Nhập môn Phân tích dữ liệu và Trợ lý AI FUNiX

Khóa học "Nhập môn Phân tích dữ liệu và Trợ lý AI" được thiết kế nhằm trang bị cho người học nền tảng về tư duy phân tích dữ liệu, quy trình làm việc của Data Analyst và khả năng ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong toàn bộ quá trình phân tích dữ liệu. Thông qua học phần, người học hiểu cách chuyển đổi bài toán kinh doanh thành bài toán phân tích, khai thác dữ liệu phù hợp và sử dụng kết quả phân tích để hỗ trợ ra quyết định.

Chương trình kết hợp giữa các kiến thức nền tảng về Data Analytics, Business Analysis và Domain Knowledge với các công cụ AI hiện đại. Người học được hướng dẫn cách khai thác dữ liệu từ Kaggle, thực hiện làm sạch dữ liệu, phân tích khám phá (Exploratory Data Analysis - EDA), xây dựng Dashboard trực quan và trình bày insight bằng các công cụ phổ biến như Excel kết hợp với AI Assistant nhằm nâng cao hiệu quả làm việc.

Bên cạnh việc sử dụng AI để tự động hóa các tác vụ như Data Cleaning, sinh mã phân tích, hỗ trợ trực quan hóa và xây dựng báo cáo, khóa học cũng giúp người học phát triển tư duy phản biện trong việc đánh giá kết quả do AI tạo ra. Qua các bài thực hành trên bộ dữ liệu thực tế thuộc lĩnh vực Thương mại điện tử và Tài chính, học viên từng bước hình thành quy trình phân tích dữ liệu hoàn chỉnh, sẵn sàng tiếp cận các học phần chuyên sâu và các dự án phân tích dữ liệu trong môi trường doanh nghiệp.

Trong kỷ nguyên chuyển đổi số, dữ liệu đang trở thành tài sản chiến lược của mọi tổ chức. Doanh nghiệp không chỉ cần thu thập dữ liệu mà còn cần những người có khả năng phân tích, diễn giải và chuyển đổi dữ liệu thành thông tin hỗ trợ ra quyết định. Chính vì vậy, Data Analytics đang trở thành một trong những năng lực cốt lõi trong nhiều lĩnh vực như Tài chính, Thương mại điện tử, Marketing và Quản trị doanh nghiệp.

Sự phát triển mạnh mẽ của Generative AI, AI Assistant và AI Agent đang thay đổi cách thức thực hiện các hoạt động phân tích dữ liệu. AI có thể hỗ trợ làm sạch dữ liệu, sinh mã phân tích, thực hiện EDA, xây dựng Dashboard, đề xuất insight và hỗ trợ Data Storytelling, giúp rút ngắn đáng kể thời gian thực hiện các tác vụ kỹ thuật và nâng cao năng suất của Data Analyst.

Tuy nhiên, AI không thay thế vai trò của người phân tích dữ liệu. Để khai thác AI hiệu quả, người học cần hiểu quy trình phân tích dữ liệu, nắm được đặc thù nghiệp vụ, biết đặt câu hỏi phân tích phù hợp, lựa chọn chỉ số kinh doanh, đánh giá chất lượng dữ liệu và kiểm chứng kết quả do AI tạo ra. Đây đang trở thành năng lực quan trọng đối với Data Analyst trong môi trường làm việc hiện đại.

Chương trình được xây dựng nhằm đáp ứng nhu cầu phát triển nguồn nhân lực có khả năng phân tích dữ liệu và khai thác hiệu quả AI trong doanh nghiệp, đồng thời giúp người học hình thành nền tảng vững chắc trước khi tiếp cận các học phần chuyên sâu về Data Analytics và Business Intelligence.

