Khóa Học Practical Sql For Data Analytics 2023 | Maz Nguyen

Nội Dung Bạn Sẽ Học Được

✔️ Data Roles – Các vị trí trong ngành Data (DE, DA, DS)

✔️ Data Analysis Jobs – Công việc thực tế của một Data Analyst

✔️ Database System – Hiểu về hệ thống cơ sở dữ liệu

✔️ Data Pipeline – Quy trình dữ liệu từ thu thập đến phân tích

✔️ Benefits of SQL – Tại sao SQL là kỹ năng bắt buộc

✔️ Structure Data – Tạo và quản lý cấu trúc dữ liệu

✔️ Query Data – Truy vấn dữ liệu từ cơ bản đến phức tạp

✔️ Transform Data – Xử lý và biến đổi dữ liệu (CASE WHEN, CAST)

✔️ Modify Data – INSERT, UPDATE, DELETE dữ liệu an toàn

✔️ Problem Solving Skill – Kỹ năng giải quyết vấn đề với dữ liệu

✔️ Logical Thinking – Tư duy logic khi viết truy vấn

✔️ Data-Driven Mindset – Ra quyết định dựa trên số liệu

✔️ Statistical Knowledge – Kiến thức thống kê ứng dụng

✔️ Time Series Analysis – Phân tích xu hướng theo thời gian

✔️ Cohort Analysis – Phân tích hành vi nhóm người dùng

✔️ Anomaly Detection – Phát hiện dữ liệu bất thường

✔️ User Segmentation – Phân khúc khách hàng hiệu quả

📘 Buổi 1-2: Tổng Quan Data Science & SQL Cơ Bản

• Giới thiệu khóa học và lộ trình Data Analyst

• Data Roles, Data Pipeline, Analysis Process

• Làm quen với Database và công cụ truy vấn SQL

• SELECT, WHERE, JOIN cơ bản

• Bài tập thực hành truy vấn dữ liệu

🎯 Buổi 3-4: SQL Nâng Cao – Xử Lý & Biến Đổi Dữ Liệu

• Aggregation Functions – SUM, COUNT, AVG, MIN, MAX

• GROUP BY & HAVING – Gom nhóm và lọc dữ liệu tổng hợp

• Subqueries & CTEs – Truy vấn con và bảng tạm

• Window Functions – ROW_NUMBER, RANK, LEAD, LAG

• Case Study: Phân tích dữ liệu bán hàng

🚀 Buổi 5-6: Time Series Analysis & Cohort Analysis

• Time Series Analysis – Phân tích dữ liệu theo thời gian

• Date Functions và xử lý datetime trong SQL

• Cohort Analysis – Retention và hành vi người dùng

• Bài tập: Xây dựng Cohort Table từ dữ liệu thô

• Ứng dụng trong phân tích Marketing và Sản phẩm

✨ Buổi 7-8: Anomaly Detection & User Segmentation

• Anomaly Detection – Phát hiện giao dịch/gian lận bất thường

• Sử dụng thống kê (Mean, STD) và Percentile trong SQL

• User Segmentation – RFM Analysis, Phân khúc khách hàng

• Kết hợp SQL với tư duy kinh doanh

• Project cuối khóa: Phân tích toàn diện một Dataset

🔄 Buổi 9: Tối Ưu Hiệu Suất SQL & Thực Hành

• Query Optimization – Viết SQL hiệu suất cao

• Index và Execution Plan cơ bản

• Luyện tập tổng hợp Problem Solving

• Q&A và chữa bài tập khó

💰 Buổi 10: Định Hướng Nghề Nghiệp & Tổng Kết

• Lộ trình trở thành Data Analyst chuyên nghiệp

• Cách xây dựng Portfolio Data cá nhân

• Kinh nghiệm phỏng vấn vị trí SQL/Data Analyst

• Trao đổi và định hướng phát triển sau khóa học

⚠️ Yêu Cầu Trước Khi Học

• Máy tính kết nối Internet – Cài đặt sẵn DBMS hoặc công cụ Online

• Tư duy logic cơ bản – Không yêu cầu biết trước SQL hay lập trình