Đào sâu về Nhà phân tích dữ liệu (Phân tích công việc và các vị trí liên quan đến dữ liệu!)

Phân tích dữ liệu quyết định hiệu suất của một Online MD! Tìm hiểu các kỹ thuật phân tích dữ liệu và xây dựng chiến lược cần thiết cho MD để tối đa hóa doanh thu và lợi nhuận trên thị trường thương mại điện tử.

Thông qua bài giảng này, sinh viên được mong đợi có thể kiểm tra các tài liệu thực tế như các cuộc thi dữ liệu lớn và phần giới thiệu bản thân, đồng thời có thể chuẩn bị cho việc học tập và làm việc của mình.

Bao gồm lịch sử tăng trưởng và bí quyết của Công ty portal N, công ty tạo nên tăng trưởng vượt bậc nhờ dịch vụ Cloud.

Đây là khóa học dành cho các PM muốn tận dụng dữ liệu. Khóa học bao gồm tất cả các quy trình sử dụng dữ liệu trong vai trò PM, gói gọn toàn bộ luồng công việc từ ngày đầu tiên đi làm cho đến khi bắt đầu và kết thúc dự án. Đây là khóa học nhập môn về dữ liệu nhằm nuôi dưỡng khả năng tư duy, bao gồm mọi thứ từ tư duy dựa trên dữ liệu, tư duy logic, định nghĩa chỉ số, thiết kế log, thiết kế thử nghiệm cho đến việc xây dựng văn hóa dữ liệu. Mặc dù được xây dựng như một khóa học dành cho PM, nhưng nội dung cũng rất hữu ích cho các nhà phân tích dữ liệu (trên thực tế, đã có rất nhiều nhà phân tích tham gia khóa học này). Ngoài ra, các bạn đang làm trong lĩnh vực marketing, thiết kế và lập kế hoạch kinh doanh cũng đang theo học rất nhiều.

Học hỏi insight từ ông Ha Yong-ho, CEO DataOven, nhà phân tích dữ liệu thế hệ đầu tiên với nhiều insight và thành công. Đây là video meetup dành cho người làm data, diễn ra ngày 18 tháng 7 năm 2024.

Buổi học chuyên sâu này là nội dung cập nhật mới nhất, phản ánh phạm vi ra đề thi Microsoft AZ-900 tính đến tháng 5 năm 2025, được thiết kế để xây dựng nền tảng lý thuyết vững chắc nhằm đồng thời chuẩn bị cho chứng chỉ này, cung cấp các kiến thức liên quan đến khái niệm dữ liệu cốt lõi, dữ liệu quan hệ Azure, dữ liệu phi quan hệ Azure và khối lượng công việc phân tích Azure dưới hình thức kết hợp lý thuyết và thực hành, qua đó trở thành một cơ hội giáo dục ý nghĩa không chỉ giúp bạn đạt được chứng chỉ mà còn đặt những bước chân đầu tiên trên con đường trở thành chuyên gia dữ liệu.

Với ngôn ngữ R, xử lý dữ liệu dễ dàng và thuận tiện, ngay cả những người không chuyên về máy tính cũng có thể phát triển khả năng sử dụng các chương trình máy tính liên quan đến lĩnh vực học tập của mình!

Hãy học hỏi quy trình xác định vấn đề và xây dựng giả thuyết, những năng lực cốt lõi cho phân tích dữ liệu!

Chuẩn bị việc làm Data Analyst, nếu đang bế tắc không biết bắt đầu từ đâu, hãy nhận gợi ý từ seminar tháng 9 này!

