AIDE Institute

AIDE Institute is a Data Science (DS) and Artificial Intelligence (AI) training provider

Operating as usual

19/12/2023

Chúc mừng team đạt giải Quán quân trong cuộc thi Vietnam Datathon với giải thưởng 50 triệu và mentor - anh Hùng, trợ giảng khoá FDE của AIDE nhé! Rất xuất sắc luôn ạaaa 🥳🥳🥳

Trong năm 2024, anh Hùng sẽ đồng hành cùng AIDE trong nhiều khoá học chất lượng khác và với cả vai trò mới nữa! Mọi người cùng đón chờ sự xuất hiện của anh và những giá trị kiến thức anh truyền tải nheeee 🔥

Tiện thể thì ảnh có blog ở đây, mọi người có thể follow ủng hộ ảnh hehe: https://careerly.vn/profiles/292

Photos from AIDE Institute's post 10/12/2023

Hai nguồn học SQL đã được kiểm chứng dễ học, xịn xò cho người mới bắt đầu luôn nèeee 🥳

1️⃣ SQL for Data Analysis - Udacity:
Khoá học của Udacity này khá đầy đủ, có video bài giảng, bài tập, có mentor để giải đáp thắc mắc về bài tập và có project cuối khoá. Vì vậy nếu bạn muốn tự học SQL thì khoá học này thực sự rất đáng để thử, rất nhiều newbie đã thử và công nhận nha 🤩

2️⃣ Introduction & Intermediate SQL - Sololearn:
Chỉ cần bạn đăng ký tài khoản và bắt đầu học, bạn sẽ hiểu ngay vì sao khoá này được kiểm chứng dễ học. Ngoại trừ giao diện dễ dùng (có phần dễ thương), cách thức khoá học này trực quan các kiến thức SQL cũng khiến các newbie nhìn vào hiểu ngay. Học free, dễ hiểu, hình thức học nhẹ nhàng, lấy được certificate nữa. Bạn thử ngay nhé?

Photos from AIDE Institute's post 09/12/2023

Hai chứng chỉ về Data Analytics hot nhất trên Coursera hiện nay khác nhau ở điểm nào? 🤔

1️⃣ Google Data Analytics Professional Certificate:
Khoá học này đã có (tạm xem là) part 2 (Google Advanced Data Analytics) nhưng chúng mình đang đề cập tới part 1. Với hơn 1,8 triệu người đã enroll, đây là một trong những lựa chọn hàng đầu của những người mới bắt đầu.

Khoá này có 8 courses nhỏ, như thường lệ các bạn có thể học free bằng student account hoặc xin financial aid. Dễ hiểu, chi tiết, được cung cấp từ các kiến thức cơ bản nhất, các công đoạn trước, trong và sau phân tích dữ liệu,... Bạn sẽ được học rất nhiều từ định nghĩa về dữ liệu và phân tích dữ liệu, cách tiếp cận vấn đề, cách đặt câu hỏi, cách khai thác và thu thập dữ liệu,... Ngoài các kiến thức nền tảng vững chắc và được ôn tập nhiều lần, các bạn còn được sử dụng SQL, Tableau và R để truy vấn, phân tích và trực quan hoá dữ liệu.

2️⃣ IBM Data Analyst Professional Certificate:
Nếu như Google DA phù hợp với mọi đối tượng và sử dụng ngôn ngữ R - một ngôn ngữ rất quen thuộc với các bạn đã làm việc với thống kê nhiều - thì khoá DA của IBM sử dụng Python và bạn cũng phải trực quan hoá dữ liệu bằng Python thay vì Tableau như Google DA luôn. Tuy nhiên, trong IBM DA các bạn sẽ được học bằng Excel, rất quen thuộc và dễ hiểu nên đây cũng là một lựa chọn rất tối ưu cho các bạn muốn bắt đầu học phân tích dữ liệu nha.

Sơ sơ vậy thôi, với thời lượng không quá chênh lệch, khoá nào cũng xịn xò, bạn đã chọn được cho mình khoá học nào chưa?

Photos from AIDE Institute's post 08/12/2023

Cũng là trực quan hoá dữ liệu, cuốn sách này khác gì? 🤔

Cuốn sách mà chúng mình sắp chia sẻ dưới đây sẽ không hướng dẫn các bạn về tư duy thiết kế, thẩm mỹ hay kể chuyện bằng dữ liệu gì cả. Đây là cuốn sách thiên hướng về thực hành trực quan hóa dữ liệu bằng Python, giúp các bạn luyện tập từng bước nên rất phù hợp cho người mới học. Các dataset được cung cấp và các ví dụ sẽ giúp các bạn làm quen và thuần thục sử dụng Python để phân tích dữ liệu nè.

Link sách: https://drive.google.com/file/d/1nrhPqWWWsSEhqnkqtPaaRf1zlwcQ5zrO/view?usp=sharing

07/12/2023

Một khoá học lập trình Python cơ bản, phù hợp cho các non-IT cũng học được từ đại học Michigan: https://bitly.ws/34Hv2 👇

Trong 5 courses nhỏ, các bạn sẽ được học từ những bước đầu tiên như cài đặt Python, tiếp theo là các kiến thức cơ bản về Python và ở khoá cuối cùng, các bạn sẽ được làm một project thực tế (xử lý, trực quan hoá dữ liệu) bằng Python.

Khi hoàn thành khoá này, các bạn sẽ nhận được certificate bên cạnh project cuối cùng, như một cách công nhận các kiến thức bạn đã học được. Khoá học trên Coursera, các bạn có thể dùng tài khoản sinh viên hoặc xin financial aid (có mẫu trên Internet) để được học free nhaaaa 💪

Photos from AIDE Institute's post 29/11/2023

AIDE chia sẻ cho các bạn một tài liệu về phân tích dữ liệu kinh doanh, mô hình hoá dữ liệu mà mình đánh giá là rất đáng đọc nèeee. Vì sao ư?

