Khóa Học Advanced Analytics With Python Mới Nhất Cùng Tomorrow Marketers

🤖 Khóa Học Advanced Analytics With Python Mới Nhất Cùng Tomorrow Marketers

Trong kỷ nguyên AI và dữ liệu thống trị, doanh nghiệp không còn dựa vào cảm tính — mà ra quyết định dựa trên Data & Predictive Analytics.
Khóa học Advanced Analytics With Python do Tomorrow Marketers thiết kế giúp bạn nâng cao năng lực phân tích dữ liệu, dự đoán xu hướng, tối ưu hiệu quả marketing & kinh doanh bằng Python.

Chương trình kết hợp kỹ năng lập trình Python, Machine Learning, Data Visualization và mô hình dự báo thực chiến, giúp bạn sẵn sàng cho vai trò Data Analyst, Marketing Analyst hoặc Business Intelligence Specialist.

Lộ trình chi tiết khóa học

Module 1 – Căn bản về Predictive Analytics & Machine Learning

1. 3 cấp độ của Business Analytics
2. Phân biệt AI – Machine Learning – Deep Learning
3. Tổng quan các loại mô hình dự đoán
4. Tư duy “Máy học như thế nào?”
5. Demo dự án phân tích và dự báo mẫu

📈 Nắm vững nền tảng tư duy của phân tích dữ liệu hiện đại và vai trò của machine learning trong doanh nghiệp.

Module 2 – Python 1: Kiến thức nhập môn

1. Làm quen với biến, kiểu dữ liệu, hàm, cấu trúc điều khiển
2. Thực hành các phép toán cơ bản trong Python

💡 Giúp người mới bắt đầu làm chủ ngôn ngữ Python – nền tảng quan trọng của phân tích dữ liệu.

Module 3 – Python 2: Cấu trúc dữ liệu & Làm sạch dữ liệu

1. Cấu trúc dữ liệu: List, Tuple, Dictionary, Set
2. Xử lý dữ liệu bị thiếu, biến đổi & làm sạch dữ liệu
3. Làm việc với chuỗi, join, merge, và tổng hợp dữ liệu

📈 Trang bị kỹ năng xử lý dữ liệu thô – bước đầu tiên và quan trọng nhất trong mọi dự án phân tích.

Module 4 – Python 3: Thư viện Pandas, Numpy & Seaborn

1. Giới thiệu các thư viện Pandas, Numpy, Seaborn, Matplotlib
2. Thực hành trực quan hóa dữ liệu bằng biểu đồ, heatmap, histogram

📊 Giúp bạn biến dữ liệu khô khan thành insight trực quan, dễ hiểu và thuyết phục.

Module 5 – Python 4: Phân tích mô tả

• Case study: Phân tích hiệu suất kinh doanh với Python
  – Tải dữ liệu, làm sạch, xử lý, trực quan hóa và rút ra insight

📈 Thực hành phân tích dữ liệu thực tế như một Business Data Analyst chuyên nghiệp.

Module 6 – Phân loại khách hàng với thuật toán KNN

1. Nguyên lý K-Nearest Neighbors (KNN)
2. Ưu – nhược điểm của KNN
3. Ứng dụng KNN trong phân loại khách hàng
4. Thực hành trên Google Colab

🎯 Học cách xây dựng mô hình phân loại để xác định nhóm khách hàng tiềm năng.

Module 7 – Assignment 1: Customer Classification

Case study thực tế:

• Phân tích EDA dữ liệu khách hàng
• Xây dựng mô hình KNN phân loại nhóm khách hàng
• Đánh giá hiệu suất mô hình bằng các classification metrics

📉 Ứng dụng mô hình machine learning vào bài toán marketing segmentation thực tế.

Module 8 – Dự báo doanh thu với Linear Regression

1. Nguyên lý của Linear Regression
2. Ưu – nhược điểm & ứng dụng
3. Thực hành dự báo doanh thu bằng Python trên Google Colab

📉 Hiểu và vận dụng thuật toán hồi quy tuyến tính để dự đoán kết quả kinh doanh.

Module 9 – Dự đoán giá với Multivariate & Polynomial Regression

1. Nguyên lý Multivariate & Polynomial Regression
2. Case study: Dự đoán giá bất động sản
   • Phân tích EDA
   • Xây dựng mô hình & đánh giá hiệu quả

🏠 Ứng dụng mô hình hồi quy nâng cao để dự đoán giá trị tài sản, sản phẩm, doanh thu đa biến.

Module 10 – Dự đoán rủi ro khách hàng với Logistic Regression

1. Nguyên lý Logistic Regression
2. Ứng dụng trong phân loại rủi ro tín dụng (Loan Default Prediction)
3. Thực hành xây dựng & đánh giá mô hình

💳 Giúp bạn hiểu cách dùng mô hình xác suất để dự đoán khả năng vỡ nợ, churn rate hoặc rủi ro khách hàng.

Module 11 – Chọn & chuẩn hóa mô hình Training

1. Kỹ thuật Cross Validation
2. Các thước đo hiệu quả mô hình Regression & Classification
3. Regularization (L1, L2) – xử lý Overfitting

🧠 Nâng cao khả năng huấn luyện, đánh giá và tối ưu mô hình dự báo.

Module 12 – Assignment 2: Capstone Project (Regression)

Case study: Tối ưu ngân sách Marketing & ROI

• Phân tích EDA dữ liệu chi phí & doanh thu
• Xây dựng mô hình hồi quy đa biến dự đoán doanh thu
• Tối ưu hóa ngân sách marketing
• Đánh giá hiệu quả mô hình

💼 Dự án tổng kết giúp bạn áp dụng toàn bộ kiến thức Python, Machine Learning và Data Analytics vào một bài toán thực tế doanh nghiệp.

🚀 Kết quả đạt được sau khóa học

Hiểu toàn bộ quy trình Data Analytics – Predictive Modeling – Machine Learning

Thành thạo Python & các thư viện phân tích dữ liệu (Pandas, Numpy, Seaborn)

Biết cách xây dựng mô hình dự báo doanh thu, phân loại khách hàng, tối ưu ngân sách marketing

Có thể phân tích & trực quan hóa dữ liệu chuyên sâu

Sẵn sàng cho các vị trí Data Analyst, Business Analyst, hoặc Marketing Data Specialist

Khóa học Advanced Analytics With Python của Tomorrow Marketers là chương trình đào tạo phân tích dữ liệu ứng dụng mạnh nhất năm 2025, kết hợp Machine Learning + Business Insight. Điểm đặc biệt:

• Cấu trúc 12 module bài bản, đi từ nền tảng đến thực chiến
• Học thông qua case study thực tế: Marketing, Finance, Real Estate
• Ứng dụng công cụ phổ biến như Python, Google Colab, Pandas, Seaborn
• Có Capstone Project giúp học viên xây dựng portfolio cá nhân ấn tượng

📊 Học để hiểu dữ liệu – phân tích để ra quyết định – dự báo để dẫn đầu!