• Trang chủ
  • Khóa học
  • Kiến Thức Cơ Bản: Dữ Liệu Hiện Diện Khắp Mọi Nơi
    • Phần 1: Giới Thiệu Phân Tích Dữ Liệu Và Tư Duy Phân Tích
    • Bắt Đầu 6

      • Video1.1
        Chào mừng bạn đến với Phân Tích Dữ Liệu (Data Analytics) của Google
        9 phút
      • Đọc1.2
        Tổng quan về Khóa học: Xác định kỳ vọng của bạn
        20 phút
      • Đọc1.3
        Lộ trình học Google Data Analytics của bạn
        30 phút
      • Video1.4
        Giới thiệu về khóa học
        4 phút
      • Đọc1.5
        Tài nguyên hữu ích và mẹo nhận được
        20 phút
      • Đọc1.6
        Đánh giá kỹ năng phân tích dữ liệu hiện tại của bạn
        30 phút
    • Phân Tích Dữ Liệu Trong Cuộc Sống 4

      • Video2.1
        Phân Tích Dữ Liệu Trong Cuộc Sống
        4 phút
      • Đọc2.2
        Quan Điểm Dữ Liệu Mới
        30 phút
      • Đọc2.3
        Cách Các Nhà Phân Tích Dữ Liệu Tiếp Cận Các Nhiệm Vụ
        30 phút
      • Video2.4
        Cassie: Các Khía Cạnh Của Phân Tích Dữ Liệu
        5 phút
    • Hiểu Hệ Sinh Thái Dữ Liệu 5

      • Đọc3.1
        Nguồn Gốc Của Quá Trình Phân Tích Dữ Liệu
        30 phút
      • Video3.2
        Hệ Sinh Thái Dữ Liệu Là Gì?
        5 phút
      • Video3.3
        Cách Dữ Liệu Đưa Ra Quyết Định Tốt Hơn
        4 phút
      • Đọc3.4
        Dữ Liệu Và Trực Giác
        20 phút
      • Quiz3.5
        Kiểm Tra Kiến Thức Của Bạn Về Hệ Sinh Thái Dữ Liệu
        30 phút
    • Nắm Bắt Kỹ Năng Phân Tích Dữ Liệu Của Bạn 5

      • Video4.1
        Khám Phá Bộ Kỹ Năng Dữ Liệu
        1 phút
      • Video4.2
        Kỹ Năng Phân Tích Dữ Liệu Quan Trọng
        6 phút
      • Đọc4.3
        Sử dụng kỹ năng phân tích dữ liệu trong kịch bản kinh doanh
        20 phút
      • Đọc4.4
        Kỹ năng phân tích dữ liệu
        5 phút
      • Quiz4.5
        Kiểm tra kiến ​​thức của bạn về kỹ năng phân tích dữ liệu
        30 phút
    • Tư duy phân tích để đạt được kết quả hiệu quả 6

      • Video5.1
        Dữ Liệu Thúc Đẩy Kết Quả Thành Công
        5 phút
      • Video5.2
        Tất Cả Về Suy Nghĩ Phân Tích
        5 phút
      • Video5.3
        Khám Phá Các Kỹ Năng Phân Tích Cốt Lõi
        4 phút
      • Đọc5.4
        Sử dụng phương pháp "Năm tại sao" cho phân tích nguyên nhân gốc rễ.
        20 phút
      • Video5.5
        Chứng Kiến Phép Màu Dữ Liệu
        6 phút
      • Quiz5.6
        Kiểm tra kiến ​​thức của bạn về tư duy phân tích và kết quả
        20 phút
    • Thử thách Module 1 4

      • Video6.1
        Những Gì Mong Đợi Trong Tương Lai
        1 phút
      • Đọc6.2
        Các Thuật Ngữ Từ Module 1
        20 phút
      • Đọc6.3
        Chiến Lược Thực Hiện Đánh Giá
        20 phút
      • Quiz6.4
        Thử thách Module 1
        30 phút
    • Phần 2: Thế giới dữ liệu tuyệt vời
    • Theo dõi vòng đời của dữ liệu 5

