ABCDEFGHIJKLMNOP
1
2
Tổng quan lộ trìnhPractical Data Analyst (PDA) - Báo cáo nhanh – Phân tích chuẩn – Quyết định đúng với Power BI & Gen AI
3
4
5
THÔNG TIN CHUNG KHÓA HỌC PRACTICAL DATA ANALYST (PDA)

BÁO CÁO NHANH - PHÂN TÍCH CHUẨN - QUYẾT ĐỊNH ĐÚNG VỚI POWER BI & GEN AI
6
7
Tổng quan- Lộ trình được thiết kế cho các bạn đang làm trong những lĩnh vực sau:
+ Quản lý & Điều hành
+ Marketing & Sale
+ Tài chính & Kế toán
+ Nhân sự
+ Sản xuất
+ R&D
- Giúp các bạn biết cách vận dụng các kĩ năng về data để phân tích, trực quan dữ liệu dưới nhiều hình thức khác nhau, từ đó đưa ra giải pháp nhằm giải quyết được những bài toán theo từng lĩnh vực:
8
Mục tiêu- Vận dụng các kiến thức và kỹ năng được học để tự động hóa các công việc hằng ngày ( báo cáo, tổng hợp dữ liệu, email automation v.v...)
- Học viên được tiếp cận với dữ liệu (Data) thực tiễn, yêu cầu bài toán Phân tích dữ liệu thực tiễn từ doanh nghiệp.
- Học viên có nền tảng kiến thức về các cấp độ trong Phân tích dữ liệu.
- Nắm được kỹ năng Kể chuyện dữ liệu Data Storytelling.
- Phân tích, trực quan hoá dữ liệu với Metrics, KPI domain.
- Thiết kế các sản phẩm: Operational Dashboard, Tactical Dashboard, Analytical Dashboard
9
Thời lượng2.5 tháng (Học trực tiếp cùng giảng viên qua zoom online)
10
Nội dungData Mindset - Data Storytelling - Power BI
11
Phương pháp đào tạo- SmartData Learning = Học trực tiếp cùng giảng viên qua Zoom theo phương pháp Project-based Coaching (2 buổi/tuần)
- Học bổ trợ thêm ở nhà cùng mentor trên hệ thống Data-driven eLearning
- Ứng dụng Gen AI trong phân tích dữ liệu: Tiền xử lý dữ liệu/ Trực quan hóa dữ liệu/ Rút trích thông tin hữu ích và Data Storytelling
12
Đầu vào- Có tư duy Logic
- Có đam mê, hứng thú với công nghệ và phân tích dữ liệu
- Đảm bảo thời gian học, luyện tập và tham gia project-based trong khóa học
13
Đầu ra- Nắm vững kiến thức, kỹ năng và công cụ được trang bị
- Hoàn thành các task, mission trong project-based từ doanh nghiệp
- Hoàn thành bảo vệ, presentation dự án cuối khoá học
14
GIAI ĐOẠN 1: BI FUNDAMENTAL (1 THÁNG)
15
16
Học phầnThời lượngHình thức học tậpLịch trình học tập
17
Nội dung chínhBài học elearning chi tiết theo lịch trìnhHoạt động thực hành của học viên
18
Tuần 013hHọc cùng mentor trên hệ thống Data-driven eLearningPower BI 01 - Làm quen với PowerBI và cách kết nối dữ liệu với powerBI
- Giới thiệu một số sản phẩm trong hệ sinh thái PowerBI
- Cách kết nối PowerBI với các nguồn dữ liệu
- Tại sao cần tiền xử lý dữ liệu
- Tiền xử lý dữ liệu với PowerBI		Power BI 01
Làm quen với PowerBI
Bài P-1.1. Report View, Data View & Model View
Bài P-1.2. Tổng quan về Power BI, Power BI Service, Power BI Desktop

Kết nối dữ liệu với PowerBI như thế nào
Bài P-1.3. Kết nối PowerBI với Excel
Bài P-1.4. Kết nối PowerBI với CSV


