Kiến thức toán học và thống kê
Đây là nền tảng để xử lý và phân tích dữ liệu.
Các học phần tiêu biểu:
- Toán cho kinh doanh
- Xác suất thống kê
- Thống kê kinh doanh
- Thống kê ứng dụng
- Phân tích hồi quy
- Phương pháp định lượng
- Mô hình hóa dữ liệu
- Dự báo kinh doanh
Sinh viên học cách sử dụng dữ liệu để tìm xu hướng, xác định mối quan hệ và dự báo các kết quả kinh doanh.
4. Cơ sở dữ liệu và SQL
Sinh viên được làm quen với cách lưu trữ và khai thác dữ liệu.
- Cơ sở dữ liệu
- Hệ quản trị cơ sở dữ liệu
- SQL
- Thiết kế cơ sở dữ liệu
- Mô hình dữ liệu
- Truy vấn và tổng hợp dữ liệu
- Kho dữ liệu (Data Warehouse)
- Quản trị dữ liệu
Đây là nhóm kiến thức quan trọng đối với vị trí Data Analyst/BI Analyst.
5. Lập trình cho phân tích dữ liệu
Sinh viên thường được tiếp cận một hoặc nhiều ngôn ngữ:
Các nội dung có thể gồm:
- Lập trình cơ bản.
- Xử lý dữ liệu bằng Python.
- Pandas, NumPy.
- Trực quan hóa dữ liệu.
- Phân tích dữ liệu bằng Python/R.
- Tự động hóa các tác vụ xử lý dữ liệu.
6. Phân tích dữ liệu kinh doanh
Đây là nhóm học phần cốt lõi của ngành.
Sinh viên được học:
- Quy trình phân tích dữ liệu.
- Thu thập dữ liệu.
- Làm sạch dữ liệu.
- Biến đổi dữ liệu.
- Khám phá dữ liệu (EDA).
- Phân tích mô tả.
- Phân tích chẩn đoán.
- Phân tích dự báo.
- Phân tích đề xuất.
- Đánh giá và diễn giải kết quả.
7. Business Intelligence (BI)
Sinh viên được học cách biến dữ liệu thành thông tin phục vụ quản trị.
- Business Intelligence.
- Data Warehouse.
- ETL/ELT.
- Dashboard quản trị.
- KPI và hệ thống đo lường.
- Power BI.
- Tableau hoặc các công cụ BI tương tự.
- Báo cáo quản trị.
- Data Storytelling.
Sinh viên có thể thực hành xây dựng dashboard theo các bài toán:
Doanh thu → Chi phí → Khách hàng → Sản phẩm → Hiệu quả kinh doanh.
8. Phân tích Marketing
Ứng dụng dữ liệu vào hoạt động marketing:
- Marketing Analytics.
- Phân tích hành vi khách hàng.
- Phân khúc khách hàng.
- Phân tích chiến dịch quảng cáo.
- Phân tích tỷ lệ chuyển đổi.
- Customer Lifetime Value.
- Churn Analysis.
- Dự đoán nhu cầu khách hàng.
9. Phân tích tài chính và kinh doanh
Sinh viên có thể được học:
- Financial Analytics.
- Phân tích doanh thu.
- Phân tích chi phí.
- Phân tích lợi nhuận.
- Dự báo doanh số.
- Phân tích ngân sách.
- Đánh giá hiệu quả đầu tư.
- Mô hình tài chính cơ bản.
10. Phân tích chuỗi cung ứng và vận hành
Ứng dụng dữ liệu để tối ưu hoạt động doanh nghiệp:
- Operations Analytics.
- Supply Chain Analytics.
- Phân tích tồn kho.
- Dự báo nhu cầu.
- Phân tích năng suất.
- Tối ưu logistics.
- Phân tích chi phí vận hành.
- Quản trị rủi ro chuỗi cung ứng.
11. Trí tuệ nhân tạo và Machine Learning
Ở các chương trình hiện đại, sinh viên có thể được học:
- Nhập môn trí tuệ nhân tạo.
- Machine Learning.
- Phân loại dữ liệu.
- Hồi quy.
- Phân cụm.
- Mô hình dự báo.
- Phân tích dữ liệu lớn.
- Ứng dụng AI trong kinh doanh.
Mục tiêu chủ yếu là giúp sinh viên ứng dụng mô hình dữ liệu vào bài toán thực tế, thay vì chỉ tập trung vào lý thuyết AI.
12. Big Data và Cloud Analytics
Một số chương trình có thể đưa vào các nội dung:
- Big Data.
- Data Lake.
- Điện toán đám mây.
- Cloud Database.
- Cloud Analytics.
- Xử lý dữ liệu quy mô lớn.
- Kiến trúc hệ thống dữ liệu.
Sinh viên được làm quen với cách doanh nghiệp hiện đại lưu trữ và xử lý lượng dữ liệu lớn.
13. Đạo đức và quản trị dữ liệu
Nội dung này ngày càng quan trọng trong ngành:
- Đạo đức dữ liệu.
- Bảo mật dữ liệu.
- Quyền riêng tư.
- Quản trị dữ liệu.
- Chất lượng dữ liệu.
- An toàn thông tin.
- Trách nhiệm khi sử dụng AI và dữ liệu khách hàng.
14. Kỹ năng phân tích và trình bày dữ liệu
Sinh viên không chỉ cần phân tích đúng mà còn phải giải thích được kết quả.
Các kỹ năng được rèn luyện:
- Data Storytelling.
- Trực quan hóa dữ liệu.
- Thiết kế dashboard.
- Viết báo cáo phân tích.
- Thuyết trình kết quả.
- Đưa ra khuyến nghị kinh doanh.
- Giao tiếp với các bộ phận không chuyên về dữ liệu.
15. Thực hành và dự án
Sinh viên có thể thực hiện các dự án như:
- Phân tích doanh thu doanh nghiệp.
- Phân tích dữ liệu khách hàng.
- Dự báo doanh số.
- Phân tích hiệu quả marketing.
- Phân tích hành vi mua hàng.
- Xây dựng dashboard Power BI.
- Phân tích dữ liệu thương mại điện tử.
- Xây dựng mô hình dự đoán khách hàng rời bỏ.
- Phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng.
16. Thực tập tốt nghiệp
Sinh viên có thể thực tập tại:
- Công ty công nghệ.
- Ngân hàng.
- Công ty thương mại điện tử.
- Doanh nghiệp bán lẻ.
- Công ty logistics.
- Công ty tài chính – bảo hiểm.
- Công ty tư vấn.
- Doanh nghiệp sản xuất.
- Bộ phận Data/BI/Analytics của các tập đoàn.
Cuối chương trình thường có:
- Thực tập tốt nghiệp.
- Khóa luận tốt nghiệp; hoặc
- Dự án/chuyên đề tốt nghiệp.