      • Video1.1
        Tìm Hiểu Về Các Giai Đoạn Và Công Cụ Dữ Liệu
        2 phút
      • Quiz1.2
        Các giai đoạn của phân tích dữ liệu
        5 phút
      • Video1.3
        Các Giai Đoạn Của Vòng Đời Dữ Liệu
        5 phút
      • Đọc1.4
        Các biến thể của vòng đời dữ liệu
        30 phút
      • Quiz1.5
        Kiểm tra kiến ​​thức của bạn về vòng đời dữ liệu
        10 phút
    • Phác thảo quá trình phân tích dữ liệu 4

      • Video2.1
        Các Giai Đoạn Phân Tích Dữ Liệu Và Chương Trình
        7 phút
      • Đọc2.2
        Thông Tin Thêm về các giai đoạn của phân tích dữ liệu và chương trình
        20 phút
      • Video2.3
        Molly: Ví Dụ Về Quá Trình Phân Tích Dữ Liệu
        7 phút
      • Quiz2.4
        Kiểm tra kiến ​​thức của bạn về quá trình phân tích dữ liệu
        15 phút
    • Hộp công cụ phân tích dữ liệu 5

      • Video3.1
        Khám Phá Các Công Cụ Phân Tích Dữ Liệu
        7 phút
      • Đọc3.2
        Công cụ quan trọng của nhà phân tích dữ liệu
        20 phút
      • Đọc3.3
        Lựa chọn công cụ phù hợp cho công việc
        20 phút
      • Quiz3.4
        Tự luận: Xem lại các khái niệm trong quá khứ
        15 phút
      • Quiz3.5
        Kiểm tra kiến ​​thức của bạn về hộp công cụ phân tích dữ liệu
        20 phút
    • Thử thách Module 2 2

      • Đọc4.1
        Thuật ngữ trong Module 2
        10 phút
      • Quiz4.2
        Thử thách module 2
        60 phút
    • Phần 3: Thiết lập hộp công cụ phân tích dữ liệu của bạn
    • Thông tin cơ bản về bảng tính 6

      • Video1.1
        Thông Tin Chi Tiết Về Các Công Cụ Dữ Liệu Cốt Lõi
        2 phút
      • Đọc1.2
        Bước theo bước: Biến bảng tính thành người bạn
        10 phút
      • Video1.3
        Biến Bảng Tính Thành Bạn Của Bạn
        9 phút
      • Quiz1.4
        Thực hành: Tạo biểu đồ từ bảng tính
        60 phút
      • Đọc1.5
        Thêm tài nguyên về bảng tính
        20 phút
      • Quiz1.6
        Kiểm tra kiến ​​thức cơ bản của bạn về bảng tính
        10 phút
    • Bắt đầu với SQL và trực quan hóa dữ liệu 8

      • Video2.1
        SQL Đang Hoạt Động
        3 phút
      • Đọc2.2
        Hướng dẫn SQL: Bắt đầu
        20 phút
      • Video2.3
        Những Khó Khăn Hàng Ngày Khi Học Những Kỹ Năng Mới
        2 phút
      • Đọc2.4
        Vô vàn khả năng với SQL
        20 phút
      • Video2.5
        Trở Thành Chuyên Gia Dữ Liệu
        6 phút
      • Đọc2.6
        Lập kế hoạch cho trực quan hóa dữ liệu
        20 phút
      • Video2.7
        Sức Mạnh Của Hình Dung
        2 phút
      • Quiz2.8
        Kiểm tra kiến ​​thức của bạn về SQL và trực quan hóa dữ liệu
        15 phút
    • Thử thách Module 3 2

