Data Marathon - Học Phân Tích Dữ Liệu Chuyên Nghiệp

😍CHIA SẺ SÁCH HAY VỀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU NGÀNH MARKETING 😍

Rất nhiều bạn lựa chọn làm Marketing vì sợ số. Sau đó bàng hoàng nhận ra Marketing cần phải hiểu rất rõ các metrics (chỉ số) để đưa ra những quyết định đem lại lợi nhuận cho công ty. Vậy những metrics quan trọng đó là gì? Cách tính như thế nào? Ứng dụng vào các case study thực tế ra sao?

Quyển sách "15 Metrics Everyone in Marketing Should Know" rất đáng để đọc và tham khảo. Đây không phải cuốn sách dễ đọc nhưng đọc được là đã xong 1 phần chặng đường "thành chính quả" 😂.

Đặc biệt là các bạn có background Marketing muốn ứng dụng Data Analytics vào công việc của mình (làm DA theo hướng domain) hoặc các bạn làm BI Consultant và cần xử lý các project chuyên về Marketing cho khách hàng!

Link download sách:

[PDF] Data-Driven Marketing - The 15 Metrics Everyone in Marketing Should Know.pdf Chia sẻ bởi Data Marathon - https://www.facebook.com/groups/datamarathon/permalink/6131036596926716/

🚀 LỜI KHUYÊN DÀNH CHO SINH VIÊN MỚI RA TRƯỜNG TÌM VIỆC FULL-TIME 🚀

Câu chuyện xin việc của sinh viên sau khi ra trường là vấn đề muôn thuở. Đầu xuân năm mới, mình xin chia sẻ với cả group một bài viết rất hữu ích của chị Anh Nguyen bên group Hội Sinh Viên Tìm Việc Ở UK (Graduate Job/Internship/Placement).

Team Data Marathon cũng cùng quan điểm với chị. Mình đã lược đi những phần không trực tiếp liên quan đến chúng mình và sẽ để link bài gốc dưới comment!

Chúc cả group mình sẽ có được công việc thật như ý trong năm mới 2023 này!

===============
✨01. Để xin việc thành công bằng cách “tự đi lên một mình” rất là khó

Mình nghĩ đây là lầm tưởng của tuổi trẻ khi mà “cái tôi” còn lớn, nghĩ rằng bản thân mình phải đi lên bằng chính mình -> hậu quả là nhiều khi không nhận sự giúp đỡ của người khác.

Thực tế thì chúng mình sống trong một xã hội con người làm việc với con người, tất cả những người thành công trong quá trình xin việc ở UK đều dựa vào kinh nghiệm truyền lại từ các tiền bối. Cá nhân mình nhận thấy - kể cả Hiring Manager khi cho mình job offer là cũng muốn giúp đỡ bằng cách cho mình một cơ hội khi CV chưa có gì trong tay.
Hồi còn trẻ mình cũng hay bị tư tưởng này, ngẫm lại chắc do bố mẹ hay bảo “một mình bố mẹ không ai giúp mà làm nên XYZ” nên mình cũng muốn bắt chước. Lớn rồi nhận định lại thì thấy bố mẹ chỉ nói thế như một kiểu động viên mình thôi, thực tế cuộc sống ko phải vậy.

✨ 02 Những người mà bạn biết thực sự ảnh hưởng đến "life choices" của bạn

Hôm trước mình nói chuyện với 1 em gái, em kể hồi mới sang UK học Master em chưa thạo tiếng Anh, em làm thêm ở tiệm làm nails và chỉ quen những người làm nails. Hồi ấy em không có ý nghĩ apply job trong các công ty lớn. Em chỉ nghĩ đây là cuộc sống người Việt khi sang UK và cũng cảm ơn công việc này giúp em trang trải toàn bộ học phí và tiền ăn ở.

Trong thời gian học Master (trường cũng top UK), em quen thêm nhiều bạn VN khác, một số bạn quen các anh chị đang đi làm office ở UK, lúc ấy em mới biết là “À hóa ra có nhiều con đường đi làm khác nhau”. Từ đấy em bắt đầu tìm hiểu con đường apply job, đặc biệt bên Banking. Mới gần đây em đã được offer.

