AI-07 Khóa Học Agentic Data Analyst - Phân Tích Dữ Liệu Với AI Agent Và Power BI

Cuối tháng, bạn nhận nhiều file bán hàng, tồn kho và thanh toán nhưng mỗi file lại có cách ghi khác nhau. Chỉ riêng việc làm sạch, ghép bảng và kiểm tra số liệu đã khiến báo cáo bị chậm. Khóa học Agentic Data Analyst tại Trung tâm Tin Học Sao Việt giúp bạn học cách giao những công việc này cho AI Agent, kiểm chứng kết quả và chuyển dữ liệu thành báo cáo phục vụ quyết định kinh doanh.

Khóa học Agentic Data Analyst dành cho người làm báo cáo, phân tích và quản lý dữ liệu. Bạn thực hành giao việc cho AI Agent, làm sạch, khảo sát, đối soát số liệu và xây báo cáo Power BI, với hình thức dạy kèm trực tiếp từng học viên.

Bạn Sẽ Thực Hành Được Những Gì Trong Khóa Học?

• Giao việc phân tích rõ ràng: Xác định file đầu vào, câu hỏi kinh doanh, quy tắc xử lý và sản phẩm cần nhận trước khi để AI Agent thực hiện. Đây là nền tảng quan trọng khi học phân tích dữ liệu cùng AI.
• Làm sạch dữ liệu có kiểm soát: Xử lý ô thiếu, dòng trùng và sai định dạng, đồng thời lưu lại những thay đổi để kiểm tra.
• Tìm điểm đáng chú ý trong bảng số: Khảo sát phân bố, ngoại lệ, xu hướng và cơ cấu theo nhóm để biết cần tìm hiểu sâu ở đâu.
• Kiểm chứng kết quả AI: Đối chiếu tổng, kiểm tra các dòng mẫu và đặt bước duyệt trước khi dùng số liệu trong báo cáo.
• Đối soát nhiều nguồn: Ghép bán hàng với kho, chấm công với lương hoặc đơn hàng với thanh toán để phát hiện chênh lệch.
• Trình bày kết luận cho quản lý: Viết báo cáo ngắn, phân biệt dữ kiện với giả thuyết và đề xuất hành động có căn cứ.
• Làm việc với Power BI: Kết nối Agent với mô hình dữ liệu, hỗ trợ viết DAX và hoàn thiện báo cáo trực quan có bộ lọc, tạo nền tảng cho phân tích dữ liệu cùng AI trong các báo cáo thực tế.

Khóa Học Agentic Data Analyst Phù Hợp Với Ai?

Chương trình phù hợp với người đang làm việc với bảng dữ liệu và muốn có quy trình phân tích rõ ràng hơn. Bạn nên sử dụng được Excel cơ bản, hiểu một dòng dữ liệu thể hiện điều gì và có một nhu cầu báo cáo cụ thể. Đây là lựa chọn phù hợp cho người muốn học phân tích dữ liệu theo hướng thực hành với AI, nhưng không cần đặt mục tiêu trở thành kỹ sư AI ngay từ buổi đầu.

• Nhân viên văn phòng và vận hành: Thường xuyên tổng hợp file, làm báo cáo định kỳ và kiểm tra chênh lệch giữa các danh sách.
• Nhân sự bán hàng, kế toán và kho: Cần ghép dữ liệu theo mã, theo kỳ và giải thích những khoản chưa khớp trước khi báo cáo.
• Người làm phân tích dữ liệu: Muốn đưa AI Agent vào các bước lặp lại, thực hành phân tích dữ liệu cùng Agent đồng thời giữ tiêu chuẩn kiểm tra và khả năng truy vết.
• Quản lý và chủ doanh nghiệp: Muốn hiểu cách xây báo cáo phục vụ điều hành, biết đặt câu hỏi và đọc đúng các chỉ số.

Nội Dung Khóa Học Agentic Data Analyst – Khóa Học Phân Tích Dữ Liệu Cùng AI

Bạn bắt đầu từ một file dữ liệu nhỏ để nắm cách giao việc, sau đó mở rộng sang nhiều nguồn và báo cáo Power BI. Mỗi chương có nhiệm vụ thực hành và kết quả cụ thể, giúp người học từng bước làm quen với học cách phân tích dữ liệu cùng AI thay vì chỉ sử dụng AI để nhận câu trả lời nhanh. Các ví dụ dưới đây là bài tập minh họa; dữ liệu doanh nghiệp chỉ sử dụng khi được phép và đã xử lý thông tin cần bảo vệ.

