[NetMiner 5] Phân tích mạng xã hội

"Bước đầu dành cho người mới bắt đầu với NetMiner 5, từ cách sử dụng cơ bản đến phân tích dữ liệu bài báo khoa học, tất cả trong một lần!"

"Cách nhanh chóng nắm bắt xu hướng dư luận xã hội! Đào tạo phân tích dữ liệu tin tức và cộng đồng trực tuyến" • Dữ liệu tin tức chứa đựng những thông tin quan trọng như các sự kiện mới nhất, biến động kinh tế, xu hướng chính trị, thiên tai..., giúp doanh nghiệp hoặc cá nhân nhanh chóng nắm bắt những thay đổi này. Dữ liệu từ các cộng đồng trực tuyến là dữ liệu văn bản chứa ý kiến và thông tin của người dùng về nhiều chủ đề khác nhau, cung cấp những hiểu biết sâu sắc về xã hội và văn hóa. • Có thể sử dụng dữ liệu tin tức, dữ liệu cộng đồng trực tuyến cùng các phương pháp phân tích văn bản và phân tích mạng lưới văn bản cho nhiều mục đích khác nhau, như phân tích thị trường, hoạch định chính sách và ra quyết định, phân tích phản ứng của công chúng, phân tích xu hướng, giáo dục và nghiên cứu, ứng phó khủng hoảng và quản lý thiên tai.

Khóa học này hướng dẫn cách thu thập, mô hình hóa và phân tích dữ liệu mạng xã hội bằng NetMiner. Nội dung học tập tập trung vào lý thuyết, ví dụ và thực hành về cách sử dụng trình thu thập dữ liệu mạng xã hội (SNS Data Collector) của NetMiner để thu thập và tổ chức dữ liệu YouTube; tìm hiểu và mô hình hóa các loại hình, cấu trúc của dữ liệu mạng xã hội; cũng như các phương pháp phân tích mạng xã hội như ảnh hưởng, chủ đề và xu hướng.

Khóa học này hướng dẫn phương pháp nắm bắt xu hướng nghiên cứu thông qua phân tích mạng xã hội, trải qua các bước trực tiếp thu thập và tiền xử lý dữ liệu bài báo. Người học sẽ thực hành các nội dung như thu thập dữ liệu bằng Trình thu thập thông tin thư mục (Biblio Data Collector), chuyển đổi mối quan hệ 2 chế độ kết nối giữa “bài báo” và “tác giả” thành mạng lưới 1 chế độ kết nối giữa “tác giả” và “tác giả”, trích xuất từ khóa từ dữ liệu văn bản phi cấu trúc như phần tóm tắt, cũng như phân tích và trực quan hóa mạng lưới từ khóa.

Khóa học này hướng dẫn thu thập, xử lý và phân tích trực tiếp dữ liệu lớn xã hội từ web, SNS... bằng Python (Python), một ngôn ngữ lập trình phù hợp cho việc phân tích dữ liệu lớn. Các bài thực hành lập trình Python được tiến hành theo hình thức “làm theo”, giúp các nhà nghiên cứu trong lĩnh vực nhân văn và khoa học xã hội chưa có kinh nghiệm lập trình cũng có thể dễ dàng học tập. Sau khi hoàn thành khóa học, bạn sẽ có thể học Python, thu thập dữ liệu và phân tích dữ liệu lớn.

Khóa học này hướng dẫn cách phân tích dữ liệu văn bản phi cấu trúc như bài báo, Twitter và bài phát biểu bằng các chức năng phân tích mạng văn bản của NetMiner. Bạn có thể xây dựng nền tảng lý thuyết về toàn bộ quy trình phân tích mạng văn bản, từ trích xuất từ ngữ trong dữ liệu văn bản phi cấu trúc, khám phá chủ đề, xây dựng và trực quan hóa mạng lưới từ ngữ, đến lựa chọn các từ khóa cốt lõi. Ngoài ra, khóa học còn có phần thực hành áp dụng các phương pháp phân tích vào dữ liệu thực tế từ bài báo và Twitter bằng NetMiner.