✅ Cuốn sách này không chỉ hướng dẫn các bước phân tích dữ liệu đơn giản mà rất chú trọng vào các kiến thức thống kê, xác suất. Từ các kiến thức toán học này, các cách xử lý dữ liệu và tính toán số liệu trở nên có cơ sở, dễ hiểu hơn. Bạn có thể áp dụng lối tư duy tương tự cho các bộ dữ liệu khác mà bạn phải tiếp xúc.
✅ Cách trình bày đơn giản, dễ hiểu, thậm chí tác giả còn note mỗi phần sách tương ứng với nhu cầu của người đọc.
✅ Cách học có phần liền mạch trong sách là điểm cộng khi sau kiến thức thống kê liên quan, các bước thực hiện, cách tiếp cận qua các study case và tiếp theo là đến trực quan thực hành trên máy.
✅ Sau mỗi bài học, cuốn sách còn có những bài tập có tính ứng dụng cao, kích thích và định hướng tư duy của người học.
✅ Cuối cùng, các bước thực hành được hướng dẫn đều sử dụng Excel, phù hợp cho tất cả đối tượng.

Bạn nào cần thì mình comment link ở dưới nha

24/11/2023

Nhân ngày Black Friday, AIDE tưng bừng KHÔNG sale khóa FDA 🤡
Vì chỉ với 3 # # # cho sinh viên, 4 # # # cho người đi làm (x tiểu học) thì ngày nào chả là Black Friday 🥹

23/11/2023

Chỉ còn hơn 40 ngày nữa, năm 2023 sẽ kết thúc. Mọi người sẽ hỏi nhau: Năm qua bạn đã làm được gì? Có học thêm được gì mới không? Có dự định gì năm mới không? 🥹

Bất kể năm nay có tốt đẹp, có tệ hại, có vui vẻ, có thất vọng thì bạn đừng quên cố gắng mỗi ngày nhé 🌸 Nhất định bạn sẽ ngày càng phát triển, hoàn thiện và sẵn sàng hơn cho mỗi cơ hội tìm đến 💪

Nếu các bạn nghĩ đã quá trễ để tích luỹ thêm được gì đó cho năm nay thì khoá học "Fundamental Data Analytics" của AIDE sẽ kết màn thật đẹp cho 2023 của bạn! Chỉ với chưa tới 5 🍠 chưa tính các thể loại discount, bạn sẽ có cho mình siêu kỹ năng phân tích dữ liệu cần thiết cho tất cả các công việc và lĩnh vực. Đầu tư vào kiến thức, kỹ năng của bản thân chưa bao giờ là phí cả 😊

Bên cạnh buổi học, các buổi catch up hàng tuần với giảng viên sẽ giúp bạn giải đáp được các thắc mắc, có thêm nhiều kiến thức bên lề và kinh nghiệm cho công việc. Ngoài ra project cuối khoá sẽ được chỉnh sửa hoàn chỉnh về cả nội dung, hình thức và cách trình bày dưới góc nhìn của người nghe.

Thay vì lướt mạng xã hội trong lo âu, hãy giành lấy quyền kiểm soát công việc của mình bằng cách tự trau dồi, tích luỹ kiến thức, may mắn sẽ mỉm cười với người kiên trì và ham học hỏi! 🍀

10/11/2023

Cơ hội cuối cho các bạn nào muốn học Data Engineer - khoá FDE tháng 11 này 👇👇👇

05/11/2023

Flashsale lần 2 trong tháng: giảm 21% còn 3 # # # (x tiểu học) cho khoá FDE cuối của năm - khai giảng tuần sau 😇

04/11/2023

🌸 ĐÔI LỜI AIDE TÂM SỰ VỚI CÁC BẠN HỌC VIÊN 🌸

1. Vì muốn ưu tiên trải nghiệm và đảm bảo mức độ tương tác của giảng viên và học viên nên chúng mình chọn dạy online qua Zoom chứ không dạy qua video record. Điều này khiến cho các bạn đôi khi phải đợi chúng mình tuyển sinh và mở lớp khá lâu 🥹 Thế nhưng các bạn vẫn kiên nhẫn và tin tưởng AIDE, cảm ơn các bạn rất nhiều 😍

2. Vì muốn đảm bảo chất lượng dạy và học nên chúng mình đặt ra bài test đầu vào cho khoá Fundamental Data Engineering, nhằm đảm bảo học viên không bị ngợp vì đây là khoá học khá nặng. Mỗi khi có học viên không vượt qua ở bài test này chúng mình đều rất tiếc vì các bạn thật sự rất muốn học. Thế mà các học viên này đã quyết tâm học thêm về SQL và Python, sau đó quay lại hoàn thành bài test và tham gia FDE lần nữa 🥹 Sao mà quyết tâm, mà dễ thương dữ vậy nè 😘

3. Chúng mình biết rõ tình hình kinh tế hiện tại đang lao đao, vì thế AIDE đã tính toán, tối ưu các chi phí để đưa ra mức học phí hợp lý nhất có thể. Tuy nhiên, nhằm tạo điều kiện cho tất cả các bạn học tập, trau dồi để vượt qua khó khăn và bắt lấy những cơ hội tuyển dụng, chúng mình sẽ có thêm những đợt flashsale siêu xịn. Các bạn nhớ nhận lấy những món quà cảm ơn này từ AIDE nhé! 🥳

Photos from AIDE Institute's post 01/11/2023

😱 Chỉ còn 4 slots cuối cùng cho lớp FDE05 tháng 11 này 😱

Những slots này dành cho các bạn:
1. Đã có một chút kiến thức về Python và SQL để vượt qua bài test của tụi mình 👉👈
2. Có nhu cầu học ngay để ứng tuyển đầu năm sau hoặc lên level trong công việc hoặc chuyển vị trí 💪
3. Thích được tặng quà vì sẽ có những flashsale diễn ra siêu hời, các bạn theo dõi AIDE để cập nhật nha 🥳

Photos from AIDE Institute's post 31/10/2023

Cùng nhìn lại những lời nhận xét của học viên khoá "Fundamental Data Engineering" - FDE04 để phát huy cho khoá FDE05 nào! 🥳🥳🥳

Đáp lại sự chờ đợi của các bạn học viên, khoá FDE05 đã trở lại và chắc chắn luôn lợi hại. Vẫn là bộ 3 quyền lực hứa hẹn sẽ đem lại nhiều kiến thức và kinh nghiệm bổ ích cho các bạn có đam mê với công việc Data Engineer.