Chương 1: Tổng Quan Agentic Data Analyst Và Quy Trình Giao Việc Cho AI Agent

Agentic Workflow là quy trình trong đó Agent dùng các công cụ được kết nối để thực hiện chuỗi công việc hướng tới mục tiêu. Bạn học cách chuyển một yêu cầu như “làm báo cáo tháng” thành các bước có đầu vào, đầu ra và điểm kiểm tra rõ ràng. Đây là cách tiếp cận quan trọng trong khóa học phân tích dữ liệu cùng AI, vì Agent cần được giao việc theo quy tắc cụ thể thay vì chỉ nhận một câu hỏi chung chung.

• Đọc cấu trúc file: Xác định tên cột, kiểu dữ liệu, đơn vị tính và ý nghĩa của từng dòng trước khi yêu cầu phân tích. Một dòng chi tiết sản phẩm khác với một dòng đơn hàng; nhầm hai cấp này có thể làm đếm sai.
• Viết yêu cầu giao việc: Nêu file được dùng, chỉ số cần tính, điều kiện lọc, nơi xuất kết quả và thao tác phải xin duyệt. Bạn luyện cách yêu cầu Agent báo lại kế hoạch trước khi chạy.
• Quản lý bản gốc và kết quả: Giữ nguyên file nguồn, tạo bản xử lý riêng và lưu nhật ký để biết dữ liệu đã đi qua những bước nào.
• Bài thực hành: Với một file bán hàng mẫu 200 dòng, tạo bản mô tả dữ liệu, kế hoạch phân tích và danh sách vấn đề cần xác nhận trước khi tính doanh thu.

Chương 2: Làm Sạch Và Chuẩn Hóa Dữ Liệu Thô Bằng AI Agent — Data Cleaning

Data Cleaning là xử lý các lỗi khiến dữ liệu khó tổng hợp hoặc dễ bị hiểu sai. Bạn học cách phân biệt ô trống với số 0, dòng trùng thật với giao dịch hợp lệ giống nhau và số tiền đang bị lưu dưới dạng chữ. Trong quá trình học phân tích dữ liệu cùng AI, đây là bước cần được kiểm soát chặt vì dữ liệu đầu vào sai có thể kéo theo kết luận sai ở các bước sau.

• Xử lý ô thiếu theo ngữ cảnh: Đánh dấu dữ liệu còn thiếu, xác định trường nào có thể bổ sung từ nguồn khác và trường nào phải hỏi lại. Không để Agent tự đoán mã khách hàng hoặc số tiền.
• Kiểm tra dòng trùng: Chọn khóa nhận diện phù hợp như mã đơn kết hợp mã dòng hàng. Hai giao dịch cùng ngày, cùng số tiền chưa chắc là bản ghi trùng.
• Chuẩn hóa định dạng: Thống nhất ngày tháng, khoảng trắng, mã có số 0 đầu và dấu phân cách số; kiểm tra lại tổng sau khi chuyển kiểu dữ liệu.
• Đầu ra thực hành: Một file đã làm sạch, bảng liệt kê dòng bị thay đổi và báo cáo số dòng trước–sau. Dòng chưa đủ căn cứ xử lý được tách riêng để duyệt.

Chương 3: Khảo Sát Dữ Liệu Với Bộ Câu Hỏi Chuẩn — Exploratory Data Analysis

Exploratory Data Analysis, thường gọi là EDA, là bước tìm hiểu dữ liệu trước khi đi đến kết luận. Bạn dùng bộ câu hỏi có trình tự để biết dữ liệu tập trung ở đâu, có điểm bất thường nào và nhóm nào cần phân tích thêm. Khi phân tích dữ liệu cùng Agent, bộ câu hỏi chuẩn giúp bạn định hướng Agent tìm kiếm thay vì để hệ thống tự đưa ra nhận xét thiếu căn cứ.

