KHAI THÁC DỮ LIỆU VÀ PHÂN TÍCH
Giảng viên
Giới thiệu khóa học
Dưới đây là nội dung môn học "Khai thác dữ liệu và phân tích" theo cấu trúc chuẩn 15 tuần, giống với các môn học bạn đã yêu cầu trước:
Tóm tắt giới thiệu môn học
Môn "Khai thác dữ liệu và phân tích" cung cấp cho sinh viên những kiến thức và kỹ năng cơ bản đến nâng cao trong việc thu thập, xử lý, phân tích và khai thác dữ liệu phục vụ cho việc ra quyết định trong kinh doanh, tài chính, marketing, quản trị và các lĩnh vực khác. Môn học kết hợp giữa lý thuyết và thực hành, hướng dẫn sinh viên sử dụng các công cụ, phần mềm (như Excel, Power BI, Python, R) để khai thác thông tin có giá trị từ các nguồn dữ liệu lớn, có cấu trúc và phi cấu trúc.
Chú thích: Môn học này là nền tảng quan trọng cho các ngành liên quan đến dữ liệu như phân tích kinh doanh (business analytics), khoa học dữ liệu (data science), và trí tuệ nhân tạo (AI).
Mục tiêu môn học
Hiểu khái niệm và quy trình khai thác dữ liệu: Từ thu thập dữ liệu, làm sạch, đến phân tích và trình bày kết quả.
Nắm vững các kỹ thuật phân tích dữ liệu: Bao gồm thống kê mô tả, phân tích tương quan, hồi quy, phân cụm (clustering), phân tích xu hướng…
Sử dụng công cụ khai thác dữ liệu: Làm quen với Excel nâng cao, phần mềm thống kê, công cụ trực quan hóa dữ liệu (Power BI/Tableau), ngôn ngữ lập trình cơ bản (Python hoặc R).
Diễn giải và trình bày kết quả phân tích: Kỹ năng truyền đạt thông tin phân tích một cách trực quan, dễ hiểu cho nhà quản lý hoặc khách hàng.
Ra quyết định dựa trên dữ liệu: Ứng dụng phân tích vào các bài toán thực tế trong doanh nghiệp.
Chú thích: Môn học giúp sinh viên phát triển cả tư duy phân tích định lượng lẫn kỹ năng giao tiếp dữ liệu hiệu quả.
Kiến thức tiên quyết
Toán cao cấp và thống kê: Nắm vững khái niệm về xác suất, phân phối, trung bình, phương sai, hồi quy tuyến tính.
Tin học văn phòng: Có khả năng sử dụng thành thạo Excel.
Cơ bản về lập trình (Python hoặc R): Không bắt buộc nhưng là lợi thế khi thao tác với dữ liệu lớn.
Chú thích: Môn học phù hợp cho cả sinh viên khối kinh tế, kỹ thuật và công nghệ thông tin.
Kế hoạch học tập 15 tuần môn "Khai thác dữ liệu và phân tích"
| Tuần | Nội dung học tập | Mục tiêu cụ thể / Ghi chú |
|---|---|---|
| Tuần 1 | Giới thiệu khai thác dữ liệu và ứng dụng trong phân tích | Hiểu vai trò của dữ liệu trong kinh doanh hiện đại, các lĩnh vực ứng dụng dữ liệu. |
| Tuần 2 | Quy trình khai thác dữ liệu (CRISP-DM) | Làm quen với quy trình chuẩn từ hiểu bài toán đến mô hình hóa và triển khai. |
| Tuần 3 | Thu thập và làm sạch dữ liệu | Học các kỹ thuật xử lý dữ liệu thiếu, sai, không đồng nhất. |
| Tuần 4 | Thống kê mô tả và trực quan hóa dữ liệu với Excel / Power BI | Phân tích xu hướng, trung bình, tần suất, biểu đồ hóa dữ liệu. |
| Tuần 5 | Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính | Tìm mối quan hệ giữa các biến và xây dựng mô hình dự đoán cơ bản. |
| Tuần 6 | Kỹ thuật phân cụm và phân loại dữ liệu | Áp dụng k-means, decision tree để phân loại và nhóm khách hàng/dữ liệu. |
| Tuần 7 | Xử lý dữ liệu với Python cơ bản (Pandas, Numpy) | Làm quen với thư viện thao tác dữ liệu phổ biến trong Python. |
| Tuần 8 | Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib / Seaborn / Power BI nâng cao | Tạo dashboard và biểu đồ chuyên sâu phục vụ phân tích. |
| Tuần 9 | Phân tích chuỗi thời gian (Time series) | Ứng dụng trong dự báo doanh thu, lượng khách hàng, giá cổ phiếu,… |
| Tuần 10 | Ứng dụng phân tích dữ liệu trong marketing và tài chính | Phân tích hành vi khách hàng, hiệu quả chiến dịch, hoặc hiệu suất tài chính. |
| Tuần 11 | Khai phá dữ liệu văn bản (Text mining) cơ bản | Làm quen với phân tích dữ liệu phi cấu trúc: đánh giá sản phẩm, phản hồi khách hàng,… |
| Tuần 12 | Giới thiệu học máy (machine learning) cơ bản | Hiểu khái niệm mô hình học máy, overfitting, cross-validation,… |
| Tuần 13 | Dự án nhóm: Phân tích dữ liệu thực tế | Làm việc nhóm để phân tích bộ dữ liệu thực tế và đưa ra đề xuất dựa trên kết quả. |
| Tuần 14 | Trình bày kết quả dự án và phản biện | Sinh viên trình bày dashboard, báo cáo phân tích, nhận góp ý từ giảng viên và bạn học. |
| Tuần 15 | Kiểm tra cuối kỳ – kết hợp lý thuyết và thực hành | Đánh giá tổng thể khả năng phân tích, xử lý dữ liệu và vận dụng kiến thức vào bài toán thực tế. |
Chú thích: Môn học đặt trọng tâm vào thực hành trên dữ liệu thật, giúp sinh viên ứng dụng ngay kỹ năng vào công việc sau này.
Bạn muốn tiếp tục với môn học nào tiếp theo? Chỉ cần gửi tên môn là mình sẽ triển khai ngay theo cùng định dạng này.