Mình đã hoàn thành khóa học đầu tiên trong Chứng chỉ Chuyên gia Phân tích Dữ liệu của Google (Google Data Analytics Professional Certificate). Vậy nên trong bài viết này, mình sẽ chia sẻ những gì mình đã học được từ khoá học Foundations: Data, Data, Everywhere cho các bạn nhé.
| Tham gia kênh Telegram của AnonyViet 👉 Link 👈 |
Thông tin về khoá học
Đây là khóa học đầu tiên trong Chứng chỉ Google Data Analytics. Các khóa học này sẽ trang bị cho bạn những kỹ năng cần thiết để áp dụng cho các công việc phân tích dữ liệu ở mức cơ bản. Các tổ chức thuộc mọi loại hình đều cần các nhà phân tích dữ liệu để giúp họ cải thiện quy trình, xác định cơ hội và xu hướng, ra mắt sản phẩm mới và đưa ra quyết định. Trong khóa học này, bạn sẽ được giới thiệu về thế giới phân tích dữ liệu thông qua chương trình giảng dạy thực hành do Google phát triển. Khoá học bao gồm nhiều chủ đề phân tích dữ liệu và được thiết kế để cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan về những gì sẽ có trong Chứng chỉ Google Data Analytics. Các nhà phân tích dữ liệu hiện tại của Google sẽ hướng dẫn cho bạn các cách thực hành để hoàn thành các nhiệm vụ phân tích dữ liệu thông thường bằng các công cụ và tài nguyên tốt nhất.
Những người học hoàn thành chương trình chứng chỉ này sẽ được trang bị những kiến thức và kỹ năng để ứng tuyển vào các công việc ở cấp độ cơ bản với tư cách là nhà phân tích dữ liệu. Không có kinh nghiệm nào trước đây.
Đến cuối khóa học này, bạn sẽ:
- Có được sự hiểu biết về các phương pháp và quy trình được sử dụng bởi một nhà phân tích dữ liệu trong công việc hàng ngày của họ.
- Tìm hiểu về các kỹ năng phân tích chính (làm sạch dữ liệu, phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu) và các công cụ (bảng tính, SQL, ngôn ngữ R, Tableau).
- Khám phá nhiều thuật ngữ và khái niệm liên quan đến vai trò của nhà phân tích dữ liệu, chẳng hạn như vòng đời dữ liệu và quy trình phân tích dữ liệu.
- Đánh giá vai trò của phân tích trong hệ sinh thái dữ liệu.
- Tự đánh giá tư duy phân tích.
- Khám phá các cơ hội việc làm dành cho bạn sau khi hoàn thành chương trình và tìm hiểu về các phương pháp hay nhất để tìm kiếm việc làm.
Cách để nhận được khoá học
Để nhận được khoá học này, các bạn có thể mua trực tiếp từ trang web coursera. Hoặc đăng ký chương trình học bổng phát triển nhân tài số (NIC) của chính phủ tại đây.
Với sự bảo trợ của Trung tâm Đổi mới sáng tạo Quốc gia, Google cam kết tài trợ miễn phí tài khoản khóa học với thời hạn 12 tháng, trị giá 168 USD/tài khoản cho người lao động làm việc tại các cơ quan nhà nước, các tổ chức, doanh nghiệp, lao động tự do; các cán bộ, giảng viên và sinh viên năm cuối các trường Đại học, Cao đẳng trên toàn quốc tham gia học tập trực tuyến một số khóa học do đội ngũ Chuyên gia uy tín của Google thiết kế, đào tạo trên hệ thống Coursera. Thời gian học linh hoạt theo thời khóa biểu cá nhân của từng Học viên.
Khi được xét duyệt nhận học bổng, Học viên sẽ được Google cung cấp tài khoản với 5 khóa học của Chương trình bao gồm: Phân tích dữ liệu (Data Analytics), Hỗ trợ kỹ thuật công nghệ thông tin (IT Supports), Quản lý dự án (Project Management), Thiết kế UX (UX Design) và Tiếp thị Kỹ thuật số và Thương mại điện tử (Digital Marketing & E-Commerce). Hoàn thành mỗi khóa học trên hệ thống, Học viên sẽ được cung cấp Chứng nhận nghề nghiệp bởi Google (Google Career Certificate).