• Đọc phân bố: Xem giá trị nhỏ nhất, lớn nhất, trung vị và các khoảng thường gặp. Khi một số đơn rất lớn kéo trung bình lên cao, bạn học cách diễn giải để không mô tả sai đơn hàng điển hình.
• Khảo sát ngoại lệ: Tìm giá trị khác biệt và kiểm tra dòng nguồn; ngoại lệ có thể là lỗi nhập liệu hoặc một giao dịch thật đáng chú ý, không tự động xóa.
• So sánh xu hướng: Tổng hợp theo ngày hoặc tháng, kiểm tra kỳ đã đủ dữ liệu chưa trước khi so mức tăng giảm.
• Xem cơ cấu theo nhóm: Phân tích tỷ trọng theo sản phẩm, khu vực hoặc kênh bán; làm rõ mẫu số để tránh hiểu nhầm tỷ lệ.
• Bài thực hành: Từ dữ liệu bán hàng mẫu ba tháng, xây bốn góc nhìn về phân bố đơn hàng, xu hướng doanh thu, cơ cấu sản phẩm và giao dịch cần kiểm tra. Mỗi góc nhìn có một câu hỏi tiếp theo.

Chương 4: Kiểm Chứng Kết Quả AI Trả Về — Data Validation

Data Validation giúp xác định kết quả có đáp ứng quy tắc và khớp dữ liệu nguồn hay không. Chương này tập trung vào cách phát hiện sai lệch trước khi số liệu được dùng trong báo cáo gửi quản lý. Đây cũng là kỹ năng cốt lõi khi phân tích dữ liệu cùng AI, bởi kết quả do AI tạo ra vẫn cần được kiểm tra trước khi sử dụng.

• Đối chiếu tổng kiểm soát: So số dòng, số mã duy nhất, tổng số lượng và tổng tiền ở từng bước. Khi tổng thay đổi, phải giải thích được thay đổi đến từ điều kiện lọc hay lỗi xử lý.
• Soi dòng mẫu: Chọn cả dòng thông thường và dòng dễ gây lỗi, chẳng hạn đơn hủy, trả hàng, thiếu mã hoặc ngày ở cuối kỳ; tính lại một số trường hợp để đối chiếu.
• Kiểm tra định nghĩa chỉ số: Phân biệt doanh thu với tiền đã thu, số đơn với số dòng hàng và giá trị trước giảm giá với giá trị sau giảm giá.
• Đặt điểm dừng kiểm duyệt: Yêu cầu quy trình dừng khi thiếu cột bắt buộc, có khóa trùng bất thường hoặc chênh lệch vượt điều kiện đã thống nhất. Kết quả chưa duyệt không tự chuyển thành báo cáo chính thức.
• Sản phẩm hoàn thành: Một phiếu kiểm tra ghi rõ phép kiểm, kết quả, vấn đề còn mở và người cần xác nhận.

Chương 5: Ghép Và Đối Chiếu Dữ Liệu Nhiều Nguồn — Data Reconciliation

Data Reconciliation là đối soát để giải thích vì sao các nguồn chưa khớp nhau. Bạn học chọn khóa ghép, xác định cấp độ dữ liệu và tách chênh lệch thành nhóm có thể xử lý. Ghép thành công về mặt kỹ thuật chưa chắc đã ghép đúng về nghiệp vụ, vì vậy học phân tích dữ liệu cùng AI vẫn cần gắn với hiểu biết về dữ liệu và quy trình thực tế.

• Bán hàng với kho: Đối chiếu mã hàng, đơn vị tính và kỳ ghi nhận; phân biệt đơn đã đặt với hàng đã xuất để không kết luận nhầm là thất thoát.
• Chấm công với lương: Ghép theo mã nhân viên và kỳ lương, kiểm tra ngày công hoặc giờ làm theo quy tắc được cung cấp. Bài học không để AI tự đặt chính sách tính lương.
• Đơn hàng với thanh toán: Nhận diện đơn thanh toán nhiều lần, khoản hoàn tiền và giao dịch chưa có mã tham chiếu; tổng hợp đúng cấp độ trước khi ghép để tránh nhân đôi số tiền.
• Bài thực hành: Ghép ba file mẫu gồm đơn hàng, chi tiết thanh toán và hoàn tiền; xuất danh sách đã khớp, chưa khớp và cần bổ sung thông tin, kèm cách truy ngược về dòng gốc.