👉 Profile xịn của giảng viên tại đây: https://docs.google.com/document/d/1ZOCDLOSISo5aSi6Mo9vq54O1y8XyNmWEBNbWLxU9Y_o/edit

Đã qua 4 khoá học với kết quả khả quan khi học viên lần lượt nhận được các offer chất lượng từ các công ty như Gene Solution, BOSCH, KMS,..., khoá học "Fundamental Data Engineering" luôn được cập nhật và chỉnh lý để ngày càng chất lượng hơn 💪

Xem feedback từ học viên trong album ảnh nhé! 👉👈

Tuy nhiên, Data Engineer là công việc có tính thử thách, đòi hỏi mức độ kiến thức và sự kiên trì nhất định. Vì thế các giảng viên đã dành cho các học viên một bài test nho nhỏ để tránh trường hợp các bạn bị ngợp trong khoá học.

🥹 Ở đây nè: https://forms.gle/rD6LsBkJr8mAdk5T6

Vượt qua bài test này, các bạn chỉ cần học hành chăm chỉ, còn lại để các giảng viên và trợ giảng lo. Với chất lượng khoá học, chất lượng giảng viên và các dịch vụ đi kèm siêu xịn thế này nhưng đừng lo, giá cả siêu hạt dẻ. Đăng ký khoá học để được ưu đãi siêu sale tháng 1️⃣1️⃣ nha, vì biết đâu đây là khoá FDE cuối cùng của năm thì sao 😉 Học nhanh để đón đầu mùa tuyển dụng năm sau nàooo!

Photos from AIDE Institute's post 28/10/2023

Thấm thoát cũng đã tổ chức được 4 khóa FDE rồi cả nhà ạ! Số lượng cũng chẳng nhiều để flex, nhưng giảng viên xịn sò, học viên chăm chỉ và có job xịn thì vẫn được flex phải hong ạ :D :D :D

26/10/2023

Chỉ trong tháng 10, đăng ký khoá Data Analytics, giảm ngay 11%, giá cực hời cho kỹ năng hot nhất hiện nay

Photos from AIDE Institute's post 26/10/2023

🏆 VỀ KIẾN THỨC CHUYÊN MÔN/DOMAIN KNOWLEDGE:
Data Analytics được ứng dụng trong tất cả các lĩnh vực, vì thế việc sở hữu kiến thức chuyên môn trong một lĩnh vực nào đó bên cạnh kỹ năng phân tích dữ liệu chính là điểm tạo ra sự khác biệt giữa các Data Analyst. Đó là lý do vì sao phân tích dữ liệu được lựa chọn học bởi các anh chị non-tech hoặc chuyển ngành. Nếu bạn là sinh viên hoặc chưa có kiến thức chuyên môn cũng không sao, bạn có thể từ từ trau dồi về lĩnh vực mình muốn làm việc qua các khóa học trên Coursera, sách, đọc blog,... Còn đối với các bạn hay các anh chị đã có domain knowledge thì việc học thêm về Data Analytics rất hợp lý và bổ ích.

Một số tips nâng cao kỹ năng và gây ấn tượng với nhà tuyển dụng/Project and Practice:

1️⃣ Làm Project thực tế:
Bạn nên tìm các dataset ở Kaggle (https://www.kaggle.com/datasets) hoặc Stratascratch (https://platform.stratascratch.com/data-projects) để thực hành và so sánh với các bài phân tích khác đã có.

Ngoài ra, nếu các bạn chưa có kinh nghiệm trong lĩnh vực Data nên gặp khó khăn khi xin việc ở các role DA, DS thì hãy thử qua trang web này: https://www.theforage.com/. Đây là trang web giúp bạn thực hiện các dự án trong nhiều lĩnh vực như Tài chính, Tư vấn, Công nghệ, Marketing, Khoa học dữ liệu, và nhiều lĩnh vực khác "Finance, Marketing, Consulting, IT, Data Science, Data Analytics, etc". Trang web này phù hợp và tốt cho những bạn chưa đi thực tập mà muốn show mindset và skill phân tích đã được học. Sau khi làm xong dự án từ The Forage, bạn có thể diễn giải thêm về project của mình để tăng giá trị cho project.
🤩 Lưu ý: Forage có ghi rõ trong Reference Policy là bạn cần ghi Virtual Experience Program on Forage. Đây chỉ là chương trình do Forage tạo nên, "giả lập" những gì các công ty lớn làm trong thực tế và các chứng chỉ này chỉ có Forage công nhận, không hề liên quan gì các công ty đấy.
🤩 Nguồn: từ chia sẻ của anh Neo Nguyen và anh Gia Tường Đoàn Trí trong group Cộng đồng Phát triển Nhân tài số.

2️⃣ Sở hữu một số chứng chỉ quốc tế:
Có thể dễ dàng tìm kiếm và học chứng chỉ này trên Coursera, Linkedln nhưng nếu bạn không đủ kinh phí có thể tìm các khóa này free trên Youtube:
👉 IBM: https://www.youtube.com/watch?v=1PAy6d16ADQ&list=WL...
👉 Google:
Part 1: https://www.youtube.com/watch?v=GbL-42kv5LI...
Part 2: https://youtube.com/playlist...