Nhìn đi nhìn lại mình thấy tư duy chúng mình vẫn bị phụ thuộc khá nhiều vào việc “người (xung quanh) ta làm được, mình cũng sẽ làm được”

✨03 Con đường đi đến được đích nó cũng loằng ngoằng lắm

Đôi khi để đến được job £50k, bạn phải nhận job £30k trước, mà để nhận được job £30k có khi bạn phải làm đủ thứ như chạy bàn, làm việc contract £10/h một thời gian.

Nói vậy cho dễ hình dung chứ mỗi bước nhảy là sáng ra nhận được một núi email rejection cho vào inbox. Nhưng có một điều mình nhận thấy có 1 đặc điểm giúp những bạn này vẫn có thể vươn tới đích cuối cùng mà không bị dậm chân tại chỗ - đó là suy nghĩ “mình đã làm sai ở đâu nhỉ / liệu cứ tiếp tục như thế này có ổn không”

Được cái có một sự thay đổi mình nhận thấy ở nhiều bạn là sau khi bị reject không còn suy nghĩ “hình như mình ko hợp xin việc ở UK” nữa mà thay vì vậy các bạn suy nghĩ “hiện giờ chắc do kĩ năng nào còn yếu nên chưa được, em phải luyện thêm thôi”

✨04 Có tiền để đầu tư khá là quan trọng

Đây là group xin việc - Mình không nói tiền để đầu tư chứng khoán hay gì khác, mà đây chỉ là những thứ rất nhỏ mà có thể làm thay đổi kết quả cho việc có xin việc thành công hay không. Ví dụ đơn giản như là - làm online assessment trên laptop hay trên điện thoại thì hơi khó đấu lại với các đối thủ khác làm bài trên màn hình 2 screen. Nhiều khi chuyển nhà từ tỉnh bé sang thành phố lớn cũng tăng khả năng được xin việc lên rất nhiều. Có bạn mình biết sau khi đã quá nản với việc xin việc ở tỉnh đã quyết tâm đi xuống London, apply 1 loạt trong trên tàu và xuống station ở London cái là bùng nổ cuộc gọi từ recruiter.

Đôi khi tiền giải quyết stress khá hiệu quả, ví dụ như chỉ cần bỏ tiền ăn bát phở nguyên 1 tuần cho nguôi ngoai nỗi nhớ nhà là có thể xông pha xin việc tiếp rồi.

✨05 Over prepared for interview works

Bạn đã bao giờ nghỉ hẳn 1 tuần làm việc để chuẩn bị cho interview chưa? Mình đã từng coach cho một bạn như vậy, bạn ấy đang đi làm ở một công ty quảng cáo có tiếng ở UK nhưng vì lương thấp quá nên quyết tâm nhảy job sang công ty lớn hơn. Để chuẩn bị interview, bạn ấy đã xin nghỉ hẳn 1 tuần ở công ty cũ, soạn script interview 19 trang gồm các câu hỏi competencies, situation, culture fit & technical có thể rơi vào. Do gây ấn tượng tốt, bạn nhận được offer 1 tuần sau đó.

Mình thấy hầu hết, khi pass được đến vòng interview, cách gây ấn tượng tốt và để tự tin là chúng mình phải over-prepared

Mình hay nói rằng đây là như đi kiểm tra miệng vậy, phải học, phải ôn bài thì mới pass được. Kĩ năng “chém gió” chỉ có thể giúp 20% mà thôi. Tuy nhiên chuẩn bị kĩ quá hay bị nói như robot, điều này nếu biết có thể tự sửa được.

