Bộ Khóa Học Data Analytics 2023 Cùng Mindx

KHMOI2024 Giảm 5% cho tổng đơn hàng. Chỉ dành cho khách hàng mới (lần đầu)

Chứng chỉ Google Data Analytics Professional Certificate là gì?

Chứng chỉ Google Data Analytics Certificate là một chương trình được Google cho ra mắt vào tháng 3/2021. Theo Google, hiện tại nhu cầu tuyển dụng các vị trí liên quan đến Data analytics là rất lớn, nhưng cầu không đủ cung. Vậy nên, Google cho ra mắt khóa học nào, giúp trang bị kiến thức và kỹ năng, cho những ai muốn theo con đường Data Analyst.

Ai phù hợp để học khóa học này?

Chắc chắn là những bạn muốn tìm hiểu về Data analytics mà chưa biết bắt đầu từ đâu.

Ngoài ra, theo mình, sau khi hoàn thành khóa học này, bạn nên học thêm các khóa chuyên sâu hơn về SQL, Python và Power BI… nếu muốn theo con đường trở thành Data Analyst.

Tóm lại, thì mình hài lòng với việc học khóa học này. Nhờ nó mà mình có cái nhìn tổng quan hơn về công việc mà 1 Data Analyst phải làm hằng ngày. Cách đặt những câu hỏi để tìm ra được đúng hướng giải quyết vấn đề. Quá trình xử lý dữ liệu như thế nào… vân vân và mây mây.

Bonus các bạn, thành quả sau 6 tháng học hành của mình: GOOGLE DATA ANALYTICS CERTIFICATE

Nếu thích Blog này, hãy Ủng hộ để Blog có thể tiếp tục hoạt động nhé!

Mục Gợi Ý tổng hợp các sản phẩm, dịch vụ mình đang sử dụng. Các bạn có thể tham khảo.

Vui lòng đọc trước mục Cộng tác-Bản quyền trước khi sao chép hoặc trích dẫn nội dung Blog.

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 trên nền 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!

Nội dung khóa học Google Data Analytics

Khóa học Google Data Analytics bao gồm 8 courses:

Các Tool (công cụ) mà mình được học là: Spreadsheets (Excel, Google Sheet), SQL, R, Tableau.

Các bài giảng được thiết kế theo dạng video được ghi lại sẵn. Các nội dung được lồng ghép với các trường hợp thực tế, giải thích dễ hiểu, không bị nhàm chán, giúp người học dễ tiếp thu thông tin. Sau mỗi course, bạn phải hoàn thành bài Test để nhận được chứng chỉ. Sau khi hoàn thành đủ 8 Courses, bạn sẽ nhận được Google Data Analytics Certificate (như hình của mình nè).

Ngoài ra, khóa học này còn hướng dẫn bạn cách tạo Porfolio trên GitHub, Kaggle để chia sẻ các sản phẩm của bạn. Hướng dẫn tạo tài khoản LinkedIn như thế nào, và cho mình được biết cả quá trình tuyển dụng, phỏng vấn tại Google như thế nào.

Những điểm mình thấy chưa tốt?

Vì là khóa học cho người mới bắt đầu tìm hiểu về Data nên kiến thức khá cơ bản. Nếu người chưa từng có nền tảng về tools này thì lúc đầu sẽ thấy hơi rối. Nhưng nếu đã có nền tảng nhất định sẽ thấy nó khá đơn giản.

Các kỹ năng như: SQL, R, Tableau dạy chưa thực sự cụ thể, chỉ dừng ở mức “cưỡi ngựa xem hoa”. Hiện tại, mình thấy so với Tableau và R thì Power BI và Python được sử dụng phổ biến hơn. Nhưng trong khóa học này, Power BI và Python không được dạy.

Học khoá học Google Data Analytics trong bao lâu, hết bao nhiêu tiền?

Theo Google, để học khóa này tốt nhất thì mất khoảng 6 tháng. Thời điểm mình học là 49€/khóa.

Nhưng nhờ xin Financial Aid nên mình học cả 8 khóa học đều miền phí hết. Xin như nào, mình cũng đã viết Blog hướng dẫn các bạn rồi. Thực sự rất biết ơn Coursera và Google đã cho mình học miễn phí.

Mình cũng học trong vòng 6 tháng, vì ban đầu học mình không biết, cứ học xong khóa này thì mới viết đơn xin miễn học phí khóa tiếp theo và mỗi lần như vậy phải đợi 15 ngày duyệt đơn.

Nếu học nhanh thì mình nghĩ tầm 3 tháng là có thể xong rồi.

Cách mình viết đơn xin Financial Aid của Coursera

Kỳ 2: Business Intelligence Analyst

Business Intelligence Analyst là một vị trí chuyên môn trong ngành phân tích dữ liệu, chịu trách nhiệm thu thập, xử lý các dữ liệu thô từ quá khứ và kết hợp với kiến thức về lĩnh vực mà công ty đang kinh doanh (tài chính, ngân hàng, giáo dục,...), để giải quyết các bài toán hoặc tìm ra nguyên nhân của các vấn đề đã hoặc đang diễn ra trong doanh nghiệp. Từ đấy, đưa ra các gợi ý cho việc ra quyết định tốt hơn.

Ở kỳ 2 trong khóa học Data Analyst tại MindX, bạn sẽ được học các kiến thức, kỹ năng cần có của một Business Intelligence Analyst để có thể đi làm thực tế.

Ví dụ, doanh số bán hàng của công ty trong tháng này sụt giảm? Nguyên nhân do đâu? Giải pháp thế nào?

Thay vì ""theo em nghĩ"" thì bạn có thể đưa ra nhận định có căn cứ từ việc ứng dụng kỹ thuật phân tích chẩn đoán để tìm ra lý do với quy trình các bước nổi bật như:

- Thu thập và xác minh các nguồn dữ liệu có liên quan;

- Xử lý và tự động hoá bao báo với kỹ năng dùng SQL, Power Bi và Python ở mức độ nâng cao.

Từ đó, bạn dễ dàng tìm ra vấn đề, xu hướng và đưa ra những chiến lược phù hợp để cải thiện bài toán kinh doanh của doanh nghiệp.

- Người có background non-tech, muốn chuyển ngành sang phân tích dữ liệu bởi vì nhân sự ở mảng này cũng rất cần kiến thức về kinh tế, kinh doanh,...

- Người đang làm trong lĩnh vực có liên quan hoặc sử dụng nhiều đến dữ liệu như Marketer, Hr, Researcher,...