Đào tạo
Data-driven Decision Making
Data-driven Decision Making là mô hình doanh nghiệp mà mọi quyết định, chiến lược và hoạt động đều dựa trên dữ liệu và phân tích, thay vì chỉ dựa trên trực giác hoặc kinh nghiệm.
Mô hình này giúp doanh nghiệp hiểu rõ hơn về khách hàng, thị trường, sản phẩm và dịch vụ của mình, từ đó đưa ra các quyết định chính xác và hiệu quả hơn.

Giới Thiệu
Data-driven Decision Making hình thành trong bối cảnh bùng nổ dữ liệu lớn và phát triển công nghệ lưu trữ, xử lý dữ liệu.
Điều này cho phép doanh nghiệp khai thác thông tin chi tiết từ dữ liệu để ra quyết định chính xác, cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh.
Xu hướng này càng trở nên cấp thiết trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt và thay đổi hành vi khách hàng trong thời đại số.
Tham khảo thêm:

Mục tiêu Đào tạo
Hiểu tầm quan trọng của Data-driven Decision Making
Ứng dụng dữ liệu vào việc ra quyết định và tối ưu hóa hoạt động KD
Xây dựng văn hóa dữ liệu trong doanh nghiệp
Đối tượng Tham gia
Quản lý, lãnh đạo
Chuyên viên
Chuyển đổi nghề nghiệp
Cam kết từ DataMark Academy
Học viên có khả năng sử dụng dữ liệu một cách thành thạo để ra quyết định chiến lược chính xác, biết cách tối ưu hóa quy trình kinh doanh và sử dụng các công cụ phân tích để cải thiện hiệu suất tổng thể của doanh nghiệp.
Lộ trình đào tạo
Số buổi
05 Module
Lịch học
Tối 2,4,6; (3,5,7) hoặc T7,CN
Tài liệu cung cấp
Video, Quiz, Article
Hình thức học
Online, Offline, Elearning
Module 01
Data-Driven Decision Making Mindset
Mục tiêu:
- Hiểu rõ khái niệm và tầm quan trọng của ra quyết định dựa trên dữ liệu trong kinh doanh.
- Nắm vững các yếu tố cơ bản của quá trình ra quyết định dựa trên dữ liệu.
- Biết cách phân biệt giữa các quyết định truyền thống và quyết định dựa trên dữ liệu.
Data-Driven Decision Making là gì?
- Khái niệm về ra quyết định dựa trên dữ liệu: Sử dụng dữ liệu thực tế để hỗ trợ quá trình ra quyết định, thay vì chỉ dựa trên cảm nhận hoặc kinh nghiệm.
- Tầm quan trọng của dữ liệu trong kinh doanh hiện đại: Giúp giảm thiểu rủi ro, cải thiện hiệu suất và tối ưu hóa quy trình kinh doanh.
Tại sao cần ra quyết định dựa trên dữ liệu?
- Sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định dựa trên thực tế, giúp tăng độ chính xác và hiệu quả.
- Cải thiện khả năng dự đoán và xác định xu hướng kinh doanh.
- Giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa các nguồn lực.
Phân biệt giữa quyết định truyền thống và Data-Driven Decision Making
- Quyết định truyền thống: Dựa trên kinh nghiệm, cảm tính và phán đoán cá nhân.
- Quyết định dựa trên dữ liệu: Dựa trên các phân tích và kết quả từ dữ liệu thực tế, hỗ trợ bằng công cụ phân tích, số liệu và thuật toán.
Quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu
- Bước 1: Xác định mục tiêu kinh doanh: Hiểu rõ vấn đề cần giải quyết và các mục tiêu cụ thể cần đạt được.
- Bước 2: Thu thập dữ liệu: Xác định nguồn dữ liệu cần thu thập, như dữ liệu từ khách hàng, thị trường, hay các chỉ số kinh doanh.