Mặc dù phần lớn dữ liệu trong thực tế là các mối quan hệ “2-mode”, chẳng hạn như người mua–sản phẩm, người dùng–nội dung, từ khóa–tài liệu, bạn có từng gặp phải tình trạng chỉ số bị sai lệch hoặc giới hạn trong việc chuyển đổi dữ liệu khi áp dụng máy móc các phương pháp phân tích 1-mode thông thường? Chúng tôi mang đến giải pháp rõ ràng, từ những nguyên lý cốt lõi của mạng 2-mode, các phương pháp chuyển đổi dữ liệu (Conversion) và phân tích trực tiếp (Direct/Bipartite), cho đến thực hành lập hồ sơ người dùng và phân tích mối liên hệ bằng NetMiner. Hãy rút ngắn thời gian loay hoay với việc chuyển đổi dữ liệu và tính toán chỉ số, đồng thời nâng tầm nghiên cứu và thực tiễn lên một bước mới nhờ năng lực phân tích mạng 2-mode vượt trội, bao quát dữ liệu văn bản, thư mục và SNS.

• Giới thiệu các phương pháp phân tích vai trò (Role) và vị thế (Position) trong mạng lưới, vốn đã được nghiên cứu quan trọng trong SNA; thông qua thực hành sử dụng NetMiner, người học sẽ hiểu nguyên lý và tìm hiểu các trường hợp ứng dụng. • Thông qua khóa đào tạo này, người học có thể đo lường vai trò môi giới (Brokerage) trên nhiều phương diện, xác định vai trò và vị thế của các tác nhân trong mạng lưới thông qua các mẫu quan hệ, đồng thời khái quát toàn bộ mạng lưới bằng mối quan hệ giữa các nhóm vai trò, qua đó khám phá những cấu trúc cốt lõi hình thành nên mạng lưới phức tạp.

Khóa học này giúp học viên tìm hiểu cách diễn giải thống kê các kết quả phân tích dữ liệu mạng và cách kiểm định ý nghĩa thống kê của các đại lượng thống kê. Khi áp dụng các phương pháp thống kê truyền thống như phân tích bảng chéo, phân tích phương sai, phân tích tương quan và phân tích hồi quy, cần nắm rõ ảnh hưởng của các đặc điểm của dữ liệu mạng hoặc các chỉ số mạng đối với việc kiểm định ý nghĩa, từ đó sử dụng phương pháp phù hợp. Khóa học bao gồm các ví dụ theo từng chủ đề phân tích mà các nhà nghiên cứu thường gặp, chẳng hạn như phân tích mối liên hệ giữa các biến, kiểm định ý nghĩa của các chỉ số mạng và phân tích mối liên hệ giữa nhiều mạng lưới, cùng với phần thực hành trên NetMiner.

Các nhóm trong mạng lưới mà các thực thể được kết nối với nhau với mật độ cao được gọi là nhóm liên kết. Trong số các phương pháp khác nhau thường được sử dụng để tìm ra những nhóm liên kết chặt chẽ có nhiều kết nối, khóa học này trình bày chi tiết và chuyên sâu về các phương pháp phân tích như clique, k-core, component và community. Thông qua khóa học, hãy thử tìm kiếm những nhóm cốt lõi hoặc phát hiện các cụm được kết nối chặt chẽ trong dữ liệu mạng lưới.

Mức độ quan trọng của một nút cụ thể xuất hiện trong mạng lưới được gọi là độ trung tâm của mạng lưới. Có nhiều phương pháp khác nhau để đo lường độ trung tâm, trong đó nội dung khóa học này tập trung tìm hiểu chi tiết về 7 chỉ số độ trung tâm tiêu biểu và được sử dụng phổ biến, đồng thời phân tích chúng thông qua dữ liệu thực tế. Hãy lựa chọn và áp dụng các chỉ số độ trung tâm phù hợp với nhiều loại dữ liệu mạng lưới khác nhau trong quá trình học.

