The Anton Analytics

[ 💎 DA Future Series] # 01. CÁCH XÂY DỰNG 1 PROJECT SQL 👇
Đây là Chuỗi Guidance để trở thành Nhà phân tích dữ liệu tương lai.

Step 1: Sử dụng Google Appsheet tạo 1 app nhập dữ liệu, ví dụ app quản lý dữ liệu kho hàng và bán hàng với Database là MySQL.

Step 2: Connect dữ liệu từ MySQL qua thẳng với Google Bigquery hoặc Microsoft Azure

Step 3. Sử dụng BigQuery hoặc Azure vọc tẹt dữ liệu từ các steo bên trên.
Bao gồm viết Query biến đổi dữ liệu, tạo table mới, load dữ liệu vào table....đây là 1 trong các khâu chính của luồng ETL - Extract Transform Load 😉

Step 4: Với Google Saas:
Connect dữ liệu từ Bigquery sang Google Looker Studio
Với Microsoft Saad:
Connect dữ liệu từ Azure Analytics sang Power BI
Sau đó thực hiện các phân tích, tạo các trực quan dữ liệu, xây dựng report hoặc dashboard rồi publish lên service ;)

Full Data Engineer Roadmap 2023

Ngày trước để tìm ra một Roadmap đầy đủ để 1 bạn Non IT đi từ 0 - Hero trong lĩnh vực Data Engineer quả là khó. Còn hiện tại, mình chia sẻ tới các bạn lộ trình này rất tổng quan và cũng chi tiết để bạn có thể biết mình cần học gì và làm những gì trong công việc là Data Engineer:
Nói một cách ngắn gọn, Nhiệm vụ của Data Engineer là thiết kế, xây dựng và duy trì các hệ thống lưu trữ, xử lý và truyền dữ liệu của doanh nghiệp, đảm bảo rằng các hệ thống này hoạt động hiệu quả và an toàn.
Để đầu ra cho Data Analyst múa BI, DA ra biểu đồ, báo cáo, Dashboard,...
- CS Fundamentals
- Learn Programing Language: Python/Java/...
- Database: Non Relational/Relation DB
- Datawarehouse
- Cluster Computing
- Data Processing
- Messaging
- Data Pipeline
- Maintain, Security
--
Chi tiết hơn xem trong từng ảnh ha

📊 Mastering Excel Functions for Data Analysis 📊

Các tính năng/hàm phổ biến thường dùng trên Excel để thao tác, làm báo cáo:

1: 𝗦𝗨𝗠 𝗳𝘂𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻: Add up a range of cells effortlessly and quickly. Perfect for totaling numerical values!

2: 𝗔𝗩𝗘𝗥𝗔𝗚𝗘 𝗳𝘂𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻: Calculate the average of a range of cells in a snap. Gain valuable insights into your data's central tendency.

3: 𝗖𝗢𝗨𝗡𝗧 𝗳𝘂𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻: Count the number of cells with numerical values in a range. Easily assess data completeness.

4: 𝗠𝗔𝗫 𝗮𝗻𝗱 𝗠𝗜𝗡 𝗳𝘂𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻𝘀: Identify the highest and lowest values in a range. Great for spotting outliers and understanding data ranges.

5: 𝗜𝗙 function: Perform conditional analysis based on specified criteria. Make data-driven decisions with ease!

6. 𝗩𝗟𝗢𝗢𝗞𝗨𝗣 𝗳𝘂𝗻𝗰𝘁𝗶𝗼𝗻: Harness the power of VLOOKUP to search and retrieve data from tables. Save time and streamline your workflow.

7: 𝗣𝗜𝗩𝗢𝗧 𝗧𝗔𝗕𝗟𝗘 function: Analyze large datasets efficiently! Create dynamic tables that summarize data based on various criteria. Uncover trends and patterns effortlessly.