[Lộ trình chiến lược nhằm kiểm soát hệ thống và ngăn ngừa suy thoái nhận thức trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo] 1. Lời mở đầu: Quyền chủ động công nghệ và Quyền chỉ huy chiến lược (Strategic Command vs. Passive Dependence) Thông qua những hiểu biết cốt lõi rút ra từ 40 năm nghiên cứu và phát triển (R&D) ô tô và quản trị doanh nghiệp, một điểm quan trọng là chủ thể mất đi quyền kiểm soát công nghệ có khả năng cao sẽ trở thành kẻ lệ thuộc thay vì là người thụ hưởng hệ thống. Đặc biệt, sự lan tỏa của công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) - thứ có thể ví như những động cơ hiệu suất cao - đang đặt con người trước ngã rẽ: hoặc dừng lại ở mức độ "hành khách thụ động" về mặt kỹ thuật, hoặc vươn lên trở thành "chỉ huy chiến lược" làm chủ hệ thống. Sự phụ thuộc bừa bãi vào AI quan sát được hiện nay đang đẩy nhanh hiện tượng "thuê ngoài nhận thức (Cognitive Offloading)", tức là ủy thác hoàn toàn cơ chế tư duy và phân tích vốn có của con người cho máy móc. Điều này dẫn đến việc vô hiệu hóa mạng lưới kiểm soát điều hành (ECN) của não bộ, và về lâu dài, có nguy cơ kéo theo cuộc khủng hoảng cấu trúc mang tên "suy thoái nhận thức (Cognitive Atrophy)", gây suy giảm chức năng thùy trán. Khóa học này nhằm đề xuất các phương pháp luận chiến lược để tăng cường năng lực nhận thức và bảo vệ chủ quyền trí tuệ của con người nhằm ứng phó với tình trạng khủng hoảng trí tuệ này. 2. 5 phương pháp luận cốt lõi để bảo vệ chủ quyền nhận thức ① Duy trì tính dẻo dai nhận thức và thiết kế tải trọng nhận thức có chủ đích (Cognitive Gym) Sự tiện lợi của AI khi cung cấp câu trả lời tức thì và mượt mà cho người dùng có thể gây ra sự đứt gãy trong tư duy và bỏ qua quá trình xem xét phản biện. Để ngăn chặn điều này, cần thiết kế các "ma sát nhận thức (Cognitive Friction)" có chủ đích trong quy trình làm việc. Bằng cách tận dụng ngược lại các chức năng tự động hóa của AI để cưỡng ép trì hoãn và đào sâu quá trình tư duy của con người, chúng ta cần thực hiện song song các bài huấn luyện nâng cao nhằm kích thích tính dẻo dai thần kinh (Neuroplasticity) và nâng cao ngưỡng tư duy của não bộ. ② Xây dựng hệ thống kiểm chứng đối kháng dựa trên Hệ thống đa tác nhân (MAS) Hệ thống nhận thức của con người rất dễ bị tổn thương bởi "định kiến tự động hóa (Automation Bias)", tức là xu hướng chấp nhận các sản phẩm của AI một cách thiếu phản biện. Để bù đắp cho định kiến này, ngoài mô hình chính thực hiện theo chỉ thị của người dùng, chiến lược vận hành một "Tác nhân phê bình (Critique Agent)" hoặc một "Red Team" ảo để phân tích và tấn công các lỗ hổng logic là rất hiệu quả. Điều này mang lại hiệu quả kích hoạt chức năng "Hệ thống 2 (tư duy chậm/suy xét)" theo định nghĩa của Daniel Kahneman bằng cách cưỡng ép quá trình xây dựng logic phòng thủ liên tục. ③ Thực hiện phương pháp học tập Track đôi (Dual-Track) dựa trên năng lực đọc hiểu và RQTDW Năng lực kiểm chứng các công cụ kỹ thuật số tỷ lệ thuận với hệ thống tư duy cơ bản kiểu truyền