      • Đọc3.1
        Thuật ngữ học trong module 3
        0 phút
      • Quiz3.2
        Thử thách module 3
        60 phút
    • Phần 4: Trở thành một chuyên gia dữ liệu công bằng và có tác động
    • Cơ hội việc làm chuyên viên phân tích dữ liệu 6

      • Video1.1
        Hãy Bắt Tay Vào Công Việc
        1 phút
      • Video1.2
        Công Việc Của Một Nhà Phân Tích Dữ Liệu
        5 phút
      • Video1.3
        Con Đường Trở Thành Nhà Phân Tích Dữ Liệu
        2 phút
      • Quiz1.4
        Việc sử dụng dữ liệu trong kinh doanh
        20 phút
      • Video1.5
        Hỗ Trợ Sự Nghiệp Trong Lĩnh Vực Phân Tích Dữ Liệu
        3 phút
      • Quiz1.6
        Kiểm tra kiến ​​thức của bạn về vai trò phân tích dữ liệu
        10 phút
    • Tầm quan trọng của các quyết định kinh doanh 7

      • Video2.1
        Sức Mạnh Của Dữ Liệu Trong Kinh Doanh
        5 phút
      • Video2.2
        Thám Tử Dữ Liệu
        3 phút
      • Video2.3
        Hiểu Dữ Liệu Và Sự Công Bằng
        5 phút
      • Đọc2.4
        Xem xét sự công bằng
        20 phút
      • Quiz2.5
        Những cách kinh doanh
        20 phút
      • Video2.6
        Quyết Định Dữ Liệu Công Bằng Và Có Đạo Đức
        3 phút
      • Quiz2.7
        Kiểm tra kiến ​​thức của bạn về việc đưa ra quyết định kinh doanh công bằng
        10 phút
    • Tùy chọn: Khám phá công việc tiếp theo của bạn 4

      • Video3.1
        Các Nhà Phân Tích Dữ Liệu Trong Các Ngành Khác Nhau
        6 phút
      • Đọc3.2
        Các vai trò và mô tả công việc của nhà phân tích dữ liệu
        20 phút
      • Video3.3
        Những Phương Pháp Hay Nhất Khi Phỏng Vấn
        3 phút
      • Đọc3.4
        Ngoài những con số: Hành trình phân tích dữ liệu
        10 phút
    • Thử thách module 4 2

      • Đọc4.1
        Thuật ngữ hoc trong module 4
        10 phút
      • Quiz4.2
        Thử thách module 4
        40 phút
    • Tóm tắt khóa học 2

      • Đọc5.1
        Từ điển thuật ngữ của Khóa học 1
        10 phút
      • Video5.2
        Chúc Mừng! Tóm Tắt Khóa Học
        3 phút
    Nội dung khóa học

    Lộ trình học Google Data Analytics của bạn

    Lộ trình Google Data Analytics là một hành trình đưa bạn từ những kiến thức cơ bản đến sự thành thạo trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Bạn sẽ được hướng dẫn chi tiết về các khái niệm cơ bản như sử dụng dữ liệu trong cuộc sống hàng ngày, tư duy phân tích, cũng như áp dụng các công cụ từ bộ công cụ phân tích dữ liệu. Không chỉ dừng lại ở đó, chúng tôi còn tạo điều kiện cho bạn thực hành và phát triển kỹ năng thông qua các dự án thực tế. Với chú trọng vào việc hiểu biết sâu sắc về cách doanh nghiệp biến dữ liệu thành những quyết định có tính thực tiễn, khóa học của chúng tôi sẽ giúp bạn trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu đáng tin cậy và hiệu quả.

    Lộ trình Google Data Analytics là một hành trình đưa bạn từ những kiến thức cơ bản đến sự thành thạo trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Bạn sẽ được hướng dẫn chi tiết về các khái niệm cơ bản như sử dụng dữ liệu trong cuộc sống hàng ngày, tư duy phân tích, cũng như áp dụng các công cụ từ bộ công cụ phân tích dữ liệu. Không chỉ dừng lại ở đó, chúng tôi còn tạo điều kiện cho bạn thực hành và phát triển kỹ năng thông qua các dự án thực tế. Với chú trọng vào việc hiểu biết sâu sắc về cách doanh nghiệp biến dữ liệu thành những quyết định có tính thực tiễn, khóa học của chúng tôi sẽ giúp bạn trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu đáng tin cậy và hiệu quả.