✨06 Khi có được job offer, câu chuyện nó không dừng ở đấy…

Mà còn nhiều mối lo khác, ví dụ như làm sao để công ty sponsor visa trước khi hết Graduate Visa, 3 tháng đầu trong thời gian thử việc làm sao để gây ấn tượng tốt đây, rồi một số bạn do là người đầu tiên trong họ đi du học và có job nên bố mẹ bất chợt sợ mất con, đòi con phải về ngay lập tức.
Một chuỗi abcxyz phải giải thích tiếng Anh tiếng Việt cho mọi người. Cơ mà lúc nào cuộc đời cũng thế, nên mình hay khuyên mọi người nên celebrate cột mốc chiến thắng của chính mình không thì cuộc sống cuốn mình đi mất. Tại sao nhỉ: Để mình cảm thấy tự hào về chính bản thân, quãng đường mình đã trải qua, và có cơ hội cảm ơn những người đã giúp mình tiếp sức, để tương lai có thể lặp lại achievement tương tự như vậy (biết đâu 1-2 năm sau lại đi nhảy sang job khác xịn hơn).

📌Kết

Thực sự nhìn lại 1 năm vừa qua, mỗi lần nhận được tin nhắn “em nhận được offer rồi” là mình vui dựng lên, tự dưng cảm giác trong cái khoảnh khắc đấy vui như cho chính người anh chị em trong nhà mình vậy. Ngày xưa hồi giúp các bạn xung quanh được job, mình thấy cũng vui lắm. Giờ xây dựng được cả một cộng đồng với sự tham gia của nhiều bạn cùng chia sẻ kiến thức là một thành quả không nhỏ.

Cảm ơn mọi người đã dành thời gian đọc bài & dành thời gian cho group.

Chúc mừng năm mới cả nhà 🥳

Link bài gốc: https://www.facebook.com/groups/ukjobshunters/posts/555572683127422/

KHÓA HỌC PHÂN TÍCH DỮ LIỆU - DATA ANALYTICS FOR BEGINNERS

🐙 Với 14 buổi giảng dạy (28 tiếng), khóa học Data Analytics for Beginners sẽ cung cấp kiến thức cho các bạn từ không biết gì về Excel, SQL, Tableau đến vững vàng trên từng dòng code, dạy bạn không chỉ cú pháp mà còn là tư duy logic, kỹ năng tư vấn khách hàng hàng và bức tranh tổng thể khi sử dụng Data vào Business Consulting.

🐳 Dưới đây là các câu hỏi chúng mình hay gặp, các bạn đọc kỹ nhé!

1. Giảng viên là ai?
Đứng lớp lần này sẽ là mình Nguyễn Phương Nhung, hiện đang là Senior Analytics Consultant tại công ty Picture Perfect Data, Anh. Mình đã có 4 năm kinh nghiệm trong ngành DA và là một tay ngang tự học DA đúng nghĩa.

2. Đối tượng khóa học là ai?
👉Các bạn chưa có kiến thức gì về Data, các ngôn ngữ và tools hay dùng trong analytics như Excel, SQL, Tableau, chưa biết cách ứng dụng Data để tư vấn cho khách hàng (Analytics Consulting)

👉Các bạn đang làm Business Analyst chưa tiếp xúc nhiều với ngôn ngữ truy vấn dữ liệu như SQL và công cụ visualise data Tableau và muốn tìm hiểu kỹ hơn để thăng tiến trong công việc

👉Các bạn khác ngành muốn chuyển việc, có một cơ hội việc làm với phúc lợi, lương thưởng cao hơn trong ngành Data Analytics

👉Các bạn sinh viên có định hướng theo hướng Data Analyst

3. Học trong bao lâu? Học lúc nào?

14 buổi trong vòng 7 tuần tương đương hơn 1,5 tháng học chuyên sâu

Khoá 4 học vào khung giờ:
- 10pm - 12am Thứ 4 giờ VN
- 3pm - 5pm Thứ 7 giờ VN

Tương đương với:
- 3pm - 5pm Thứ 4 giờ UK
- 8am - 10am Thứ 7 giờ UK

4. Có bao nhiêu học viên một lớp?
Khóa học đầu tiên Data Marathon muốn đảm bảo chất lượng đầu ra của học viên nên chỉ giữ ở mức 5-7 bạn một khóa, không nhận hơn.
Đơn đăng ký sẽ đóng khi đủ học viên đăng ký.