Tiền xử lý dữ liệu với Power BI:
Bài P-1.6. Giới thiệu công cụ tiền xử lý dữ liệu - Power Query Editor
Bài P-1.7. Tại sao cần tiền xử lý dữ liệu?
Bài P-1.8. Các thao tác tiền xử lý dữ liệu phổ biến
Bài P-1.9. Các thao tác tiền xử lý dữ liệu dạng văn bản
Bài P-1.10. Các thao tác tiền xử lý dữ liệu dạng số
Bài P-1.11. Các thao tác tiền xử lý dữ liệu dạng Ngày/tháng
Bài P-1.12. Làm giàu dữ liệu với Condition Column



Practice:
- Thực hành các phần bài tập theo từng nhóm kiến thức nhỏ trển elearning
- Thực hành áp dụng kiến thức đã được học vào bộ dữ liệu thực tế
19
2h30'Huấn luyện qua Zoom theo phương pháp Project-based CoachingCoaching PowerBI 01
- Data Coach review tiến độ, củng cố kiến thức, giải đáp thắc mắc và chữa bài tập học phần PowerBI 01 của học viên
- Data Coach chia sẻ với học viên:
 ● Các best practise trong tiền xử lý dữ liệu
 ● Kinh nghiệm làm việc thực tế khi tiền xử lý với một lượng lớn dữ liệu
● Kĩ thuật sử dụng mô hình work flow để tạo condition column

20
3hHọc cùng mentor trên hệ thống Data-driven eLearningPower BI 02 - Tầm quan trọng của Data Model và các biểu đồ cơ bản
- Khái niệm về Data Model và các chỉ số cần quan tâm
- Học cách tạo ra Data Model chính xác nhất.
- Học cách lựa chọn biểu đồ phù hợp cho từng trường hợp
- Hiểu khái niệm Data Storytelling và nghệ thuật sử dụng biểu đồ


Power BI 02
Tổng quan về Data Model và cách DA tạo ra nó
Bài P-2.1. Khái niệm về Data model trong PowerBI
Bài P-2.1. Các loại kết nối (cardinality) giữa các bảng phổ biến và ý nghĩa
Bài P-2.3. Các cách quan hệ giữa các bảng trong PowerBI
Bài P-2.4. Lựa chọn Import Mode hay Direct Query Mode

Trực quan hóa - Các loại biểu đồ phổ biến trong PowerBI
Bài P-1.12. Trực quan với biểu đồ Bar Charts
Bài P-1.13. Trực quan với biểu đồ Column Charts
Bài P-2.9. Trực quan với biểu đồ Line Charts
Bài P-2.10. Trực quan với biểu đồ Area Chart
Bài P-2.11. Trực quan với biểu đồ Scatter
Bài P-2.12. Trực quan với biểu đồ Combo Chart
Bài P-2.13. Trực quan với biểu đồ Treemaps
Bài P-2.14. Trực quan với biểu đồ Pie Chart
Bài P-2.15. Trực quan với biểu đồ Donut Chart
Bài P-2.16. Trực quan với biểu đồ Maps
Bài P-2.17. Trực quan với biểu đồ Cards
Bài P-2.18. Trực quan với biểu đồ Table
Bài P-2.19. Core visualization
Practice:
- Thực hành các phần bài tập theo từng nhóm kiến thức nhỏ trển elearning
- Thực hành áp dụng kiến thức đã được học vào bộ dữ liệu thực tế
21
2h30'Huấn luyện qua Zoom theo phương pháp Project-based CoachingCoaching PowerBI 02
- Data Coach review tiến độ, củng cố kiến thức, giải đáp thắc mắc và chữa bài tập học phần PowerBI 02 của học viên
- Data Coach chia sẻ với học viên:
 ● Giải thích chi tiết cách một filter tác động tới các biểu đồ như thế nào qua cross filter
 ● Lựa chọn biểu đồ cho một số bài toán thực tế
22
Tuần 023hHọc cùng mentor trên hệ thống Data-driven eLearningBuổi 03 - Tổng hợp và xây dựng các chỉ số mới với DAX
- Hiểu tổng quan về DAX và các khái niệm đi kèm
- Học cách tạo chỉ số phân tích với DAX
- Học cách làm giàu dữ liệu phục vụ phân tích với DAX
- Học cách phân tích dữ liệu với các nhóm hàm phổ biến của DAX		Power BI 03
Tổng quan ngôn ngữ phân tích dữ liệu DAX
Bài P-3.1. DAX là gì?
Bài P-3.2. Measure, Calculated Column, Calculated Table
Bài P-3.3. Cú pháp cơ bản của DAX
Bài P-3.4. Các nhóm hàm trong DAX