Những gì mình học được từ khoá học Google Data Analytics Professional
Tuần đầu tiên
Trong tuần đầu tiên, mình đã học về Dữ liệu, Khoa học dữ liệu, Data Analyst, Data Analysis, Data Analytics và Quy trình phân tích dữ liệu. Mình biết được rằng Dữ liệu (Data) là tập hợp các sự kiện hoặc thông tin, thông qua tập dữ liệu (dataset), một chuyên gia dữ liệu được gọi là nhà phân tích dữ liệu, có thể đưa ra kết luận và đưa ra dự đoán cũng như quyết định phân tích dữ liệu. Quyết định dựa trên dữ liệu (data-driven) là một khái niệm chiến lược để thúc đẩy hoạt động kinh doanh một cách chính xác. Nó được định nghĩa là sử dụng thông tin để quyết định chiến lược kinh doanh.
Có sáu giai đoạn của quá trình phân tích dữ liệu: Hỏi, chuẩn bị, xử lý, phân tích, chia sẻ, hành động.
Hỏi: Một nhà phân tích dữ liệu sẽ cố gắng hiểu loại dự án và kết quả của dự án là gì bằng cách đặt những câu hỏi hiệu quả. Để xác định những điều này, họ đã hỏi những người có thể giúp họ giải quyết vấn đề này chẳng hạn như các nhà lãnh đạo hoặc quản lý.
Chuẩn bị: Sau khi hoàn thành bước trên, nhà phân tích cần dữ liệu lập kế hoạch. Họ cần xác định mốc thời gian cho dự án này và bắt đầu thu thập dữ kiện dựa trên câu hỏi được đặt ra. Thực tế quan trọng nhất trong giai đoạn này là xác định được thời gian và thu thập dữ liệu.
Xử lý: Sau khi thu thập dữ liệu, chúng ta cần kiểm tra dữ liệu, có thông tin nào bị thiếu không. Chúng ta cần quản lý và lưu trữ dữ liệu an toàn. Quá trình làm sạch dữ liệu là nhiệm vụ quan trọng nhất trong giai đoạn này.
Phân tích: Đây là nhiệm vụ chính của nhà phân tích dữ liệu. Họ cần thể hiện kinh nghiệm, kiến thức và sự sáng tạo. Và phân tích tất cả các sự kiện để tìm ra tất cả các câu trả lời cho câu hỏi được đặt ra.
Chia sẻ: Trong giai đoạn này, nhà phân tích chia sẻ kết quả của họ với các bên liên quan và trò chuyện với các thành viên trong nhóm của dự án.
Hành động: Ở giai đoạn cuối, nhà phân tích dữ liệu và các thành viên khác trong nhóm sẽ cố gắng triển khai cho công ty những quyết định được dựa trên dữ liệu.
Hơn nữa, một hệ sinh thái (ecosystem) là một nhóm các yếu tố tương tác với nhau. Tương tự, hệ sinh thái dữ liệu (data ecosystems) là một nhóm các yếu tố tương tác với nhau để sản xuất, quản lý, lưu trữ, tổ chức, phân tích và chia sẻ dữ liệu.
Vòng đời chung của phân tích dữ liệu:
- Hỏi: Chấp nhận thử thách kinh doanh, tìm mục tiêu và câu hỏi.
- Chuẩn bị: Tạo dữ liệu, thu thập, lưu trữ và quản lý.
- Xử lý: Làm sạch dữ liệu/đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu.
- Phân tích: Khám phá, trực quan hóa và phân tích dữ liệu.
- Chia sẻ: Truyền đạt và giải thích kết quả.
- Hành động: Sử dụng quyết định từ phân tích để giải quyết vấn đề.
Tuần thứ 2
Trong tuần thứ hai, mình đã học về Kỹ năng phân tích dữ liệu, Kỹ năng phân tích, Quyết định dựa trên dữ liệu.
