Nội dung khóa học

• Buổi 1: Giới thiệu và làm quen với Google Sheet
Chủ đề:

- Giới thiệu/Tổng quan về Google Sheet. So sánh Google Sheet và Excel
- Làm quen với các thao tác trên File SpreadSheet và Sheet
- Nắm được các khái niệm, tính năng quan trọng trong Google Sheet
- Chuẩn bị/Làm sạch dữ liệu trên Google Sheet

Mục tiêu:

- Nắm vững các khái niệm cơ bản về Google Sheet, từ cách tạo mới sheet, chỉnh sửa dữ liệu, đến cách chia sẻ và bảo mật sheet.
- Giới thiệu các tính năng nâng cao của Google Sheet như thiết lập định dạng có điều kiện, sử dụng Data Validation
- Có khả năng tiền xử lý như làm sạch dữ liệu và làm đẹp sheet.

Ứng dụng:

- Tạo form nhập liệu chuẩn, đẹp, tiện dụng
- Quy trình chuẩn bị dữ liệu: xác thực, làm sạch dữ liệu

Case Study:

- Bảng nhập kết quả học tập cuối kì

• Buổi 2: Các hàm xử lý dữ liệu phần 1 - Số, Datetime và Logic
Chủ đề:

- Các hàm tính toán, tổng hợp số liệu
- Các hàm kiểm tra điều kiện
- Các hàm điều kiện, tính toán có điều kiện
- Các hàm làm việc với dữ liệu dạng thời gian

Mục tiêu:

- Có khả năng xử lý dữ liệu dạng Số, và dữ liệu dạng thời gian
- Có thể viết được các hàm kiểm tra logic phức tạp
- Có khả năng tính toán có điều kiện

Ứng dụng:

- Tạo thêm các cột chỉ số, cột thời gian từ các trường đã có
- Tạo báo cáo tổng hợp

Case Study:

- Báo cáo đánh giá hiệu quả sale của từng nhân viên
- Trả lời các câu hỏi kinh doanh dựa trên dữ liệu

• Buổi 3: Các hàm xử lý dữ liệu phần 2 - Text và Chuẩn hóa dữ liệu
Chủ đề:

- Các hàm xử lý text (chữ/chuỗi)
- Các hàm regexp, xử lý text nâng cao
- Các hàm chuyển đổi dạng dữ liệu
- Các hàm lựa chọn/sắp xếp dữ liệu

Mục tiêu:

- Có khả năng xử lý dữ liệu dạng text cơ bản và nâng cao
- Có thể chọn lọc và chuẩn hóa dữ liệu

Ứng dụng:

- Tạo thêm các cột thuộc tính dựa vào việc xử lý chuỗi
- Xử lý chuẩn hóa dữ liệu trước khi xây dựng báo cáo
- Story telling bằng việc chọn lọc dữ liệu sẽ trình chiếu

Case Study:

- Báo cáo hiệu quả campaign Marketing
- So sánh đánh giá campaign có hiệu quả tốt nhất dựa trên dữ liệu.
- Highlight các campaign hiệu quả nhất theo các tiêu chí khác nhau

• Buổi 4: Các hàm xử lý dữ liệu phần 3 - Các hàm mảng cơ bản và nâng cao
Chủ đề:

- Các hàm tra cứu và dò tìm
- Các hàm trải phẳng dữ liệu mảng
- Các hàm xử lý dữ liệu dạng mảng

Mục tiêu:

- Có thể tra cứu dữ liệu từ nhiều mảng
- Có thể tính toán, xử lý dữ liệu dạng mảng

Ứng dụng:

- Tạo thêm cột thuộc tính dựa vào các bảng thông tin khác
- Tạo công thức tự động mở rộng
- Tự viết hàm theo nhu cầu bản thân

Case Study:

- Báo cáo kết quả kinh doanh đa chiều, linh hoạt theo tham số truyền vào
- Tự viết hàm extract chọn dữ liệu theo tham số đầu vào

• Buổi 5: Tạo báo cáo tự động trên Google Sheet
Chủ đề:

- Các hàm hỗ trợ làm báo cáo
- Hàm Query: Hàm mạnh nhất trong Google Sheet thay thế cho hơn 50 hàm khác
- Tính năng Pivot, Unpivot: Tạo báo cáo tự động và chuyển đổi dạng báo cáo

Mục tiêu:

- Có thể tạo báo cáo tự động
- Có thể trực quan hóa báo cáo, đưa ra dự đoán xu hướng

Ứng dụng:

- Có thể tạo báo cáo tự động
- Có thể trực quan hóa báo cáo, đưa ra dự đoán xu hướng

Case Study:

- Báo cáo tự động hóa kết quả học tập cuối kì
- Dự đoán kết quả học tập
- Trực quan hóa báo cáo