Phân tích dữ liệu với các nhóm hàm của DAX
Bài P-3.5. Sự khác nhau giữa filter context và row context
Bài P-3.6. DAX: Date Functions
Bài P-3.7. DAX: Text functions
Bài P-3.8. DAX: Logical functions
Bài P-3.9. DAX: Math functions
Bài P-3.10. DAX: Filter function
Bài P-3.11. DAX: X function và Time Intelligence		Practice:
'- Thực hành các phần bài tập theo từng nhóm kiến thức nhỏ trển elearning
- Thực hành áp dụng kiến thức đã được học vào bộ dữ liệu thực tế
23
2h30'Huấn luyện qua Zoom theo phương pháp Project-based CoachingCoaching 03
- Data Coach review tiến độ, củng cố kiến thức, giải đáp thắc mắc và chữa bài tập học phần PowerBI 03 của học viên
- Data Coach chia sẻ với học viên:
 ● Tại sao cần có DAX trong khi đã có Power Query
 ● Hiểu sâu filter context và row Context - nền tảng để làm việc tốt với DAX
● Best practise khi sử dụng DAX trong các dự án thực tế
24
3hHọc cùng mentor trên hệ thống Data-driven eLearningBuổi 04 - Tổng hợp và xây dựng các chỉ số mới với DAX
- Hiểu tổng quan về DAX và các khái niệm đi kèm
- Học cách tạo chỉ số phân tích với DAX
- Học cách làm giàu dữ liệu phục vụ phân tích với DAX
- Học cách phân tích dữ liệu với các nhóm hàm phổ biến của DAX		Power BI 03
Ứng dụng DAX giải quyết bài toán thường gặp
Bài P-3.12. DAX Casestudy số 1
Bài P-3.13. DAX Casestudy số 2		Practice:
'- Thực hành các phần bài tập theo từng nhóm kiến thức nhỏ trển elearning
- Thực hành áp dụng kiến thức đã được học vào bộ dữ liệu thực tế
25
2h30'Huấn luyện qua Zoom theo phương pháp Project-based CoachingCoaching 04
- Data Coach review tiến độ, củng cố kiến thức, giải đáp thắc mắc và chữa bài tập học phần PowerBI 03 của học viên
- Data Coach chia sẻ với học viên:
 ● Tại sao cần có DAX trong khi đã có Power Query
 ● Hiểu sâu filter context và row Context - nền tảng để làm việc tốt với DAX
● Best practise khi sử dụng DAX trong các dự án thực tế
26
Tuần 036hHọc cùng mentor trên hệ thống Data-driven eLearningBuổi 05 - Ôn tập
- Review lại toàn bộ kiến thức từ buổi 1 đến buổi 4		Ôn tập các bài trên Elearning từ Power BI 01 đến Power BI 03Practice:
'- Thực hành các phần bài tập theo từng nhóm kiến thức nhỏ trển elearning
- Thực hành áp dụng kiến thức đã được học vào bộ dữ liệu thực tế
27
2h30'Huấn luyện qua Zoom theo phương pháp Project-based CoachingCoaching 05
- Thực hành: làm sạch dữ liệu bằng power query, xây dựng data model và viết các hàm DAX trên dữ liệu thực tế
- Data Coach chia sẻ với học viên:
 ● Câu chuyện thực tế khi thiết kế một Report cho khách hàng và bài học kinh nghiệm
● Best practise khi thiết kế một Report
28
6hHọc cùng mentor trên hệ thống Data-driven eLearningBuổi 06 - Tổng quan Report trong Power BI
- Hiểu được khái niệm của từng loại report và ứng dụng của chúng
- Nắm được nguyên lý và cách thiết kế report trong PowerBI
- Học cách tạo ra một dashboard, Analytical reports, Operation Reports		Power BI 04
Tổng quan về các loại report trong PowerBI
Bài P-4.1 Tổng quan Report và Dashbỏad trong PowerBI
Bài P-4.2. Sự khác nhau giữa Report và Dashboard
Bài P-4.3. Giới thiệu một số loại Report phổ biến trong Power BI


Các bước tạo ra report như thế nào?
Bài P-4.5. Thu thập yêu cầu của một report
Bài P-4.6. Các bước thiết kế một report
Bài P-4.7. Thêm tương tác cho report
Bài P-4.8. Publish report như thế nào?


