Mục tiêu khoá học
- Hiểu cách tổ chức dữ liệu, kết nối và truy vấn dữ liệu; nắm nguyên tắc bảo mật, phân quyền, xử lý lỗi.
- Phát triển tư duy phân tích dữ liệu, đặt câu hỏi đúng và giải quyết vấn đề trong bối cảnh thực tế.
- Thực hành toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu: thu thập → làm sạch → tính toán → trực quan hóa (Google Sheets).
- Làm quen ứng dụng AI trong phân tích và viết mã tự động hóa bằng Google App Scripts.
- Giải quyết một bài toán thực tế từ dữ liệu phòng ban trong tổ chức.
Đối tượng tham gia
- Cán bộ nhân viên làm việc với dữ liệu.
- Nhà quản lý muốn ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Thời lượng: 4 buổi (mỗi buổi 4 giờ = 16 giờ) + 1 buổi online check-in (2–3 giờ).
Chương trình học chi tiết
| Buổi | Mục tiêu chính | Nội dung |
|---|---|---|
| Buổi 1 & 2
Tư duy phân tích & Chuẩn bị dữ liệu |
– Trang bị tư duy nền tảng về phân tích dữ liệu
– Hiểu vai trò dữ liệu trong công việc. – Thực hành chuẩn bị, làm sạch dữ liệu. |
– Khái niệm dữ liệu & hệ sinh thái dữ liệu trong tổ chức
– Mini case study: tự đánh giá tư duy phân tích. – Đặt câu hỏi phân tích đúng để dẫn dắt hành động. – Giới thiệu công cụ: Google Sheets, QUERY, trực quan hóa cơ bản .- Cấu trúc dữ liệu đầu vào, kết nối nhiều nguồn. – Đưa dữ liệu lên Google Sheets, chuẩn hóa ban đầu. – Các bước chuẩn bị dữ liệu đảm bảo tin cậy. – Thu thập dữ liệu: tính đại diện, tránh thiên lệch. – Tổ chức dữ liệu logic, tránh lỗi khi tính toán. – Làm sạch dữ liệu: Power Query/Google Sheets. – Xử lý chuỗi, chuẩn hóa định dạng. – Viết hàm đơn giản, kiểm tra kết quả. – Thực hành xử lý dữ liệu sai/lỗi. – Quản lý phân quyền & bảo mật trên cloud. |
| Buổi 3
Phân tích & Trực quan hóa dữ liệu |
– Phân tích dữ liệu để trả lời câu hỏi thực tế.
– Phát triển tư duy trực quan hóa & storytelling .- Xây dựng dashboard, báo cáo, slide thuyết trình. |
– Phân tích dữ liệu hỗ trợ quyết định.
– Thực hành hàm & công thức phổ biến. – Pivot Table. – Nguyên tắc trực quan hóa & storytelling (khung PSF: Problem – Solution – Future). – Các bước trực quan hóa: khám phá → chọn biểu đồ → thiết kế hiệu quả. – Thực hành dashboard trên Google Sheets. – Báo cáo: viết chuyên nghiệp trên Word/Docs. – Slide thuyết trình: thiết kế thu hút bằng PowerPoint, Canva, AI. – Sử dụng template mẫu chuyên nghiệp. |
| Buổi 4
Ứng dụng AI & Bài toán thực tế |
– Ứng dụng AI trong phân tích dữ liệu & tự động hóa.
– Giải quyết bài toán cụ thể từ dữ liệu doanh nghiệp. |
– Giới thiệu AI trong phân tích & trực quan hóa.
– Gợi ý phân tích, công thức, biểu đồ .- Hàm AI trong Google Sheets. – Tự động hóa báo cáo bằng Google App Scripts. – Công cụ AI hỗ trợ khác: viết báo cáo, tóm tắt, làm slide, video, podcast .- Mini-project: giải bài toán thực tế của phòng ban/đơn vị. |
| Buổi 5
Online Check-in |
– Theo dõi triển khai thực tế tại đơn vị.- Hỗ trợ, tư vấn thêm khi cần. | – Học viên báo cáo tiến độ.
– Giảng viên góp ý & tháo gỡ khó khăn. – Định hướng bước tiếp theo. |
1. Để bắt đầu khóa học. Các bạn vui lòng bấm vào ĐĂNG KÝ
hoặc quét mã QR
thông tin học viên để vào lớp học.
2. Dựa và các TÀI NGUYÊN có sẵn bên dưới. Chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu và thực hiện yêu cầu của từng buổi học.
3. Tài liệu thực hành theo buổi học TÀI LIỆU thực hành theo buổi học
4. Link lớp học online
Sau khi kết thúc khóa học. Các bạn vui lòng thực hiện bài kiểm tra kiến thức sau:
– Phần thi lý thuyết: Phần kiến thức Tổng hợp ( liên hệ giảng viên để lấy mã đăng nhập kiểm tra)
– Phần thi Thực Hành: Nộp bài tập theo tiến độ lớp
-
Giới thiệu tổng quan về phân tích dữ liệu
-
Các kỹ thuật tổng hợp dữ liệu
-
Minh hoạ với lookerstudio