• Buổi 6: Import và kết nối dữ liệu
Chủ đề:

- Các hàm để import dữ liệu từ các trang web
- Các hàm sử dụng Google API
- Các công cụ kết nối dữ liệu đến phần mềm khác
- Kết nối Google Sheet với ChatGPT

Mục tiêu:

- Có thể làm giàu dữ liệu từ các file Google Sheet khác
- Có thể làm giàu dữ liệu từ các nguồn có sẵn trên Internet
- Có thể cài đặt và sử dụng các Addon của Google Sheet

Ứng dụng:

- Đồng bộ dữ liệu giữa các sheet
- Tự động cập nhật dữ liệu từ các trang web
- Tự động cập nhật dữ liệu từ các phần mềm quảng cáo
- Làm sạch, làm giàu dữ liệu bằng Chat GPT

Case Study:

- Tạo báo cáo đồng bộ từ nhiều file Google Sheet
- Tạo bảng thông tin lớp học, tự động cập nhật
- Tạo báo cáo theo dõi tỉ giá tiền điện tử, cổ phiếu, ngoại tệ
- Tạo hàm xử lý dữ liệu bằng Chat GPT

• Buổi 7: Nhận dự án cuối kì
Chủ đề:

- Giải đáp thắc mắc nội dung 6 buổi học trước
- Tổng kết và định hướng phát triển sau khóa học
- Nhận đề bài dự án cuối kì

Mục tiêu:

- Củng cố kiến thức và xác định career path
- Chọn được đúng bài thực hành phù hợp với định hướng nghề nghiệp

Ứng dụng:

- Xác định lộ trình học tập và chọn được đúng dự án cuối kì

Case Study:

- Báo cáo phân tệp khách hàng
- Báo cáo kết quả marketing đa kênh
- Báo cáo chấm công hành chính nhân sự

• Buổi 8: Chữa bài cuối kì
Chủ đề:

- Giải đáp thắc mắc trong quá trình thực hành bài dự án cuối kì
- Chữa bài dự án cuối kì
- Hỗ trợ tư vấn usecase thực tế của học viên

Mục tiêu:

- Hoàn thiện kĩ năng và nắm vững các kiến thức cần thiết cho công việc sắp tới
- Có file template chuẩn có thể đưa vào ứng dụng ngay lập tức trong công việc hiện tại

Ứng dụng:

- Củng cố kiến thức
- Áp dụng kiến thức đã học vào trong công việc

Case Study:

- Các hàm hữu ích trong thực tiễn: Chuyển số thành chữ, chuyển chữ có dấu thành không dấu, dropdown phụ thuộc, cross join, nhóm dòng, tách dòng theo key...

• Buổi 9: Giới thiệu về Google Looker Studio, quản lý nguồn dữ liệu
Chủ đề:

- Tổng quan quy trình xây dựng báo cáo
- Giới thiệu về Looker Studio
- Cách tạo mới một Dashboard bằng Looker Studio
- Quản trị nguồn dữ liệu

Mục tiêu:

- Hiểu được vai trò, nhiệm vụ và luồng làm việc của Business Intelligent, các yêu cầu của một báo cáo tốt và quy trình xây dựng báo cáo
- Nắm được các khái niệm quan trọng trong Looker Studio: Report, page, componets, datasource, fields, dimension, breakdown, metric...
- Thành thạo các bước và kĩ thuật tạo nguồn dữ liệu trong Looker Studio

Ứng dụng:

- Tạo được báo cáo đầu tiên bằng Looker Studio
- Tạo được nguồn dữ liệu kết hợp

Case Study:

- Chuẩn bị các nguồn dữ liệu cho báo cáo kết quả kinh doanh Ecommerce

• Buổi 10: Xây dựng báo cáo trực quan xử dụng các biểu đồ
Chủ đề:

- Quy tắc chọn lựa loại đồ thị
- Các loại đồ thị có sẵn trong Looker Studio
- Các loại đồ thị nâng cao do cộng đồng cung cấp

Mục tiêu:

- Biết cách lựa chọn loại đồ thị phù hợp với dữ liệu cũng như nhu cầu biểu diễn dữ liệu
- Thành thạo việc tạo đồ thị từ các loại đồ thị có sẵn trong Looker Studio
- Nắm được cách thêm đồ thị nâng cao từ cộng đồng

Ứng dụng:

- Biểu diễn, trực quan hóa dữ liệu bằng các biểu đồ phù hợp

Case Study:

- Tạo báo cáo kết quả kinh doanh đa chiều: trạng thái đơn hàng, danh mục sản phẩm, vị trí địa lý, hình thức thanh toán...

