Chương trình Data Analytics toàn diện bao quát toàn bộ chuỗi giá trị dữ liệu. Từ thao tác dữ liệu với Google Sheets và SQL đến tạo dashboard tương tác với Power BI và Looker Studio, qua tự động hóa với công cụ ELT (dbt, Zapier) và phân tích dự đoán với Python (Pandas, Scikit-Learn). Học cách xác định nguồn dữ liệu, xây dựng phễu, phân tích giữ chân khách hàng, và đề xuất hành động cụ thể từ phân tích.
Thao tác dữ liệu với Google Sheets và công thức nâng cao
SQL nâng cao với BigQuery: truy vấn phân tích, CTE, window function
Mô hình hóa dữ liệu cho đội marketing, sales và sản phẩm
Công cụ ELT: dbt cho chuyển đổi, Zapier cho tự động hóa
Theo dõi web với Google Tag Manager và kế hoạch tracking
API và webhook cho trích xuất dữ liệu
Trực quan hóa dữ liệu với Power BI và Looker Studio (Google Data Studio)
Phân tích thống kê và AB testing
Python cho phân tích: Pandas, Plotly, Jupyter, Google Colab
Machine Learning ứng dụng: dự đoán rời bỏ, phân khúc khách hàng với Scikit-Learn
Phương pháp phân tích: KPI, phễu bán hàng, giữ chân, cohort
Dự án end-to-end: từ xác định vấn đề đến dashboard tự động
Những khái niệm quan trọng nhất để hiểu công nghệ này và thành công trong phỏng vấn
Google Sheets: công thức nâng cao (VLOOKUP, INDEX/MATCH, ARRAYFORMULA), bảng tổng hợp, tự động hóa
SQL: SELECT, JOIN, GROUP BY, HAVING, window function (ROW_NUMBER, RANK, LAG/LEAD), CTE, truy vấn con
BigQuery: phân vùng, gom cụm, truy vấn lồng nhau, tối ưu chi phí, UDF
Mô hình hóa dữ liệu: lược đồ hình sao, bảng fact và dimension, chuẩn hóa, phi chuẩn hóa
KPI và Chỉ số: CAC, LTV, MRR, ARR, tỷ lệ rời bỏ, NPS, tỷ lệ chuyển đổi, ARPU
Phễu và Cohort: phân tích chuyển đổi, giữ chân theo cohort, phân tích RFM
ELT và Data Pipeline: Extract-Load-Transform, dbt (model, test, source), điều phối
Zapier và tự động hóa: trigger, action, quy trình nhiều bước, webhook
Google Tag Manager: tag, trigger, biến, dataLayer, kế hoạch tracking
Power BI: DAX, chỉ số tính toán, quan hệ, trực quan hóa, bộ lọc, drill-down
Looker Studio: nguồn dữ liệu, trường tính toán, bộ lọc, tham số, kết hợp
Trực quan hóa: chọn biểu đồ phù hợp, kể chuyện bằng dữ liệu, nguyên tắc thiết kế (Tufte)
AB Testing: giả thuyết, kích thước mẫu, ý nghĩa thống kê, giá trị p, kiểm định t Student
Python và Pandas: DataFrame, Series, groupby, merge, pivot_table, làm sạch
Plotly: biểu đồ tương tác, subplot, animation, dashboard
Scikit-Learn: hồi quy, phân loại, gom cụm (K-Means), chia train/test, chỉ số
Phương pháp: đặt vấn đề, xác định nguồn, làm sạch, phân tích, đề xuất
Khám phá các bài viết và hướng dẫn mới nhất về Data Analytics
Huong dan SQL nang cao cho phong van Data Analyst 2026: correlated subquery, pivot query voi conditional aggregation, EXPLAIN ANALYZE, chien luoc indexing va cac anti-pattern can tranh.
Hướng dẫn chi tiết về Pandas 3.0 bao gồm Copy-on-Write, PyArrow string backend, biểu thức pd.col(), breaking changes và câu hỏi phỏng vấn data analytics.
Làm chủ trực quan hóa dữ liệu Python với Matplotlib và Seaborn. Hướng dẫn thực hành bao gồm biểu đồ, styling, subplot và các câu hỏi phỏng vấn thường gặp cho vị trí data analytics năm 2026.