• Hiểu các khái niệm nền tảng, quy trình phân tích dữ liệu và vai trò của Data Analyst trong quá trình chuyển đổi dữ liệu thành giá trị cho doanh nghiệp.
• Phát triển tư duy phân tích, vận dụng Domain Knowledge và System Thinking để xác định bài toán kinh doanh, làm rõ yêu cầu của các bên liên quan và chuyển đổi thành kế hoạch phân tích dữ liệu.
• Thực hành thu thập, làm sạch, chuẩn hóa, khám phá và trực quan hóa dữ liệu trên các bộ dữ liệu thực tế từ nền tảng Kaggle bằng Excel kết hợp với các công cụ AI.
• Rèn luyện khả năng xác định KPI, xây dựng Dashboard, đề xuất insight và trình bày kết quả phân tích bằng phương pháp Data Storytelling phục vụ quá trình ra quyết định.
• Hình thành kỹ năng ứng dụng AI trong từng bước của quy trình phân tích dữ liệu, đồng thời biết kiểm chứng và đánh giá chất lượng kết quả do AI tạo ra.
• Phát triển kỹ năng giao tiếp, làm việc nhóm và giải quyết các bài toán phân tích dữ liệu thuộc các lĩnh vực tiêu biểu như Tài chính và Thương mại điện tử trong bối cảnh thị trường Việt Nam và quốc tế.

• Sinh viên các ngành Công nghệ thông tin, Khoa học dữ liệu, Hệ thống thông tin, Kinh doanh hoặc những người muốn bắt đầu lộ trình trở thành Data Analyst.
• Người đi làm mong muốn chuyển hướng sang lĩnh vực Phân tích dữ liệu hoặc bổ sung kỹ năng khai thác dữ liệu phục vụ công việc.
• Business Analyst, Product Owner, Marketing Analyst hoặc các vị trí nghiệp vụ muốn nâng cao khả năng phân tích dữ liệu và ứng dụng AI trong quá trình ra quyết định.
• Người học có kiến thức cơ bản về tin học văn phòng và mong muốn tiếp cận phương pháp phân tích dữ liệu hiện đại thông qua các công cụ AI và dữ liệu thực tế.

• CG1: Hiểu các khái niệm cốt lõi, quy trình phân tích dữ liệu và vai trò của AI trong từng giai đoạn của quá trình phân tích; vận dụng tư duy hệ thống và kiến thức nghiệp vụ để xác định bài toán phân tích phù hợp.
• CG2: Xác định vấn đề kinh doanh, lựa chọn KPI, khai thác yêu cầu từ các bên liên quan và xây dựng insight thông qua trực quan hóa dữ liệu và Data Storytelling.
• CG3: Thu thập, làm sạch, chuẩn hóa, phân tích khám phá dữ liệu và xây dựng Dashboard từ các bộ dữ liệu thực tế bằng Excel kết hợp với các công cụ AI.
• CG4: Vận dụng quy trình phân tích dữ liệu để giải quyết các bài toán thực tế, giao tiếp hiệu quả với các bên liên quan và làm việc nhóm trong môi trường doanh nghiệp trong nước cũng như quốc tế.

Chương trình được triển khai theo mô hình học tập kết hợp giữa lý thuyết và thực hành thông qua video bài giảng, quiz, progress test, bài lab và assignment trên các bộ dữ liệu thực tế từ Kaggle. Người học từng bước thực hiện quy trình phân tích dữ liệu từ xác định yêu cầu, thu thập dữ liệu, làm sạch, phân tích khám phá, trực quan hóa đến trình bày insight, đồng thời ứng dụng AI để hỗ trợ các tác vụ kỹ thuật và nâng cao hiệu quả học tập theo phương pháp Learning by Doing.

Phân tích dữ liệu đang trở thành kỹ năng nền tảng trong nhiều lĩnh vực nghề nghiệp và là một trong những năng lực được doanh nghiệp ưu tiên tuyển dụng. Học phần giúp người học xây dựng tư duy phân tích dữ liệu có hệ thống, hiểu bài toán kinh doanh và biết cách khai thác dữ liệu để tạo ra giá trị phục vụ quá trình ra quyết định.

Việc kết hợp AI với các phương pháp phân tích dữ liệu hiện đại giúp người học nâng cao năng suất trong các hoạt động làm sạch dữ liệu, phân tích, trực quan hóa và xây dựng báo cáo. Đồng thời, khóa học cũng giúp hình thành khả năng đánh giá kết quả do AI tạo ra, phát triển tư duy phản biện và xây dựng nền tảng cho các học phần chuyên sâu cũng như công việc của Data Analyst trong tương lai.