Trong phân tích dữ liệu mạng, việc cơ bản nhất thường được thực hiện là phân tích các đặc trưng của mạng. Nội dung khóa học sẽ trình bày chi tiết nguyên lý và ý nghĩa của nhiều chỉ số mô tả các đặc điểm cấu trúc của mạng, bắt đầu từ tần suất của nút và liên kết, cho đến đặc tính phân bố số lượng liên kết, mật độ, khoảng cách ngắn nhất, hệ số kết dính, v.v. Nếu có thể đo lường bằng số liệu cấu trúc của một mạng, chúng ta sẽ có thể so sánh mạng đó với các mạng khác. Thông qua khóa học này, hãy thử xác định các đặc trưng của dữ liệu mạng của bạn dưới nhiều góc độ khác nhau.

Để kiểm tra dữ liệu mạng một cách trực quan, khám phá cấu trúc và thể hiện hiệu quả kết quả phân tích, bạn cần hiểu và có khả năng áp dụng nhiều phương pháp trực quan hóa khác nhau. NetMiner cung cấp các chức năng giúp thể hiện hiệu quả dữ liệu mạng và kết quả phân tích. Thông qua khóa đào tạo này, hãy trình bày kết quả phân tích mạng của bạn một cách thẩm mỹ và truyền đạt hiệu quả những nội dung cốt lõi.

Để thu được những kết quả và hàm ý chính xác, có ý nghĩa thông qua phân tích mạng lưới, cần xử lý dữ liệu phù hợp với hướng và phương pháp phân tích. Khóa đào tạo này giải thích các phương pháp tiền xử lý thiết yếu cần biết khi chuẩn bị và nhập dữ liệu mạng lưới, đồng thời thực hành nhiều phương pháp làm sạch, trích xuất và chuyển đổi dữ liệu bằng NetMiner trên dữ liệu thực tế.

Chương trình đào tạo này bắt đầu từ câu hỏi “Mạng xã hội và phân tích mạng xã hội (SNA) là gì?”, sau đó giải thích các lý thuyết và phương pháp phân tích chính có liên quan, quy trình cụ thể để hiểu dữ liệu mạng và xây dựng dữ liệu mạng từ những hiện tượng quan sát được, cũng như quá trình thiết kế nghiên cứu. Với tư cách là bước đầu tiên trong phân tích mạng xã hội, việc mô hình hóa dữ liệu vô cùng quan trọng. Thông qua chương trình đào tạo này, hãy tìm hiểu đầy đủ về 'dữ liệu mạng', một khái niệm có thể còn xa lạ, đồng thời thử thiết kế quy trình trực tiếp tạo lập hoặc thu thập dữ liệu mạng từ chủ đề mà bạn quan tâm.

Làm thế nào để phân tích dữ liệu trong các bài nghiên cứu và nắm bắt xu hướng nghiên cứu? Khóa học này hướng dẫn phân tích xu hướng nghiên cứu định lượng, từ thu thập thông tin thư mục đến phân tích mạng lưới và mô hình hóa chủ đề, bằng cách sử dụng NetMiner 5 và Biblio Data Collector. Bạn sẽ trang bị năng lực xử lý dữ liệu thư mục và kỹ năng phân tích mạng lưới, từ đó có thể nắm bắt các xu hướng nghiên cứu một cách khách quan và hiệu quả.

Khóa học này giới thiệu về công cụ phân tích NetMiner (NetMiner) và hướng dẫn các phương pháp sử dụng cơ bản. Thông qua các bài thực hành cơ bản về cách mở và chỉnh sửa tệp dữ liệu, nhập dữ liệu bên ngoài, trực quan hóa và thực hiện phân tích, khóa học giúp giảm bớt cảm giác e ngại và khó khăn cho những người lần đầu làm quen với NetMiner.

"Bước đầu dành cho người mới bắt đầu với NetMiner 5, từ cách sử dụng cơ bản đến phân tích dữ liệu bài báo khoa học, tất cả trong một lần!"