5. Chưa biết tí gì về Data, IT học được không?
Chắc chắn được, bọn mình sẽ chỉ dạy từ những kiến thức cơ bản nhất.

6. Mình sẽ học được những gì?
14 buổi học (1,5-2 tháng) chuyên sâu sẽ dạy cho các bạn từ làm sạch dữ liệu, chuyển hóa dữ liệu thành những báo cáo, bảng biểu phù hợp cho từng project và viết code cơ bản. Chưa hết, bạn sẽ học cách để visualise Data bằng Tableau.

Kết thúc khóa học, bạn sẽ có một portfolio của riêng mình (ví dụ như thế này: https://public.tableau.com/app/profile/phuong.nhung.nguyen) với chính những report bạn xây dựng trong khóa học để sử dụng làm tài liệu ứng tuyển cho công việc luôn.

Đặc biệt, tài liệu và bài giảng bằng tiếng Anh 100% để giúp các bạn thành thạo và ứng dụng được vào công việc mà không bỡ ngỡ.

Chúng mình cũng có những workshop hỗ trợ bạn viết Resume, Cover Letter và interview để tìm việc trong ngành Data Analytics nữa. Nếu cố gắng hết mình, chắc chắn bạn sẽ nắm chắc một vị trí intern hoặc công việc mới trong ngành này sau khi kết thúc khóa học.

7. Mình sợ không có đủ thời gian làm bài tập

Kiến thức trong khóa học là những kiến thức cơ bản nhất nhưng vẫn cần thực hành, khoảng 2-4 giờ một tuần.

Khóa học có đan xen các buổi chữa bài tập trên lớp. Với số lượng học viên nhỏ để giảng viên có thể sát sao từng bạn một. Trong quá trình làm bài tập, nếu có gì thắc mắc, chúng mình có group chat để học viên trao đổi và hỏi trực tiếp giảng viên nữa. Hãy cứ làm đầy đủ bài, đừng sợ sai nhé! 😊

8. Mình đã sẵn sàng cam kết trong 1.5 tháng, làm đầy đủ bài tập và có một công việc mới trong ngành Data Analytics

Chào mừng bạn đến với khóa học Data Marathon for Beginners

9. Đăng ký thế nào? Deadline đăng ký?
👉 Đăng ký bằng cách inbox cho page nhé
Chúng mình sẽ gửi hướng dẫn cách thanh toán học phí ngay sau khi bạn đăng ký.

10. Học phí khóa học?
19tr899k cho 12 buổi học, tính ra chỉ chỉ xấp xỉ ~ £50/buổi học

Học phí early birds: 14tr199k
Học phí thanh toán qua chuyển khoản VND.

* Lưu ý: Chúng mình có hỗ trợ trả góp cho các bạn chưa có điều kiện thanh toán 100% học phí khóa học. Inbox cho page nếu bạn muốn được hỗ trợ nhé

11. Content chi tiết của khoá học?

Module 1:
Introduction to Data Analytics
Basic and Intermediate Excel

Module 2:
Basic and Intermediate SQL

Module 3:
Tableau Essentials
Frequently used functions

Module 4:
Data Cleaning

Module 5:
Data Visualisation
Choosing the right graphs and charts

Module 6:
Report Building Process: Requirement Gathering, Layout, Data Source, Validation & Review

Module 7:
Recruitment Support

Nếu có thêm bất kỳ thắc mắc nào liên quan đến khóa học, các bạn có thể comment hoặc inbox chúng mình nhé!

Mong sớm gặp lại các bạn 😊
Data Marathon

💥 5 CÁCH THAO TÚNG DỮ LIỆU QUA BIỂU ĐỒ 💥

Các kỹ năng của nghề Data Analyst, bên cạnh việc giúp mình phân tích, trực quan hóa dữ liệu còn giúp mình luyện tập phản xạ khi tiếp nhận dữ liệu và thông tin, để tránh bị thao túng nhờ những chiêu trò của người viết.