Kỹ năng phân tích là những phẩm chất và đặc điểm liên quan đến việc giải quyết vấn đề bằng cách sử dụng dữ kiện. Có 5 kỹ năng cần thiết của Nhà phân tích dữ liệu: Tò mò, Hiểu ngữ cảnh, Có tư duy kỹ thuật, Thiết kế dữ liệu, Chiến lược dữ liệu.
Tư duy phân tích liên quan đến việc xác định vấn đề, sau đó giải quyết nó bằng cách sử dụng dữ liệu theo cách có tổ chức, từng bước. Có năm thứ chính để xây dựng tư duy phân tích: Trực quan hóa, Chiến lược, Định hướng vấn đề, tương quan, tư duy tổng thể và định hướng chi tiết.
Trực quan hóa là một số biểu diễn đồ họa của thông tin, giúp chúng ta hiểu dữ liệu. Chiến lược có nghĩa là họ muốn đạt được giải pháp gì và họ có thể đạt được như thế nào. Nhà phân tích dữ liệu sử dụng tư duy Định hướng vấn đề để xác định, mô tả và giải quyết vấn đề. Mối tương quan giống như mối quan hệ giữa dữ liệu, tư duy tổng thể có nghĩa là nhìn thấy tất cả mọi thứ trong một bức tranh. Tư duy định hướng chi tiết là tìm ra tất cả mọi thứ để thực hiện kế hoạch. Sử dụng dữ liệu, chúng ta có thể hiểu sâu hơn, xác minh lý thuyết, hiểu rõ hơn về vị trí kinh doanh, hỗ trợ và lập kế hoạch kinh doanh. Quyết định dựa trên dữ liệu có thể cải thiện bất kỳ doanh nghiệp nào theo nhiều cách.
Tuần 3
Trong tuần thứ ba, mình đã học được vòng đời của dữ liệu, sơ lược về quy trình phân tích dữ liệu và các công cụ phân tích dữ liệu.
Vòng đời dữ liệu bao gồm sáu bước: Lập kế hoạch, Thu thập, Quản lý, Phân tích, Lưu trữ và Hủy. Trong các giai đoạn đó, lập kế hoạch là giai đoạn quan trọng nhất. Bởi vì chúng ta cần hiểu loại dữ liệu nào chúng ta cần thu thập, cách chúng ta có thể quản lý nó trong suốt vòng đời, ai sẽ chịu trách nhiệm về dữ liệu đó và tối ưu kết quả.
Giai đoạn tiếp theo là thu thập, nơi chúng ta cần thu thập dữ liệu từ các nguồn. Một giai đoạn quan trọng khác là quản lý, trong giai đoạn này, chúng ta cần lưu trữ dữ liệu đúng cách và đảm bảo nó an toàn. Tiếp theo là Phân tích, không phân tích gì thì chúng ta không thể rút ra kết luận. Trong giai đoạn này, chúng ta cần giải quyết vấn đề. Lưu trữ có nghĩa là lưu trữ dữ liệu ở một nơi vẫn có sẵn nhưng không được sử dụng lại. Cuối cùng, chúng ta cần hủy dữ liệu để bảo vệ dữ liệu.
Sau đó, chúng ta sẽ thảo luận về quy trình phân tích dữ liệu. Trong phân tích dữ liệu, bảng tính, ngôn ngữ truy vấn và trực quan hóa được sử dụng phổ biến nhất. Có rất nhiều bảng tính. Nhưng hai tùy chọn phổ biến là bảng tính Microsoft và Bảng tính Google.
Ngôn ngữ truy vấn là ngôn ngữ lập trình máy tính cho phép bạn truy xuất hoặc thao tác với dữ liệu từ cơ sở dữ liệu. Ngôn ngữ truy vấn phổ biến nhất là SQL. Cơ sở dữ liệu là tập hợp các kho dữ liệu trong một hệ thống máy tính.
Và, mình đã sử dụng kỹ thuật trực quan hóa, giúp mình hiểu tập dữ liệu một cách dễ dàng. Trực quan hóa là một biểu diễn đồ họa của dữ liệu. Đồ thị, bản đồ và bảng là những ví dụ về trực quan hóa. Các công cụ trực quan phổ biến nhất là Tableau và Looker.