Hãy tin tôi,
Mọi chuyện khó khăn thử thách trên đời đều là tích lũy! Tích lũy cho sự phát triển vượt bậc của mình.
Dù hiện tại bạn đang bắt đầu những bước nhỏ với Excel thì tôi tin chắc, nếu bạn luyện tập mỗi ngày thì 1 năm sau bạn sẽ trở thành Data Analyst.
Chúc bạn Thành công!
- From a 5 years Data Analyst to Manager

Ngày nay không chỉ người lớn mà trẻ em ở lứa tuổi học sinh cũng nên dần có những mindset Data Analytics để giúp rèn khả năng phân tích, cũng như nâng cao tính sáng tạo, tư duy.
Data Analysis tưởng như rất lạ nhưng lại vô cùng thực tế diễn ra hằng ngày.

Lưu ngay 𝗢𝗿𝗮𝗰𝗹𝗲 𝗣𝗼𝘀𝘁𝗴𝗿𝗲 𝗦𝗤𝗟 Server 𝗖𝗵𝗲𝗮𝘁 𝗦𝗵𝗲𝗲𝘁✍️

Đây là bảng tổng hợp khá đầy đủ và ngắn gọn các Hệ thống RDBMS hiện nay:
- Oracle SQL
- SQL Server
- MySQL Server
- Postgre

IBM đang offering các khóa Online Courses trong lĩnh vực Data Science Free. Các bạn tham khảo nhé. Các khóa học rất giá trị

1. IBM Data Science Professional Certificate
https://lnkd.in/gBBS_5Hf

2. Introduction to Data Science
https://lnkd.in/gFPWYPTv

3. Python Project for Data Science
https://lnkd.in/gmbKiK4h

4. Applied Data Science Capstone
https://lnkd.in/g8rzWdnZ

5. Data Science Fundamentals with Python and SQL
https://lnkd.in/gCTgBMJ3

6. Fundamentals of Scalable Data Science
https://lnkd.in/gQEeT7DT

7. Data Visualization with R
https://lnkd.in/g-3gywrv

8. Data Analysis with R
https://lnkd.in/gCTFqGkE

9. IBM AI Engineering Professional Certificate
https://lnkd.in/grYJdMpG

10. Advanced Machine Learning and Signal Processing
https://lnkd.in/g2-WTVJq

MỘT SỐ THUẬT NGỮ TRONG NGÀNH DATA

Trong quá trình học tập và làm việc, bạn không thể nào không gặp những thuật ngữ chuyên ngành. Để tránh mất nhiều thời gian khi tìm hiểu, mình giới thiệu với bạn một số thuật ngữ cơ bản trong ngành Data.

🔖 Cơ sở dữ liệu (Database): Tập hợp các dữ liệu có tổ chức liên quan đến nhau, thường được lưu trữ và truy cập điện tử từ hệ thống máy tính.

🔖 Siêu dữ liệu (Metadata): đơn giản là dữ liệu về dữ liệu (data about data). Cụ thể Siêu dữ liệu là mô tả và bối cảnh của dữ liệu giúp DA có thể tổ chức, tìm và hiểu dữ liệu.

🔖 Dữ liệu lớn (Big data): Một khối lượng dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc quá lớn để xử lý bằng cách sử dụng các công nghệ phần mềm và cơ sở dữ liệu truyền thống.

🔖 Trung tâm dữ liệu (Data center): Cơ sở hạ tầng vật lý hoặc cơ sở hạ tầng ảo được các doanh nghiệp sử dụng để chứa các hệ thống và thành phần máy tính, lưu trữ cũng như mạng cho nhu cầu CNTT của công ty.

🔖 Tính toàn vẹn của dữ liệu (Data integrity): Tính hợp lệ của dữ liệu, có thể bị ảnh hưởng bởi lỗi do con người hoặc lỗi truyền tải.

🔖 Khai phá dữ liệu (Data mining): Một lớp ứng dụng cơ sở dữ liệu tìm kiếm các mẫu ẩn trong một nhóm dữ liệu có thể được sử dụng để dự đoán hành vi trong tương lai.

