Apply SQL For Data Analytics With Problem Solving Strategy
Hi, chào bạn đã ghé đây xem lớp học của Maz!
Sau đây là toàn bộ nội dung mà Maz nghĩ bạn cần biết qua trước khi đăng ký lớp học với mình, bạn dành 5 phút để đọc qua nha!
(Hiện tại khóa học đang trong giai đoạn nâng cấp sang phiên bản mới, sẽ chính thức được ra mắt vào tháng 5 này)
Day(s)
:
Hour(s)
:
Minute(s)
:
Second(s)
Tại sao Maz lại tạo nên khóa học này?
Năm 2024, giữa một rừng trung tâm, khóa học dạy nghề Data Analyst ở ngoài kia, nhiều nơi họ quảng cáo, chạy doanh số “lùa” học viên hơn là đầu tư cho chất lượng. Đôi khi học viên có thể đánh đổi nhiều thứ nhưng giá trị nhận được không như kỳ vọng.
Maz muốn giúp các bạn, những người đang tìm hiểu về nghề Data, các anh/chị muốn trang bị thêm cho mình kỹ năng phân tích dữ liệu. Tất cả đang muốn bước vào thế giới Data Analytics. Để xem, nó có gì trong đó, nó sẽ làm được gì trong thực tế, phải không?
Chúng ta sẽ bắt đầu với SQL, bởi lẽ SQL là kỹ năng cơ bản của người Analyst. Chính tay bạn sẽ làm, sẽ code, sẽ xử lý các yêu cầu dữ liệu. Để xem, bạn có hứng thú với công việc này, và khi tìm được cảm hứng, bạn sẽ đi thật nhanh trong chặng đường kế tiếp. Maz tin chắc là vậy!
Đây là 3 mục tiêu chính của khóa học:
- Cung cấp kiến thức nền tảng về lĩnh vực Data Science thông qua các khái niệm: Data roles, Data analysis jobs, Database system, Data pipeline, Data analysis process, Benefits of SQL.
Giúp bạn có được cái nhìn tổng quan về nghề phân tích dữ liệu, bước đầu định hướng tốt cho bản thân.
- Hướng dẫn sử dụng thành thạo SQL để “structure, query, transform and modify data” từ cơ bản đến nâng cao.
Giúp bạn có thể chủ động truy vấn, xử lý & tính toán data từ các cơ sở dữ liệu của công ty.
- Luyện tập “problem solving skill” và “logical thinking” trong cách viết truy vấn SQL với những dạng phân tích phổ biến như Time Series Analysis, Cohort Analysis, Anomaly Detection.
Giúp bạn trau dồi khả năng giải quyết vấn đề với data-driven mindset, kỹ năng cốt lõi để trở thành một người phân tích dữ liệu giỏi.
NỘI DUNG KHOÁ HỌC
Part 1: Khái niệm cơ bản về SQL Database ở doanh nghiệp & thực hành Truy vấn cơ bản
- Dòng chảy dữ liệu 5 tầng
- 5 khái niệm quan trọng (SQL, SQL Database, Keys, Data flow, Data schema)
- Giới thiệu quy trình phân tích dữ liệu
- Truy vấn kết quả với SELECT FROM
- Sắp xếp kết quả hiển thị với ORDER BY
- Chọn lọc dữ liệu theo điều kiện WHERE
- Đặt lại tên & thứ tự hoạt động của các câu lệnh
- Thực hành 6 bài tập cơ bản
Part 2: Biến đổi và làm sạch dữ liệu với Built-in functions
- Tại sao cần sử dụng Built-In functions
- 7 tiêu chuẩn của Data cleaning
- Chuyển đổi kiểu dữ liệu phân tích
- Thay đổi định dạng của dữ liệu
- Xử lý NULL
- 8 kỹ thuật xử lý data dạng chuỗi (String)
- 10 kỹ thuật xử lý data thời gian (Date time)
- 2 phương pháp xử lý nhiều trường hợp với CASE WHEN và IIF
- Bài tập thực hành
Part 3: Mở rộng truy vấn data thực tế với phương pháp JOIN & UNION
- 3 lý do bạn cần truy vấn data từ nhiều bảng
- Lý thuyết 4 lệnh JOIN cơ bản
- Mô hình tổ chức bảng dữ liệu: Star schema
- 3 điều quan trọng nhất khi thực hành JOIN
- Phương pháp gộp dữ liệu với UNION
- Thực hành & luyện tập nâng cao
Part 4: Nâng cấp khả năng giải quyết bài toán với subquery, cte và group by
- Phương pháp lồng ghép các truy vấn với Subquery
- Phương pháp tạo bảng tạm bằng câu truy vấn
- Giải quyết các yêu cầu phức tạm với Problem Solving Strategy
- Tổng hợp dữ liệu với hàm gom nhóm GROUP BY
- Thực hành & luyện tập nâng cao
Part 5: Linh hoạt xử lý data với chức năng Window Functions
- Phương pháp xử lý với WINDOW FUNCTION
- Window Function – Hàm xếp hạng
- Window Function – Tính tổng đa chiều
- Window Function – Tính tổng tích lũy
- Những chức năng xử lý nâng cao
- Thực hành 5 bài toán nâng cao
Part 6: trở thành data analyst thực chiến
- Dự án 1: Số lượng khách hàng từ chiến dịch
- Dự án 2: Áp dụng phương pháp Cohort Analysis đánh giá tỷ lệ giữ chân khách hàng
- Lý thuyết
- Thực hành & Trực quan hoá dữ liệu
Part 7: Mở rộng kết nối SQL Database & xây dựng dự án cá nhân
- Tổ chức dữ liệu với SQL Server
- Dòng chảy dữ liệu: Data warehouse, data mart và vai trò của người làm phân tích
- Kết nối SQL database vào Power BI cho dự án cá nhân
- Bạn đang ở đây và hành trình tiếp theo
Vậy ai sẽ là người phù hợp?
Maz hi vọng bạn đọc kỹ đoạn này 1 tí, để cân nhắc cho quyết định của mình.
- Đối tượng số 1: Các bạn sinh viên đang có nguyện vọng tìm hiểu về nghề Data Analyst và mong muốn trang bị cho mình kĩ năng SQL.
- Đối tượng số 2: Người đã đi làm trong các lĩnh vực khác như Marketing, Finance, Logistics, Operation … tại các công ty có hệ thống cơ sở dữ liệu cần sử dụng thành thạo SQL để phân tích hoặc làm báo cáo.
Sở dĩ Maz đưa ra 2 nhóm trên là vì đây là đối tượng có điều kiện phù hợp nhất để bắt đầu vào lĩnh vực Data Analytics. Tuy nhiên, nếu bạn không phải là số 1 hay số 2, nhưng rất đam mê, muốn tìm hiểu và học một cái gì đó mới cho bản thân thì mình cũng sẽ rất trân trọng và chào đón.
về mình
Bản thân mình có gần 6 năm kinh nghiệm đi làm trong Cải tiến quy trình và Phân tích dữ liệu ở lĩnh vực công nghệ tài chính. Hi vọng bạn sẽ tìm thấy được những kiến thức & trải nghiệm mà mình chia sẻ ở đây.
Hôm nay của bạn thật tuyệt vời nhé!
Hiếu Nguyễn
- Ex Senior Data Analyst at VNG, Process Improvement Consultant at Techcombank
- Content creator at @mazhocdata
Mazhocdata