích dữ liệu
Khóa học sẽ giúp bạn biết cách ứng dụng các thuật toán Machine Learning để giải quyết 4 bài toán phổ biến nhất trong doanh nghiệp:
➤  Phân loại khách hàng với thuật toán K-Nearest Neighbors
➤  Dự báo doanh thu với thuật toán Linear Regression
➤  Dự đoán giá với thuật toán Multivariate & Polynomial regression
➤  Dự đoán rủi ro khách hàng với thuật toán Logistic Regression
Ứng dụng Machine Learning vào bài toán thực tế: phân khúc khách hàng, dự đoán doanh thu,...

Nội dung khóa học

ĐĂNG KÍ NGAY

Căn bản về Predictive analytics & machine learning

1. 3 level của Business analytics.
2. Phân loại các mảng trong AI, Machine Learning, Deep Learning.
3. Các loại mô hình dự đoán.
4. Tư duy: Máy học như thế nào?
5. Demo dự án phân tích dự báo mẫu.

1

Phân loại khách hàng với thuật toán KNN

1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán K-Nearest Neighbors
2. Ưu điểm và nhược điểm của thuật toán KNN
3. Ứng dụng KNN cho bài toán phân loại
4. Thực hành thuật toán KNN trên Google Colab

6

Assignment 1: Thực hành KNN phân loại khách hàng

Case study: Customer Classification
- Phân tích EDA - khám phá dữ liệu khách hàng
- Xây dựng mô hình KNN để phân loại khách hàng
- Đánh giá độ hiệu quả của mô hình

7

Dự báo doanh thu với Linear Regression

1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán Linear Regression
2. Ưu điểm và nhược điểm của thuật toán Linear Regression
3. Ứng dụng Linear Regression cho bài toán dự báo
4. Thực hành thuật toán Linear Regression trên Google Colab

8

Dự đoán giá với Multivariate & Polynomial regression

1. Nguyên lý cơ bản của Multivariate & Polynomial Regression
2. Case study: Dự đoán giá bất động sản
- Phân tích EDA để phân tích dữ liệu
- Xây dựng mô hình Multivariate/ Polynomial Regression để dự đoán giá bất động sản
- Đánh giá độ hiệu quả của mô hình

9

Dự đoán rủi ro khách hàng với Logistic Regression

1. Nguyên lý cơ bản của thuật toán Logistic Regression
2. Ưu điểm và nhược điểm của thuật toán Logistic Regression
3. Ứng dụng Logistic Regression cho bài toán phân loại
4. Case study: Loan default prediction
- Xây dựng mô hình Logistic Regression để dự đoán khách hàng có rủi ro cao
- Đánh giá độ hiệu quả

10

Chọn và chuẩn hóa mô hình training

1. Các kĩ thuật cross validation để điều chỉnh mô hình dự báo
2. Các metrics đo lường hiệu quả của thuật toán Regression & Classification
3. Kỹ thuật xử lý Overfitting: Regularization L1, L2

11

Assignment 2: Capstone project (Regression)

Case study tối ưu marketing budget/ ROI
- Phân tích EDA khám phá dữ liệu chi phí marketing và revenue
- Xây dựng mô hình Multivariate/ Polynomial Regression để dự đoán revenue
- Tối ưu chi phí marketing từ mô hình dự đoán
- Đánh giá độ hiệu quả của mô hình

12

Python 4 - Phân tích mô tả

Thực hành Case study: Phân tích business performance sử dụng Python (tải dữ liệu, làm sạch, trực quan hoá)

5

Python 2 - Cấu trúc dữ liệu và làm sạch dữ liệu

1. Data structure trong python (List, Tuple, Dictionary, Set) và các built-in function, cách đọc hiểu list và dictionary, cách tạo lập hàm số.
2. Làm sạch dữ liệu, xử lý data bị thiếu, biến đổi dữ liệu, xử lý dữ liệu dạng chuỗi, kết hợp các dataset với nhau, các phép toán với 'join', các phép toán tổng hợp dữ liệu.

3

Python 3 - Thư viện Pandas, Numpy & Seaborn

1. Giới thiệu thư viện Python cho tính toán, xử lý dữ liệu và trực quan hoá: Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib.
2. Thực hành sử dựng thư viện để trực quan hoá.

4

2

Python 1 - Kiến thức nhập môn

1. Kiến thức nhập môn về lập trình Python: biến dữ liệu, kiểu dữ liệu, hàm số, cấu trúc điều khiển,....
2. Thực hành tính toán cơ bản trên Python.

Module 1: Python for Machine learning

Module 2: Machine learning algorithm

Học phí Combo

Đối với các trường hợp khách hàng chọn combo khoá học không có trong danh sách 4 combo trên, áp dụng ưu đãi như sau: 