3️⃣ Làm portfolio:
Trong portfolio, bạn có thể bổ sung các project bạn đã làm, trình bày suy nghĩ, phân tích, insights để thể hiện tư duy nhạy bén cùng các chứng chỉ khác. Những chi tiết này là điểm cộng rất lớn cho các bạn chưa có kinh nghiệm.

4️⃣ Tham gia khóa học thực tiễn:
Ở đây mình giới thiệu cho các bạn khóa học “Fundamental Data Analytics" có học phí 3 # # # - 4 # # # (giảm giá cho sinh viên, đăng ký nhóm hoặc đăng ký đúng dịp sale thì chỉ còn 3 # # #). Khoá học này có tính thực tế cao, đầu ra Project hoàn chỉnh, học viên có khả năng thực hành tất cả các bước trong quá trình phân tích dữ liệu và rút insights, phù hợp cho sinh viên, người trái ngành hoặc muốn trau dồi skill Data Analytics.
🥳 Tham khảo syllabus khoá học ở đây: https://aisia.vn/courses/FDA02/fundamental-data-analytics
🥳 Form đăng ký tư vấn: https://docs.google.com/.../1FAIpQLSe.../viewform

Photos from AIDE Institute's post 25/10/2023

🏆 VỀ CÁC CÔNG CỤ VÀ KỂ CHUYỆN BẰNG DỮ LIỆU/TOOLS AND STORYTELLING WITH DATA:
Với các bạn đã có nền tảng về toán, thống kê và mindset dữ liệu ổn, các bạn có thể dần tiếp xúc và thực hành với các công cụ phổ biến sau:

1️⃣ Excel: từng là kỹ năng được đánh giá rất cao và vẫn còn giá trị cho tới bây giờ. Mặc dù với thời đại Big Data như bây giờ thì Excel không còn được sử dụng nhiều để lưu trữ và truy vấn dữ liệu hay làm Dashboard nhưng việc bắt đầu học phân tích dữ liệu bằng Excel có thể giúp các bạn luyện tập tư duy và làm quen với các tác vụ về tính toán dữ liệu.
👉 Nguồn học Excel dễ hiểu, dễ học: https://www.youtube.com/

2️⃣ SQL: trong các JD tuyển dụng Data Analyst hiện nay, hầu hết đều có yêu cầu về khả năng truy vấn và sử dụng SQL. SQL là kỹ năng hàng đầu của một Data Analyst cần có.
👉 Các nguồn học SQL phù hợp với nhiều level:
https://www.w3schools.com/sql/default.asp
https://www.udacity.com/course/sql-for-data-analysis--ud198
👉 Nguồn thực hành SQL: https://www.hackerrank.com/domains/sql

3️⃣ Python: không bắt buộc nhưng Python là một trong những kỹ năng được xem là “điểm cộng" và là xu hướng trong tương lai. Python có thể thực hiện hầu hết các bước trong quá trình phân tích dữ liệu như thu thập, làm sạch dữ liệu; tính toán số liệu thống kê của số liệu; trực quan hoá thành biểu đồ từ đó rút ra insights dữ liệu.
👉 Một số nguồn học Python:
https://youtube.com/playlist?list=PL1NYL0PAmIADlDYVbbJzLT70XwtbsZi9U&si=gUE7unz4gjzRy7W_
https://www.youtube.com//playlists
https://youtube.com/playlist?list=PLJcWUrckOCKKwjjHALg6fnyQCHv8z92rs&si=Ir3Osud1LG4gZWUt

4️⃣ BI tools (Power BI/Tableau): bạn có thể search các khóa học về Power BI/Tableau trên Coursera, Youtube,... để có cái nhìn tổng quan:
👉 Video: https://youtu.be/1tpgs5hCr2o?si=csAprBll-D1Si4yd
👉 Nguồn tham khảo: https://youtube.com/playlist?list=PL1NYL0PAmIACXlYmmpuFr5er5eTh5g4Nf&si=nS7_kYCHMaly4OvD

5️⃣ Trực quan hoá dữ liệu: với tác vụ này, bạn không chỉ phải biết sử dụng các tools mà quan trọng nhất là tư duy thiết kế và trực quan.
👉 Bạn có thể trau dồi qua bộ sách kinh điển gồm 2 tập tên là "Storytelling with Data" (tên tiếng Việt là Kể chuyện bằng dữ liệu). Bạn cần nắm được tinh thần trực quan dữ liệu là để truyền tải câu chuyện, thông điệp, trả lời các câu hỏi kinh doanh và đưa ra các quyết định kinh doanh chứ không phải tạo ra một Dashboard hoa mỹ.
👉 Bạn có thể đọc thêm cuốn sách “Fundamental Data Visualization” sau:
https://clauswilke.com/dataviz/
https://clauswilke.com/.../directory-of-visualizations.html

🫶 Ở đây mình giới thiệu với các bạn khóa học “Fundamental Data Analytics" có học phí 3 # # # - 4 # # # (giảm giá cho sinh viên, đăng ký nhóm hoặc đăng ký đúng dịp sale thì chỉ còn 3 # # #).
🥳 Tham khảo syllabus khoá học ở đây: https://aisia.vn/courses/FDA02/fundamental-data-analytics
🥳 Form đăng ký tư vấn: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSe-0dbudAh3wxK7eUTGKYy_6z8MREx3189Dhu3PEga-99eG2w/viewform

(còn nữa)

Photos from AIDE Institute's post 24/10/2023

Sau khi nhận được rất nhiều tin nhắn của các bạn, các anh chị muốn bắt đầu học Data Analytics, mình cảm thấy đối với các bạn newbie thì các chia sẻ của mình có thể hơi khó nắm bắt và cũng rời rạc, nên đây sẽ là post mình tổng hợp lộ trình và một số nguồn học (free hoặc có phí) cho các bạn mới tìm hiểu Data Analytics. Các bạn có thể tham khảo qua hoặc học thử để xem bản thân có phù hợp với ngành này không nhé!