- Bước 3: Phân tích dữ liệu: Sử dụng các công cụ và kỹ thuật phân tích như thống kê, phân tích xu hướng, và các mô hình dự đoán để hiểu rõ hơn về tình hình hiện tại và các cơ hội.
- Bước 4: Ra quyết định: Dựa trên kết quả phân tích để đưa ra các quyết định chiến lược.
- Bước 5: Theo dõi và điều chỉnh: Liên tục theo dõi kết quả sau khi ra quyết định và điều chỉnh các chiến lược dựa trên dữ liệu mới nhất.
Các lợi ích của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu
- Hiệu quả cao hơn: Tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và tiết kiệm thời gian trong việc ra quyết định.
- Độ chính xác cao hơn: Giảm thiểu sai sót và rủi ro nhờ các quyết định được hỗ trợ bởi dữ liệu thực tế.
- Khả năng cải tiến liên tục: Với dữ liệu luôn được cập nhật, doanh nghiệp có thể dễ dàng điều chỉnh và cải tiến các quyết định của mình.
Module 02
Thu thập và xử lý dữ liệu cho quá trình ra quyết định
Mục tiêu:
- Hiểu rõ cách thu thập và xử lý dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để hỗ trợ quá trình ra quyết định.
- Nắm vững các quy trình xử lý và làm sạch dữ liệu để đảm bảo tính chính xác.
- Biết cách lựa chọn các công cụ thu thập và quản lý dữ liệu phù hợp.
Các nguồn dữ liệu trong kinh doanh
- Dữ liệu nội bộ: Bao gồm dữ liệu từ các hệ thống quản lý doanh nghiệp như CRM, ERP, và các hệ thống tài chính. Ví dụ: dữ liệu doanh thu, dữ liệu khách hàng, và hiệu suất nhân viên.
- Dữ liệu bên ngoài: Bao gồm dữ liệu thị trường, dữ liệu kinh tế vĩ mô, và các báo cáo ngành. Ví dụ: thông tin về đối thủ cạnh tranh, xu hướng thị trường, và phân tích ngành.
- Dữ liệu hành vi người dùng: Từ website, ứng dụng di động, và mạng xã hội. Dữ liệu này giúp hiểu rõ hơn về hành vi và sở thích của khách hàng.
Quy trình thu thập dữ liệu
- Xác định mục tiêu và nguồn dữ liệu: Trước khi thu thập dữ liệu, cần xác định rõ các câu hỏi kinh doanh và dữ liệu nào cần thiết để trả lời các câu hỏi đó.
- Phương pháp thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu qua khảo sát, giao dịch trực tuyến, hoặc qua các công cụ phân tích như Google Analytics, CRM, và các hệ thống quản lý.
- Tích hợp dữ liệu: Kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để tạo ra bức tranh tổng thể về tình hình kinh doanh.
Quy trình xử lý và làm sạch dữ liệu
- Làm sạch dữ liệu: Loại bỏ các dữ liệu trùng lặp, thiếu hoặc không chính xác. Điều này giúp đảm bảo rằng dữ liệu sử dụng để ra quyết định là đáng tin cậy.
- Chuẩn hóa dữ liệu: Đảm bảo rằng tất cả các dữ liệu được lưu trữ theo một định dạng nhất quán, dễ dàng cho việc phân tích.
- Xử lý dữ liệu lớn (Big Data): Hướng dẫn cách xử lý dữ liệu lớn, sử dụng các công cụ như Hadoop hoặc Spark để quản lý và xử lý dữ liệu quy mô lớn trong thời gian ngắn.
Các công cụ thu thập và xử lý dữ liệu
- Google Analytics: Công cụ mạnh mẽ giúp theo dõi và phân tích dữ liệu hành vi từ website và ứng dụng di động.
- CRM (Customer Relationship Management): Giúp thu thập và quản lý dữ liệu khách hàng, từ đó phân tích xu hướng và hành vi tiêu dùng.
