Planning Data Analytics - Hoạch định nhu cầu trong chuỗi cung ứng (1,499,000 VNĐ - chưa VAT 8%)

khoahoc_planning_data_analytics

02/03/2026

Planning Data Analytics – Hoạch định nhu cầu trong chuỗi cung ứng (1,499,000 VNĐ – chưa VAT 8%)

0 Enrolled

AI For Supply Chain, Khóa học Data, Khóa học Supply Chain Analysis, Planning, Planning Data Analytics, Supply Chain

Mục tiêu khóa học

Hiểu nghiệp vụ và vai trò của Planning trong chuỗi cung ứng và tại sao nó quan trọng với doanh nghiệp.
Nắm được các kĩ thuật dự báo từ cơ bản đến nâng cao trong dự báo định lượng.
Bạn được làm quen với 2 loại hình doanh nghiệp sản xuất khác nhau.
Làm chủ cách xử lý dữ liệu dự báo bằng Excel, SQL, Python để dự báo nhu cầu chuẩn.
Làm chủ các câu lệnh prompt planning một cách thành thạo để điều khiển AI.

Học phí chưa VAT 8%: 1.499.000 VNĐ / học viên

Học phí sau VAT 8%: 1.618.920 VNĐ / học viên

Hướng dẫn thanh toán và học tập:

Chủ tài khoản: CONG TY TNHH BPND GROUP VIET NAM

Số tài khoản: 42289999

Ngân hàng: Ngân hàng TMCP Kỹ Thương Việt Nam, chi nhánh Hà Thành (Techcombank)

Cú pháp: Tên học viên_Số điện thoại

📩 Sau khi chuyển khoản, bạn chụp màn hình thanh toán và gửi qua SĐT/Zalo

Lê Văn Đức – AI Data Trainer – 0567.602.666 để mình kích hoạt khóa học và xuất hóa đơn cho bạn nhé!

Cấp chứng nhận sau khi hoàn thành khóa học

What Will I Learn?

Hiểu rõ Demand Planning và KPI quan trọng.
Biết dùng Excel + SQL + Python để xử lý, phân tích và dự báo nhu cầu.
Có mini-project Demand Forecast làm portfolio khi đi phỏng vấn.
Tự tin trình bày insight về nhu cầu sản phẩm cho quản lý/doanh nghiệp.
Cấp chứng nhận hoàn thành khóa học Planning Data Analytics - Hoạch định nhu cầu trong chuỗi cung ứng từ Bpnd Group Việt Nam.
Tặng học viên Ebook 100 câu lệnh prompt planning chuyên sâu.

Course Content

Buổi 1 Tìm hiểu về các loại hình công ty trong chuỗi cung ứng

1.1 Nội dung chính

00:36
1.2 Giới thiệu chung

00:20
1.3 Mô hình chuỗi cung ứng SCOR

02:35
1.4 Case thực tế công ty sản xuất công nghiệp nặng quản lý theo mô hình SCOR

00:53
1.5 Tại sao phải tìm hiểu phân hệ Make trong SCOR trước?

02:06
1.6 Quy trình sản xuất thực tế (Make) phần 1

03:06
1.7 Quy trình sản xuất thực tế (Make) phần 2

02:41
1.8 Quy trình sản xuất của một công ty nói lên điều gì trong SCM?

03:18
1.9 Tìm hiểu phân hệ Plan trong công ty này có gì? Demand Planning

01:48
1.10 Các capacity của demand planning

03:31
1.11 Summarize lại cho demand planning

00:25
1.12 Supply Planning sẽ làm gì đây?

01:05
1.13 Các capacity của một supply planning

01:08
1.14 Summarize các ý chính của Supply Planning và mối quan hệ với Demand Planning

00:25
1.15 Tìm hiểu phân hệ Source trong SCOR – Phần 1

02:29
1.16 Tìm hiểu phân hệ Source trong SCOR – Phần 2

03:14
1.17 Tìm hiểu phân hệ Delivery trong SCOR cho công ty sản xuất này

03:04
1.18 Bài tập về nhà

01:16

Buổi 2 Dùng Excel Để Xử Lý Các Mô Hình Dự Báo Cơ Bản

2.1 Nội dung chính

00:51
2.2 Mô hình hồi quy đơn (Regression Analysis) cho máy khoan – Công ty lắp ráp thiết bị cầm tay – P1

