Khóa 02 - Ask Questions to Make Data-Driven Decisions

Khoa học dữ liệu là việc đặt những câu hỏi thú vị dựa trên dữ liệu bạn có—hoặc thường là dữ liệu bạn không có.

Đây là khóa học thứ hai trong Chứng chỉ Google Data Analytics. Bạn sẽ xây dựng sự hiểu biết của mình về các chủ đề đã được giới thiệu trong khóa học đầu tiên của chương trình chứng chỉ này. Tài liệu này sẽ giúp bạn tìm hiểu cách đặt câu hỏi hiệu quả, đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và đáp ứng nhu cầu của các bên liên quan. 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. 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. Đến cuối khóa học này, bạn sẽ:

• Tìm hiểu về các kỹ thuật đặt câu hỏi hiệu quả có thể giúp hướng dẫn phân tích.
• Hiểu biết về việc ra quyết định dựa trên dữ liệu và cách các nhà phân tích dữ liệu trình bày các phát hiện.
• Khám phá nhiều tình huống kinh doanh trong thế giới thực như một ví dụ về đặt câu hỏi và ra quyết định.
• Khám phá cách thức và lý do bảng tính là một công cụ quan trọng đối với các nhà phân tích dữ liệu.
• Kiểm tra các ý tưởng chính liên quan đến tư duy có cấu trúc và cách chúng có thể giúp các nhà phân tích hiểu rõ hơn về vấn đề và phát triển các giải pháp.
• Tìm hiểu các chiến lược để quản lý kỳ vọng của các bên liên quan đồng thời thiết lập liên lạc rõ ràng với nhóm phân tích dữ liệu để đạt được mục tiêu kinh doanh.

Học phần 01: Đặt câu hỏi hiệu quả

Các nhà phân tích dữ liệu liên tục đặt câu hỏi để tìm giải pháp và xác định tiềm năng kinh doanh. Trong phần này của khóa học, bạn sẽ tìm hiểu về các kỹ thuật đặt câu hỏi hiệu quả giúp định hướng cho việc phân tích của bạn.

Mục tiêu của học phần 01:

• Giải thích đặc điểm của các câu hỏi hiệu quả dựa trên khuôn khổ SMART
• Thảo luận về các loại vấn đề phổ biến được giải quyết bởi nhà phân tích dữ liệu
• Giải thích mỗi bước của lộ trình giải quyết vấn đề đóng góp như thế nào vào các kịch bản phân tích chung
• 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
• Mô tả các ý tưởng chính liên quan đến tư duy có cấu trúc bao gồm phạm vi vấn đề, phạm vi công việc và bối cảnh

Học phần 02: Đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu

Trong phân tích, dữ liệu thúc đẩy việc ra quyết định và đây là cơ hội để bạn khám phá các loại dữ liệu cũng như tác động của nó đối với tất cả các loại quyết định kinh doanh. Bạn cũng sẽ tìm hiểu cách chia sẻ dữ liệu của mình một cách hiệu quả thông qua các báo cáo và trang tổng quan.

Mục tiêu của học phần 02:

• Thảo luận về việc sử dụng dữ liệu trong quá trình ra quyết định
• So sánh và đối chiếu việc ra quyết định dựa trên dữ liệu với việc ra quyết định dựa trên dữ liệu
• Giải thích sự khác biệt giữa dữ liệu định lượng và định tính, bao gồm cả việc tham khảo cách sử dụng chúng và các ví dụ cụ thể
• Thảo luận về tầm quan trọng và lợi ích của bảng điều khiển và báo cáo cho nhà phân tích dữ liệu có tham khảo Tableau và bảng tính
• Phân biệt dữ liệu và số liệu, đưa ra ví dụ cụ thể
• Thể hiện sự hiểu biết về những gì liên quan đến việc sử dụng phương pháp toán học để phân tích một vấn đề

Học phần 03: Bảng tính ma thuật

Bảng tính là một công cụ phân tích dữ liệu quan trọng. Tại đây, bạn sẽ tìm hiểu lý do và cách các nhà phân tích dữ liệu sử dụng bảng tính trong công việc của họ. Bạn cũng sẽ điều tra cách tư duy có cấu trúc giúp các nhà phân tích hiểu vấn đề và đưa ra giải pháp.

Mục tiêu của học phần 03:

• Thảo luận về việc sử dụng bảng tính của nhà phân tích dữ liệu có tham khảo vai trò và trách nhiệm
• Chứng minh việc sử dụng bảng tính để hoàn thành các nhiệm vụ cơ bản của nhà phân tích dữ liệu bao gồm nhập và sắp xếp dữ liệu
• Thể hiện sự hiểu biết về việc sử dụng các công thức trong bảng tính bao gồm định nghĩa và ví dụ cụ thể
• So sánh các công thức và hàm có tham khảo điểm giống và khác nhau
• Mô tả các ý tưởng chính liên quan đến tư duy có cấu trúc bao gồm phạm vi vấn đề, phạm vi công việc và bối cảnh

Học phần 04: Tầm quan trọng của các bên liên quan

Các nhà phân tích dữ liệu thành công cân bằng được nhu cầu và mong đợi của nhóm của họ cũng như các bên liên quan mà họ hỗ trợ. Trong phần này của khóa học, bạn sẽ tìm hiểu các chiến lược để quản lý kỳ vọng của các bên liên quan đồng thời thiết lập giao tiếp rõ ràng với nhóm của mình.

Mục tiêu của học phần 04:

• Thảo luận về các phương pháp giao tiếp tốt nhất dành cho nhà phân tích dữ liệu, bao gồm tham khảo giao tiếp văn phòng, giải quyết xung đột, tạo điều kiện thuận lợi cho các cuộc họp và báo cáo trạng thái
• Thảo luận tầm quan trọng của việc tập trung vào kỳ vọng của các bên liên quan
• Xác định các hạn chế chung với dữ liệu, với tham chiếu cụ thể về tốc độ so với độ chính xác và đáp ứng các yêu cầu nhạy cảm về thời gian

Kết thúc khóa học bạn sẽ hiểu được:

• 06 loại vấn đề thường gặp: Đưa ra dự đoán (Make predictions), Phân loại mọi thứ (Categorizing things), Phát hiện sự bất thường (Spotting something unusual), Xác định chủ đề (Identifying themes), Tìm sự liên kết (Discovering connections) và Tìm khuôn mẫu chung (Finding patterns)

• Các câu hỏi SMART: Cụ thể (Specific), Có thể đo lường được (Measurable), Định hướng hành động (Action-oriented), Liên quan (Relevant) và Có giới hạn thời gian (Time-bound)

• Các dạng câu hỏi cần tránh: Câu hỏi mang tính định hướng, câu hỏi đóng và câu hỏi mơ hồ
• Các loại công cụ hỗ trợ phân tích và biểu diễn dữ liệu dưới dạng đồ họa
• Phân biệt dữ liệu lớn và dữ liệu nhỏ
• Hiểu rõ vai trò của các bên liên quan trong quá trình thu thập, xử lý và khai thác dữ liệu

• Các kỹ năng giao tiếp, làm việc với các bên liên quan.

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.