Chương 6: Từ Bảng Số Ra Kết Luận Và Đề Xuất Hành Động — Data Storytelling

Data Storytelling là trình bày điều dữ liệu cho thấy theo cách người ra quyết định có thể hiểu và sử dụng. Bạn học viết báo cáo tóm tắt cho quản lý, không chỉ dán biểu đồ rồi để người đọc tự tìm ý chính. Khi phân tích dữ liệu cùng Agent, phần diễn giải vẫn cần dựa trên số liệu đã kiểm tra và câu hỏi kinh doanh cụ thể.

• Chọn thông điệp chính: Bắt đầu từ câu hỏi kinh doanh và chỉ giữ những chỉ số giúp trả lời câu hỏi đó, tránh đưa mọi bảng tổng hợp vào báo cáo.
• Phân biệt dữ kiện và giả thuyết: Doanh thu giảm là một quan sát; nguyên nhân do giá, tồn kho hay nhu cầu phải có thêm bằng chứng. Bạn luyện cách viết rõ phần đã biết và phần cần điều tra.
• Đề xuất hành động phù hợp: Gắn mỗi đề xuất với dữ kiện, người phụ trách và chỉ số cần theo dõi; không để AI tự suy ra một quyết định lớn từ dữ liệu thiếu.
• Đầu ra thực hành: Báo cáo một trang gồm ba phát hiện, bằng chứng đi kèm, giới hạn dữ liệu và các bước xử lý đề xuất cho quản lý.

Chương 7: Kết Nối AI Agent Vào Power BI — Mô Hình Dữ Liệu, DAX Và Báo Cáo Có Bộ Lọc

MCP là giao thức giúp ứng dụng AI kết nối với công cụ. Với Power BI MCP phù hợp, Agent có thể hỗ trợ thao tác trên mô hình dữ liệu và kiểm tra DAX, ngôn ngữ dùng để viết các phép tính trong Power BI. Học viên thực hành trên bản làm việc riêng và kiểm tra từng thay đổi, từ đó kết hợp phân tích dữ liệu cùng AI với báo cáo trực quan.

• Dựng mô hình dữ liệu: Tổ chức bảng giao dịch, sản phẩm và ngày; kiểm tra khóa, quan hệ giữa bảng và chiều lọc để tránh chỉ số bị lặp hoặc thiếu.
• Viết và kiểm tra DAX: Yêu cầu Agent hỗ trợ tạo chỉ số như doanh thu, số đơn hoặc tỷ lệ thanh toán. Đối chiếu kết quả với bảng kiểm soát và thử khi đổi bộ lọc.
• Hoàn thiện báo cáo trực quan: Thiết kế trang tổng quan có chỉ số chính, biểu đồ xu hướng và bộ lọc thời gian hoặc nhóm hàng; lựa chọn biểu đồ theo câu hỏi của người xem.
• Hiểu đúng phạm vi tự động hóa: MCP phục vụ mô hình không tự chỉnh mọi trang báo cáo. Phần dựng biểu đồ được thực hành qua công cụ hỗ trợ tạo báo cáo phù hợp hoặc trong Power BI Desktop; không mặc định một kết nối MCP làm toàn bộ dashboard.
• Sản phẩm hoàn thành: Mô hình và bộ chỉ số đã kiểm tra, cùng báo cáo Power BI có bộ lọc hoạt động đúng. Nếu cần chia sẻ qua dịch vụ Power BI, xác nhận quyền truy cập và giấy phép phù hợp.

Chương 8: Dự Án Cuối Khóa — Quy Trình Phân Tích Hàng Tháng Và Dashboard Power BI

Bạn kết nối các bước đã học thành một quy trình có thể chạy lại khi nhận dữ liệu tháng mới. Mục tiêu là có cách làm rõ ràng, kiểm tra được và biết xử lý khi cấu trúc file thay đổi, thay vì chỉ hoàn thành một báo cáo dùng một lần. Đây là bước tổng hợp toàn bộ phương pháp học phân tích dữ liệu, từ làm sạch đến kiểm chứng và trình bày kết quả bằng AI.