Practice:
'- Thực hành các phần bài tập theo từng nhóm kiến thức nhỏ trển elearning
- Thực hành áp dụng kiến thức đã được học vào bộ dữ liệu thực tế
29
2h30'Huấn luyện qua Zoom theo phương pháp Project-based CoachingCoaching 06
- Data Coach review tiến độ, củng cố kiến thức, giải đáp thắc mắc và chữa bài tập học phần PowerBI 04 của học viên
- Data Coach chia sẻ với học viên:
 ● Câu chuyện thực tế khi thiết kế một Report cho khách hàng và bài học kinh nghiệm
● Best practise khi thiết kế một Report
30
Tuần 043hHọc cùng mentor trên hệ thống Data-driven eLearningBuổi 07 - Giới thiệu một só loại Report trong các lĩnh vực khác nhau
- Showcase một số loại report trong các lĩnh vực bán lẻ, marketing, y tế, logistics		Power BI 05
Một số ví dụ sử dụng Report trong các lĩnh vực thực tế
Bài P-5.1. Report trong lĩnh vực Sale
Bài P-5.2. Report trong lĩnh vực marketing
Bài P-5.3. Report trong lĩnh vực Y tế
Bài P-5.4. Report trong lĩnh vực logistics

Luyện tập xây dựng Report đầu tiên
Bài P-5.5. Thực hành - Xây dựng Sale Analysis Report
Bài P-5.6. Thực hành - Xây dựng Product Analysis Report
Bài P-5.7. Thực hành - Xây dựng Shipping Analysis Report
Practice:
'- Thực hành các phần bài tập theo từng nhóm kiến thức nhỏ trển elearning
- Thực hành áp dụng kiến thức đã được học vào bộ dữ liệu thực tế
31
2h30'Huấn luyện qua Zoom theo phương pháp Project-based CoachingCoaching 07
- Data Coach review tiến độ, củng cố kiến thức, giải đáp thắc mắc và chữa bài tập học phần PowerBI 05 của học viên
- Data Coach chia sẻ với học viên:
 ● Cầm tay chỉ việc cách thiết kế dashboard trong lĩnh vực thương mại điện tử
32
3hHọc cùng mentor trên hệ thống Data-driven eLearningBuổi 08 - Các Kỹ thuật, Phương pháp tìm Insight
- Nắm và ứng dụng được một số phương pháp phân tích dữ liệu với PowerBI		Power BI 08
Phân tích dữ liệu với PowerBI
Bài P-8.1. Phân tích mô tả trong powerBI
Bài P-8.2. Phương pháp xác định outlier
Bài P-8.3. Cách gom nhóm giá trị đặc biệt
Bài P-8.4. Cách phân cụm giá trị trong powerBI
Bài P-8.5. Tự động phân tích dữ liệu với PowerBI
Bài P-8.6. Dự báo tương lại với What-if		Practice:
'- Thực hành các phần bài tập theo từng nhóm kiến thức nhỏ trển elearning
- Thực hành áp dụng kiến thức đã được học vào bộ dữ liệu thực tế
33
2h30'Huấn luyện qua Zoom theo phương pháp Project-based CoachingCoaching 08
- Data Coach review tiến độ, củng cố kiến thức, giải đáp thắc mắc và chữa bài tập học phần PowerBI 08 của học viên
- Data Coach chia sẻ với học viên:
 ● Quy trình phân tích dữ liệu
● Ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu (AI Visual/ GEN AI):
+ Tiền xử lý dữ liệu
+ Tính toán các chỉ số/ phân tích mối quan hệ giữa các biến
+ Xây dựng dashboard và rút trích thông tin hữu ích từ dữ liệu
● Áp dụng kiến thức đã học vào quy trình phân tích dữ liệu
34
GIAI ĐOẠN 2: DA BEST PRACTICE (1.5 THÁNG)
35
36
Học phầnThời lượngHình thức học tậpLịch trình học tập
37
Nội dung chínhBài học elearning chi tiết theo lịch trìnhHoạt động của học viên và Kết quả sở hữu
