Short term Data Analysts
A short-term training syllabus for data analysts typically focuses on providing a solid foundation in essential skills and concepts.
Introduction to Data Analysis
- Understanding the role of data analysts and their impact on decision-making.
- Introduction to data analysis processes and methodologies.
- Exploring the types of data and their characteristics.
Data Cleaning and Preparation
- Techniques for cleaning and preprocessing data.
- Handling missing data and outliers.
- Data transformation and normalization.
Data Exploration and Visualization
- Exploratory data analysis techniques.
- Visualization tools and libraries
- Creating meaningful visualizations to communicate insights.
Statistical Analysis
- Descriptive statistics: measures of central tendency, variability, and correlation.
- Hypothesis testing and statistical inference.
- Introduction to regression analysis.
Introduction to Database Management
- Understanding databases and database management systems (DBMS).
- Basic SQL queries for data retrieval and manipulation.
Introduction to Programming for Data Analysis
- Basics of programming languages commonly used in data analysis (e.g., Python, R).
- Data manipulation and analysis using programming libraries (e.g., Pandas, NumPy).
Data Reporting and Communication
- Creating data reports and dashboards.
- Effective data visualization and storytelling techniques.
- Presenting findings and insights to stakeholders.
Practical Projects and Case Studies
- Hands-on exercises and projects to apply concepts and techniques learned.
- Analyzing real-world datasets and solving data-related problems.
- Collaboration and teamwork in data analysis projects.
Khóa Phân tích Dữ liệu ngắn hạn
Giáo trình đào tạo ngắn hạn dành cho nhà phân tích dữ liệu thường tập trung vào việc cung cấp nền tảng vững chắc về các kỹ năng và khái niệm thiết yếu.
Giới thiệu về Phân tích Dữ liệu
- Hiểu về vai trò của nhà phân tích dữ liệu và ảnh hưởng của phân tích dữ liệu lên việc đưa ra quyết định.
- Giới thiệu về quy trình phân tích dữ liệu và phương pháp thực hiện.
- Khám phá các loại dữ liệu và đặc điểm của chúng.
Làm sạch và chuẩn bị dữ liệu
- Các kỹ thuật làm sạch và tiền xử lý dữ liệu.
- Xử lý dữ liệu bị thiếu và các dữ liệu ngoại lệ.
- Chuyển đổi và chuẩn hóa dữ liệu.
Khám phá và trực quan hóa dữ liệu
- Tìm hiểu các kỹ thuật phân tích dữ liệu.
- Các thư viện và công cụ hỗ trợ trực quan hóa.
- Tạo hình ảnh trực quan có ý nghĩa để truyền đạt thông tin chi tiết.
Phân tích thống kê
- Thống kê mô tả: đo lường xu hướng trung tâm, tính biến thiên và mối tương quan.
- Kiểm định giả thuyết và suy luận thống kê.
- Giới thiệu về phân tích hồi quy.
Giới thiệu về quản lý cơ sở dữ liệu
- Hiểu cơ sở dữ liệu và hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu (DBMS).
- Các truy vấn SQL cơ bản để truy xuất và thao tác dữ liệu.
Giới thiệu về Lập trình để Phân tích Dữ liệu
- Khái niệm cơ bản về ngôn ngữ lập trình thường được sử dụng trong phân tích dữ liệu (ví dụ: Python, R).
- Thao tác và phân tích dữ liệu bằng các thư viện lập trình (ví dụ: Pandas, NumPy).
Báo cáo và Truyền tải thông tin
- Tạo báo cáo dữ liệu và bảng dữ liệu tóm tắt.
- Kỹ thuật kể chuyện và trực quan hóa dữ liệu hiệu quả.
- Trình bày những phát hiện và hiểu biết sâu sắc từ báo cáo cho các bên liên quan.
Dự án thực tế và Nghiên cứu điển hình
- Các bài tập và dự án thực hành để áp dụng các khái niệm và kỹ thuật đã học.
- Phân tích các tập dữ liệu trong thế giới thực và giải quyết các vấn đề liên quan đến dữ liệu.
- Hợp tác và làm việc nhóm trong các dự án phân tích dữ liệu.