thống (analog). Trong khi duy trì năng lực đọc hiểu để nắm bắt sâu sắc ngữ cảnh của văn bản, người dùng được khuyến nghị nên thuần thục lộ trình 5 bước RQTDW như sau: Read (Đọc sâu): Thực hiện nắm bắt đa chiều về nguồn thông tin. Question (Đặt câu hỏi): Đặt ra các câu hỏi phản biện về tính nhất quán logic và tính hợp lệ của các tiền đề. Think (Đối diện mâu thuẫn): Phân tích và suy ngẫm về các mối quan hệ xung đột giữa các thông tin và các lỗ hổng logic. Discuss (Thảo luận sâu): Đa dạng hóa các luận điểm thông qua thảo luận ảo hoặc thực tế. Write (Tái cấu trúc): Tinh lọc kết quả của tư duy mở rộng bằng ngôn ngữ riêng của con người để nội hóa một cách hệ thống. ④ Áp dụng quy trình làm việc Sandwich (Sandwich Workflow) để làm rõ trách nhiệm Việc ủy thác toàn bộ quá trình làm việc cho AI có nguy cơ cao gây ra tê liệt nhận thức, do đó, việc thiết lập một quy trình làm việc nghiêm ngặt nhằm tách biệt cấu trúc vai trò của con người và AI là điều thiết yếu. Giai đoạn thiết kế ngữ cảnh (Top Bun): Việc thiết lập mục đích công việc, đưa ra các điều kiện ràng buộc và thiết kế toàn bộ kiến trúc phải được thực hiện dưới sự chủ trì của con người. Giai đoạn xử lý dữ liệu (Meat): Ủy thác cho AI các nhiệm vụ lặp đi lặp lại và tiêu tốn nguồn lực lớn như tính toán, sắp xếp dữ liệu khổng lồ và soạn thảo bản thảo sơ bộ. Giai đoạn kiểm chứng cuối cùng (Bottom Bun): Đưa việc phán đoán đạo đức, kiểm chứng chéo chính xác các sự thật (Fact-check) và gán giá trị cuối cùng trở lại phạm vi trách nhiệm của con người để đảm bảo tính ổn định của hệ thống. ⑤ Kiểm soát ảo giác và tăng cường ranh giới nhận thức thông qua mô hình SIFT AI mang đặc tính của một "con vẹt xác suất", kết hợp các token dựa trên tần suất xác suất mà không có sự hiểu biết thực sự về ý nghĩa. Do đó, cần cảnh giác với "ảo tưởng về tri thức" khi bị mê hoặc bởi các đầu ra trôi chảy của AI. Để làm được điều này, phải áp dụng nghiêm ngặt giao thức kiểm chứng sự thật 3 bước và mô hình SIFT vào thực tế. Thói quen đọc ngang (Lateral Reading) - truy xuất nguồn gốc và đối chiếu với dữ liệu bên ngoài - sẽ trở thành cơ chế then chốt để ngăn chặn việc "đi nhờ xe" về mặt trí tuệ, vốn là hệ quả của việc bằng lòng với sự tiện lợi công nghệ. 3. Kết luận: Sứ mệnh chiến lược của người lái tàu siêu thông minh Hiện tượng trí thông minh được biểu hiện thông qua thiết kế kỹ thuật, nhưng chủ thể cốt lõi để kiểm soát nó theo hướng có ý nghĩa và tạo ra giá trị kinh doanh vẫn là năng lực tư duy nghiêm túc của con người. Khóa học Masterclass này được thiết kế để giúp học viên có được năng lực của một "người lái tàu siêu thông minh", kiểm soát nguồn động lực mạnh mẽ mang tên AI và thiết kế hệ thống của tổ chức. Hãy tăng cường sức mạnh nhận thức của từng thành viên và chủ động ứng phó với các thách thức công nghệ. Khi sự kiểm soát kỹ thuật nghiêm ngặt kết hợp với năng lực nhận thức nâng cao, trí tuệ nhân tạo mới thực sự vận hành như một tài sản chiến lược thúc đẩy sự tăng trưởng bền vững của các thành viên và tổ chức.