- ERP (Enterprise Resource Planning): Quản lý dữ liệu về hoạt động tài chính, nhân sự, và các quy trình khác của doanh nghiệp.
- Các công cụ ETL (Extract, Transform, Load): Hỗ trợ trong việc trích xuất dữ liệu từ nhiều nguồn, biến đổi dữ liệu theo chuẩn và tải vào hệ thống quản lý dữ liệu.
Module 03
Phân tích và rút ra insight từ dữ liệu
Mục tiêu:
- Hiểu rõ cách phân tích dữ liệu để rút ra insight hỗ trợ ra quyết định.
- Nắm vững các phương pháp và công cụ phân tích dữ liệu phổ biến.
- Học cách diễn giải kết quả phân tích và áp dụng vào việc ra quyết định kinh doanh.
Các loại phân tích dữ liệu
- Descriptive Analytics (Phân tích mô tả): Giúp hiểu rõ điều gì đã xảy ra dựa trên dữ liệu lịch sử, như doanh thu hàng tháng, tỷ lệ chuyển đổi, hoặc hiệu suất chiến dịch marketing.
- Diagnostic Analytics (Phân tích chẩn đoán): Giúp tìm ra nguyên nhân của một sự kiện hoặc vấn đề, bằng cách phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố khác nhau trong dữ liệu.
- Predictive Analytics (Phân tích dự đoán): Sử dụng các mô hình thống kê và Machine Learning để dự đoán kết quả tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử. Ví dụ: dự đoán doanh số, hành vi khách hàng, hoặc xu hướng thị trường.
- Prescriptive Analytics (Phân tích dự báo): Đưa ra các đề xuất hoặc hành động cần làm dựa trên các phân tích và dự đoán trước đó. Đây là phương pháp hướng tới việc tối ưu hóa các quyết định.
Phương pháp phân tích dữ liệu phổ biến
- Phân tích thống kê: Sử dụng các phương pháp thống kê như hồi quy tuyến tính, phân tích tương quan để tìm ra mối quan hệ giữa các biến trong dữ liệu.
- Phân tích chuỗi thời gian (Time Series Analysis): Được sử dụng để phân tích dữ liệu theo thời gian, ví dụ: phân tích xu hướng doanh số bán hàng hoặc dự đoán nhu cầu sản phẩm.
- Phân đoạn khách hàng (Customer Segmentation): Phân chia khách hàng thành các nhóm dựa trên hành vi, sở thích hoặc nhân khẩu học để cá nhân hóa chiến lược marketing và bán hàng.
- A/B Testing: Phương pháp thử nghiệm hai biến thể của một chiến lược để xem biến thể nào hiệu quả hơn.
Công cụ phân tích dữ liệu
- Tableau và Power BI: Các công cụ trực quan hóa dữ liệu mạnh mẽ, giúp tạo ra các báo cáo và biểu đồ dễ hiểu từ dữ liệu.
- Python và R: Ngôn ngữ lập trình phổ biến trong phân tích dữ liệu, cung cấp nhiều thư viện hỗ trợ phân tích như Pandas, NumPy, và Matplotlib.
- Google Analytics: Công cụ phân tích hành vi người dùng trên website và ứng dụng, giúp tối ưu hóa chiến lược marketing dựa trên dữ liệu hành vi.
- Excel nâng cao: Sử dụng các công cụ phân tích và bảng tổng hợp (pivot table) trong Excel để phân tích dữ liệu tài chính và kinh doanh.
Cách diễn giải kết quả phân tích
- Đọc hiểu biểu đồ và báo cáo: Học cách đọc hiểu các biểu đồ và báo cáo từ công cụ phân tích như Tableau hoặc Power BI, từ đó đưa ra các kết luận chính xác.
- Rút ra insight từ dữ liệu: Rút ra các hiểu biết có giá trị từ kết quả phân tích để trả lời các câu hỏi kinh doanh. Ví dụ: tại sao doanh số giảm, khách hàng thích sản phẩm nào nhất, hoặc chiến lược nào cần cải thiện.