02:46
2.3 Mô hình hồi quy đơn (Regression Analysis) cho máy khoan – Công ty lắp ráp thiết bị cầm tay – P2

03:15
2.4 Mô hình hồi quy đơn (Regression Analysis) cho máy khoan – Công ty lắp ráp thiết bị cầm tay – P3

01:53
2.5 Mô hình hồi quy đơn (Regression Analysis) cho máy khoan – Công ty lắp ráp thiết bị cầm tay – P4

02:19
2.6 Mô hình làm mịn theo hàm mũ (Exponential Smoothing) cho máy cắt – Công ty lắp ráp thiết bị cầm tay – P1

01:51
2.7 Mô hình làm mịn theo hàm mũ (Exponential Smoothing) cho máy cắt – Công ty lắp ráp thiết bị cầm tay – P2

02:30
2.8 Mô hình làm mịn theo hàm mũ (Exponential Smoothing) cho máy cắt – Công ty lắp ráp thiết bị cầm tay – P3

02:14
2.9 Mô hình làm mịn theo hàm mũ (Exponential Smoothing) cho máy cắt – Công ty lắp ráp thiết bị cầm tay – P4

02:13
2.10. Summary cách dùng 2 kĩ thuật dự báo trên và gợi ý kĩ thuật dự báo mới

01:30
2.11 Bài tập về nhà ứng dụng dự báo cho công ty sản xuất công nghiệp nặng

03:04

Buổi 3 SQL phân tích dữ liệu bán hàng

3.1 Nội dung chính

00:35
3.2 Hướng dẫn cài đặt SQL Server trên Desktop – P1

00:40
3.3 Hướng dẫn cài đặt SQL Server trên Desktop – P2

00:49
3.4 Tại sao phải dùng SQL?

01:46
3.5 Nền tảng web giả lập giúp bạn học SQL siêu nhanh

02:12
3.6 Thực hành viết câu lệnh SELECT

03:12
3.7 Câu lệnh kết hợp SELECT + WHERE

01:44
3.8 Thực hành viết câu lệnh GROUP BY – P1

02:20
3.9 Thực hành viết câu lệnh GROUP BY – P2

02:53
3.10 Câu lệnh HAVING

01:43
3.11 Thực hành viết ORDER BY

01:37
3.12 Mẹo viết câu lệnh SQL

01:01
3.13 Tại sao chúng ta cần biết thêm câu lệnh JOIN trong SQL

01:08
3.14 Cấu trúc của các câu lệnh JOIN qua hình minh họa trực quan

02:30
3.15 Thực chiến câu lệnh JOIN – P1

03:25
3.16 Thực chiến câu lệnh JOIN – P2

01:08
3.17 Thực hành phân tích dữ liệu bán hàng thực tế ngay trên SQL server – P1

03:30
3.18 Thực hành phân tích dữ liệu bán hàng thực tế ngay trên SQL server – P2