🏆 VỀ KIẾN THỨC NỀN TẢNG:
Đây là phần cực kỳ quan trọng cho bạn nào nghiêm túc và muốn tiến xa trong công việc vì các kiến thức này sẽ giúp các bạn vững vàng khi phải liên tục cập nhật, nâng cấp bản thân để cải tiến công việc 😀

1️⃣ Statistics - Thống kê:
Chắc chắn là khóa học “MATHS101” HOÀN TOÀN FREE của PGS. TS Nguyễn Thanh Bình rồi! Xuất thân từ khoa Toán và làm việc cũng như nghiên cứu nhiều năm trong lĩnh vực Data, thầy hiểu rõ những thiếu sót đến từ việc thiếu nền tảng toán học nói chung và thống kê nói riêng có thể gây ra nhiều khó khăn trong quá trình làm việc.
👉 Các bạn có thể xem các video của khoá học theo tuần và link bài tập tại đây: https://www.youtube.com//featured, có record nữa đó!

Ngoài bổ sung các kiến thức chung về toán học, thống kê nói riêng đóng vai trò quan trọng hơn cả. Bạn có thể luyện tập tư duy thống kê (statistical thinking) thường xuyên rất có ích cho phân tích dữ liệu nói riêng và cải thiện tư duy logic nói chung bằng:
👉 Khoá “Statistics Fundamentals” trên kênh Youtube StatQuest with Josh Starmer: https://youtube.com/playlist?list=PLblh5JKOoLUK0FLuzwntyYI10UQFUhsY9&feature=shared
Với chỉ 60 videos bài giảng bao gồm những kiến thức thông dụng và cần thiết nhất, tin rằng khóa học sẽ giúp các bạn có được kiến thức vững vàng về thống kê.
👉 Khoá này cũng free và phù hợp cho người mới bắt đầu, dạy từ cơ bản đến nâng cao: https://www.khanacademy.org/math/statistics-probability

Với các bạn tân sinh viên hay học sinh, các bạn có thể dễ dàng tìm các khóa học Thống kê Ứng dụng từ các thầy cô giảng viên ở nhiều trường Đại học khác nhau trên Youtube, vừa có ích cho nghề nghiệp tương lai vừa bổ ích cho quá trình học ở trường.

Ngoài ra, các bạn có thể lựa chọn bất cứ khoá học nào phù hợp với kinh tế, sở thích về thống kê trên các nền tảng như Udemy, Coursera,... Điều quan trọng là hãy tập trung và kiên trì nhé, thống kê thực sự có thể đưa bạn đi xa lắm đấy!

2️⃣ Mindset - Tư duy nói chung/Tư duy phân tích dữ liệu:
Bao gồm các điểm quan trọng như tư duy thiết kế (design thinking), tư duy hệ thống (system thinking), khả năng giải quyết vấn đề (problem solving), khả năng phản biện (critical thinking), tư duy phân tích (analytical thinking),... Là một Data Analyst hoặc thực hiện phân tích dữ liệu nói chung thì khả năng bóc tách, đào sâu vấn đề, đặt câu hỏi, phân tích giải pháp,... đóng vai trò rất quan trọng. Không chỉ là nền tảng mà tư duy tốt còn giúp các bạn đi xa, đi sâu hơn trong mọi công việc. Vì thế, các bạn nên luyện tập tư duy nhạy bén thường xuyên bằng:
👉 Video ngắn: https://youtu.be/wSct_cbqzpM?feature=shared có thể cho các bạn cái nhìn tổng quan về khả năng giải quyết vấn đề bằng phân tích dữ liệu.
👉 Cuốn sách Design Thinking for Tech: https://drive.google.com/file/d/19sLglbpjmVq5VST9U-aSbWhTUpKQJ2Q2/view?fbclid=IwAR2-H54sLUCODxtHN_EtIef5SYy_U3utiBAy_5m2CEwsymrRGbRMzOdcFr0 với cách chia ra từng giờ học với từng topic, dễ ứng dụng, dễ tạo hứng thú học hành cho các bạn, rất bổ ích.

(còn nữa)

Photos from AIDE Institute's post 19/10/2023

Khoá học "Fundamental Data Analytics" với giảng viên là Senior Data Analyst và PGS. TS ngành Data Science giảng dạy, có đầu ra là một Project cuối khoá hoàn thiện. Học viên được chọn và hoàn thành Project theo chủ đề yêu thích hoặc domain liên quan, được hỗ trợ mock interview và review CV. Bạn có thể tham khảo ở đây: https://youtu.be/TQRR0950vJE.

Nói thêm, Project là một trong những bonus quan trọng, nhất là đối với level Intern/Fresher 😻. Bổ sung Project vào portfolio thể hiện được khả năng phân tích dữ liệu của ứng viên, phần nào gây ấn tượng tốt với nhà tuyển dụng. Không chỉ được chỉnh sửa Project, học viên còn được góp ý về cách present, cách bài trí, dùng chart,... theo kinh nghiệm và business mindset - thứ mà bạn không thể tự đúc kết được 😇

Ngoài ra, với người chuyển ngành hay sinh viên mới ra trường thì khả năng làm việc thực chiến rất quan trọng. Đồng thời, việc apply vị trí intern DA hiện nay vô cùng khó, vậy nên khoá học với quy trình sát thực tế + Project ấn tượng sẽ giúp bạn nhắm đến title Fresher thay vì Intern (thậm chí là Intern không lương) 🥹

Nếu bạn không có ý định chuyển ngành mà chỉ học DA như skillset để phục vụ công việc thì khoá học này cũng rất phù hợp với bạn khi bạn sẽ được chọn dataset phù hợp với domain công việc và được hướng dẫn áp dụng kiến thức và kỹ năng DA vào bổ trợ công việc được suôn sẻ và hiệu quả!