- Áp dụng insight vào việc ra quyết định: Sau khi rút ra insight, học viên sẽ học cách áp dụng các hiểu biết này vào thực tiễn, như điều chỉnh chiến lược marketing, tối ưu hóa quy trình vận hành, hoặc thay đổi kế hoạch kinh doanh.
Module 04
Tối ưu hóa chiến lược và ra quyết định dựa trên dữ liệu
Mục tiêu:
- Học cách tối ưu hóa các chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu.
- Hiểu cách sử dụng dữ liệu để ra quyết định tối ưu và cải thiện hiệu suất kinh doanh.
- Biết cách điều chỉnh và thử nghiệm các chiến lược để đạt hiệu quả cao hơn.
Tối ưu hóa chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu
- Phân tích hiệu suất hiện tại: Sử dụng dữ liệu để đánh giá hiệu suất của các chiến lược hiện tại, xác định điểm mạnh và điểm yếu.
- Xác định cơ hội tối ưu hóa: Từ dữ liệu thu thập, xác định các khu vực có thể tối ưu hóa như quy trình bán hàng, chiến dịch marketing, hay quản lý nhân sự.
- Tối ưu hóa nguồn lực: Dữ liệu giúp phân tích hiệu quả sử dụng nguồn lực (nhân lực, tài chính, công nghệ), từ đó đề xuất các biện pháp cải thiện.
- Tối ưu hóa theo thời gian thực: Sử dụng dữ liệu theo thời gian thực để liên tục điều chỉnh và cải tiến chiến lược, phản hồi nhanh chóng với những thay đổi trong môi trường kinh doanh.
Ra quyết định dựa trên phân tích dữ liệu
- Ứng dụng kết quả phân tích: Sau khi rút ra insight từ dữ liệu, học viên sẽ học cách áp dụng trực tiếp các kết quả vào việc điều chỉnh chiến lược kinh doanh. Ví dụ: điều chỉnh chiến dịch quảng cáo, thay đổi sản phẩm dựa trên phản hồi của khách hàng, hoặc tối ưu hóa quy trình vận hành.
- A/B Testing trong ra quyết định: Thực hiện thử nghiệm A/B để kiểm tra hiệu quả của các phương án khác nhau, từ đó lựa chọn phương án tối ưu nhất dựa trên dữ liệu thu thập được.
- Phân khúc và cá nhân hóa: Dữ liệu giúp cá nhân hóa chiến lược cho từng phân khúc khách hàng, từ đó tăng khả năng thành công trong marketing và bán hàng.
Công cụ và kỹ thuật hỗ trợ ra quyết định
- Machine Learning và AI trong ra quyết định: Áp dụng các mô hình dự đoán từ Machine Learning để dự đoán hành vi của khách hàng, dự báo doanh thu, và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
- Phần mềm tự động hóa phân tích dữ liệu: Sử dụng các công cụ như Tableau, Power BI, hoặc Google Analytics để tự động hóa quy trình phân tích và ra quyết định.
- Ra quyết định dựa trên Big Data: Tận dụng dữ liệu lớn (Big Data) để cải thiện độ chính xác và hiệu quả của quyết định chiến lược.
Quy trình thử nghiệm và tối ưu hóa liên tục
- Chu kỳ tối ưu hóa liên tục (Continuous Optimization Cycle): Sau khi ra quyết định, học viên sẽ học cách theo dõi, đánh giá kết quả và tiếp tục tối ưu hóa dựa trên dữ liệu mới. Điều này đảm bảo rằng chiến lược kinh doanh luôn phù hợp với tình hình thực tế và điều kiện thị trường.
- Feedback Loop từ dữ liệu: Sử dụng dữ liệu để tạo ra chu kỳ phản hồi liên tục, cho phép các quyết định và chiến lược được điều chỉnh kịp thời để cải thiện hiệu quả.