Dưới đây là 5 cách phổ biến để đánh lạc hướng người đọc bằng bảng biểu

1️⃣. Bỏ đường cơ sở
Đa số các đồ thị đều có đường cơ sở bắt đầu từ 0. Một số người viết thay đổi cách nhìn về data của người đọc bằng cách bắt đầu đường cơ sở từ một con số khác. Những biểu đồ như vậy hay được gọi là "Biểu đồ cụt"

2️⃣. Thao túng trục tung (Trục Y)
Giá trị của trục tung quá lớn hoặc quá nhỏ đều có thể khiến sự thay đổi giá trị theo thời gian của dữ liệu lớn/nhỏ hơn bình thường

3️⃣. Chỉ chọn một vài dữ liệu
Người viết chỉ chọn lựa một vài điểm dữ liệu để thể hiện trên biểu đồ nhằm tăng sức thuyết phục cho luận điểm của họ. Tuy nhiên, điều này có thể khiến người đọc lầm tưởng về insights mà dữ liệu đưa ra.

4️⃣. Lựa chọn biểu đồ không phù hợp
Từng loại data sẽ phù hợp với loại biểu đồ khác nhau. Sử dụng biểu đồ không thích hợp sẽ gây hiểu nhầm về dữ liệu. Rất nhiều tác giả dùng sai dạng biểu đồ để đánh lạc hướng người đọc

Ví dụ:
Biểu đồ tròn thường dùng để so sánh một yếu tố với toàn thể, chứ không để so sánh sự khác biệt giữa các nhóm. Biểu đồ cột sẽ dễ dàng cho thấy sự khác biệt giữa các nhóm

👉 Trong bài viết sau, team Data Marathon sẽ giới thiệu 1 số dạng biểu đồ để sử dụng cho từng mục đích khác nhau. Follow chúng mình để tìm hiểu nhé!

5️⃣. Đi ngược lại các quy tắc thông thường
Theo thời gian, chúng ta đã ngầm lập ra những quy chuẩn cho việc trực quan hóa dữ liệu. Đi ngược lại những quy tắc của số đông sẽ gây khó hiểu cho người dùng

Ví dụ :
Thông thường, màu tối sẽ thể hiện sự đông đúc của một khu vực trên bản đồ. Nhưng ở đây (ảnh 5), màu tối hơn lại thể hiện vùng dân cư thưa thớt.

Sau khi sửa lại màu sắc, Bản đồ trong Ảnh 5.b) này tuân theo quy chuẩn của số đông. Màu sáng cho khu vực thưa dân và màu tối cho khu vực đông dân. Người đọc sẽ dễ nhận diện và đưa ra insights đúng đắn

=================

📢📢📢 Khóa số 4 - Khóa đặc biệt của chúng mình dự kiến khai giảng ngày 18/01/2023. Để tạo điều kiện cho các bạn ở Việt Nam cũng tham gia học được, chúng mình sẽ dạy 2 khung giờ sau:

10pm - 12am Thứ 4 giờ VN
3pm - 5pm Thứ 7 giờ VN

Tương đương với:
3pm - 5pm Thứ 4 giờ UK
8am - 10am Thứ 7 giờ UK

Đặc biệt hơn, khóa số 4 sẽ bổ sung thêm 2 buổi Excel Basic đến Intermediate để cung cấp cho các bạn kỹ năng thông dụng nhưng vô cùng quan trọng này!

Tham khảo thông tin khóa học tại đây: shorturl.at/dgrsz

PIE CHART - BIỂU ĐỒ TRÒN

🎯 Biểu đồ tròn (Pie Chart) là biểu đồ vỡ lòng. Từ khi biết về biểu đồ và biểu diễn/trực quan hóa dữ liệu trong những báo cáo/bảng biểu thì ai chắc chắn cũng đều sử dụng biểu đồ này. Tuy nhiên, các dạng Pie Chart nếu sử dụng không khéo sẽ khiến cho dashboard trở nên mơ hồ và không diễn đạt được hết ý nghĩa của dữ liệu. Data Marathon xin giới thiệu một số lưu ý để dùng Pie chart một cách trực quan hơn.

1️⃣. Pie Chart là gì?
Pie Chart là biểu đồ tròn và được chia ra thành nhiều miếng (slide). Mỗi slide tương ứng với 1 phần và toàn bộ miếng bánh tròn là tổng thể.

Pie Chart được sử dụng để biểu diễn tỉ lệ phần trăm của các thành phần so với tổng thể. Vì vậy, nó không được dùng để biểu diễn giá trị chính xác.