• Chuẩn hóa bộ đầu vào: Thống nhất thư mục, tên file, cột bắt buộc và kỳ báo cáo; tạo hướng dẫn để người cung cấp dữ liệu chuẩn bị đúng.
• Ghép chuỗi xử lý: Đi từ làm sạch, khảo sát, đối soát đến cập nhật kết quả, kèm nhật ký và bước duyệt trước khi sử dụng báo cáo.
• Thử chạy lại: Dùng bộ dữ liệu tháng tiếp theo và một file cố ý thiếu cột để kiểm tra quy trình có phát hiện lỗi, dừng đúng lúc và tránh ghi đè bản đã duyệt hay không.
• Bàn giao sản phẩm dự án: Hoàn thiện file dữ liệu đầu ra, bảng kiểm tra, báo cáo tóm tắt, dashboard Power BI và hướng dẫn chạy lại. Việc chạy theo lịch tự động chỉ thiết lập khi môi trường, quyền truy cập và cơ chế giám sát đã phù hợp.

Hình Thức Dạy Kèm Trực Tiếp Từng Học Viên

Hình thức dạy kèm trực tiếp giúp nội dung bám vào nền tảng và bài toán của từng học viên. Nếu bạn thường xuyên làm báo cáo bán hàng, phần thực hành có thể tập trung vào doanh thu, đơn hàng và thanh toán. Nếu công việc liên quan nhân sự, bài tập có thể đi theo chấm công và đối chiếu bảng lương trên dữ liệu được phép sử dụng.

Thời lượng trung bình của khóa học là 10 –12 buổi, không giới hạn số buổi. Khi tư vấn, bạn nên chia sẻ mức độ sử dụng Excel, Power BI và một mẫu báo cáo đã loại bỏ thông tin nhạy cảm để xác định phần cần tập trung.