Combo 2 khóa

Khách hàng chọn 2 khóa học bất kỳ, ưu đãi học phí 35% so với giá gốc

Giảm

35%

Combo 3 khóa

Khách hàng chọn 3 khóa học bất kỳ, ưu đãi học phí 40% so với giá gốc

Giảm

40%

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

Xem chi tiết các khóa học lẻ

Into the world of Professional Analytics

Business Intelligence

Data Insights

Machine Learning

Business Intelligence

Machine Learning

Data Insights

Với mong muốn mang đến cho học viên những kiến thức bài bản về phân tích dữ liệu (Data Analytics) từ CƠ BẢN đến NÂNG CAO theo chuẩn quốc tế, giúp học viên “bắt kịp” yêu cầu chất lượng nhân sự ngày càng cao của các doanh nghiệp, các khóa học tại TM Data School mang đến lộ trình “tinh gọn”, cung cấp toàn diện cả Mindset, Toolset và kiến thức Business Domain Knowledge để bạn tiếp cận kiến thức data một cách dễ dàng, nhanh chóng và quan trọng nhất là có thể ứng dụng vào business, support trực tiếp cho mục tiêu vào ngành/thăng tiến của mình. 
Đội ngũ giảng viên là quản lý cấp cao, Data Scientist tại các tập đoàn lớn,  được đào tạo Data bài bản từ nước ngoài qua các chương trình Master Business Analytics/Data Science của các trường đại học top 1% thế giới. 
#Trainers
Kho tài liệu giảng dạy & hệ thống Notebook (file hướng dẫn thực hành chi tiết) được xây dựng & cập nhật liên tục từ các chương trình Master of Science in Data Science hàng đầu.
#Course Materials
50% thời lượng là thực hành và Tutorial, Project capstone xuyên suốt cả khoá để để đảm bảo học viên nhớ & ứng dụng được kiến thức, build portfolio và CV sau khi kết thúc khóa học.
#Hands-On Practice 

Các công cụ được sử dụng

5 công cụ (Low-code & High-code) được giảng dạy và sử dụng trong các khóa học tại TM Data School
Power BI
Excel
SQL
Python
Tableau
Tensorflow & Pytorch
Các khóa học Data tại Tomorrow Marketers - Data School được thiết kế đi theo từng giai đoạn của dòng chảy dữ liệu trong doanh nghiệp: từ “tạo số” đến “đọc số + dự đoán” để tìm ra insight, phục vụ cho quá trình ra quyết định chiến lược. Nhằm cung cấp những kiến thức & kỹ năng cần thiết để học viên có thể tự tin bước vào ngành data và đảm nhận các vai trò khác nhau trong quy trình làm data trong doanh nghiệp.

DATA
ENGINEER

DATA ANALYST

DATA SCIENTIST

BUSINESS ANALYST, SALES, MARKETING

BA, SALES, 
MARKETING

Project cuối khóa của học viên

Học viên Bạch Dương - Khóa học Data Visualization & Analytics with Excel

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

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

Học viên Tu Hoang | Khóa học SQL for Data Analysis

Học viên Minh Quang | Khóa học Advanced Analytics with Python

ĐĂNG KÍ NGAY

Đội ngũ giảng viên

Anh Quốc Thắng

Head of Data Department @Base.vn
Former Data Analyst
@Topica Edtech Group

Chị Bích Trân

SEA region Director @NielsenIQ

Anh Bảo Thịnh

Senior Media & Digital Transformation Manager @Marico SEA (XMen)

Anh Quốc Tiến

Head of eCommerce, Former Country Digital Customer Experience Lead @ Schneider Electric

Chị Xuân Thuỵ

Business Intelligence, Strategy & Planning Manager @Lazada Vietnam | Ex-Nielsen | Ex-Baemin

Chị Thương Nghiêm

Senior Manager, Asia Pacific Consulting & Analytics @NielsenIQ

Anh Đức Mạnh

Data scientist @Chứng khoán SSI, Former Data scientist - @Mcredit & Techcombank

Bachelor Data science & AI @Maastricht University, Netherlands

Anh Minh Quang

Founder & CEO @Tomorrow Marketers

Master of Science/ Business Analytics @National University of Singapore

Anh Hiếu Nguyễn

Former Core Assurance @EY

Master of Science/ Business Analytics @National University of Singapore

Chị Thảo Trần

Former Data Analyst @VNG

Master of Science in Data Science @Deakin University, Australia 

ĐĂNG KÍ NGAY

Quyền lợi học viên

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
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

Các lớp học Data 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

ĐĂNG KÍ NGAY

176 Comments

Sorted by

Bạn học được những gì tại các khoá Data của Tomorrow Marketers? 
Tomorrow Marketers
Like - Feedback
6
1 day ago
Sau khóa học, mình nghĩ bản thân đã nâng cấp được 4 khía cạnh khi approach một task về data:
1. Mổ xẻ vấn đề tốt hơn: dùng Issue Tree.
2. Visual data tốt hơn: phân loại chart, màu sắc, key message.
3. Sharing insight từ data dễ hiểu hơn, áp dụng tốt cho các case làm proposal, báo cáo cho cấp trên, và họp với các phòng ban.
4. Biết thêm nhiều tool mới: forecast, optimization, statistics.

Bộ Dataset trong khóa học cũng rất ok, dễ cho việc thực hành vì số liệu nhiều, đa dạng, và có nhiều situation để xử lý.
Bạch Dương - Marketing Officer tại AEON Vietnam | Khóa học Data Visualization & Analytics with Excel 

Trải nghiệm của học viên tại các khoá học 

Minh Sơn - Quản lý dự án game tại Sparx* - a Virtuos studio | Khóa học Data Analysis with Power BI | Tableau
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.
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 | Khóa học Data Analysis with Power BI | Tableau
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  | Khóa học Data Analysis with Power BI | Tableau
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  | Khóa học Data Analysis with Power BI | Tableau
Like - Feedback
1
1 day ago

TM Alumni 

Like - Feedback
5
1 day ago
Like - Feedback
3
2 day ago

ĐĂNG KÝ TƯ VẤN

Bạn chưa biết khoá học nào phù hợp với mình?

090.586.2499

Liên hệ với hotline

Đăng ký ngay

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