I. Giới thiệu khóa học:

Khóa học “Phân tích dữ liệu hiệu quả với Power BI và AI tự động hóa” được thiết kế nhằm giúp học viên khai thác Power BI để phân tích, trực quan hóa dữ liệu và xây dựng các báo cáo/dashboard phục vụ ra quyết định. Bên cạnh các kỹ năng nền tảng như kết nối dữ liệu, làm sạch dữ liệu, mô hình hóa dữ liệu và sử dụng DAX, khóa học còn hướng dẫn học viên ứng dụng các tính năng AI tích hợp trong Power BI để tự động khám phá insight, dự báo xu hướng, phát hiện bất thường và tạo tóm tắt thông minh. Thông qua thực hành trên dữ liệu mẫu và các tình huống thực tế, học viên có thể tự xây dựng báo cáo tương tác, tự động hóa quy trình báo cáo và nâng cao khả năng “kể chuyện bằng dữ liệu” trong công việc.

II. Thời lượng: 16 giờ (2 ngày)

III. Hình thức đào tạo:

Đào tạo trực tiếp tại lớp học, đào tạo online tương tác với giảng viên, đào tạo kết hợp online và trực tiếp tại lớp học, đào tạo tại văn phòng khách hàng theo yêu cầu

IV. Mục tiêu khóa học:

• Cung cấp kiến thức cơ bản đến nâng cao về Power BI cho việc phân tích và trực quan hóa dữ liệu.
• Trang bị kỹ năng ứng dụng các tính năng AI có sẵn trong Power BI để tự động hóa quá trình phân tích và khám phá insight.
• Giúp học viên xây dựng các báo cáo và dashboard tương tác, thông minh, hỗ trợ ra quyết định.
• Nâng cao khả năng "đọc" và "kể chuyện" bằng dữ liệu.

V. Đối tượng tham gia:

• Chính: Nhân sự các khối nghiệp vụ (văn phòng, thống kê, đầu tư, tổng hợp) có kỹ năng CNTT cơ bản, muốn tự động hóa và nâng cao hiệu quả phân tích dữ liệu.
• Mở rộng: Chuyên gia CNTT muốn tìm hiểu sâu hơn về ứng dụng AI trong Power BI và các giải pháp tự động hóa

VI. Nội dung khóa học:

Ngày 1: Nền tảng Power BI và Trực quan hóa dữ liệu

• Giới thiệu khóa học và Tổng quan về Power BI: Tầm quan trọng của phân tích dữ liệu; Power BI là gì, vai trò và lợi ích; Các thành phần của Power BI (Desktop, Service, Mobile); Tại sao Power BI phù hợp cho cả dân nghiệp vụ và IT.
• Kết nối và Chuẩn bị dữ liệu với Power Query: Các nguồn dữ liệu phổ biến (Excel, CSV, Database, Folder); Kết nối dữ liệu từ các nguồn khác nhau; Giới thiệu giao diện Power Query Editor; Thực hành: Tải và kết nối dữ liệu mẫu.
• Chuyển đổi và Làm sạch dữ liệu (Data Transformation & Cleaning): Các thao tác cơ bản trong Power Query (Xóa/Thêm cột, Đổi tên, Thay thế giá trị, Chia cột, Gộp cột, Pivot/Unpivot); Xử lý dữ liệu trùng lặp, thiếu, sai định dạng; Thực hành: Làm sạch và chuẩn bị bộ dữ liệu mẫu.
• Mô hình hóa dữ liệu trong Power BI Desktop: Khái niệm Fact Table và Dimension Table; Thiết lập mối quan hệ giữa các bảng (Relationships) và các loại quan hệ; Quản lý mối quan hệ và khắc phục lỗi cơ bản; Thực hành:Xây dựng mô hình dữ liệu cho bộ dữ liệu đã làm sạch.
• Giới thiệu DAX (Data Analysis Expressions): Tại sao cần DAX; Các khái niệm cơ bản: Measures, Calculated Columns; Các hàm DAX cơ bản (SUM, AVERAGE, COUNT, COUNTROWS, DISTINCTCOUNT); Thực hành: Tạo các Measures và Calculated Columns đơn giản.
• Trực quan hóa dữ liệu cơ bản và Báo cáo tương tác: Giới thiệu các loại biểu đồ phổ biến trong Power BI; Thiết kế báo cáo hiệu quả; Tạo Slice (bộ lọc) và thiết lập tương tác giữa các visuals; Thực hành: Xây dựng một trang báo cáo đơn giản với các biểu đồ và bộ lọc cơ bản.

Ngày 2: Ứng dụng AI và Tự động hóa phân tích dữ liệu

• Các tính năng AI tích hợp sẵn trong Power BI:
  • Q&A (Questions & Answers): Khám phá dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên.
  • Quick Insights (Thông tin chi tiết nhanh): Tự động phát hiện xu hướng, ngoại lệ.
  • Key Influencers (Yếu tố ảnh hưởng chính): Xác định các yếu tố đóng góp lớn nhất vào một kết quả.
  • Decomposition Tree (Cây phân tích): Phân tích dữ liệu đa chiều.
  • Smart Narrative (Tóm tắt thông minh): Tự động tạo tóm tắt văn bản.
  • Thực hành: Áp dụng các tính năng AI trên bộ dữ liệu mẫu.
• Sử dụng AI để dự báo và phân tích nâng cao (Cơ bản):
  • Forecasting (Dự báo): Sử dụng tính năng dự báo có sẵn trên biểu đồ đường.
  • Anomaly Detection (Phát hiện bất thường): Xác định các điểm dữ liệu bất thường.
  • Giới thiệu về tích hợp Power BI với Azure Machine Learning (khái niệm).
  • Thực hành: Áp dụng dự báo và phát hiện bất thường trên dữ liệu chuỗi thời gian.
• Tự động hóa dữ liệu và báo cáo với Power Automate (Flow): Giới thiệu Power Automate; Các trường hợp sử dụng Power Automate với Power BI (ví dụ: gửi email báo cáo định kỳ, cảnh báo khi dữ liệu vượt ngưỡng); Thực hành: Xây dựng quy trình Power Automate đơn giản.
• Chia sẻ và Cộng tác trên Power BI Service: Xuất bản báo cáo lên Power BI Service; Tạo Dashboards và App; Chia sẻ báo cáo và dashboard; Cập nhật dữ liệu tự động (Scheduled Refresh); Giới thiệu về Row-Level Security (RLS).
• Câu chuyện dữ liệu và Thực hành tổng hợp: Kỹ năng "kể chuyện" bằng dữ liệu; Tổng hợp kiến thức để xây dựng báo cáo hoàn chỉnh với Power BI và AI; Thực hành: Học viên làm việc để hoàn thiện một báo cáo/dashboard nhỏ.
• Hỏi đáp và Bế giảng: Tổng kết, giải đáp thắc mắc, định hướng học tập.