2️⃣. Một số lưu ý khi dùng Pie chart

📌Đảm bảo tổng các thành phần là 100%: Với các công cụ hỗ trợ như Tableau, Excel thì không cần lo lắng về lỗi này vì các công cụ đã đảm bảo được sự chính xác của số liệu khi biểu diễn. Nếu vẽ Pie chart thủ công thì chúng ta cần kiểm tra lại tính đúng đắn một lần nữa.

📌Chỉ dùng Pie chart khi số lượng các thành phần ít hơn 4: Trừ khi bạn có 1 thành phần trội hơn cả và muốn tập trung vào sự khác biệt này. Việc sử dụng Pie Chart khi có quá nhiều thành phần sẽ khiến cho biểu đồ khá rối. Nếu có quá nhiều thành phần, bạn nên xem xét một biểu đồ khác như Column Chart. (Ảnh 1)

📌Không dùng Pie Chart nếu tỉ lệ giữa các thành phần gần tương đương nhau:

📌Nếu tỉ lệ giữa các thành phần là tương đương nhau thì dường như Pie Chart lúc này là vô dụng vì không thể hiện cụ thể một ý nghĩa gì. Mắt người có thể nhận ra dễ dàng sự khác biệt về chiều dài, nhưng khó đánh giá được diện tích. Có thể sử dụng label (nhãn) để chỉ rõ giá trị phần trăm giữa các thành phần nhưng đây không phải là giải pháp tối ưu nhất. Trong trường hợp này, nên cân nhắc dạng biểu đồ khác như Column Chart hoặc Bar Chart. (Ảnh 2)

📌Tránh sử dụng Pie chart dạng 3D hoặc nghiêng: Các biểu đồ dạng 3D hoặc nghiêng có thể làm tăng tính thẩm mỹ nhưng lại khó hiểu và đọc insights. Tốt nhất là không nên dùng. (ảnh 3)

📌Nên sắp xếp giá trị các thể loại để dễ hiểu hơn: Sắp xếp lại dữ liệu giúp cho người xem nhận ra ngay thể loại có tỉ lệ cao nhất. Đồng thời với 2 thể loại gần như tương đương thì biết được thể loại nào có giá trị lớn hơn. Thông thường, giá trị trong Pie Chart được sắp xếp từ lớn đến nhỏ theo chiều kim đồng hồ như ví dụ bên dưới. (Ảnh 4)

3️⃣. Các dạng khác của Pie chart

✅ Donut Chart
Dạng này không khác gì Pie Chart ngoại trừ rỗng bên trong. Biểu diễn dữ liệu bằng Donut Chart sẽ mang tính thẩm mỹ và lạ mắt hơn. Những ưu điểm hay hạn chế của Donut Chart cũng giống như Pie Chart. (Ảnh 5)

✅ Stacked Donut Chart (Nhiều donut chart chồng nhau)
Là một biến thể của Donut Chart, Stacked Donut Chart lồng nhiều Donut Chart vào nhau để biểu diễn sự thay đổi tỉ lệ phần trăm qua từng thời kỳ. Tuy cách biểu diễn này nhanh và tiện nhưng sẽ khiến biểu đồ trở nên rối và rất khó hiểu. Vì vậy, tách Stacked Donut Chart ra thành nhiều Pie Chart hoặc xem xét chuyển qua biểu diễn bằng Column Chart sẽ là giải pháp tối ưu nhất. (Ảnh 6)

✅ Semi-Circle Pie Chart (Biểu đồ bán nguyệt)
Dạng biểu đồ này thường được dùng để so sánh tỉ lệ phần trăm khi mà chỉ có 2 thể loại duy nhất. Ví dụ: Tỉ lệ dân cư ở thành thị/nông thôn trong cùng một tỉnh, … (Ảnh 7)

Nguồn: tổng hợp

👉 Càng tìm hiểu sâu về trực quan hóa dữ liệu ta càng nhận thấy: Đơn giản và dễ nhìn là 2 yếu tố quan trọng hơn cả thẩm mỹ và cầu kỳ. Vì suy cho cùng, trực quan hóa dữ liệu là để phục vụ người dùng data, khiến họ có thể luận ra insights hữu dụng nhanh chóng nhất khi nhìn vào những bảng biểu này.

