ABCDEF
1
2
3
LỘ TRÌNH KHÓA DATA ANALYST COACHING 1 ON 1
4
5
6
UniGap EssenceLEARN SMART. APPLY FAST.
7
Cam kếtChinh phục vị trí Data Analyst thành công hoặc áp dụng ngay vào công việc hiện tại.
Cam kết Hoàn tiền nếu không có job trong vòng 6 tháng sau khi hoàn thành chương trình học.
8
Hình thứcCOACHING 1 ON 1
9
Coach ProfileCác Coach làm việc tại các công ty top đầu trong ngành. Link
10
11
12
VÌ SAO HỌC VIÊN TIN CHỌN UNIGAP?
13
Coaching 1 on 1Nhận hỗ trợ 1 on 1 bởi đội ngũ Coach đến từ các công ty đầu ngành như Shopee, Lazada, MoMo, SHB bank, Toyota, BaeMin...
Mỗi tuần 2 buổi training => Tổng cộng trong khoá có 40 buổi
14
Mindset thực chiếnChú trọng rèn luyện mindset quan trọng: Problem-solving & Design Thinking.
100% học viên UniGap phản hổi mindset rõ rệt sau khoá coaching
15
Thực hành ProjectLộ trình học được kết hợp cân bằng giữa Kiến thức nền tảng - Thực hành - Rèn tư duy qua các project thực tế, đa dạng domain
11+ project để build portfolio + học viên có thể yêu cầu thêm không giới hạn
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
Student SuccessHọc viên UniGap thành công ở đâu?
39
40
NHẬN TƯ VẤN VÀ REVIEW CV MIỄN PHÍ
41
42
TIMELINE TỔNG QUAN 2 GIAI ĐOẠN
43
44
Giai đoạn 1: Data Analytics FundamentalsKickstarterGiới thiệu tổng quan về ngành data, xây dựng mindset học tập hiệu quả và xây dựng thói quen học hàng ngày
45
SQL- Nắm chắc các concept quan trọng trong xử lý dữ liệu bằng SQL
- Hiểu và thực hành tư duy giải quyết vấn đề.
- Áp dụng tư duy giải quyết vấn đề để giải các bài tập SQL của các công ty công nghệ.
- Đạt chứng chỉ intermediate SQL của HackerRank (100%), có thể đạt chứng chỉ advance SQL nếu học nghiêm túc.
- Hoàn thành 02 projects
46
Power BI Level 1- Sử dụng thành thạo PowerBI để visualize dữ liệu. Biết cách chọn chart, chọn metric sao cho đưa ra outcome giúp stakeholder có thể ra quyết định.
- Hiểu và thực hành tư duy Design Thinking. Đây là 1 core skillset của người làm DA.
- Áp dụng Design Thinking vào phân tích bài toán và đề xuất báo cáo phù hợp với nhu cầu người dùng
- Rèn luyện kĩ năng storytelling trong phân tích dữ liệu
- Hoàn thành 04 projects
47
Power BI Level 2
48
Python- Nắm chắc các concept quan trọng trong lập trình Python
- Hiểu và sử dụng Pandas để xử lý dữ liệu như cách chúng ta dùng SQL.
- Trực quan hóa dữ liệu bằng Seaborn.
- Áp dụng Python để làm bài toán Customer Segmentation dựa vào hành vi khách hàng.
- Hoàn thành 03 projects
49
Machine Learning and Statistic- Hiểu được quy trình làm 1 dự án Machine Learning, cách thức đánh giá hiệu quả của model.
- Làm quen với bài toán supervised learning và thực hành bằng dự án dự đoán chấp nhận tín dụng trong ngân hàng
- Ứng dụng unsupervised learning để dự đoán một user có phải là user churn hay không?
- Nắm bắt các concept cơ bản của Statistic và A/B testing. Ứng dụng A/B testing trong casestudy thực tế.
- Hoàn thành 03 projects
50
Giai đoạn 2: Landing on jobApplication Consultant- Sửa CV, portfolio
- Làm bài test demo
- Hướng dẫn process job
- Training phỏng vấn, mock interview 1 on 1
- Sửa Story 1 on 1
- Apply Job Mentoring
- Hỗ trợ 1 on 1 đến khi có OFFER
51
52
53
Cấu trúc khóa học- 45 buổi training chuyên môn trực tiếp qua Zoom
- 09 buổi training kỹ năng và tư duy apply giai đoạn 2
- 10+ buổi Apply job Mentoring
- 10 project thực chiến.
- Mock interview 1:1 không giới hạn
- 8+ tháng đồng hành tới khi có JOB thành công.
