Data Analysis Projects FUNiX

MỤC TIÊU MÔN HỌC

Sau khi học xong môn này, học viên sẽ đạt được các chuẩn kiến thức, kỹ năng đầu ra như sau:

• Nắm bắt được các thao tác và các hàm cơ bản trong Excel.
• Biết được một số thủ thuật phổ biến hay sử dụng trong Excel.
• Biết được một số dạng biểu đồ cơ bản và cách vẽ biểu đồ.
• Biết cách thao tác và tạo báo cáo với Pivot Table.
• Bức tranh tổng quan về thống kê và xác suất, vai trò của thống kê và xác suất trong cuộc sống hiện đại, ý nghĩa của thống kê suy diễn và thống kê mô tả.
• Các đặc trưng của dữ liệu theo phương pháp thu thập dữ liệu, các loại dữ liệu và các thông số thống kê đặc trưng của dữ liệu.
• Ý nghĩa của hệ số tương quan giữa 2 biến dữ liệu và các phương pháp giải bài toán hồi quy tuyến tính đơn giản với 2 biến.
• Các khái niệm cơ bản trong xác suất: Biến cố, ngẫu nhiên, quy tắc cộng/nhân, xung khắc/độc lập và định lý Bayes.
• Hàm phân phối tích lũy và các hàm phân phối xác suất trong thống kê cho biến rời rạc và biến liên tục: Phân phối chuẩn, phân phối nhị thức và các phân phối nâng cao khác.
• Phân phối mẫu, ước lượng điểm và khoảng tin cậy cho giá trị trung bình, xác suất và phương sai của quần thể.
• Các khái niệm cơ bản trong kiểm định giả thuyết: Giả thuyết không, giả thuyết thay thế, các dạng lỗi, quy trình của bài toán kiểm định giả thuyết cho kiểm định xác suất và kiểm định giá trị trung bình.
• Kiểm định Chi-square cho biến phân loại và các phương pháp bổ sung (Cramér’s V, Fisher Exact).
• Kiểm định sự tồn tại của tương quan tuyến tính và cách sử dụng đường hồi quy.
• Hiểu về các khái niệm cơ sở dữ liệu và hệ quản trị cơ sở dữ liệu và ngôn ngữ truy vấn.
• Vận dụng thành thạo ngôn ngữ định nghĩa dữ liệu (DDL) và ngôn ngữ thao tác dữ liệu (DML).
• Biết cách xây dựng mô hình thực thể quan hệ và mô hình quan hệ.
• Hiểu chuẩn hóa dữ liệu và áp dụng các kỹ thuật chuẩn hóa trong thiết kế cơ sở dữ liệu.
• Hiểu và vận dụng được View, Cursor, Stored Procedure, Function, Trigger, Index.
• Nắm được các nguyên tắc thiết kế cơ sở dữ liệu.
• Nắm được các khái niệm cơ bản về công việc Phân tích dữ liệu và hệ sinh thái khoa học dữ liệu.
• Hiểu rõ vai trò của Phân tích dữ liệu trong các bài toán kinh doanh.
• Nắm được cách thức kết nối và giao tiếp với các bên liên quan trong một dự án liên quan đến Phân tích dữ liệu.
• Sử dụng được Excel để xử lý bài toán phân tích dữ liệu cơ bản từ đầu đến cuối.
• Hiểu về lợi ích của Business Intelligence đối với doanh nghiệp.
• Cài đặt và làm quen với giao diện của Power BI Desktop.
• Xử lý, chuyển đổi và tích hợp được dữ liệu thô vào Power BI.
• Xây dựng mô hình dữ liệu quan hệ với các bảng dữ liệu và quan hệ dữ liệu.
• Sử dụng DAX để tính toán, trích xuất và phân tích dữ liệu.
• Xây dựng được các báo cáo Power BI đẹp mắt, có thể tương tác với người dùng.
• Thiết kế, xây dựng và triển khai được một quy trình BI hoàn chỉnh trên Power BI từ dữ liệu thô với các báo cáo và dashboard chất lượng.
• Đăng nhập và làm quen với Power BI Service.
• Biết cách viết truy vấn phân tích một số bài toán về lưu lượng, hiệu suất, sản phẩm của website trong MySQL.
• Biết sử dụng một số hàm truy vấn nâng cao trong SQL Server.
• Biết cách viết và tối ưu được các truy vấn từ đơn giản đến phức tạp trên SQL.
• Thiết kế và xây dựng được một Data warehouse hoàn chỉnh.
• Hiểu rõ về quy trình ETL trong cơ sở dữ liệu cũng như các thao tác chi tiết cho từng bước.
• Sử dụng Python để làm việc với các dữ liệu dạng text file, dữ liệu web
• Sử dụng numpy khi thao tác với mảng 1 chiều và 2 chiều
• Sử dụng thành thạo Pandas cho các tác vụ làm sạch, biến đổi, xử lý và phân tích dữ liệu
• Biết viết regular expression để làm các querry từ đơn giản đến phức tạp với dữ liệu text
• Sử dụng được Python để trực quan hóa dữ liệu thông qua các thư viện từ cơ bản đến nâng cao
• Làm quen với một số bài toán mô hình hóa dữ liệu cơ bản như hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, cây quyết định k-Means