Module 05
Ứng dụng AI và Machine Learning trong DDDM
Mục tiêu của Module 6:
Hiểu rõ khái niệm và ứng dụng của AI và ML trong việc phân tích dữ liệu và ra quyết định.
Sử dụng AI và ML để dự đoán xu hướng và tối ưu hóa các quy trình kinh doanh.
Biết cách triển khai hệ thống AI và ML trong doanh nghiệp, đảm bảo tính bảo mật và tin cậy.
Ứng dụng AI và ML vào các quy trình kinh doanh thực tế để tăng cường hiệu suất và ra quyết định chính xác hơn.
Giới thiệu về AI và Machine Learning (ML)
- Tổng quan về AI và ML trong kinh doanh.
- Khái niệm cơ bản về AI và ML, sự khác biệt giữa chúng.
- Tại sao AI và ML là công cụ mạnh mẽ trong việc phân tích dữ liệu và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Các ứng dụng phổ biến của AI và ML trong doanh nghiệp.
- Dự đoán xu hướng khách hàng, tự động hóa quy trình, tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
- Ví dụ từ các doanh nghiệp lớn (Google, Amazon, Uber…) về cách AI và ML giúp tối ưu hóa việc ra quyết định.
Cách AI và ML hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu
AI và ML trong việc phân tích dự đoán (Predictive Analytics).
- Ứng dụng các mô hình dự đoán như hồi quy, mô hình chuỗi thời gian, phân loại dữ liệu để dự báo xu hướng kinh doanh.
- Các công cụ và thuật toán phổ biến trong AI và ML.
Phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) bằng AI.
- Sử dụng AI để xử lý các tập dữ liệu lớn, không thể phân tích bằng phương pháp thủ công.
- Các kỹ thuật như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), học sâu (Deep Learning), và phân tích hành vi khách hàng.
Triển khai AI và ML vào các quy trình kinh doanh
Xây dựng mô hình AI để tự động hóa quy trình ra quyết định.
- Cách sử dụng các công cụ AI/ML để tự động hóa việc ra quyết định trong các lĩnh vực như marketing, bán hàng, tài chính.
- Xây dựng quy trình phân tích từ đầu đến cuối với sự hỗ trợ của AI.
Triển khai hệ thống AI vào doanh nghiệp.
- Cách tích hợp AI và ML vào các hệ thống kinh doanh hiện tại.
- Lưu ý về bảo mật, tính toàn vẹn và sự tin cậy của hệ thống AI trong doanh nghiệp.
Ứng dụng thực tế AI/ML trong phân tích dữ liệu
- Case study về AI trong dự đoán hành vi khách hàng. Ví dụ về việc sử dụng AI để dự đoán hành vi mua hàng, tối ưu hóa chiến dịch marketing và cải thiện trải nghiệm khách hàng.
- Case study về ML trong tối ưu hóa chuỗi cung ứng và sản xuất. Cách sử dụng ML để dự báo nhu cầu, tối ưu hóa hàng tồn kho và cải thiện quy trình sản xuất.
Thách thức và cơ hội khi sử dụng AI và ML
- Các thách thức khi áp dụng AI và ML vào ra quyết định.
- Những rủi ro tiềm ẩn về tính chính xác của mô hình, khả năng bảo mật, và yêu cầu về kỹ năng kỹ thuật.
- Các cơ hội phát triển và mở rộng với AI và ML. Cách tận dụng AI và ML để tạo ra lợi thế cạnh tranh cho doanh nghiệp.
Kết quả nhận được sau khoá đào tạo
Học viên sẽ đi từ một người thiếu kỹ năng phân tích dữ liệu đến việc trở thành một chuyên gia có khả năng ứng dụng dữ liệu vào việc ra quyết định chiến lược và tối ưu hóa hoạt động kinh doanh.