54
Đầu ra- Nắm chắc các công cụ SQL, PowerBI, Python để phân tích dữ liệu
- Hiểu nguyên lý vận hành của các tư duy Problem Solving, Design Thinking, Computational Thinking.
- Có 1 portfolio xịn xò để đi apply (12 project)
- Tư duy và chiến lược apply job các công ty TOP
- Certificate: HackerRank, Datacamp, UniGap.
55
Cam kết hoàn tiềnHoàn tiền nếu tham gia đầy đủ các buổi training, bật cam và hoàn thành đúng tiến độ mà không có JOB sau 6 tháng kết thúc chương trình.
56
57
58
Module 1 - SQL
59
60
Bài họcThời lượngTopic
61
Nội dungThực hành
62
Tuần 11hSQL Kickoff- Bức tranh tổng quan về SQL
- Hướng dẫn cách học SQL hiệu quả
63
2hIntroduction to SQL- Làm quen với hệ thống cơ sở dữ liệu. Hiểu mối quan hệ các bảng trong hệ thống cơ sở dữ liệu có cấu trúc.
- Học cách viết câu lệnh cơ bản đầu tiên
64
4hIntermediate SQL- Thực hành các câu lệnh cơ bản: SELECT, DISTINCT, FROM, WHERE...
- Thực hành các toán tử filter dữ liệu: AND, OR, BETWEEN, LIKE, NOT LIKE...
- Thực hành các câu lệnh grouping, sorting dữ liệu kèm các hàm AGGREGATE functions.
65
2hTraining 01: Data Warehouse Overview and Basic Query- Nguyên tắc thiết kế datawarehouse, hiểu cách các bảng được liên kết với nhau theo những quy chuẩn nhất định.
- Thực hành viết các câu lệnh SQL trên Google Cloude Bigquery.
66
4hJoining Data in SQL- Học các kiểu join phổ biến: INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL JOIN, CROSS JOIN
- Set Theory
- Thực hành cách viết Subquery trong query chính.
67
2hTraining 02: Subquery & Data combination- Hiểu sâu bản chất của việc kết nối các bảng trong datawarehouse theo chiều dọc và theo chiều ngang.
- Nhận biết khi nào kết nối dữ liệu sẽ bị trùng lặp.
- Phân biệt các loại subquery dựa vào vị trí và vai trò.
68
Tuần 24hBook: Người thông minh giải quyết vấn đề như thế nào?- Đọc sách để nắm được kiến thức cơ bản về kĩ năng giải quyết vấn đề.
69
4hData Manipulation in SQL- Thực hành xử lý dữ liệu đa điều kiện với CASE - WHEN
- Thực hành sử dụng Subquery, CTE để tối ưu các câu lệnh truy vấn và giải quyết các bài toán phức tạp với dữ liệu có nhiều điều kiện hoặc nằm ở nhiều bảng khác nhau
- Thực hành các câu lệnh về WINDOW FUNCTIONs
70
2hTraining 03: Master Function in SQL- Hiểu rõ bản chất hoạt động của Function
- Thực hành các nhóm function khác nhau cho từng kiểu dữ liệu: kí tự, số, ngày tháng, thời gian...
71
2hTraining 04: Problem-solving Mindset in SQL- Hiểu nguyên lý vận hành của tư duy giải quyết vấn đề.
- Biết lí do tại sao mình không giải quyết được vấn đề và làm gì khi bị bế tắc.
- Ứng dụng tư duy giải quyết vấn đề vào giải bài SQL ở mức độ khó.
72
Tuần 34hMedium SQL practice from Big Tech Company- Thực hành các bài tập ở mức độ Medium
73
2hTraining 05: practice Support Session 01- Luyện tập giải case với Subquery và Window Function
74
8hHard SQL practice from Big Tech Company- Thực hành các bài tập ở mức độ Hard
75
2hTraining 06: practice Support Session 02- Hỗ trợ thực hành các bài mức độ Hard áp dụng tư duy Problem Solving.
76
Tuần 48hProject Milestone: Explore Ecommerce Dataset- Ứng dụng toàn bộ kiến thức được học để phân tích dữ liệu trang web Ecommerce trên Google Cloud Bigquery.
- Dự án dùng để đưa vào portfolio cuối khóa.
77
2hTraining 07: Final Project Support- Hỗ trợ giải đáp final project.
- Đưa thêm project thực hành về Customer Cohort Analysis.
78
1hHackerank Certificate + Take the final quiz- Lấy certificate Intermediate và Advanced SQL từ HackerRank.
79
1hTraining 08: SQL Wrapup- Tổng kết module SQL và giới thiệu module PowerBI.