Tài Liệu & Tài Nguyên Thực Hành Khóa Học Agentic Data Analyst

• Giáo trình Khóa học Agentic Data Analyst

Bài tập thực hành khóa học Agentic Data Analyst

Chương 1 - Phân tích dữ liệu bắt đầu từ đâu

• Bài 1.1 Phân tích dữ liệu là gì, để làm gì

• Bài 1.2 Sáu bước của một lần phân tích

• Bài 1.3 Cài Antigravity, mở chỗ làm việc

• Bài 1.4 Giao Agent việc đầu tiên

• Bài 1.5 Agent là gì, ai làm gì trong sáu bước

• Bài 1.6 Hỏi cho rõ trước khi mở file

• Bài 1.7 Nắm toàn bộ dữ liệu trước khi làm

• Bài 1.8 Khảo sát file bằng khuôn bốn nhãn

• Bài 1.9 Làm sạch dữ liệu và bốn cách kiểm

• Bài 1.10 Sửa ba lỗi làm sai tổng tiền

• Bài 1.11 Ra con số doanh thu thật

Chương 2 - Dữ liệu này có gì bất thường

• Bài 2.1 Hồ sơ dữ liệu

• Bài 2.2 Sửa năm chỗ lạ mà hồ sơ chỉ ra

• Bài 2.3 Ghép bảng, giữ đúng số dòng

• Bài 2.4 Số liệu chưa hợp lý

• Bài 2.5 Lỗi hay chuyện kinh doanh thật

• Bài 2.6 Lưu lại để tháng sau chạy lại

• Bài 2.7 Khám phá và tóm tắt bằng vài con số

• Bài 2.8 Phân bố và ngoại lệ

• Bài 2.9 Nhìn theo thời gian, theo nhóm

Chương 3 - Bán được gì, ở đâu, chỗ nào chảy máu

• Bài 3.1 Cài skill global và dùng thử

• Bài 3.2 Bốn bậc và câu hỏi tính được

• Bài 3.3 Năm chỉ số và bảng tổng quan

• Bài 3.4 So cho đúng, tránh bẫy Tết

• Bài 3.5 Vẽ cho đúng, bắt lỗi biểu đồ

• Bài 3.6 Chẩn đoán, so với ai, tách nhỏ

• Bài 3.7 Bán nhiều chưa chắc lời

• Bài 3.8 Viết kết luận, kiểm trước khi gửi

Chương 4 - Tháng tới ra sao, cần làm gì

• Bài 4.1 Dự báo là gì, vì sao phải có khoảng

• Bài 4.2 Ba cách dự báo đơn giản

• Bài 4.3 Kiểm ngược và bẫy Tết

• Bài 4.4 Dự báo bốn tháng cuối năm

• Bài 4.5 Khoảng cách tới mục tiêu nằm ở đâu

• Bài 4.6 Nguồn bù phải có căn cứ

• Bài 4.7 Năm sau dồn tiền vào đâu

• Bài 4.8 Viết đề xuất, kiểm trước khi gửi

Chương 5 - Kể chuyện cho sếp bằng một trang

• Bài 5.1 Người nghe cần quyết gì, chọn gì để kể

• Bài 5.2 Bốn bậc thành một mạch truyện

• Bài 5.3 Biểu đồ kể chuyện

• Bài 5.4 Đọc hiểu từng biểu đồ trong dashboard

• Bài 5.5 Chuẩn bị trước khi dựng

• Bài 5.6 Dựng thẻ số và biểu đồ, từng bước

• Bài 5.7 Thêm bộ lọc, mở và gửi

• Bài 5.8 Soát bằng skill validate-data

• Bài 5.9 Trình bày, trả lời câu hỏi khó

Chương 6 - Đưa dữ liệu vào, nối file tháng mới

• Bài 6.1 Cài và làm quen Power BI

• Bài 6.2 Power Query, cửa nạp dữ liệu

• Bài 6.3 Chuẩn bị thư mục giao dịch

• Bài 6.4 Nối thư mục bằng Power Query

• Bài 6.5 Đặt kiểu cột, soi cả cột

• Bài 6.6 Nạp bốn bảng danh mục

• Bài 6.7 Nạp vào và kiểm tổng

• Bài 6.8 Tháng 8 tới, làm sạch, Refresh

Chương 7 - Dựng mô hình để số tự cập nhật

• Bài 7.1 Mô hình dữ liệu là gì

• Bài 7.2 Đường nối một-nhiều

• Bài 7.3 Nối bảng trong Model view

• Bài 7.4 Mã không tìm thấy, dòng (Blank)

• Bài 7.5 Thêm bảng ngày

• Bài 7.6 Nối bảng mục tiêu tháng

• Bài 7.7 Kiểm mô hình bằng số đã có

• Bài 7.8 Doanh thu so mục tiêu từng điểm bán

Chương 8 - Công thức cho từng chỉ số

• Bài 8.1 Measure là gì

• Bài 8.2 Measure đầu tiên, doanh thu thuần

• Bài 8.3 Đơn thành công, giá trị đơn

• Bài 8.4 Lợi nhuận gộp, biên, online

• Bài 8.5 % đạt mục tiêu cho đúng kỳ

• Bài 8.6 So cùng kỳ, thấy bẫy Tết

• Bài 8.7 Lũy kế từ đầu năm

• Bài 8.8 Kiểm công thức, ghi vào từ điển

Chương 9 - Dashboard trả lời ba câu hỏi

• Bài 9.1 Từ câu chuyện sang một trang

• Bài 9.2 Khung trang và bộ lọc trang

• Bài 9.3 Thẻ số cả kỳ

• Bài 9.4 Câu 1, đang lên hay xuống

• Bài 9.5 Câu 2, chỗ nào kéo xuống

• Bài 9.6 Câu 3, dồn tiền vào kênh nào

• Bài 9.7 Bộ lọc và lọc chéo

• Bài 9.8 Kiểm số, lưu và gửi

Chương 10 - Tháng sau không làm lại từ đầu

• Bài 10.1 Ba câu hỏi, ba câu trả lời

• Bài 10.2 Bộ đồ nghề bạn đã có

• Bài 10.3 Quy trình mỗi tháng

• Bài 10.4 Năm phép kiểm trước khi gửi

• Bài 10.5 Mang về dữ liệu công ty bạn

• Bài 10.6 Agent nối thẳng Power BI

Chứng Nhận Sau Khóa Học

Học viên hoàn thành khóa học và tham gia ít nhất 80% số buổi học sẽ nhận Chứng Nhận Hoàn Thành Khóa Học từ Trung Tâm Tin Học Sao Việt.