04/10/2023

Một trong những lý do khiến Data Analytics (Phân tích dữ liệu) trở nên cần thiết là vì kỹ năng này chưa bao giờ đứng riêng lẻ mà được áp dụng vào hầu hết các lĩnh vực khác nhau, từ kinh tế, tài chính, đến y tế, giáo dục và cả nhân sự 🏆🏆🏆

👉 Video này là một phần trong khóa học Fundamental Data Analytics của AIDE do cô Trâm giảng dạy. Đây là nội dung của buổi học Tuần 7 - Data Analytics Workshops, phân tích chuyên sâu cho tập dữ liệu của một lĩnh vực cụ thể, ở đây là Nhân sự (HR): https://youtu.be/0NLgd1nHFIM 👈

P/s: khoá FDA của cô Trâm hiện sắp khai giảng rùi nên bạn nào cũng có nhu cầu bổ sung kỹ năng hoặc áp dụng cho công việc thì inbox AIDE ngay nhaaaa!

29/09/2023

Tại sao lựa chọn màu sắc trong Dashboard lại quan trọng?

Photos from AIDE Institute's post 27/09/2023

💫 Feedback của học viên iu về khoá Fundamental Data Analytics của cô Trâm và thầy Bình nè 💫

Khoá FDA sắp mở rồi, chỉ còn vài slots thôi, mại dzô các bạn ơiiii! 👾

Với học phí quá hạt dẻ, chưa kể còn rất nhiều ưu đãi cho học sinh - sinh viên và đăng ký nhóm, đây là một trong những cơ hội tích luỹ kỹ năng Phân tích dữ liệu đáng giá để sẵn sàng cho thị trường khởi sắc vào cuối năm nay và đầu năm sau đấy nhé 🫶🫶🫶

26/09/2023

Không bao giờ trả lời những câu hỏi như "Học xong khoá FDE/FDA/SQL này đã đi làm được chưa?" và cũng không dám khẳng định vì có rất nhiều các yếu tố tác động nhưng:

Đây là một chiếc tin nhắn lúc 3g chiều làm chúng tôi hạnh phúc 👇

Em bé này đang là DA thì đăng ký học FDE để cập nhật kiến thức (thực sự đáng iu và đáng nể) rồi dòng đời đưa đẩy đi làm DE hẳn. Được cái giờ em đỡ stress, làm remote giúp em có thời gian cho bản thân + thời gian học thêm vì theo ẻm thì "làm ngành này mà không học thêm ngày nào là cảm thấy chậm chạp đi ngày ấy" 😘

Chúc mừng em, với mindset tốt như vậy thì dù làm gì em cũng sẽ thành công thôi 🔥

25/09/2023

Với các câu hỏi rằng Data Analyst thì có cần học Python không, thì chúng mình sẽ trả lời là: rất nên!

Python là ngôn ngữ thân thiện người dùng, có khả năng làm sạch, tiền xử lý, xử lý, tính toán và thậm chí là trực quan hoá dữ liệu rất tốt. Vì thế, với các dữ liệu lớn và phức tạp thì Python sẽ giúp các bạn xử lý một cách dễ dàng hơn các BI tools.

Nếu bạn ngại ngần vì sợ Python khó nhằn, thì series free sau đây có thể giúp các bạn làm quen với Python dành cho phân tích dữ liệu nhé: https://youtube.com/playlist?list=PL1NYL0PAmIADlDYVbbJzLT70XwtbsZi9U&si=yEOEJHQpst0zA_VX

22/09/2023

[Góc chia sẻ dành cho người viêm màng túi] 🥹🥹🥹

Chắc là các bạn đều đã từng nghe qua các chứng chỉ về Data Analytics của Google trên Coursera nhỉ? Có thể các bạn đã biết hoặc chưa, khoá Google Data Analytics đã có phần 2 - Google Advanced Data Analytics.

Về câu hỏi có nên và cần học các chứng chỉ như thế này không, thì câu trả lời là: có còn hơn không. Đặc biệt với các bạn muốn trau dồi Phân tích dữ liệu như một kỹ năng, hoặc mới tiếp xúc với Phân tích dữ liệu, hay chưa có kinh nghiệm làm việc thì những chứng chỉ như thế này có thể sẽ giúp ích cho các bạn!

Link video Youtube cho các bạn chưa có điều kiện học trên Coursera:
👉 Google Data Analytics Certificate: https://youtube.com/playlist?list=PLtS8Ubq2bIlVN4Zom0O-6rBysJs3wns60&feature=shared
👉 Google Advanced Data Analytics Certificate: https://youtube.com/playlist?list=PLMAoqbq4EDduqQAjqWhGF9PzKK1NmawXy&feature=shared

Nếu muốn sở hữu chứng chỉ, các bạn nên apply financial aid của Coursera cho tiết kiệm. Còn nếu giàu thì mình cứ học thôi khỏi lo nghĩ như ad và các bạn sinh viên nhaaa 😎

P/s: chỉ còn vài slots cho khoá FDA sắp khai giảng của AIDE dành cho bạn, nếu bạn muốn có khả năng tự hoàn thành một project phân tích dữ liệu vào cuối khoá và được chỉnh sửa cặn kẽ về tư duy, kiến thức và hình thức để gây ấn tượng với nhà tuyển dụng nè!

17/09/2023

Thời gian qua, mỗi khi có học viên đăng ký khoá 𝗙𝘂𝗻𝗱𝗮𝗺𝗲𝗻𝘁𝗮𝗹 𝗗𝗮𝘁𝗮 𝗔𝗻𝗮𝗹𝘆𝘁𝗶𝗰𝘀, tụi mình đều hỏi kỹ xem các bạn đã đi làm chưa, làm việc trong domain nào, muốn học FDA để hỗ trợ công việc hay muốn chuyển ngành. Sở dĩ hỏi kỹ như vậy là vì chúng mình muốn cân nhắc tư vấn cho các bạn học viên lộ trình phù hợp. Có một số bạn mất định hướng và niềm vui với công việc hiện tại và hoang mang không biết có nên chuyển ngành sang Data Analyst không, hay chỉ nên sở hữu và sử dụng phân tích dữ liệu như một kỹ năng đáng giá. Nếu bạn cũng vậy, đây là một số gợi ý cho bạn tự đánh giá:

1️⃣ Bạn có background liên quan đến ngành Data Analytics không? 🤖

Background liên quan ở đây có thể là kiến thức nền toán vững, trải nghiệm làm nghiên cứu (research), làm paper, học lập trình Python, làm việc với các báo cáo bằng Excel, trực quan hoá dữ liệu với BI tools, thống kê với R,...