    1./ Nền tảng

    • Những gì bạn sẽ học:
      • Các vai trò và trách nhiệm thực tế của một nhà phân tích dữ liệu mới vào nghề
      • Cách doanh nghiệp chuyển đổi dữ liệu thành hiểu biết có thể hành động được
      • Các kiến ​​thức cơ bản về bảng tính
      • Các kiến thức cơ bản về cơ sở dữ liệu và truy vấn
      • Các kiến thức cơ bản về trực quan hóa dữ liệu
    • Các kỹ năng bạn sẽ phát triển:
      • Sử dụng dữ liệu trong cuộc sống hàng ngày
      • Tư duy phân tích
      • Áp dụng các công cụ từ bộ công cụ phân tích dữ liệu
      • Hiển thị xu hướng và mẫu mực với trực quan hóa dữ liệu
      • Đảm bảo phân tích dữ liệu của bạn là công bằng

    foundations e4f59c6e

    ask 6af6d4e3

    2./ Hỏi

    • Những gì bạn sẽ học:
      • Cách nhà phân tích dữ liệu giải quyết vấn đề bằng dữ liệu
      • Sử dụng phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu
      • Công thức và chức năng của bảng tính
      • Cơ bản về bảng điều khiển, bao gồm một sự giới thiệu về Tableau
      • Cơ bản về báo cáo dữ liệu
    • Các kỹ năng bạn sẽ phát triển:
      • Đặt câu hỏi thông minh và hiệu quả theo tiêu chí SMART
      • Cấu trúc cách suy nghĩ của bạn
      • Tóm tắt dữ liệu
      • Đặt vấn đề vào bối cảnh
      • Quản lý mong đợi của nhóm và các bên liên quan
      • Giải quyết vấn đề và hòa giải xung đột

    3./ Chuẩn bị

    • Những gì bạn sẽ học:
      • Quy trình tạo ra dữ liệu
      • Đặc điểm của các loại dữ liệu, trường và giá trị khác nhau
      • Cấu trúc của cơ sở dữ liệu
      • Chức năng của siêu dữ liệu trong phân tích dữ liệu
      • Các chức năng của ngôn ngữ truy vấn có cấu trúc (SQL)
    • Các kỹ năng bạn sẽ phát triển:
      • Đảm bảo các thực hành phân tích dữ liệu đạo đức
      • Điều chỉnh vấn đề về độ thiên vị và uy tín
      • Truy cập cơ sở dữ liệu và nhập dữ liệu
      • Viết các truy vấn đơn giản
      • Tổ chức và bảo vệ dữ liệu
      • Kết nối với cộng đồng dữ liệu (tùy chọn)

    prepare 054befe7

    process b287affe

    4./ Quy trình

    • Những điều bạn sẽ học:
      • Tính toàn vẹn dữ liệu và tầm quan trọng của dữ liệu sạch
      • Các công cụ và quy trình được sử dụng bởi các nhà phân tích dữ liệu để làm sạch dữ liệu
      • Xác minh và báo cáo việc làm sạch dữ liệu
      • Thống kê, kiểm định giả thuyết và phạm vi lỗi
      • Xây dựng sơ yếu lý lịch và giải thích các thông báo tuyển dụng (tùy chọn)
    • Các kỹ năng bạn sẽ phát triển:
      • Kết nối các mục tiêu kinh doanh với phân tích dữ liệu
      • Xác định dữ liệu sạch và dữ liệu bẩn
      • Làm sạch các bộ dữ liệu nhỏ bằng các công cụ bảng tính
      • Làm sạch các bộ dữ liệu lớn bằng cách viết các truy vấn SQL
      • Tài liệu hóa quy trình làm sạch dữ liệu