Hiểu rõ về Data-Driven Decision Making
Thu thập và xử lý dữ liệu một cách hiệu quả
Phân tích và rút ra insight từ dữ liệu
Tối ưu hóa chiến lược kinh doanh dựa trên dữ liệu
Ứng dụng Machine Learning và AI trong ra quyết định
Hỗ trợ học viên Đạt Được Mục Tiêu
Học viên sẽ nhận được sự hỗ trợ từ các buổi Coaching, Q&A, cộng đồng học viên, video hướng dẫn chi tiết, trợ giảng đồng hành, và AI Bot hỗ trợ tự động, giúp họ không bị bỏ lại phía sau và nhanh chóng đạt được kết quả.
Buổi Coaching trực tiếp
Hỗ trợ AI và Chatbot
Buổi hỏi đáp hàng tuần (Q&A)
Tài nguyên Hỗ trợ học viên
Học viên có sẵn các bảng mẫu, dashboard, bài tập thực hành, case study, và các công cụ phân tích tự động, giúp bạn dễ dàng thực hành và ứng dụng ngay kiến thức học được vào công việc thực tế. Bạn cũng sẽ có cơ hội sử dụng các phần mềm cao cấp với ưu đãi hoặc miễn phí.
Biểu mẫu và template phân tích
Công cụ tự động hóa phân tích dữ liệu
Case study thực tế
Để thành công
Tất cả đều phải Học
"Pundar Pichai" - CEO của Alphabet Inc. and Google.
Đăng ký học

Tại Sao Chọn DataMark?
Đào tạo bài bản
Đội ngũ chuyên gia
Kiến thức mới nhất
Thực hành là chính
Giới thiệu việc làm
Support 24/7

Đúng là học chú trọng vào thực hành. Thầy rất tỉ mỉ nên dù học mới tiếp xúc với SEO nhưng cũng nắm được kha khá kiến thức. Mình sẽ cố gắng thật nhiều nữa để không phụ lòng thỳ.
Lương Đình Nghĩa

Các kiến thức mà DataMark đào tạo thường được thiết kế để đáp ứng một loạt các yêu cầu của các doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực bán hàng trực tuyến.
Trần Thế Đoàn

Đúng là học chú trọng vào thực hành. Thầy rất tỉ mỉ nên dù học mới tiếp xúc với SEO nhưng cũng nắm được kha khá kiến thức. Mình sẽ cố gắng thật nhiều nữa để không phụ lòng thỳ.
Cty Hưng Gia Vượng
Hình ảnh Workshops








Đào tạo
Học phí ở Học Viện DataMark không đắt lắm đâu, với những gì bạn sẽ học được, đó là khoản đầu tư đáng giá.
Tất cả các khóa học tại đây đều là thực hành, dựa trên các dự án cá nhân của bạn. Khi học, bạn có thể xem lại bài giảng mọi lúc vì giáo viên sẽ ghi hình cho bạn. Hỗ trợ sau khóa học là vô thời hạn. Nếu muốn, bạn có thể học lại hoàn toàn miễn phí. Các giáo viên tại đây đều là CEO, doanh nhân, chuyên gia hàng đầu trong ngành. Chứng chỉ bạn nhận được sẽ được công nhận trên thị trường lao động. Bạn cũng có cơ hội tham gia các workshop, cafe digital hoàn toàn miễn phí. Nếu cần, chúng tôi sẽ hỗ trợ giới thiệu việc làm với mức lương từ 300-400 USD/tháng.
Học viên sẽ nhận được chứng chỉ Digital Marketing, Data-driven Marketing, SEO... tùy theo khóa học mà họ tham gia. Những chứng chỉ và bằng này do DataMark cấp, công nhận trên thị trường lao động tại Việt Nam và các đối tác tuyển dụng.
Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể làm những công việc sau đây:
Chuyên viên PR & Marketing trực tuyến
Chuyên viên Quảng cáo và Kinh doanh online
Chuyên viên thiết kế và quản lý website
Chuyên viên tổng hợp và phân tích dữ liệu trực tuyến
Bắt đầu kinh doanh online hoặc làm Freelancer Digital Marketing.
Học viên sẽ được học theo giáo trình và tài liệu tham khảo do các giảng viên giàu kinh nghiệm của trường biên soạn. Giáo trình này được chuẩn bị kỹ lưỡng với sự đóng góp từ nhiều giảng viên có nhiều năm kinh nghiệm, phản ánh chặt chẽ kiến thức thực tiễn. Nó luôn được cập nhật hàng năm để phản ánh sự thay đổi trong công nghệ. Tiền giáo trình không được tính vào học phí, bạn nhé.
Chương trình chuẩn ứng dụng.
Phương pháp học tập tập trung vào việc thực hành để nắm vững kỹ năng Digital.
Kết hợp giữa học trực tuyến và thực hành thực tế theo mô hình doanh nghiệp.
Học phí chỉ 3 triệu đồng mỗi tháng và có chính sách hỗ trợ trả góp học phí 0%.
Sau khi tốt nghiệp, bạn có thể bắt đầu làm việc ngay hoặc được hỗ trợ tìm việc.
Chính sách
Nếu bạn không đạt kết quả trong kỳ thi, đừng lo lắng! Chính sách của chúng tôi cho phép bạn thi lại và học lại môn đó.
Bạn sẽ cần tham gia vào kỳ thi lần 2 theo lịch trình đã được thông báo. Nếu vắng mặt hoặc không đạt kết quả trong lần thi đầu, bạn sẽ phải thi lại lần 2.
Đối với môn Project, bạn sẽ cần bảo vệ lần 2 cùng với lớp học tiếp theo. Mỗi môn học (bao gồm cả Project) có thể thi lại tối đa 2 lần, mỗi lần cách nhau không quá 4 tháng từ lần thi đầu.
Nếu sau cả 2 lần thi mà bạn vẫn không đạt, bạn sẽ cần đăng ký và thanh toán học phí để học lại môn đó. Đừng bỏ cuộc, hãy cố gắng hơn ở lần thi tiếp theo nhé!
NGUYỄN THÁI BÌNH
STK: 060101669893
Ngân hàng Sacombank – CN Gò Vấp, HCM
Nội dung: “Tên khóa học đăng ký” + Họ tên + sđt
Nếu bạn gặp khó khăn khi học, đừng lo lắng! Chương trình của DataMark đã được thiết kế một cách khoa học để giúp bạn vượt qua mọi thách thức. Ngoài ra, chúng tôi còn có các hoạt động như workshop, Digital Talk, lớp học bổ sung kiến thức để hỗ trợ bạn hoàn thành chương trình học một cách hiệu quả. Hãy tham gia ngay để kết nối, học hỏi và phát triển kỹ năng cùng các chuyên gia hàng đầu trong và ngoài nước nhé!
Muốn trở thành học viên của DataMark thì rất đơn giản, bạn chỉ cần hoàn thành chương trình THPT hoặc đã tốt nghiệp TC, CĐ, ĐH và có niềm đam mê với lĩnh vực Digital Marketing và Data-driven Marketing là được rồi đấy bạn ạ. Chúc bạn thành công!
Sau khi hoàn thành khóa học, bạn có thể nhận được sự hỗ trợ từ Học viện DataMark để tìm kiếm việc làm. Chúng tôi sẽ giới thiệu bạn đến các nhà tuyển dụng trong lĩnh vực Digital Marketing và giúp bạn xây dựng mối quan hệ với họ. Để biết thông tin về các cơ hội việc làm, bạn có thể đăng ký tại Học viện hoặc theo dõi Fanpage của chúng tôi. Chúc bạn may mắn trong việc tìm kiếm công việc phù hợp!