Nếu có các lợi thế ở phía trên, chúc mừng bạn, bạn đã có cơ sở để suy nghĩ tiếp về công việc Data Analyst. Còn nếu chưa có các kiến thức hay trải nghiệm liên quan đến ngành, không sao cả, bạn có thể xem xét đến yếu tố tiếp theo đây.

2️⃣ Bạn có chuyên môn liên quan đến lĩnh vực đặc biệt nào không? 💫

Chẳng sao cả nếu bạn không học chuyên ngành về dữ liệu hay khoa học máy tính, vì dù là chuyên môn lĩnh vực nào, ví dụ như tài chính, ngân hàng, công nghệ, thương mại điện tử, ví điện tử,... thì cũng đều trở thành lợi thế. Kiến thức về phân tích dữ liệu thì ai cũng có thể học được, nhưng kiến thức về các lĩnh vực liên quan thì khó hơn. Các bạn cũng hiểu, muốn tìm ra được insights từ dữ liệu, có được những phân tích đáng giá hay hiểu được lý do biến động của dữ liệu thì đều phải có chuyên môn về lĩnh vực liên quan. Vì thế, nếu đã vững vàng về domain mình thích hay muốn làm việc thì việc học thêm về Data Analytics là rất hợp lý với bạn.

3️⃣ Những lợi thế trên của bạn có đủ để cạnh tranh trong thị trường lao động không? 🏆

Vậy nếu đã may mắn có một trong hai lợi thế trên hoặc cả hai, làm thế nào để biết bản thân mình có đủ khả năng cạnh tranh với các ứng viên khác không? Thử! Đúng vậy, bạn có thể tự kiểm tra kiến thức của mình bằng cách apply các công ty, đi phỏng vấn để xem mình đáp ứng được bao nhiêu phần trăm yêu cầu của vị trí. Ngoài ra, bạn cũng có thể thử tự tìm đề kiểm tra, câu hỏi phỏng vấn của các công ty lớn trong lĩnh vực và tự đánh giá.

Đối với các kiến thức về dữ liệu, bạn nên tìm các dataset ở Kaggle (https://www.kaggle.com/datasets) hoặc Stratascratch (https://platform.stratascratch.com/data-projects) để thực hành và so sánh với các bài phân tích khác đã có. Nếu các bạn có hứng thú, hãy comment ở dưới, tụi mình sẽ lên bài tập hợp các nguồn, trang web tự học thú vị và có ích như thế.

Còn nếu bạn đã thử hoặc chưa thử nhưng đã biết bản thân chưa đủ khả năng cạnh tranh với các ứng viên khác thì sao? Thì bạn có thể học tập, thực hành, tham gia các khoá học (như FDA của AIDE nèeee, link syllabus: https://bitly.ws/URKi), tìm kiếm lời khuyên và kinh nghiệm từ các mentor có chuyên môn, tham khảo kiến thức trên các group Facebook,... Bạn có thể học thêm kiến thức từ sách, Internet hay các khoá học online trên Coursera (https://www.coursera.org/).

Chú ý, một số lợi thế khác cũng được các nhà tuyển dụng yêu thích là kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực liên quan, ngoại ngữ (tiếng Anh/Trung/Hàn/Nhật), khả năng giao tiếp, khả năng thuyết trình,...

4️⃣ Vậy nếu như bạn vừa chưa có kiến thức nền về phân tích dữ liệu, cũng chưa có kiến thức trong lĩnh vực chuyên môn thì sao? 📝

Trường hợp này cũng khá ít khi xảy ra, thường là đối với các bạn sinh viên hoặc là với các anh chị không còn hứng thú với công việc hiện tại mà muốn chuyển sang domain khác.

👉 Đối với các bạn sinh viên, các bạn có thể chú ý tô điểm cho background bằng cách cố gắng học thật tốt chuyên ngành của mình, chăm chỉ trau dồi các kỹ năng mềm và ngoại ngữ, ngoài ra có thể tham gia các khoá học phù hợp với túi tiền để có kinh nghiệm và chuẩn bị tốt khi ứng tuyển. Thị trường bây giờ yêu cầu số năm kinh nghiệm cao, vậy nên bắt đầu sớm luôn luôn là lợi thế. Các bạn có thể đọc thêm về 2 bài viết “Vượt qua lay-off" trên page của AIDE để biết chi tiết hơn nhé!

👉 Còn đối với các anh chị muốn chuyển công việc khác, vị trí khác vì không còn hứng thú với công việc hiện tại, lời khuyên của AIDE là đừng vội nghỉ việc. Hiện tại, tình hình kinh tế chung không mấy khả quan, vì vậy các anh chị nên cố gắng duy trì công việc để tránh bị áp lực về kinh tế. Trong thời gian đó, các anh chị có thể học thêm về phân tích dữ liệu để nâng cấp chất lượng làm việc của mình hoặc nếu có network, các anh chị có thể xin thuyên chuyển nội bộ để có lợi thế hơn, không cần phải ứng tuyển gắt gao mà còn tận dụng được kiến thức có sẵn của các anh chị.

