Khóa 01 - Foundations: Data, Data, Everywhere

Chúng ta được bao quanh bởi dữ liệu nhưng lại thiếu hiểu biết sâu sắc.

Đây là khóa học đầu tiên trong Chứng chỉ Google Data Analytics. Các tổ chức thuộc mọi loại hình đều cần các nhà phân tích dữ liệu để giúp họ cải thiện quy trình, xác định cơ hội và xu hướng, ra mắt sản phẩm mới và đưa ra quyết định sáng suốt. Trong khóa học này, bạn sẽ được giới thiệu về t phâhế giớin tích dữ liệu thông qua chương trình giảng dạy thực hành do Google phát triển. Tài liệu được chia sẻ bao gồm nhiều chủ đề phân tích dữ liệu quan trọng và được thiết kế để cung cấp cho bạn cái nhìn tổng quan về những nội dung sẽ có trong Chứng chỉ Google Data Analytics. Các nhà phân tích dữ liệu hiện tại của Google sẽ hướng dẫn và cung cấp cho bạn những cách thực hành để hoàn thành các nhiệm vụ phân tích dữ liệu phổ biến bằng cách sử dụng các công cụ và tài nguyên tốt nhất. Những người học hoàn thành chương trình chứng chỉ này sẽ được trang bị để ứng tuyển vào các công việc ở cấp độ cơ bản với tư cách là nhà phân tích dữ liệu. Không có kinh nghiệm nào trước đây là cần thiết.

Khi kết thúc khóa học này, người học sẽ:

• Hiểu được các thực tiễn và quy trình mà nhà phân tích dữ liệu cấp dưới hoặc cộng tác viên sử dụng trong công việc hàng ngày của họ.
• Tìm hiểu về các kỹ năng phân tích chính (làm sạch dữ liệu, phân tích dữ liệu, trực quan hóa dữ liệu) và các công cụ (bảng tính, SQL, lập trình R, Tableau) mà bạn có thể thêm vào hộp công cụ chuyên nghiệp của mình.
• Khám phá nhiều thuật ngữ và khái niệm khác nhau liên quan đến vai trò của nhà phân tích dữ liệu cấp dưới, chẳng hạn như vòng đời dữ liệu và quy trình phân tích dữ liệu.
• Đánh giá vai trò của phân tích trong hệ sinh thái dữ liệu.
• Tiến hành tự đánh giá tư duy phân tích.
• Khám phá các cơ hội việc làm có sẵn cho bạn sau khi hoàn thành chương trình và tìm hiểu về các phương pháp hay nhất mà bạn có thể tận dụng trong quá trình tìm kiếm việc làm.

Học phần 01: Giới thiệu phân tích dữ liệu và tư duy phân tích

Dữ liệu giúp chúng ta đưa ra quyết định trong cả cuộc sống hàng ngày và trong kinh doanh. Trong phần này của khóa học, bạn sẽ tìm hiểu cách các nhà phân tích dữ liệu sử dụng nhiều công cụ và kỹ năng khác nhau để đưa ra những quyết định đó. Bạn cũng sẽ biết thêm về khóa học này và những kỳ vọng chung của chương trình. 

Mục tiêu của học phần 01:

• Xác định các khái niệm chính liên quan đến phân tích dữ liệu bao gồm dữ liệu, phân tích dữ liệu và hệ sinh thái dữ liệuThảo luận về việc sử dụng dữ liệu trong các quyết định trong cuộc sống hàng ngày
• Xác định các đặc điểm chính của môi trường học tập và cách sử dụng chúng
• Mô tả các nguyên tắc và thực hành sẽ giúp tăng cơ hội thành công của một người trong chứng chỉ này
• Giải thích việc sử dụng dữ liệu trong việc ra quyết định của tổ chức
• Mô tả các khái niệm chính sẽ được thảo luận trong chương trình, bao gồm cả kết quả học tập

Xem thử thách tại đây.

Học phần 02: Thế giới dữ liệu tuyệt vời

Trong phần này của khóa học, bạn sẽ tìm hiểu về vòng đời dữ liệu và quy trình phân tích dữ liệu. Cả hai đều liên quan đến công việc của bạn trong chương trình này và trong công việc. Bạn cũng sẽ được giới thiệu các ứng dụng giúp hướng dẫn dữ liệu trong quá trình phân tích dữ liệu.