"Tôi đã thực hiện nghiên cứu người dùng rồi... nhưng liệu đây có thực sự là kết quả đại diện cho tất cả người dùng không?" Nếu bạn đang băn khoăn về điều này, hãy chú ý! Chúng tôi sẽ hướng dẫn chi tiết cách tăng sức thuyết phục cho thiết kế của bạn dựa trên dữ liệu. ✅ Giải thích các thuật ngữ thống kê phức tạp một cách cực kỳ dễ hiểu. ✅ Chọn lọc 3 phương pháp kiểm định giả thuyết cốt lõi cần thiết cho thực tế UX, giới thiệu tỉ mỉ từ nguyên lý đến thực hành. ✅ Hướng dẫn cách phân tích dữ liệu người dùng đơn giản bằng AI mà không tốn chi phí và không lo bị ảo giác (hallucination).

Kỹ thuật thiết kế hình ảnh giúp thuyết phục đối phương ngay lập tức, vượt xa cả việc trực quan hóa dữ liệu Từ thiết kế nhận thức thị giác đến phân tích kịch bản tương lai và quy trình làm việc AI, tất cả trong một lần học

Học tập về chiến lược AX (AI Transformation) nhằm thiết kế lại một cách căn bản quy trình làm việc và hệ thống ra quyết định của tổ chức, thay vì chỉ dừng lại ở việc sử dụng các công cụ AI. Phân tích các trường hợp chuyển đổi AI theo từng ngành như phân phối, tài chính, y tế của các doanh nghiệp toàn cầu, từ đó thiết lập lộ trình và chiến lược thực thi có thể áp dụng cho tổ chức của chúng ta.

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.

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

Giải thích cực nhanh và dễ hiểu 32 kỹ thuật trực quan hóa dữ liệu dưới góc nhìn của người không chuyên!

Bạn đang gặp phải tình trạng kém hiệu quả do các công cụ AI rời rạc và công việc thủ công? Với những bí quyết tôi đúc kết được từ thực tiễn, tôi sẽ xây dựng quy trình tự động hóa tích hợp, giúp tối đa hóa năng suất cho bạn.

Hãy cùng tìm hiểu phương pháp phân tích dữ liệu thông qua Python, tự mình phân tích và trực quan hóa các loại dữ liệu khác nhau, rồi lập dàn ý cho câu chuyện dữ liệu của riêng bạn!

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.