👉 Đó cũng chính là tôn chỉ của team Data Marathon chúng mình. Chúng mình sẽ chỉ tập trung dạy mindset, dạy những quy tắc để sử dụng tools và ứng dụng trong công việc được hiệu quả nhất. Thay vì đi quá sâu vào tools mà bỏ quên mất phần cách ứng dụng đúng và hiệu quả những tools này khi giải quyết project thực tế.

📢📢📢 Khóa số 4 - Khóa đặc biệt của chúng mình dự kiến khai giảng ngày 18/01/2023. Để tạo điều kiện cho các bạn ở Việt Nam cũng tham gia học được, chúng mình sẽ dạy 2 khung giờ sau:

10pm - 12am Thứ 4 giờ VN
3pm - 5pm Thứ 7 giờ VN

Tương đương với:
3pm - 5pm Thứ 4 giờ UK
8am - 10am Thứ 7 giờ UK

Đặc biệt hơn, khóa số 4 sẽ bổ sung thêm 2 buổi Excel Basic đến Intermediate để cung cấp cho các bạn kỹ năng thông dụng nhưng vô cùng quan trọng này!

❓ VÌ SAO BẠN NÊN THÀNH THẠO EXCEL KHI MUỐN CHUYỂN SANG LÀM DATA ANALYTICS ❓

Excel đã tồn tại hơn 30 năm và được coi là công cụ phân tích dữ liệu truyền thống và phổ biến nhất. Trên thị trường hiện nay đã có nhiều tools mới hơn, tốt hơn, hiệu quả hơn. Nhưng Excel vẫn rất được ưu chuộng vì mức độ phổ biến và chi phí phải chăng.
Vì phần lớn người dùng đã có những kỹ năng cơ bản về Excel rồi nên doanh nghiệp sẽ không mất nhiều thời gian và công sức để đào tạo. Đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ không có phòng ban riêng cho Phân Tích Dữ Liệu.

Hiểu được nhu cầu này, team Data Marathon quyết định thêm 2 buổi Excel từ khóa 4 giúp các bạn học sinh, sinh viên, anh chị không có nhiều kinh nghiệm làm việc với Excel được học những skills Cơ Bản & Trung Cấp. Những skills này sẽ đủ giúp các bạn học viên hoàn thành kỳ thi Exam MO-200: Microsoft Excel (Office 2019) đủ để nhận được chứng chỉ Microsoft Office Specialist: Excel Associate (Office 2019).

Xem thêm thông tin về kỳ thi tại đây: https://learn.microsoft.com/en-us/certifications/exams/mo-200?tab=tab-instructor-led&fbclid=IwAR0V5iK0n86RQ976V_Yd7HxlpwwIxdGLle4o4IoHNxhmMSb98IS8SxjHjcE

✅ Sau khi thành thạo các hàm, các chức năng trên Excel thì khi vào học SQL hay Power BI các bạn sẽ tiếp thu cực nhanh. Học thêm 2 buổi nhưng khoa học hơn, hiệu quả hơn.

Đây là những nội dung chính mà bạn sẽ được học trong Module 1 của khóa "DA for beginners" của Data Marathon:

• Nhập liệu có chiến lược, đảm bảo format đúng của từng loại dữ liệu
• Nhập liệu, định dạng dữ liệu chuẩn,..
• Các công thức cơ bản phổ biến khi làm DA
• Các biểu đồ và đồ thị cơ bản
• Sắp xếp và trực quan dữ liệu đơn giản
• Khóa học của chúng mình chỉ học trong 6 tuần nhưng là 6 tuần chất lượng, với những kỹ năng được chắt lọc và cô đọng nhất, phổ biến nhất khi ứng dụng vào các project DA trong thực tế.

📢📢📢 Khóa số 4 THÊM HAI BUỔI HỌC nhưng HỌC PHÍ KHÔNG ĐỔI.

Dự kiến khai giảng 18/01.

Xem thêm thông tin tại đây hoặc nhắn tin cho page để biết thêm thông tin nhé:

shorturl.at/dgrsz