Mục tiêu của học phần 02:

• Xác định các ứng dụng phần mềm chính quan trọng đối với công việc của nhà phân tích dữ liệu bao gồm bảng tính, cơ sở dữ liệu, ngôn ngữ truy vấn và công cụ trực quan
• Xác định mối quan hệ giữa quy trình phân tích dữ liệu và các khóa học trong Chứng chỉ Google Data Analytics
• Giải thích quy trình phân tích dữ liệu, tham khảo cụ thể các giai đoạn hỏi, chuẩn bị, xử lý, phân tích, chia sẻ và hành động
• Thảo luận về việc sử dụng dữ liệu trong các quyết định trong cuộc sống hàng ngày
• Thảo luận về vai trò của bảng tính, ngôn ngữ truy vấn và công cụ trực quan hóa dữ liệu trong phân tích dữ liệu
• Thảo luận về các giai đoạn của vòng đời dữ liệu

Học phần 03: Thiết lập hộp công cụ phân tích dữ liệu của bạn

Bảng tính, ngôn ngữ truy vấn và công cụ trực quan hóa dữ liệu đều là một phần quan trọng trong công việc của nhà phân tích dữ liệu. Trong phần này của khóa học, bạn sẽ tìm hiểu các khái niệm cơ bản để sử dụng chúng trong phân tích dữ liệu. Bạn cũng sẽ hiểu cách chúng hoạt động thông qua các ví dụ thú vị.

Mục tiêu học phần 03:

• Mô tả bảng tính, ngôn ngữ truy vấn và công cụ trực quan hóa dữ liệu, đưa ra ví dụ cụ thể
• Thể hiện sự hiểu biết về cách sử dụng, tính năng cơ bản và chức năng của bảng tính
• Giải thích các khái niệm cơ bản liên quan đến việc sử dụng SQL bao gồm các ví dụ cụ thể về truy vấn
• Xác định các khái niệm cơ bản liên quan đến trực quan hóa dữ liệu, đưa ra ví dụ cụ thể

Học phần 04: Trở thành một chuyên gia dữ liệu công bằng và có tác động

Trong phần này của khóa học, bạn sẽ tìm hiểu các loại hình doanh nghiệp khác nhau cũng như công việc và nhiệm vụ mà các nhà phân tích thực hiện cho họ. Bạn cũng sẽ tìm hiểu cách Chứng chỉ Google Data Analytics sẽ giúp bạn đáp ứng nhiều yêu cầu cho vị trí nhà phân tích tại các tổ chức này.

Mục tiêu của học phần 04:

• Mô tả vai trò của nhà phân tích dữ liệu với tham chiếu cụ thể về vai trò công việc
• Thảo luận cách Chứng chỉ Google Data Analytics có thể giúp ứng viên đáp ứng các yêu cầu của công việc nhất định
• Giải thích cách một nhiệm vụ kinh doanh có thể phù hợp với nhà phân tích dữ liệu, có liên quan đến sự công bằng và giá trị của nhà phân tích dữ liệu
• Xác định các công ty có khả năng thuê các nhà phân tích dữ liệu
• Mô tả cách áp dụng kinh nghiệm trước đây của một người vào nghề nghiệp là nhà phân tích dữ liệu
• Xác định xem việc sử dụng dữ liệu có cấu thành hành vi công bằng hay không công bằng
• Hiểu các cách khác nhau mà tổ chức sử dụng dữ liệu
• Giải thích khái niệm ra quyết định dựa trên dữ liệu bao gồm các ví dụ cụ thể

Kết thúc khóa học bạn bạn sẽ hiểu được:

• 06 giai đoạn của quá trình phân tích dữ liệu: Ask, Prepare, Process, Analyze, Share và Act

• 05 câu hỏi tại sao để tìm ra nguyên nhân gốc rể của một vấn đề

• 06 giai đoạn của vòng đời dữ liệu: Plan, Capture, Manage, Analyze, Archive và Destroy
• Cách lựa chọn công cụ phù hợp để phân tích dữ liệu: bảng tính, SQL

Để vượt qua khóa học bạn phải hoàn thành các bài kiểm tra có điểm số tối thiểu là 80%, bạn cũng có thể thi cải thiện kết quả với số lần giới hạn.