04:13

Buổi 4 Dự báo nhu cầu nâng cao với Python

4.1 Nội dung chính

01:00
4.2 Hướng dẫn cài đặt Anaconda cho Windows và Macbook

02:17
4.3 Nhưng tại sao lại là Python để phân tích dữ liệu

01:24
4.4 Làm quen code Python trên Jupyter Notebook trên Anaconda

03:50
4.5 Hướng dẫn cách thiết lập đường dẫn file dự báo

01:05
4.6 Giới thiệu kĩ thuật dự báo Moving Average

00:53
4.7 Giới thiệu case Moving Average tại công ty sản xuất 01

00:48
4.8 Giải case Moving Average tại công ty sản xuất 01 – P1

01:02
4.9 Giải case Moving Average tại công ty sản xuất 01 – P2

01:17
4.10 Giải case Moving Average tại công ty sản xuất 01 – P3

02:57
4.11 Giải case Moving Average tại công ty sản xuất 01 – P4

02:06
4.12 Giải case Moving Average tại công ty sản xuất 01 – P5

02:01
4.13 Giới thiệu kĩ thuật dự báo Holt Winter

01:40
4.14 Check yếu tố add hay là mul cho mô hình dự báo Holt Winter

01:42
4.15 Giới thiệu case Holt Winter tại công ty sản xuất 01

00:26
4.16 Giải case Holt Winter tại công ty sản xuất 01 – P1

02:24
4.17 Giải case Holt Winter tại công ty sản xuất 01 – P2

01:22
4.18 So sánh về 2 kĩ thuật dự báo Moving Average và Holt Winter

01:59
4.19 Bài tập ứng dụng về nhà – gợi ý dùng SARIMAX

00:52
4.20 Sửa bài tập về nhà khó – Ứng dụng SARIMAX – P1

02:24
4.21 Sửa bài tập về nhà khó – Ứng dụng SARIMAX – P2

02:37
4.22 Sửa bài tập về nhà khó – Ứng dụng SARIMAX – P3

02:38

Ebook 100 câu lệnh prompt planning chuyên sâu

About the instructors

khoahoc_planning_data_analytics

0 (0 ratings)

1 Courses

0 students

Lê Văn Đức AI Data Trainer

Xem Profile Trainer tại phần Giới thiệu Trainer phía trên

4.00 (18 ratings)

34 Courses

0 students

Durations: 3 giờ 30 phút

Lectures: 70

Students: Max 1000000

Level: Tất cả trình độ

Language:

Certificate:

Material Includes

Username và Password mình sẽ cấp cho bạn (bạn không được đổi gì nhé)
Các file bài giảng pdf đầy đủ.
Các file excel đính kèm trong bài giảng.
File excel lịch sử bán hàng.
Các file code python và file kết quả dự báo tham khảo.
Tặng tài liệu các kĩ thuật dự báo chuyên sâu.
Tặng ebook 100 câu lệnh prompt planning chuyên sâu.

Requirements

Bạn không cần có nền tảng về supply chain, excel, sql, python mình sẽ train từ đầu cho bạn.
Với châm ngôn zero to hero!
Học trực tuyến - Làm thực chiến!
Lưu ý: Nếu trong quá trình mình phát hiện bạn share account học tập, tài liệu, video, quay video để thương mại mình có quyền tạm dừng khóa học của bạn nhé!

Audience

Sinh viên năm 3–4, người mới đi làm trong Supply Chain, Business Analyst, Data Analyst muốn hiểu về Demand Planning.

Lê Văn Đức - AI Data Trainer

Email

Planning Data Analytics – Hoạch định nhu cầu trong chuỗi cung ứng (1,499,000 VNĐ – chưa VAT 8%)

Planning Data Analytics – Hoạch định nhu cầu trong chuỗi cung ứng (1,499,000 VNĐ – chưa VAT 8%)

What Will I Learn?