Chứng nhận ghi nhận năng lực ứng dụng AI trong xử lý văn bản, dữ liệu và tài liệu văn phòng. Cùng với dự án cuối khóa, học viên có thêm minh chứng thực tế khi ứng tuyển, đề xuất cải tiến công việc hoặc triển khai AI tại đơn vị.

Học Phí Khóa Học Agentic Data Analyst

Mức học phí ở phương án đóng ½ là học phí toàn khóa theo phương án thanh toán, không phải số tiền của riêng đợt đầu. Liên hệ trung tâm để xác nhận số tiền từng đợt, thời điểm thanh toán và chi phí tài khoản phần mềm nếu có trước khi đăng ký.

Các Câu Hỏi Thường Gặp Khi Đăng Ký Khóa Học Agentic Data Analyst

Chưa Giỏi Python Hoặc SQL Có Theo Học Được Không?

Bạn có thể bắt đầu từ bài toán file Excel và cách giao việc cho Agent. Nền tảng quan trọng là hiểu bảng dữ liệu, điều kiện lọc và ý nghĩa chỉ số. Khi có mã do AI tạo, bạn vẫn học cách kiểm tra đầu vào và kết quả; chương trình không đồng nghĩa với việc bỏ qua hoàn toàn kiến thức dữ liệu.

Có Được Dùng Dữ Liệu Công Ty Để Thực Hành Không?

Chỉ dùng dữ liệu bạn được phép cung cấp và xử lý. Nên bắt đầu bằng dữ liệu mẫu hoặc bản đã loại bỏ thông tin nhạy cảm. Cần xem cả công cụ, nơi xử lý và quyền truy cập; chạy một thành phần trên máy cá nhân không tự đảm bảo mọi dữ liệu đều ở lại máy.

AI Có Tự Tìm Chính Xác Nguyên Nhân Kinh Doanh Không?

AI có thể giúp tìm dấu hiệu và đề xuất hướng kiểm tra. Để kết luận nguyên nhân, bạn cần đối chiếu nghiệp vụ và bổ sung bằng chứng phù hợp. Khóa học chú trọng phân biệt phát hiện từ dữ liệu với giả thuyết để báo cáo không khẳng định quá mức.

Đăng Ký Tư Vấn Khóa Học Agentic Data Analyst Tại Trung Tâm Tin Học Sao Việt

Hãy bắt đầu từ một công việc bạn muốn cải thiện: làm sạch file hàng tháng, đối soát thanh toán hay xây báo cáo Power BI cho quản lý. Chia sẻ yêu cầu và nền tảng hiện tại để Trung tâm Tin Học Sao Việt tư vấn nội dung dạy kèm phù hợp. Để được tư vấn chi tiết về khóa học AI Agent với Google Antigravity, học viên có thể liên hệ Trung Tâm Tin Học Sao Việt để nhận thông tin về lịch học, học phí, hình thức học và lộ trình phù hợp.

Thông tin tư vấn khóa học

• Khóa học: Agentic Data Analyst
• Đơn vị đào tạo: Trung Tâm Tin Học Sao Việt.
• Hình thức học: Học viên có thể liên hệ trung tâm để được tư vấn hình thức học phù hợp theo nhu cầu thực tế.
• Đối tượng phù hợp: Developer, lập trình viên, người làm sản phẩm công nghệ và người muốn học AI Agent từ nền tảng đến ứng dụng.

Liên hệ đăng ký

• Hotline/Zalo: 093 1144 858
• Website: blogdaytinhoc.com
• Địa chỉ trụ sở chính tại: Tầng 1, Số 193 Đ. Nguyễn Xí, P Bình Thạnh, TP Hồ Chí Minh
• Ghi chú tư vấn: Học viên nên cung cấp trình độ hiện tại, mục tiêu học AI Agent và nhu cầu ứng dụng thực tế để được tư vấn lộ trình phù hợp hơn.

Trao đổi nhu cầu học Agentic Data Analyst cùng Trung tâm Tin Học Sao Việt để xác nhận lịch học và phương án học phí.