Python AI cho Phân Tích Dữ Liệu Tài Chính Kế Toán 2025

Khóa học Python & AI Ứng dụng trong Phân Tích Dữ Liệu Tài Chính – Kế Toán 2025

Phiên bản cập nhật mới nhất 2025 – Dành cho những ai muốn làm chủ Python và trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích, xử lý, trực quan hóa và dự báo dữ liệu tài chính – kế toán một cách chuyên nghiệp.

🔍 GIỚI THIỆU TỔNG QUAN

Khóa học trang bị cho bạn từ kiến thức Python cơ bản đến nâng cao, kết hợp với các thư viện mạnh mẽ như NumPy, Pandas, Matplotlib, Seaborn, Plotly và ứng dụng Machine Learning để:

• Làm sạch, xử lý và phân tích dữ liệu tài chính – kế toán.

• Xây dựng báo cáo trực quan, chuyên sâu và dễ hiểu.

• Dự báo xu hướng tài chính, phát hiện gian lận và tối ưu hóa danh mục đầu tư.

Bạn sẽ thực hành trên Google Colab, Excel, CSV, Google Sheets và xuất báo cáo ở nhiều định dạng (PDF, HTML, DOCX…). Toàn bộ nội dung được thiết kế để người chưa biết lập trình vẫn học được, nhưng cũng đủ chiều sâu cho các chuyên gia phân tích dữ liệu.

🎯 Kỹ năng đạt được sau khóa học

• Thành thạo Python cho phân tích dữ liệu tài chính – kế toán.

• Làm chủ các thư viện phân tích dữ liệu (NumPy, Pandas) và trực quan hóa (Matplotlib, Seaborn, Plotly).

• Hiểu và áp dụng các mô hình Machine Learning: Linear Regression, Decision Tree, Random Forest…

• Xử lý dữ liệu lớn, dữ liệu thiếu, dữ liệu thời gian.

• Trực quan hóa báo cáo và phân tích tài chính chuyên sâu.

• Xây dựng mô hình dự báo doanh thu, lợi nhuận và quản lý rủi ro.

• Kết nối, xử lý và tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

📚 Nội dung học chính

1. Cài đặt & làm quen môi trường lập trình: Google Colab, quản lý thư viện Python, kết nối dữ liệu từ Excel/Google Sheets.

2. Python nền tảng: biến, kiểu dữ liệu, toán tử, cấu trúc điều kiện, vòng lặp, hàm, xử lý lỗi, comprehension.

3. Thư viện NumPy & Pandas: xử lý dữ liệu, kết hợp bảng, nhóm dữ liệu, làm việc với dữ liệu thời gian, dữ liệu thiếu và trùng lặp.

4. Trực quan hóa dữ liệu: biểu đồ đường, tán xạ, histogram, boxplot, heatmap, biểu đồ tương tác với Plotly & Dash.

5. Phân tích dữ liệu tài chính: báo cáo tài chính, cân đối kế toán, phân tích doanh thu – lợi nhuận, phân tích cơ cấu tài chính, khả năng thanh toán, hiệu quả sinh lời.

6. Dự báo & Machine Learning: hồi quy tuyến tính, hồi quy đa biến, dự báo doanh thu/lợi nhuận, phát hiện bất thường.

7. Dự án cuối khóa: phân tích dữ liệu tài chính thực tế từ A–Z và trình bày báo cáo chuyên nghiệp.

👥 Đối tượng phù hợp

• Kế toán, tài chính muốn ứng dụng Python & AI để tăng tốc xử lý và phân tích dữ liệu.

• Sinh viên các ngành tài chính, kế toán, ngân hàng, kiểm toán muốn nâng cao lợi thế khi ứng tuyển.

• Nhà phân tích dữ liệu và chuyên gia tài chính muốn khai thác AI & Machine Learning trong dự báo và đánh giá rủi ro.

• Nhà đầu tư & tư vấn tài chính muốn sử dụng dữ liệu để ra quyết định chiến lược.

• Người trái ngành muốn chuyển sang lĩnh vực phân tích dữ liệu tài chính – kế toán.