• Module 1: Tổng quan nghề Data và Phân tích yêu cầu – Giới thiệu quy trình phân tích dữ liệu, các vai trò trong lĩnh vực Data, kỹ năng khai thác yêu cầu, tư duy Business Analysis và ứng dụng Prompt Engineering để làm rõ bài toán kinh doanh trước khi tiến hành phân tích.
• Module 2: Thu thập và Xử lý dữ liệu với AI – Hướng dẫn khai thác dữ liệu từ Kaggle và các nguồn dữ liệu phổ biến, thực hiện Data Cleaning, chuẩn hóa dữ liệu, xử lý Missing Values, Outliers và ứng dụng AI để tự động hóa các bước chuẩn bị dữ liệu.
• Module 3: Phân tích khám phá và Trực quan hóa dữ liệu – Thực hiện EDA, phân tích mối quan hệ giữa các biến, xây dựng biểu đồ, Dashboard và Data Storytelling nhằm chuyển đổi dữ liệu thành các thông tin có giá trị phục vụ ra quyết định.
• Module 4: Thực hành phân tích dữ liệu theo chủ đề – Áp dụng quy trình phân tích dữ liệu trên các bài toán thực tế trong lĩnh vực Thương mại điện tử và Tài chính, xác định KPI, đề xuất insight, xây dựng Action Plan và hoàn thành các dự án phân tích dữ liệu end-to-end trên bộ dữ liệu Kaggle.

Chương trình được phát triển và thẩm định bởi đội ngũ chuyên gia có nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Phân tích dữ liệu (Data Analytics), Trí tuệ nhân tạo (AI), Business Analysis và phát triển phần mềm. Nội dung môn học được xây dựng theo định hướng gắn kết giữa nền tảng học thuật, nhu cầu thực tiễn của doanh nghiệp và các xu hướng công nghệ mới, giúp người học tiếp cận quy trình phân tích dữ liệu hiện đại và các phương pháp ứng dụng AI trong môi trường làm việc thực tế.

• Mentor Nguyễn Đức Hoàng: Giảng viên Đào tạo Công nghệ, Chuyên gia AI & Data Consultant với hơn 12 năm kinh nghiệm phát triển phần mềm, phân tích dữ liệu và 8 năm đào tạo công nghệ. Từng đảm nhiệm các vị trí Senior Software Developer, Senior Mobile Developer và Data Engineer tại FPT Software, Vinsofts và GTO Software; đồng thời giảng dạy các chương trình về Data Analyst, AI và phát triển phần mềm tại Techmaster. Kỹ sư Công nghệ Thông tin, Đại học Bách Khoa Hà Nội.
• Mentor Phạm Thị Xuân Lộc: BA Lead tại FPT IS với hơn 13 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Công nghệ thông tin và hơn 10 năm chuyên sâu về Business Analysis. Từng đảm nhiệm vai trò BA Lead tại FPT IS, MSB, Napas và VietinBank, tham gia triển khai nhiều dự án Core Banking, Mobile Banking và hệ thống thanh toán quy mô lớn.
• Mentor Trần Quang Thành Công: Thạc sĩ Thống kê Kinh tế; Digital Data Analytics Assistant Manager tại Home Credit Vietnam. Chuyên gia Data Analytics với kinh nghiệm triển khai các dự án phân tích dữ liệu, Business Intelligence và tối ưu hoạt động kinh doanh tại Home Credit, MoMo và OCB.
• Mentor Hồ Sơn Tùng: CEO NEWAIVIET; Giảng viên Cao đẳng Bách khoa Hà Nội; Giám đốc Đào tạo Aptech Việt Nam; Trưởng khoa phát triển chương trình FUNiX; nguyên CTO tại nhiều doanh nghiệp công nghệ. Có hơn 10 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực phát triển phần mềm, đào tạo CNTT và xây dựng chương trình đào tạo theo nhu cầu doanh nghiệp.