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: Sử dụng Cohort Analysis để cải thiện sản phẩm và tỉ lệ quay trở lại của 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 chây 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

Mình có 6 năm kinh nghiệm làm Cải tiến chất lượng và Phân tích dữ liệu ở lĩnh vực ngân hàng và công nghệ tài chính.

Hành trình làm data của mình bắt đầu từ năm 2017 tại Techcombank. Lúc ấy nghề Data ở Việt Nam còn rất mới, nhưng mình đã có dịp trải nghiệm các dự án cải tiến chất lượng ngân hàng, đảm nhiệm việc phân tích và xây dựng các báo cáo tự động trên Excel, Power BI.

2 năm sau, mình bước chân vào VNG và đảm nhiệm vai trò phân tích dữ liệu cho mảng Risk Management. Mình được tham gia xây dựng vào cả quá trình xử lý data “end-to-end.” Từ lúc “define data product” cho tới triển khai các hệ thống phân tích, xây dựng “data marts”, làm các “dashboard” to bự cho nhiều chiến lược cho sản phẩm. Mình học được nhiều về “technical skills” (với Python, Spark, ETL pipeline, …) và phát huy cả thế mạnh tư duy hơn bao giờ hết.

2022 mình chính thức ra mắt dự án lớp học Practical SQL For Data Analytics, bắt đầu hành trình trở thành một trainer ở lĩnh vực này. Với 29 khóa học đã mở, 750 học viên đồng hành, mình vô cùng hạnh phúc khi nhận được sự ủng hộ tích cực từ các bạn và được sống với đam mê giảng dạy của mình.

Năm 2024 mình tái khởi động cộng đồng học viên và cộng đồng học Data Analytics trị nên tảng mới này. Mình rất muốn lan tỏa giá trị kiến thức, những trải nghiệm của mình về công việc tới nhiều người hơn, giúp mọi người không loay hoay như mình của 7 năm về trước.

Hôm nay của bạn thật tuyệt vời nhé!

DATA “DẪN” MÌNH ĐI ĐẾN NHỮNG NƠI TUYỆT VỜI

và kết nối với những người bạn đầy đam mê và nhiệt huyết