[Lộ trình 'Kiến trúc sư tư duy' để chuyển đổi giá trị kinh doanh từ sự thật kỹ thuật] 1. Mở đầu: Phân tích các yếu tố hạn chế sự chuyển dịch giá trị kinh doanh từ sự thật kỹ thuật Một điểm nghẽn nghiêm trọng thường thấy tại các bộ phận trong doanh nghiệp và hiện trường kỹ thuật (R&D) là hiện tượng các thành quả đổi mới, dù được đầu tư nguồn lực và năng lực nghiên cứu khổng lồ, vẫn bị mai một do không vượt qua được 'ngưỡng tới hạn của giao tiếp'. Điều này được đánh giá là bắt nguồn từ sự bất đối xứng thông tin: ban lãnh đạo không nhận thức đầy đủ về chiều sâu kỹ thuật (Deep-tech), trong khi đội ngũ kỹ thuật lại không sử dụng tốt ngôn ngữ quan điểm kinh doanh (Business Language). Khóa học Masterclass này định nghĩa lại 'năng lực giao tiếp dựa trên văn bản' của các kỹ sư công nghệ và khoa học không chỉ là hành vi ghi chép hành chính đơn thuần, mà là một phần của quy trình 'Thiết kế hệ thống kỹ thuật (Engineering Design)' chính xác. Thông qua đó, chúng tôi muốn đưa ra cơ chế biến những hiểu biết kỹ thuật của kỹ sư vượt ra ngoài việc ghi chép đơn thuần để trở thành tài sản cốt lõi dẫn dắt các quyết định chiến lược của tổ chức. 2. [Chẩn đoán] Phân tích 3 khiếm khuyết nhận thức cản trở giao tiếp kỹ thuật ① Sự đứt gãy truyền đạt thông tin do Lời nguyền kiến thức (Curse of Knowledge) Đây là hiện tượng xảy ra khi các chuyên gia quá đắm chìm vào trình độ kiến thức cao siêu của bản thân mà xem nhẹ nền tảng nhận thức của người tiếp nhận thông tin. Hệ quả là các báo cáo lặp đi lặp lại với những công thức khó hiểu và từ viết tắt chuyên môn (Acronym), dẫn đến mất điểm tiếp xúc với người ra quyết định, chậm trễ phê duyệt dự án và thất bại trong phân bổ nguồn lực. ② Tổn thất giá trị do thiếu kiến trúc logic và sự phân mảnh dữ liệu Do coi việc soạn thảo văn bản là thủ tục hành chính sau sự việc, các lỗi liệt kê thông tin mà không có thiết kế hệ thống thường xuyên xảy ra. Những khiếm khuyết cấu trúc này làm tổn hại đáng kể giá trị của thành quả R&D trong quá trình truyền đạt, dẫn đến việc đánh giá thấp năng lực cá nhân kỹ sư cũng như gây tổn thất tài sản hữu hình và vô hình của toàn tổ chức. ③ Khủng hoảng niềm tin kỹ thuật do sự phụ thuộc quá mức vào AI Nếu trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI), vốn được đưa vào để nâng cao năng suất, gây ra hiện tượng ảo giác (Hallucination) mà không hiểu bối cảnh kỹ thuật, 'độ tin cậy kỹ thuật' - giá trị cốt lõi của kỹ thuật - có thể bị tổn hại nghiêm trọng. Việc sử dụng AI mà không đi kèm hệ thống kiểm chứng logic có khả năng trở thành rủi ro hệ thống tiềm ẩn thay vì là công cụ hiệu quả công việc. 3. [Kê đơn] Hệ thống giao tiếp chiến lược dành cho Kiến trúc sư tư duy (Thought Architect) ① Thiết kế hệ thống thông tin phi cấu trúc (Engineering Design of Thought) Cần có quá trình cấu trúc hóa các dữ liệu thực nghiệm và giả thuyết trừu tượng dựa trên nguyên lý thiết kế hệ thống kỹ thuật. Phương pháp Kết luận trước (Bottom Line Up Front, BLUF): Đưa các giá trị cốt lõi và đề xuất lên đầu văn bản, hướng tới cấu trúc thông tin tối ưu để ban lãnh đạo có thể đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác (đầu tư vốn, phê duyệt sản xuất hàng loạt, v.v.). Nguyên tắc MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive): Tuân thủ nguyên tắc không trùng lặp và không bỏ sót về mặt logic, thiết kế luồng tư duy chặt chẽ để đảm bảo tính hoàn thiện logic của báo cáo. ② Tuân thủ tiêu chuẩn toàn cầu và Đảm bảo chất lượng câu văn (Quality Assurance) Cần nội hóa các giao thức tiêu chuẩn được giới khoa học kỹ thuật và các doanh nghiệp toàn cầu công nhận để đảm bảo tính khách quan và toàn vẹn của dữ liệu. Cấu trúc báo cáo kỹ thuật tiêu chuẩn (IMRaD): Duy trì tính nhất quán và độ tin cậy của tự sự kỹ thuật thông qua cấu trúc hình thức nghiêm ngặt gồm Dẫn nhập (Introduction), Phương pháp (Methods), Kết quả (Results) và Thảo luận (Discussion). 