Tuần 4
Trong tuần thứ tư, khoá học sẽ giới thiệu khá đơn giản về bảng tính và SQL. Vào ngày 17 tháng 10 năm 2019, Google đã tổ chức lễ kỷ niệm 40 năm bảng tính máy tính. Tên đầu tiên của bảng tính máy tính là VisiCalc. Một bảng tính bao gồm một số lượng lớn các ô và tất cả các ô được xác định theo cột và hàng.
Trong tập dữ liệu, nhãn cột thường được gọi là thuộc tính. Một thuộc tính là một đặc điểm hoặc chất lượng của dữ liệu. Mặt khác, hàng gọi là quan sát. Một quan sát bao gồm tất cả các thuộc tính cho một cái gì đó có trong một hàng của bảng dữ liệu.
Chúng ta có rất nhiều cách để làm việc trên bảng tính bao gồm hàm và công thức. Hơn nữa, SQL có thể thực hiện nhiều thao tác tương tự với dữ liệu. Bạn có thể sử dụng SQL để lưu trữ, sắp xếp, phân tích dữ liệu. Cuối cùng, họ giới thiệu Qwiklabs.
Tuần 5
Trong tuần thứ năm, Google nói về lý do tại sao chúng ta nên học những kỹ năng Google Data Analytics Professional . Có rất nhiều công ty cần phân tích hoạt động kinh doanh bao gồm công nghệ, tiếp thị, tài chính, chăm sóc sức khỏe,… để cải thiện hoạt động kinh doanh của họ.
Đó là lý do tại sao họ cần một nhà phân tích dữ liệu. Ngoài ra, họ nói về tầm quan trọng của các quyết định kinh doanh công bằng, nơi họ thảo luận về các vấn đề của công ty. Một vấn đề là một chủ đề và đối tượng để điều tra. Một câu hỏi được thiết kế để khám phá thông tin và vấn đề là một trở ngại cần phải giải quyết.
Tiếp theo, Google thảo luận về cách chúng ta có thể tìm ra công việc mơ ước của mình. Để làm được điều này, chúng ta cần tập trung vào một số yếu tố chung: bạn thích làm việc trong ngành nào, công cụ nào cần thiết cho bạn, địa điểm làm việc thích hợp, phương tiện đi lại và văn hóa công ty. Tất cả các yếu tố trên đều có ý nghĩa rất lớn đối với một nhà phân tích dữ liệu.
Có rất nhiều vị trí cho một nhà phân tích dữ liệu:
- Nhà phân tích kinh doanh: phân tích dữ liệu để cải thiện quy trình kinh doanh, sản phẩm hoặc dịch vụ.
- Business Intelligence Analyst: phân tích dữ liệu về tài chính hoặc thị trường.
- Nhà tư vấn phân tích dữ liệu: phân tích hệ thống hoặc mô hình để sử dụng dữ liệu.
- Kỹ sư dữ liệu: chuẩn bị và tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau để phân tích.
- Nhà khoa học dữ liệu: sử dụng các kỹ năng chuyên môn về công nghệ và khoa học xã hội để tìm ra xu hướng thông qua phân tích dữ liệu.
- Chuyên gia dữ liệu: tổ chức hoặc chuyển đổi dữ liệu để sử dụng trong cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống phần mềm.
- Nhà phân tích hoạt động: Phân tích dữ liệu để cải thiện hiệu suất của các hoạt động kinh doanh và quy trình công việc.
Cuối cùng là thi cấp chứng chỉ cuối khoá. Mình đã được cấp chứng chỉ và chuẩn bị học tiếp khoá học thứ 2 trong tổng số 8 khoá học của chứng chỉ này. Mình vẫn sẽ tiếp tục chia sẻ những gì mình học được sau khi hoàn thành chứng chỉ này. Vậy nên các bạn nhớ đón xem nhé.
Ngoài ra, bạn cũng có thể tham khảo thêm các khoá học miễn phí khác trên Anonyviet tại đây.