38
Tuần 05 - 065hHuấn luyện 01 buổi/tuần qua Zoom theo phương pháp Project-based CoachingMilestone 2.1: Lựa chọn domain/bài toán, phân tích và xác định các Chỉ số
- Kiến thức cơ bản domain (lĩnh vực): Kế toán/Bán hàng/Marketing/Thương mại điện tử/Tài chính/Nhân sự....
- Xác định bài toán và đặt vấn đề, yêu cầu:
● Yêu cầu từ Stackholder
● Các nguồn dữ liệu
● Hướng tiếp cận và xử lý
● Giải pháp
- Phân tích và xác định Chỉ số:
● Hiểu về các chỉ số
● Các công thức, tính toán những chỉ số tổng hợp
● Phân tích yếu tố, thành phần tác động đến chỉ số
●Norm của thị trường, ngưỡng phù hợp của chỉ số...
- Định hình một các hệ thống các bước thực hiện và kế hoạch triển khai dự án
1. Học viên thực hiện task của dự án với mentor là Giảng viên.
2. Kỹ năng/Kiến thức học viên sở hữu:
- Hiểu kiến thức căn bản về domain và các bài toán dữ liệu của domain: Kế toán/Bán hàng/Marketing/Thương mại điện tử/Tài chính/Nhân sự....
- Hiểu về qui trình thực tiễn bài bản để làm Phân tích dữ liệu
- Hiểu về cách phân tích, xác định chỉ số, đánh giá các yếu tố/thành phần tác động đến chỉ số
- Vận dụng được tư duy logic, tư duy phản biện và tư duy phân tích
- Kỹ năng giải quyết vấn đề về phân tích dữ liệu có tính hệ thống
- Hiểu về norm, ngưỡng của chỉ số trong phân tích dữ liệu.
39
Tuần 07 - 097h30'Huấn luyện 01 buổi/tuần qua Zoom theo phương pháp Project-based CoachingMilestone 2.2: Thực hiện dự án Phân tích dữ liệu
- Thu thập, import dữ liệu từ các nguồn khác nhau với Power query
- Xử lý, làm sạch dữ liệu với Power query
- Thiết kế và xây dựng Data Model
- Tính toán các chỉ số với DAX
- Thiết kế và xây dựng template Báo cáo với Power Dashboard
- Trực quan hóa dữ liệu với Power Dashboard
- Phân tích dữ liệu:
● Đọc biểu đồ trực quan
● Trích rút thông tin
● Insight
● Kết luận
● Khuyến nghị, giải pháp
● Đề xuất actionable		1. Học viên thực hiện task của dự án với mentor là Giảng viên theo kế hoạch và yêu cầu phân tích ở giai đoạn 1.
2. Kỹ năng/Kiến thức học viên sở hữu:
- Vận dụng được Power query nhằm thu thập, import dữ liệu từ các nguồn khác nhau.
- Vận dụng được Power query và các kỹ thuật xử lý, làm sạch dữ liệu.
- Thiết kế và xây dựng Data Model
- Vận dụng DAX tính toán các chỉ số tổng hợp
- Vận dụng Power Dashboard thiết kế và xây dựng template Báo cáo
- Vận dụng Power Dashboard để trực quan hóa dữ liệu
- Vận dụng được qui trình, kỹ thuật phân tích dữ liệu tìm insight, đưa ra khuyến nghị và actionable
40
Tuần 102h30'Huấn luyện 01 buổi/tuần qua Zoom theo phương pháp Project-based CoachingMilestone 2.3: Review và Feedback
- Review dự án
- Feedback
- Cập nhật/Điều chỉnh/Bổ sung hoàn thiện Dashboard và các nội dung dự án		Học viên được review dự án với mentor là Giảng viên.
41
Tuần 112h30'Huấn luyện qua Zoom theo phương pháp Project-based CoachingTổng kết và bảo vệ dự án
- Present kết quả
- Đánh giá kết quả
- Cấp Chứng chỉ có doanh nghiệp về lĩnh vực Chuyển đổi số, Data Platform bảo chứng