5 nguyên tắc chất lượng câu văn (5C): Áp dụng Tính chính xác (Correctness), Tính rõ ràng (Clarity), Tính súc tích (Conciseness), Tính nhất quán (Consistency) và Tính hoàn thiện (Completeness) như bộ lọc quản lý chất lượng để xây dựng hệ thống ngôn ngữ rõ ràng (Plain Language) mà người không chuyên cũng có thể hiểu ngay lập tức. ③ Kiến trúc Prompt S.E.E.D để giành quyền chỉ huy AI Để vận hành AI như một trợ lý thực hiện các phép toán logic chứ không chỉ là công cụ viết hộ, cần phải thiết kế giao diện chuyên dụng. Khung S.E.E.D: Kiểm soát chính xác chất lượng đầu ra của AI bằng cách cấu trúc hóa đầu vào theo: Tình huống (Situation), Kết quả mong đợi (Expectation), Cấu trúc kỹ thuật (Engineering Structure) và Dữ liệu căn cứ (Data). Kiểm soát lấy con người làm trung tâm (Human-in-the-Loop): Thiết lập giao thức trong đó con người là người phê duyệt cuối cùng để ngăn chặn khả năng sai sót của AI, từ đó duy trì vững chắc uy tín kỹ thuật. 4. [Thực thi] Chiến lược đảm bảo chủ quyền nhận thức và tối ưu hóa quy trình làm việc Năng lực giao tiếp không chỉ là phương tiện kỹ thuật đơn thuần mà còn là cơ chế cốt lõi để bảo tồn chức năng nhận thức của kỹ sư. Quy trình làm việc Sandwich (Sandwich Workflow) dựa trên cấu trúc trách nhiệm: Con người nhất định phải thực hiện Thiết kế bối cảnh (Top Bun) và Kiểm chứng cuối cùng (Bottom Bun), chỉ ủy thác giai đoạn Xử lý dữ liệu (Meat) ở giữa cho AI, nhằm thúc đẩy kích hoạt Mạng lưới kiểm soát điều hành (Executive Control Network, ECN) vốn có của con người. Giao thức học tập RQTDW để nội hóa kiến thức: Áp dụng 5 bước Đọc (Read), Đặt câu hỏi (Question), Đối mặt mâu thuẫn (Think), Thảo luận ảo (Discuss) và Viết trực tiếp (Write) vào thực tế để tránh việc tiếp nhận thông tin thụ động và chủ động nội hóa kiến thức. Kiểm chứng sự thật chính xác dựa trên mô hình SIFT: Lọc bỏ hiện tượng ảo giác của AI và duy trì độ chính xác kỹ thuật thông qua các quá trình Xác nhận nguồn (Source), Tìm hiểu bối cảnh (Investigate), Đối chiếu (Find) và Truy vết (Trace). 5. Kết luận: Sự chuyển dịch từ chuyên gia kỹ thuật sang Lãnh đạo kỹ thuật (Engineering Leader) Thời đại của những người thực thi chỉ đơn thuần hoàn thành các nhiệm vụ kỹ thuật được giao đang đi đến hồi kết. Năng lực dịch thuật và truyền đạt những sự thật kỹ thuật phức tạp thành 'ngôn ngữ giá trị' mà tổ chức và xã hội có thể chấp nhận được định nghĩa là chiến lược sinh tồn cốt lõi và là sứ mệnh cao cả mà người kỹ sư hiện đại cần có. Giao tiếp bằng văn bản không chỉ là hành vi ghi chép đơn thuần mà là Giao diện cuối cùng (Final Interface) thể hiện năng lực trí tuệ của kỹ sư ra bên ngoài. Thông qua Masterclass này, hy vọng bạn sẽ trở thành một 'Lãnh đạo kỹ thuật (Engineering Leader)' mạnh mẽ, tự chứng minh giá trị kỹ thuật của bản thân và dẫn dắt sự thay đổi của tổ chức. Hệ thống này, nơi hội tụ 40 năm hiểu biết kỹ thuật, sẽ trở thành tài sản chiến lược để hoàn thiện vị thế chuyên gia của bạn.

