Python for Data Analytics – 30-Day Mentorship

Từ kiến thức nền đến thực chiến – Làm chủ Python để vượt qua vòng test tuyển dụng

Đăng ký ngay
Đăng ký ngay
Đăng ký ngay

WHY – Vì Sao Mình Tạo Ra Chương Trình Này?

Bạn có đồng ý với mình rằng:

Để nhận được job offer cho vị trí Data Analyst, dù chưa bàn tới chuyện bạn giỏi tới đâu, trước hết bạn cần vượt qua được bài test tuyển dụng?

Trong suốt hơn một năm hướng dẫn các bạn học SQL và hỗ trợ phỏng vấn vị trí DA, mình rút ra một điều quan trọng:
 Ngoài việc có CV đẹp, bạn cần có tư duy phân tích dữ liệu đúng ngay từ đầu – vì bài test chính là “cánh cổng thật sự” để bước chân vào ngành.

Nhưng rất nhiều bạn học xong cả Python, SQL, Power BI… mà vẫn thấy hoang mang khi nhận một bài test từ nhà tuyển dụng.
 Tại sao?

Vì không ai thực sự chỉ cho bạn:

  • Cách tiếp cận một tập dữ liệu như thế nào
  • Làm thế nào để tư duy phân tích, đặt câu hỏi đúng, đưa ra khuyến nghị đúng
  • Và dùng Python để kể lại câu chuyện từ dữ liệu đó ra sao

Mình đã trăn trở nhiều tháng trời:
 Làm sao để dạy Python không phải theo kiểu “công cụ lập trình” – mà là một tư duy phân tích dữ liệu mạch lạc, rõ ràng, bài bản?

Rất may, Python là công cụ tuyệt vời để làm điều đó.

Thế nên mình tạo ra mentorship Python for Data Analytics – để giúp bạn từ nền tảng đến thực chiến, từ xử lý dữ liệu → đến phân tích → đến trực quan hóa → và cuối cùng là trình bày như một business analyst thực thụ.

HOW – Chúng Ta Sẽ Học Gì Trong 30 Ngày?

Chương trình được thiết kế theo đúng quá trình bạn sẽ gặp khi làm một bài test thực tế:
Step 1: Prepare data

  • Làm sạch, chuẩn hóa dữ liệu
  • Loại bỏ dữ liệu rác, xử lý missing value, outlier

Step 2: Ask the right question

  • Phân tích yêu cầu mơ hồ từ bài test hoặc từ “sếp”
  • Xây dựng khung câu hỏi đúng – chuyển từ “mông lung” sang rõ ràng

Step 3: Data analytics

  • Xử lý tập dữ liệu lớn bằng Pandas
  • Tổng hợp, phân loại, phân tích sâu và trực quan hóa

Step 4: Từ insight thành khuyến nghị

  • Chuyển insight từ phân tích thành hành động cụ thể
  • Tư duy kết nối dữ liệu với mục tiêu kinh doanh

Step 5: Trình bày kết quả như một analyst thực thụ

  • Tổ chức slide hiệu quả
  • Kể một câu chuyện qua dữ liệu từ đầu đến cuối

WHAT – Bạn Sẽ Nhận Được Sau 30 Ngày?

Công cụ & kỹ năng

  • Thành thạo Python trong phân tích dữ liệu (Pandas, matplotlib, seaborn)

  • Biết cách đọc – xử lý – phân tích – trình bày dữ liệu từ A-Z

  • Tự tin vượt qua các vòng Python test/phỏng vấn

Mindset & tư duy

  • Làm chủ framework phân tích dữ liệu bài bản

  • Biết cách tiếp cận khi gặp bất kỳ bài toán mơ hồ nào

  • Suy luận có hệ thống và có chiến lược

Practice & portfolio

  • 3 dự án thực chiến (eCommerce, Data Challenges mô phỏng vòng test công ty)

  • Thực hành từ dễ đến khó theo lộ trình tăng dần

  • Một buổi 1:1 cuối khóa để được mentor review & định hướng

WHO – Khoá Học Này Phù Hợp Với Ai?

  • Sinh viên không có nền IT nhưng muốn vào ngành phân tích dữ liệu
  • Người đã học Python nhưng chưa biết ứng dụng vào bài toán phân tích
  • Người cần rèn tư duy phân tích chứ không chỉ học cú pháp
  • Người từng học nhiều khóa online nhưng vẫn bị “đứng hình” khi làm bài test thực tế
  • Những bạn thiếu kỷ luật, muốn học nhưng hay bỏ dở giữa chừng

Thông tin chi tiết

    • Hình thức học: 100% online – bạn học lúc nào cũng được
    • Thời lượng: 30 ngày – mỗi ngày có kế hoạch cụ thể
    • Mentor đồng hành: Kiểm tra, nhắc bài, sửa bài mỗi ngày
    • Cộng đồng học viên: Học chung với các mentee khác, có group trao đổi, hỏi đáp
Scroll to Top