🔖 Kho dữ liệu (Data warehouse): Một hệ thống quản lý dữ liệu sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn để thúc đẩy hoạt động kinh doanh thông minh.

🔖 Dữ liệu thô (Raw data): Thông tin đã được thu thập nhưng chưa được định dạng hoặc phân tích.

🔖 Dữ liệu có cấu trúc (Structured data): Bất kỳ dữ liệu nào nằm trong trường cố định trong bản ghi hoặc tệp, bao gồm dữ liệu có trong cơ sở dữ liệu quan hệ và spreadsheets.

🔖 Dữ liệu không có cấu trúc (Unstructured data): Thông tin không nằm trong cơ sở dữ liệu hàng cột truyền thống như dữ liệu có cấu trúc.
Hãy ghi chú lại tất cả các thuật ngữ căn bản trên nhé!! Chúng chắc chắn sẽ giúp ích cho bạn trong quá trình học tập và làm việc.

Lưu ngay Cheatsheet để học thêm về Tài chính cũng như hiểu hơn về các Metrics khi xây dựng các Báo cáo Tài chính.
Ngày nay khi lập các báo cáo tài chính, theo các chuyên gia việc áp dụng các kỹ thuật Visualization để trực quan hóa các chỉ số tài chính là điều vô cùng cần thiết.
Thể hiện xu hướng trending, Phân tích gap analysis với Quota, Benchmart, quá khứ,...v..v sẽ giúp nhà quản trị nắm bắt được insight, ra quyết định kinh doanh trở nên hiệu quả hơn.

Tuyển tập các Khóa học Data Analysis miễn phí 2023

Data Analyst Career Guide and Interview Preparation
🔗https://lnkd.in/dqDTu4Kk

Introduction to Data Analysis Using Excel
🔗https://lnkd.in/d4kmaZdf

Excel Power Tools for Data Analysis
🔗https://lnkd.in/dvYEkMSn

Mastering Data Analysis in Excel
🔗https://lnkd.in/dmJFf-XN

Data Analysis Using Python
🔗https://lnkd.in/d5sRtetq

Learn Python basics for data analysis
🔗https://lnkd.in/dkSXX5EU

Introduction to Portfolio Construction and Analysis with Python
🔗https://lnkd.in/dPXVc_Ww

Data Analysis and Visualization Foundations Specialization
🔗https://lnkd.in/dN_FKZ_n

Managing Data Analysis
🔗https://lnkd.in/dNec2uyE

Use Power Bi for Financial Data Analysis
🔗https://lnkd.in/dNC4wRyb

Framework for Data Collection and Analysis
🔗https://lnkd.in/d4naEKpH

5 Data Analytics Projects for Beginners
🔗https://lnkd.in/dch8GcuA

Machine Learning for Data Analysis
🔗https://lnkd.in/ddjHM2AZ

Data Science Fundamentals Specialization
🔗https://lnkd.in/dy7Kpc3j

HỌC VISUALIZE DATA Thông qua Tiêu điểm VIỆT NAM dưới góc độ đầu tư

Các bạn có thể lưu bài này về đọc và tìm hiểu thông tin về Việt Nam nhé. Ngoài ra còn giúp mình bổ sung kiến thức về Data Viualization khá bổ ích

🚀 Việt Nam là một quốc gia đang phát triển nhanh chóng ở Đông Nam Á, thu hút sự chú ý ngày càng tăng từ các nhà đầu tư nước ngoài trong những năm gần đây. Với dân số trẻ và năng động gần 100 triệu người, Việt Nam cung cấp một thị trường tiêu dùng lớn và đang ngày càng phát triển, rất thuận tiện cho đầu tư.

Ngoài thị trường tiêu dùng đang phát triển, môi trường kinh doanh được cải thiện, sự hỗ trợ của chính phủ cho đầu tư nước ngoài, vị trí chiến lược và tài nguyên thiên nhiên, đất nước trở thành một ngôi sao sáng tại khu vực láng giềng. 🌟