Khóa học này được thiết kế để phát triển năng lực trực quan hóa dữ liệu kinh doanh một cách hiệu quả và hỗ trợ việc ra quyết định thông qua đó. Người học sẽ được tìm hiểu từ khái niệm trực quan hóa thông tin đến các nguyên tắc infographic, nhận thức thị giác và nguyên lý thiết kế, định luật Gestalt cùng nhiều nền tảng lý thuyết khác, đồng thời học cách áp dụng các kỹ thuật trực quan hóa này vào thực tế một cách có hệ thống. Đặc biệt, thông qua việc học về màu sắc và biến số thị giác, các nguyên tắc thiết kế thông tin (đối xứng·tương phản·hài hòa·cân bằng), typography và thiết kế bố cục (cấu trúc lưới·kim tự tháp ngược), người học có thể ứng dụng vào việc tạo báo cáo kinh doanh thực tế, tài liệu thuyết trình, dashboard trực quan hóa. Qua đó, người học sẽ trang bị được khả năng tạo ra các tài liệu trực quan có tính truyền đạt thông tin cao, vượt ra ngoài việc phân tích dữ liệu đơn thuần.

"Phân tích dữ liệu, đừng để bản thân bị mắc kẹt trong những cú pháp Python phức tạp hay các hàm Excel rắc rối nữa." Khóa học này là một lớp học chuyên sâu (Master Class) tập trung vào thực hành, giúp bạn thuê các AI Agent tiên tiến nhất làm chuyên gia phân tích dữ liệu riêng cho mình, từ đó tự động hóa toàn bộ quy trình xử lý dữ liệu từ Excel, Google Sheets cho đến phân tích liên kết với Python. Thay vì những kiến thức lập trình khó hiểu, chúng tôi áp dụng phương pháp 'Vibe Coding' mới nhất — ra lệnh bằng ngôn ngữ tự nhiên như đang trò chuyện — giúp ngay cả những người không chuyên cũng có thể bắt đầu phân tích dữ liệu mà không gặp bất kỳ rào cản nào. Thông qua các bài thực hành tổng hợp sử dụng dữ liệu thực tế trong công việc, từ tiền xử lý dữ liệu, trực quan hóa đến lập báo cáo, hãy trải nghiệm quy trình làm việc (Workflow) bằng AI mạnh mẽ mà bạn có thể áp dụng ngay vào công việc vào ngày mai. Bài giảng sử dụng AI Agent, Phân tích dữ liệu Excel, chatGPT, Gemini, (Python), Genspark, Google Colab, Chatbot, Google Antigravity, NotebookLM.

Học cách sử dụng các công cụ AI để phân tích dữ liệu gốc một cách chiến lược và trực quan hóa đầy sức thuyết phục mà không cần kiến thức thống kê hay lập trình phức tạp, nhàm chán. Từ tiền xử lý dữ liệu thô lộn xộn đến phân tích dữ liệu khám phá (EDA) và phân tích tương quan, bạn có thể giải quyết những quy trình phức tạp chỉ bằng vài lần trao đổi với AI, qua đó rút ngắn đáng kể thời gian phân tích trong công việc thực tế. Thông qua phần lý thuyết thực tiễn ngắn gọn và các bài thực hành dựa trên kịch bản, hãy hoàn thiện năng lực làm việc trọn vẹn của riêng mình, biến những con số thành vũ khí thuyết phục mạnh mẽ trong kinh doanh.

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.

Trong khóa học này, bạn sẽ được học các nội dung thực hành chuyên sâu về Excel: từ các chức năng cơ bản, công thức nâng cao, trực quan hóa dữ liệu đến tạo bảng điều khiển (dashboard). Tài liệu mẫu và tệp giải pháp được cung cấp giúp bạn tự học. Nắm vững kỹ năng phân tích dữ liệu có thể áp dụng ngay vào công việc thực tế để tối đa hóa hiệu quả làm việc.

"Bạn đã từng bỏ cuộc khi chỉ mải mê học các công cụ phân tích dữ liệu?" PM tại các tập đoàn lớn chỉ cần xem dữ liệu mà đội ngũ phân tích đã thiết lập sẵn. Nhưng PM tại các startup hoặc các dự án phụ (side project) thì khác. Bạn phải tự mình thiết kế log, đặt tên và xây dựng từ "nền móng" thu thập dữ liệu. "Ai cũng bảo dữ liệu quan trọng, nhưng rốt cuộc tôi nên cài đặt cái gì và cài vào đâu trong dịch vụ của mình?" Đừng để bản thân bị cuốn vào những khái niệm trừu tượng nữa. Việc kiểm tra lịch sử đăng nhập mới chính là điểm bắt đầu thực sự của việc ra quyết định dựa trên dữ liệu (DDDM).

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

Bài giảng giới thiệu về dữ liệu mà bất kỳ ai cũng có thể dễ dàng bắt đầu, do Doyong Shin, nhà nhân văn dữ liệu số 1 Hàn Quốc giảng dạy! Hãy có được tư duy dựa trên dữ liệu để có thể đọc và sử dụng đúng lượng dữ liệu khổng lồ!