Trong hành trình học và thực hành phân tích dữ liệu, điều khó nhất đôi khi không phải là công cụ, mà là… tìm database phù hợp để luyện tập.
Bạn muốn làm dự án về kinh doanh? Có dataset.Bạn muốn thử sức với y tế, tài chính, giáo dục hay thậm chí… mạng xã hội? Cũng có dataset.
Trong bài viết này, mình sẽ tổng hợp những bộ database chuẩn relationships như trong thực tế dữ liệu của doanh nghiệp, vừa giúp bạn học kỹ năng, vừa có thể dùng để xây dựng portfolio “xịn sò” gây ấn tượng với nhà tuyển dụng.
CÁC DATABASE MẪU PHÙ HỢP CHO NGƯỜI MỚI BẮT ĐẦU
Bạn có thể sử dụng các dataset mẫu sau được cung cấp bởi các tổ chức uy tín trong mảng phân tích dữ liệu.
1. AdventureWorks – Business
Đây là Database được cung cấp bởi Microsoft SQL Server với chủ đề Business (Order, Customer, Employee…). Database đã có sẵn trong Azure khi cài đặt nên rất thuận tiện để sử dụng.
Nguồn ảnh: Datensen.com
2. Chinook Database – Sales
Chinook Database được tạo bởi Jeff Richter và phát hành dưới giấy phép MIT. Dữ liệu lấy bối cảnh của cửa hàng bán digital media, chứa các thông tin artists, albums, media tracks, invoices and customers.
3. Sakila Database – Sales
Sakila Database được phát triển bởi MySQL, lấy bối cảnh là Kinh doanh thuê đĩa DVD. Nội dung gần giống với Chinook Database ở trên.
4. Database Northwind
Database Northwind được phát triển bởi Microsoft. Database mô phỏng cho một hệ thống ERP nhỏ, bao gồm khách hàng, đơn hàng, hàng tồn kho, nhà cung cấp, vận chuyển, nhân viên và kế toán.
NGUỒN DATA DỒI DÀO
Ngoài việc thực hành với Database, bạn cũng có thể thực hành với Dataset qua các nguồn cung cấp dồi dào. Dưới đây là một số nguồn phổ biến, được cộng đồng data analyst/engineer sử dụng rất nhiều:
1. Azure của Microsoft
Chưa cần nói đâu xa, Microsoft cung cấp mở các dữ liệu về nhiều chủ đề khác như taxi, covid, population, unemployment…
2. Google BigQuery Public Datasets
Google cung cấp nhiều dataset công khai qua BigQuery, từ dữ liệu thương mại, dân số, đến dữ liệu khoa học. Nếu bạn muốn luyện tập SQL trực tiếp trên cloud, đây là lựa chọn cực kỳ hữu ích.
Sau khi bạn vào trang web, nhập “public” và chọn “Search all projects” để hiện ra nguồn Data Publics trên Google.
3. Kaggle
Kaggle gần như là “thiên đường” của dân data. Ở đây có hàng chục nghìn dataset thuộc đủ mọi chủ đề: kinh doanh, tài chính, y tế, giáo dục, thể thao… Điểm hay là các dataset thường đi kèm notebook phân tích của cộng đồng, rất dễ học theo.
4. UCI
UCI là nguồn dataset kinh điển cho nghiên cứu và học máy. Nhiều bài toán nổi tiếng trong lĩnh vực machine learning đều lấy dữ liệu từ đây. Các dataset ở UCI thường có mô tả chi tiết và rất phù hợp để luyện thuật toán phân tích, dự đoán.
Tìm hiểu thêm: Tổng hợp các nguồn trau dồi khả năng phân tích dữ liệu qua các case studies
KẾT
Để tổng kết, việc lựa chọn đúng dataset hay database để luyện tập không chỉ giúp bạn rèn kỹ năng phân tích dữ liệu, mà còn định hình tư duy làm việc thực tế. Dataset phù hợp sẽ giúp bạn làm quen với việc xử lý, trực quan hóa và kể chuyện bằng dữ liệu; trong khi database hoàn chỉnh lại giúp bạn hiểu sâu hơn về cách dữ liệu được tổ chức, liên kết và vận hành trong hệ thống. Dù bắt đầu từ Kaggle, UCI hay Northwind, điều quan trọng nhất là bạn kiên trì luyện tập và dần nâng cấp độ khó của dữ liệu.
🌟Hãy coi mỗi dataset như một “sân chơi”, và mỗi database như một “mô hình thu nhỏ” của thế giới thực – từ đó, kỹ năng data của bạn sẽ ngày càng vững vàng và chuyên nghiệp.
Nếu các bạn cần một mentor – người chỉ dẫn – trên con đường ấy, bạn có thể tham gia khóa ELearning:
“From Query to Insights with SQL”
-
Giáo trình bài bản, trọn đời gồm
-
102 video (12 giờ)
-
Tài liệu cô đọng, bài tập thực hành sau mỗi kiến thức, quiz kiểm tra
-
4 case study thực tế về bán hàng, phân tích rủi ro…
-
-
Bài giảng được thiết kế theo luồng: Định nghĩa → Thực hành → Ứng dụng thực tế, đảm bảo kiến thức đi từ nền tảng đến triển khai.
-
Mỗi video chỉ khoảng 5 phút giúp bạn dễ theo dõi sau giờ làm việc.
-
Sẽ được học MIỄN PHÍ các nội dung mới cập nhật trong tương lai.
-
Ngoài ra bạn còn được ở trong cộng đồng community, nơi thường xuyên chia sẻ kinh nghiệm, hỏi đáp…
