Phân tích dữ liệu chuyên sâu cho ngành ngân hàng. Học các KPIs ngân hàng, tín dụng, rủi ro, Customer 360, và xây dựng dashboard quản trị với dataset thực tế VNCredit Bank.
6-8 tuần
Thời gian
13
Bài học
0
Học viên
—
Đánh giá
Giảng viên: MinAI Team
AI & Data Science Educator
Nắm vững kiến thức nền tảng của khóa học
Hiểu sâu lý thuyết và ứng dụng thực tế
Thực hành với các bài tập và code mẫu
Phát triển kỹ năng tư duy và giải quyết vấn đề
Áp dụng kiến thức vào dự án thực tế
Sẵn sàng cho các khóa học nâng cao
13 bài học • Tổng thời gian: 6-8 tuần
0/13
Hoàn thành
Giới thiệu ngành ngân hàng Việt Nam, vai trò Data Analyst, và mục tiêu khóa học
Sản phẩm ngân hàng, quy trình tín dụng, và thuật ngữ chuyên ngành
Các chỉ số đo lường hiệu quả hoạt động ngân hàng: NPL, CASA, ROA, ROE, CIR
Phân tích rủi ro tín dụng: Credit Scoring, Default Rate, và các mô hình đánh giá
Phân tích danh mục cho vay: Vintage Analysis, DPD Buckets, và Collection Efficiency
Phân khúc khách hàng ngân hàng: RFM, Mass/Affluent/Priority, và Cross-sell Analysis
Phân tích giao dịch: Patterns, Channel Analysis, và Anomaly Detection
So sánh hiệu quả chi nhánh: Regional Benchmarking, Network Optimization
Xây dựng hồ sơ khách hàng toàn diện: tích hợp dữ liệu tín dụng, giao dịch, và hành vi
Thiết kế dashboard quản trị ngân hàng cho ban lãnh đạo
Báo cáo tuân thủ theo quy định NHNN và Basel framework
Dự án tổng hợp phân tích toàn diện ngân hàng VNCredit Bank
Kiểm tra kiến thức phân tích dữ liệu ngân hàng
AI & Data Science Educator
Đội ngũ giảng viên MinAI với kinh nghiệm thực tế trong lĩnh vực AI, Machine Learning và Data Science. Chúng tôi cam kết mang đến nội dung chất lượng và hỗ trợ học viên tận tình.
0 câu hỏi
Hãy là người đầu tiên đặt câu hỏi về khóa học này!
Tham gia cùng hàng ngàn học viên đã thành công với Data Analytics cho Ngân hàng & Tài chính. Hoàn toàn miễn phí và không giới hạn thời gian.
Hỏi AI Mentor
Hỗ trợ 24/7