Cuối cùng, cho dù câu trả lời cho các câu hỏi trên là gì thì việc biết tạo ra và duy trì những network chất lượng có thể giúp các bạn có ưu thế hơn trong thị trường tuyển dụng. Nếu đã có những network như thế, việc bạn cần làm là trau dồi kỹ năng chưa vững và đón nhận cơ hội nếu được trao 💪

Cho dù trên đây chỉ là những tiêu chí chủ quan mà AIDE đưa ra nhưng hy vọng bài viết này có ích cho các bạn đang phân vân về con đường sắp tới. Data Analytics không chỉ dành cho Data Analyst mà nó là một trong những kỹ năng đắt giá nhất trong thời đại của dữ liệu, vì thế không nhất định trở thành một Data Analyst thì mới cần học. Hãy giành lấy lợi thế cho mình bằng cách sở hữu những điểm sáng trong khả năng và CV của mình, các bạn nhé! 🥰

Want your school to be the top-listed School/college in Ho Chi Minh City?

Click here to claim your Sponsored Listing.

Videos (show all)

Trong thiết kế Dashboard để trình bày về những dữ liệu được phân tích, bạn không chỉ cần chú ý tới góc độ số liệu mà cần...
Từ dashboard dữ liệu đến kết luận và rút ra những kinh nghiệm hoặc hành vi phù hợp để khắc phục các khuyết điểm cho HR, ...
Ví dụ cho các bạn về việc quan sát, kết luận và định hướng hành động sau khi có dashboard phân tích dữ liệu cho các HR #...
Bạn chú trọng chọn loại biểu đồ, chú trọng màu sắc, bố cục, những thông tin mà bạn cho là quan trọng, nhưng insights đượ...
Case study rút ra insights từ biểu đồ cho domain HR #AIDEInstitute #AIDESharing #Data_Analyst #DataAnalyst #Data_Science...
Project Day của khoá Fundamental Data Analyst
Buổi báo cáo cuối khóa học Fundamental Data Engineering - Project Day FDE04
Thu thập thông tin liên quan đến yêu cầu phân tích. #AIDEInstitute #AIDESharing #Data_Analyst #DataAnalyst #Data_Science...
Khi có quá nhiều bối cảnh và thông tin liên quan đến keyword, chúng ta cần hỏi lại cấp trên hoặc đồng nghiệp để xác định...
Cách để xác định đúng yêu cầu: dựa vào các keyword và tìm hiểu chúng bằng cách đặt câu hỏi. #AIDEInstitute #AIDESharing ...
Khi bắn cung, cần phải xác định được mục tiêu rồi mới có thể giương cung chuẩn bị được. Tương tự như vậy, trước khi phân...
Lý do khiến ma trận trở thành một trong những khái niệm toán học phổ biến và quan trọng là vì tính ứng dụng của ma trận ...

Location

Telephone

Address


227 Nguyen Van Cu, District 5
Ho Chi Minh City
Other Education Websites in Ho Chi Minh City (show all)
Thách thức Entropy Thách thức Entropy
Trường Phổ Thông Năng Khiếu
Ho Chi Minh City

[Sân chơi kiến thức thường niên dành cho học sinh Phổ Thông Năng Khiếu] Thách thức Entropy.

Mang Du Hoc Mang Du Hoc
Ho Chi Minh City, 848

Cồng thông tin du học toàn diện cho các bạn muốn đi du học. Liên hệ: [email protected]

TUANTDT'S CHINESE BLOG TUANTDT'S CHINESE BLOG
VIET NAM
Ho Chi Minh City, 84

ĐẾN VÀ CHIA SẺ NHỮNG GÌ THUỘC VỀ TIẾNG "BÔNG" BẠN NHÉ !!! Connecting people to l

Tiếng Anh Sinh Viên Tiếng Anh Sinh Viên
Ho Chi Minh City, 70000

Tiếng Anh Sinh Viên - Nơi chia sẻ những kiến thức hay bổ ích dành cho tất cả mọi người.

Lớp tiếng Anh cô Thúy Loan Lớp tiếng Anh cô Thúy Loan
Ho Chi Minh City

Học reading và từ vựng IELTS 13.0 cùng cô Thúy Loan, Việt kiều Mỹ, Tiến sĩ Đại học New York.

Chinese Council - Hội đồng Hoa Ngữ Chinese Council - Hội đồng Hoa Ngữ
1. Thủ Thiêm Dragon, Số 55 Đường Quách Giai, P. Thạnh Mỹ Lợi, Quận 2. , 2. Feliz En Vista, Số 1 Phan Văn Đáng, P. Thạnh Mỹ Lợi, Quận 2
Ho Chi Minh City, 84

Trung Tâm Ngoại Ngữ - Trung Tâm dạy kèm Hán Ngữ - Giao tiếp cấp tốc/ Luyện thi/ Tiếng Trung cơ bản

The Bee's Knees Toeic The Bee's Knees Toeic
Quận 10
Ho Chi Minh City

Study hard, play hard!

VENUS IELTS online Cam kết đầu ra 6.5+ VENUS IELTS online Cam kết đầu ra 6.5+
45/10A Tô Ngọc Vân, Phường Linh Tây, TP Thủ Đức
Ho Chi Minh City, 700000

Luyện thi IELTS hàng đầu Việt Nam, Cam kết IELTS 6.5+, Luyện thi IELTS online chất lư

Học Văn cùng anh Chí Hướng Học Văn cùng anh Chí Hướng
Ho Chi Minh City, 70000

Kênh thông tin chia sẻ kiến thức môn Ngữ văn lớp 10,11 và 12

Trường mầm non Cá Chép Đỏ Trường mầm non Cá Chép Đỏ
50/12 Đường Số 19, Hiệp Bình Chánh
Ho Chi Minh City

Koi Nursery - môi trường truyền cảm hứng, kết nối lan tỏa những giá trị sống

Bao Bao Toeic 500+ Bao Bao Toeic 500+
18A Cộng Hòa, Tân Bình
Ho Chi Minh City, 700000

LUYỆN THI TOEIC UY TÍN - CHẤT LƯỢNG

CBBC Career College Vietnam CBBC Career College Vietnam
Ho Chi Minh City