    5./ Phân tích

    • Những điều bạn sẽ học:
      • Các bước mà nhà phân tích dữ liệu thực hiện để tổ chức dữ liệu
      • Cách kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn
      • Tính toán và bảng tổng hợp trong bảng tính
      • Tính toán SQL
      • Bảng tạm thời
      • Xác nhận dữ liệu
    • Các kỹ năng bạn sẽ phát triển:
      • Sắp xếp dữ liệu trong bảng tính và bằng cách viết các truy vấn SQL
      • Lọc dữ liệu trong bảng tính và bằng cách viết các truy vấn SQL
      • Chuyển đổi dữ liệu
      • Định dạng dữ liệu
      • Xác minh quy trình phân tích dữ liệu
      • Tìm kiếm phản hồi và sự hỗ trợ từ người khác trong quá trình phân tích dữ liệu

    analyze f91bb6ed

    share a0160a8e

    6./ Chia sẻ

    • Những gì bạn sẽ học:
      • Lập trình suy nghĩ thiết kế (Design thinking)
      • Cách nhà phân tích dữ liệu sử dụng các hình ảnh minh họa để truyền đạt về dữ liệu
      • Các lợi ích của Tableau trong việc trình bày kết quả phân tích dữ liệu
      • Kỹ thuật kể chuyện dựa trên dữ liệu (Data-driven storytelling)
      • Bảng điều khiển và bộ lọc bảng điều khiển (Dashboards and dashboard filters)
      • Chiến lược để tạo ra một bài thuyết trình dữ liệu hiệu quả
    • Các kỹ năng bạn sẽ phát triển:
      • Tạo các hình ảnh minh họa và bảng điều khiển trong Tableau
      • Giải quyết các vấn đề về tính truy cập khi truyền đạt thông tin về dữ liệu
      • Hiểu mục đích của các công cụ giao tiếp kinh doanh khác nhau
      • Kể chuyện dựa trên dữ liệu
      • Trình bày cho người khác về dữ liệu
      • Trả lời các câu hỏi về dữ liệu

    7./ Hành động

    • Những gì bạn sẽ học:
      • Ngôn ngữ và môi trường lập trình
      • Gói R
      • Các hàm, biến, kiểu dữ liệu, ống, và vectors trong R
      • Khung dữ liệu R
      • Thiên vị và uy tín trong R
      • Công cụ trực quan hóa trong R
      • R Markdown để tài liệu, tạo cấu trúc, và nhấn mạnh
    • Các kỹ năng bạn sẽ phát triển:
      • Lập trình bằng R
      • Viết các hàm trong R
      • Truy cập dữ liệu trong R
      • Làm sạch dữ liệu trong R
      • Tạo các hình ảnh minh họa dữ liệu trong R
      • Báo cáo về phân tích dữ liệu cho các bên liên quan

    act 72b66ef8

    capstone 9fb0cf92

    8./ Dự án

    • Những gì bạn sẽ học:
      • Cách một bộ sưu tập dữ liệu phân tích phân biệt bạn so với các ứng viên khác
      • Giải quyết vấn đề thực tế, thực hành
      • Chiến lược để rút ra những hiểu biết từ dữ liệu
      • Trình bày rõ ràng các kết quả từ dữ liệu
      • Động lực và khả năng tự ra quyết định
    • Các kỹ năng bạn sẽ phát triển:
      • Xây dựng một hồ sơ công việc
      • Tăng cường khả năng tìm việc làm
      • Trình bày kiến thức, kỹ năng và chuyên môn về phân tích dữ liệu của bạn
      • Chia sẻ công việc của bạn trong quá trình phỏng vấn
      • Truyền đạt giá trị độc đáo của bạn đến một nhà tuyển dụng tiềm năng