80
Accomplishment58hKết quả đầu raIntermediate, Advanced SQL certificate từ HackerRank.
81
MindsetProblem Solving
82
Thực hành02 milestone project + 80 problems
83
84
85
Module 2A - Analyzing Data with Power BI
86
87
Bài họcThời lượngTopic
88
Nội dungThực hành
89
Tuần 11hTraining 01: PowerBI introduction- Giới thiệu về chương trình và Mục tiêu của module
- Giới thiệu về chứng chỉ PL300 của Microsoft
- Làm quen với giao diện cơ bản của Power BI
90
3hIntroduction to Power BI- Làm quen với cấu trúc chính trong PowerBI: Data, Model, Report Views.
- Thực hành định hình và chuyển đổi dữ liệu của bạn trước khi phân tích dữ liệu bằng Power Query Editor.
- Thực hành kĩ năng trực quan hóa dữ liệu cơ bản với những chart phổ biến.
91
3hData Preparation in Power BI- Thực hành các bước chuẩn bị dữ liệu cần thiết như lọc và đổi tên cột và cách sử dụng bản xem trước dữ liệu trong Power BI để xác định các lỗi thường gặp trong tập dữ liệu.
- Thực hành transform dữ liệu với dữ liệu mô tả và dữ liệu đo lường.
92
2hTraining 02: Load dữ liệu bằng Power Query- Tổng quan về Power Query
- Business logic trong quá trình thực thi data preparation
- Checklist Practice trong quả trình cleaning dữ liệu.
93
3hData Transformation in Power BI- Tìm hiểu tổng quan về chuyển đổi bảng trong Power BI.
- Thành thạo các thao tác như pivot, unpivot, transpose và append table.
- Làm quen với joins và cách lựa chọn loại join phù hợp trong từng tình huống.
- Nâng cao hiệu quả xử lý dữ liệu với cột tùy chỉnh, ngôn ngữ M và Advanced Editor.
94
2hTraining 03: Data cleaning in Power Query- Quản lý Tables and Columns trong Power Query
- Chuẩn hóa các kiểu dữ liệu
- Best practices khi làm sạch dữ liệu
- Các bước xử lý dữ liệu nâng cao
95
Tuần 23hData Modeling in Power BI- Thực hành load dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
- Thực hành xây dựng data model với các bảng fact, dim để tạo nên Star Schema.
- Hiểu rõ về cấu trúc Star Schema và Snowflake Schema.
96
2hTraining 04: Xây dựng mô hình dữ liệu chuẩn- Bản chất của Dashboard là gì? Quá trình data được transform như thế nào?
- Phân biệt các bảng Dim, Fact và cách thức các bảng kết nối với nhau.
- Phân loại các kiểu quan hệ trong data: 1-1, 1-nhiều, nhiều-nhiều.
97
3hData Visualization in Power BI- Tìm hiểu sức mạnh hình ảnh trực quan của Power BI trong việc xây dựng báo cáo và dashboard.
- Học cách tạo các biểu đồ tích hợp và biểu đồ tùy chỉnh để truyền tải thông tin sâu sắc.
- Sử dụng định dạng có điều kiện để làm nổi bật dữ liệu quan trọng.
- Khám phá nhiều loại biểu đồ như biểu đồ phân tán, lốc xoáy, đồng hồ đo… và cách trình bày trực quan mà không gây quá tải cho người xem.
98
2hTraining 05: Trình bày biểu đồ và trực quan hóa dữ liệu- Các loại biểu đồ & nguyên tắc chọn biểu đồ phù hợp
- Thiết kế visual hiệu quả: Card, Matrix, Line, Combo chart
- Format biểu đồ, màu sắc, nhấn mạnh insight
- Thực hành với các loại biểu đồ phổ biến
99
4hProject 01: HR Dashboard- Thiết kế đầy đủ các thành phần: KPI tổng quan, biểu đồ phân tích (Age, Gender, Turnover, Recruitment...), bảng dữ liệu chi tiết theo các chiều như Ethnicity.
- Sử dụng các loại biểu đồ phù hợp: Bar, Pie, Donut, Column, Funnel, Matrix/Table.
- Áp dụng DAX cơ bản, định dạng màu sắc và bố cục theo mẫu để truyền tải insight rõ ràng.
- Dashboard cần có khả năng tương tác thông qua các slicer (Department, Gender, Performance Score...).
100
Tuần 32hIntroduction to DAX in Power BI- Thực hành viết DAX để mở rộng dữ liệu bằng các cột được tính toán trước khi tiến hành phân tích.
- Thực hành cách đặt biến, các hàm lặp, hàm calculate để filter dữ liệu
- Thực hành các hàm về DAX's date and time intelligence