Đây là khóa học nhập môn BigQuery (SQL) dành cho người mới bắt đầu. Khóa học này được đề xuất cho những ai tò mò về phương pháp xử lý dữ liệu. Tôi sẽ hướng dẫn về SQL dưới góc nhìn phân tích dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu (data engineering) thay vì góc nhìn phát triển backend.

Việc quản lý các pipeline lặp đi lặp lại của Kho dữ liệu (DW), giờ đây hãy giải thoát khỏi gánh nặng đó với dbt! Trên nền tảng hiệu quả do dbt cung cấp, hãy trở thành kỹ sư phân tích dữ liệu tạo ra giá trị cao hơn, như mô hình hóa dữ liệu lấy kinh doanh làm trọng tâm, quản lý vòng đời dữ liệu hiệu quả, v.v.

Đây là video phát lại của hội thảo trực tuyến lần thứ mười bao gồm cách sử dụng 'HEARTCOUNT', một công cụ trực quan hóa dữ liệu miễn phí không yêu cầu mã hóa. Hãy dành thời gian tìm hiểu về dữ liệu hoặc các công cụ học tập bằng cách sử dụng dữ liệu đó để tìm thông tin bạn cần cho công việc của mình.

Sử dụng dữ liệu demo của GA4 để học các tính năng đa dạng của Looker Studio (trước đây là Google Data Studio). Nội dung bao gồm giải thích và thực hành về các yếu tố trực quan hóa của Looker Studio. Đặc biệt, ngay cả những người làm marketing hoặc người lập kế hoạch không am hiểu về SQL cũng có thể học cách dễ dàng kết nối và sử dụng dữ liệu BigQuery với Looker Studio. Bạn có thể học các phương pháp để tạo dashboard bằng cách tận dụng Looker Studio.

Khóa học này là quá trình thực hành các nội dung cơ bản về toán học và thống kê cho máy học sử dụng Python. Máy học và học sâu không chỉ đòi hỏi năng lực lập trình mà còn cần nền tảng toán học để nắm bắt các nguyên lý. Thông qua khóa học này, bạn có thể từng bước học hỏi các kiến thức toán học cơ bản cần thiết cho trí tuệ nhân tạo.

Những sinh viên muốn tìm hiểu Hadoop và dữ liệu lớn sẽ ăn mừng những tiến bộ đáng kinh ngạc mà họ đã đạt được khi trải nghiệm thế giới dữ liệu lớn thông qua khóa học này!

Khóa học này đề cập đến cách sử dụng AI để nâng cao năng suất và chất lượng trong ngành sản xuất thực phẩm và dược phẩm. Thông qua các trường hợp thực tế, bạn sẽ học cách AI được áp dụng trong các giai đoạn chính như quản lý nguyên liệu, quy trình sản xuất, kiểm tra chất lượng, tuân thủ quy định, đồng thời hiểu được chiến lược vận hành hiệu quả và giảm tỷ lệ lỗi. Thông qua khóa học này, học viên sẽ nắm được ▲đặc điểm ngành thực phẩm và dược phẩm cùng tính cần thiết của việc đưa AI vào ▲quản lý chất lượng dựa trên dữ liệu ▲bảo trì dự đoán và tối ưu hóa hiệu quả thiết bị ▲giám sát tuân thủ quy định và quản lý rủi ro ▲phân tích các trường hợp áp dụng trong và ngoài nước, từ đó có được chiến lược và hiểu biết sâu sắc có thể áp dụng ngay tại hiện trường.

Chỉ với Excel cũng đủ để thực hiện storytelling trực quan hóa dữ liệu

SQL là một trong những yếu tố cốt lõi của phân tích dữ liệu. Thông qua các bài giảng và thực hành chi tiết về các yếu tố cốt lõi của SQL, chúng tôi sẽ giúp bạn xây dựng nền tảng vững chắc để trở thành chuyên gia phân tích dữ liệu SQL.

"Nhà máy thông minh, cái tên nghe thật kêu nhưng bạn vẫn chưa thể hình dung ra nó là gì?" Trên tin tức hàng ngày vẫn luôn nhắc đến Cách mạng công nghiệp 4.0 và nhà máy AI, nhưng khi thực sự tìm kiếm tài liệu liên quan, bạn chỉ thấy tràn ngập những "ngôn ngữ ngoài hành tinh" như PLC, MES, ERP hay Edge Computing. Điều mà một người không chuyên cần không phải là những sơ đồ mạch điện phức tạp, mà là một "bản đồ" cho thấy toàn bộ hệ thống vận hành như thế nào. Khóa học này sẽ loại bỏ những thuật ngữ kỹ thuật khó hiểu, giải thích mọi thứ về Nhà máy thông minh bằng những hình ảnh trực quan và ví dụ so sánh mà bất kỳ ai cũng có thể hiểu được.