• Buổi 11: Xây dựng bộ chỉ số phù hợp với tính năng Calculated Fields
Chủ đề:

- Quy tắc chọn lựa bộ chỉ số
- Tính năng Calculated field
- Các hàm Looker Studio hỗ trợ

Mục tiêu:

- Hiểu và phân biệt các loại Calculted Field
- Tạo được các trường Calculated Field để làm giàu dữ liệu bằng cách sử dụng các hàm Looker Studio hỗ trợ

Ứng dụng:

- Tạo thêm các cột thông tin làm giàu thông tin, gom nhóm dữ liệu
- Tạo thêm các bộ chỉ số tổng hợp theo logic tùy biến

Case Study:

- Tạo báo cáo kết quả kinh doanh theo các nhóm thông tin được làm giàu: Nhóm tuổi, giới tính, nhóm trạng thái, chu kì thời gian (tuần, tháng, quý)...
- Thêm các chỉ số % discount, trans amount bằng cách sử dụng Calcultated Field

• Buổi 12: Tùy biến giao diện báo cáo chuẩn UI/UX
Chủ đề:

- Cấu trúc Dashboard
- Quy tắc thiết kế Dashboard
- Xây dựng bộ quy tắc thiết kế
- Thực hành tạo Dashboard đẹp và chuyên nghiệp

Mục tiêu:

- Biết cách phân cấp dashboard hợp lý khoa học
- Tạo được bộ quy tắc thiết kế mang dấu ấn riêng của bản thân


Ứng dụng:

- Thêm Logo, brand color, header vào dashboard
- Ứng dụng tạo Dashboard đẹp, chuẩn UI/UX

Case Study:

- Quản lý và hệ thống các page
- Kể chuyện bằng dữ liệu bằng tính năng tô màu theo điều kiện
- Chuẩn hóa style các biểu đồ đã có

• Buổi 13: Biến báo cáo thành báo cáo tương tác Interaction Dashboard và báo cáo linh động Dynamic Dashboard
Chủ đề:

- Tính năng biểu đồ tương tác
- Bộ điều khiển dữ liệu
- Áp dụng tham số vào báo cáo

Mục tiêu:

- Tối ưu khả năng tương tác của dashboard
- Thành thạo các phương thức điều khiển dữ liệu
- Hiểu được cách sử dụng tham số giúp báo cáo linh hoạt

Ứng dụng:

- Thêm các yếu tố tương tác vào dashboard
- Thêm các bộ điều khiển dữ liệu vào dashboard

Case Study:

- Biến dashboard tĩnh thành dashboard động có khả năng cung cấp insight
- Lọc dữ liệu theo các trường thông tin như thời gian đặt hàng, trạng thái, danh mục, tên khách hàng...

• Buổi 14: Chia sẻ báo cáo, bảo mật và cá nhân hóa dữ liệu
Chủ đề:

- Quản trị chia sẻ báo cáo và dữ liệu
- Bảo mật dữ liệu theo dòng và cột
- Phân quyền, cá nhân hóa dữ liệu

Mục tiêu:

- Hiểu được các cấp độ về chia sẻ báo cáo, quản lý báo cáo được chia sẻ
- Nắm được các cách bảo mật và cá nhân hóa dữ liệu

Ứng dụng:

- Quản lý phiên bản báo cáo và chia sẻ báo cáo cho tài khoản khác
- Quản lý dữ liệu theo quyền và tài khoản

Case Study:

- Giới hạn tính năng download của người xem
- Tạo báo cáo phân quyền theo tài khoản email đang dùng để xem báo cáo

• Buổi 15: Nhận dự án cuối kì
Chủ đề:

- Giải đáp thắc mắc nội dung 6 buổi học trước
- Tổng kết và định hướng phát triển sau khóa học
- Nhận đề bài dự án cuối kì

Mục tiêu:

- Củng cố kiến thức các buổi trước
- Chọn được đúng bài thực hành phù hợp với định hướng nghề nghiệp

Ứng dụng:

- Xác định đúng bài thực hành phù hợp với định hướng nghề nghiệp

Case Study:

- Báo cáo phân tệp khách hàng
- Báo cáo kết quả marketing đa kênh
- Báo cáo chấm công hành chính nhân sự

• Buổi 16: Chữa bài cuối kì
Chủ đề:

- Giải đáp thắc mắc trong quá trình thực hành bài dự án cuối kì
- Chữa bài dự án cuối kì
- Hỗ trợ tư vấn usecase thực tế của học viên

Mục tiêu:

- Hoàn thiện kĩ năng và nắm vững các kiến thức cần thiết cho công việc sắp tới
- Có file template chuẩn có thể đưa vào ứng dụng ngay lập tức trong công việc hiện tại

Ứng dụng:

- Củng cố kiến thức
- Áp dụng kiến thức đã học vào trong công việc

Case Study:

- Một vài use case báo cáo sử dụng Looker Studio