Course Content

Buổi 1 Tìm hiểu về các loại hình công ty trong chuỗi cung ứng

1.1 Nội dung chính

1.2 Giới thiệu chung

1.3 Mô hình chuỗi cung ứng SCOR

1.4 Case thực tế công ty sản xuất công nghiệp nặng quản lý theo mô hình SCOR

1.5 Tại sao phải tìm hiểu phân hệ Make trong SCOR trước?

1.6 Quy trình sản xuất thực tế (Make) phần 1

1.7 Quy trình sản xuất thực tế (Make) phần 2

1.8 Quy trình sản xuất của một công ty nói lên điều gì trong SCM?

1.9 Tìm hiểu phân hệ Plan trong công ty này có gì? Demand Planning

1.10 Các capacity của demand planning

1.11 Summarize lại cho demand planning

1.12 Supply Planning sẽ làm gì đây?

1.13 Các capacity của một supply planning

1.14 Summarize các ý chính của Supply Planning và mối quan hệ với Demand Planning

1.15 Tìm hiểu phân hệ Source trong SCOR – Phần 1

1.16 Tìm hiểu phân hệ Source trong SCOR – Phần 2

1.17 Tìm hiểu phân hệ Delivery trong SCOR cho công ty sản xuất này

1.18 Bài tập về nhà

Buổi 2 Dùng Excel Để Xử Lý Các Mô Hình Dự Báo Cơ Bản

2.1 Nội dung chính

2.2 Mô hình hồi quy đơn (Regression Analysis) cho máy khoan – Công ty lắp ráp thiết bị cầm tay – P1

2.3 Mô hình hồi quy đơn (Regression Analysis) cho máy khoan – Công ty lắp ráp thiết bị cầm tay – P2

2.4 Mô hình hồi quy đơn (Regression Analysis) cho máy khoan – Công ty lắp ráp thiết bị cầm tay – P3

2.5 Mô hình hồi quy đơn (Regression Analysis) cho máy khoan – Công ty lắp ráp thiết bị cầm tay – P4

2.6 Mô hình làm mịn theo hàm mũ (Exponential Smoothing) cho máy cắt – Công ty lắp ráp thiết bị cầm tay – P1

2.7 Mô hình làm mịn theo hàm mũ (Exponential Smoothing) cho máy cắt – Công ty lắp ráp thiết bị cầm tay – P2

2.8 Mô hình làm mịn theo hàm mũ (Exponential Smoothing) cho máy cắt – Công ty lắp ráp thiết bị cầm tay – P3

2.9 Mô hình làm mịn theo hàm mũ (Exponential Smoothing) cho máy cắt – Công ty lắp ráp thiết bị cầm tay – P4

2.10. Summary cách dùng 2 kĩ thuật dự báo trên và gợi ý kĩ thuật dự báo mới

2.11 Bài tập về nhà ứng dụng dự báo cho công ty sản xuất công nghiệp nặng

Buổi 3 SQL phân tích dữ liệu bán hàng

3.1 Nội dung chính

3.2 Hướng dẫn cài đặt SQL Server trên Desktop – P1

3.3 Hướng dẫn cài đặt SQL Server trên Desktop – P2

3.4 Tại sao phải dùng SQL?

3.5 Nền tảng web giả lập giúp bạn học SQL siêu nhanh

3.6 Thực hành viết câu lệnh SELECT

3.7 Câu lệnh kết hợp SELECT + WHERE

3.8 Thực hành viết câu lệnh GROUP BY – P1

3.9 Thực hành viết câu lệnh GROUP BY – P2

3.10 Câu lệnh HAVING

3.11 Thực hành viết ORDER BY

3.12 Mẹo viết câu lệnh SQL

3.13 Tại sao chúng ta cần biết thêm câu lệnh JOIN trong SQL

3.14 Cấu trúc của các câu lệnh JOIN qua hình minh họa trực quan

3.15 Thực chiến câu lệnh JOIN – P1

3.16 Thực chiến câu lệnh JOIN – P2

3.17 Thực hành phân tích dữ liệu bán hàng thực tế ngay trên SQL server – P1

3.18 Thực hành phân tích dữ liệu bán hàng thực tế ngay trên SQL server – P2

Buổi 4 Dự báo nhu cầu nâng cao với Python

4.1 Nội dung chính

4.2 Hướng dẫn cài đặt Anaconda cho Windows và Macbook

4.3 Nhưng tại sao lại là Python để phân tích dữ liệu

4.4 Làm quen code Python trên Jupyter Notebook trên Anaconda

4.5 Hướng dẫn cách thiết lập đường dẫn file dự báo

4.6 Giới thiệu kĩ thuật dự báo Moving Average

4.7 Giới thiệu case Moving Average tại công ty sản xuất 01

4.8 Giải case Moving Average tại công ty sản xuất 01 – P1

4.9 Giải case Moving Average tại công ty sản xuất 01 – P2

4.10 Giải case Moving Average tại công ty sản xuất 01 – P3

4.11 Giải case Moving Average tại công ty sản xuất 01 – P4

4.12 Giải case Moving Average tại công ty sản xuất 01 – P5

4.13 Giới thiệu kĩ thuật dự báo Holt Winter

4.14 Check yếu tố add hay là mul cho mô hình dự báo Holt Winter

4.15 Giới thiệu case Holt Winter tại công ty sản xuất 01

4.16 Giải case Holt Winter tại công ty sản xuất 01 – P1

4.17 Giải case Holt Winter tại công ty sản xuất 01 – P2

4.18 So sánh về 2 kĩ thuật dự báo Moving Average và Holt Winter

4.19 Bài tập ứng dụng về nhà – gợi ý dùng SARIMAX

4.20 Sửa bài tập về nhà khó – Ứng dụng SARIMAX – P1

4.21 Sửa bài tập về nhà khó – Ứng dụng SARIMAX – P2

4.22 Sửa bài tập về nhà khó – Ứng dụng SARIMAX – P3

Ebook 100 câu lệnh prompt planning chuyên sâu