Ưu đãi trong tuần: Nhập mã UD50 giảm 50k cho đơn từ 300k!
Trang chủ
Đăng nhập
Xem tất cả kết quả
Menu
Đăng nhập Đăng ký miễn phí

Data Science Skillpath: SQL, ML, Looker Studio & Alteryx

Lộ trình Kỹ năng Khoa học Dữ liệu: SQL, ML, Looker Studio & Alteryx

Lộ trình Kỹ năng Khoa học Dữ liệu: SQL, ML, Looker Studio & Alteryx

[Gói 4 trong 1] Bao gồm SQL, Trực quan hóa dữ liệu với Looker Studio của Google, Học máy bằng Python và ETL với Alteryx

4.6
(107 đánh giá)
14,836 học viên
Giảng viên
Start-Tech Academy
Phụ đề Việt chất lượng cao Phụ đề tiếng Anh Bán chạy Đánh giá cao
79.000đ 349.000đ -77%
✓ Xem giỏ hàng và thanh toán
Bao gồm phụ đề tiếng Việt, tiếng Anh
31.5 giờ video
323 bài giảng
73 bài quiz
54 bài coding
Truy cập vĩnh viễn
Học trên mọi thiết bị
Cập nhật: 07/06/2026
#Data Science #Data Visualization #Machine Learning #Sql

Bạn sẽ học được gì

Thành thạo SQL và thực hiện các truy vấn nâng cao trên cơ sở dữ liệu quan hệ.
Phát triển chuyên môn về trực quan hóa dữ liệu bằng Google Looker Studio và tạo bảng điều khiển tương tác.
Khám phá các thuật toán học máy và áp dụng chúng vào các bài toán dữ liệu thực tế.
Thành thạo các thư viện Python như NumPy, Pandas và Scikit-learn để phân tích và mô hình hóa dữ liệu.
Hiểu quy trình ETL và học cách sử dụng Alteryx để chuẩn bị và làm sạch dữ liệu.
Học cách xây dựng và đánh giá các mô hình hồi quy và phân loại
Phát triển kỹ năng kể chuyện bằng dữ liệu và truyền đạt thông tin chi tiết một cách hiệu quả.

Yêu cầu

Máy tính có kết nối internet. Hướng dẫn cài đặt cho tất cả các công cụ được sử dụng đều có trong khóa học.

Đối tượng phù hợp

Sinh viên mới tốt nghiệp hoặc người tìm việc muốn bước vào lĩnh vực khoa học dữ liệu và có được bộ kỹ năng toàn diện.
Chủ doanh nghiệp nhỏ muốn học cách phân tích dữ liệu hiệu quả và tạo báo cáo để hỗ trợ quyết định kinh doanh.
Các nhà phân tích muốn nâng cao kỹ năng quản lý và trực quan hóa dữ liệu bằng SQL, Looker Studio và Alteryx

Nội dung khóa học

75 phần • 317 bài giảng
1 Giới thiệu
2 Tài nguyên khóa học
1 Cài đặt PostgreSQL và pgAdmin trên hệ thống của bạn
2 Đây là một cột mốc quan trọng
3 Nếu pgAdmin không mở được...
1 CREATE
2 Bài tập 1: Tạo Cơ sở dữ liệu và Bảng
3 Lời giải cho tất cả Bài tập
4 INSERT
5 Nhập dữ liệu từ Tệp
6 Bài tập 2: Chèn và Nhập dữ liệu
7 Lệnh SELECT
8 SELECT DISTINCT
9 WHERE
10 Toán tử Logic
11 Bài tập 3: SELECT, WHERE & Toán tử Logic
12 UPDATE
13 DELETE
14 ALTER - Phần 1
15 ALTER - Phần 2
16 Bài tập 4: Cập nhật, Xóa và Thay đổi Bảng
1 Khôi phục và Sao lưu
2 Xử lý sự cố khôi phục
3 Tạo Cơ sở dữ liệu bằng tệp CSV
4 Tóm tắt xử lý sự cố và Mã cho tệp CSV
5 Bài tập 5: Khôi phục và Sao lưu
1 IN
2 BETWEEN
3 LIKE
4 Bài tập 6: In, Like & Between
1 Bài học phụ: Ghi chú trong SQL
2 ORDER BY
3 LIMIT
4 Bài tập 7: Sắp xếp
1 AS
1 COUNT
2 SUM
3 AVERAGE
4 MIN & MAX
5 Bài tập 8: Hàm tổng hợp
1 GROUP BY
2 HAVING
3 Bài tập 9: Group By
4 Phòng thực hành
1 CASE WHEN
1 Giới thiệu về Kết nối
2 Khái niệm Kết hợp và Ghép nối Dữ liệu
3 Chuẩn bị dữ liệu
4 Kết nối Trong (Inner Join)
5 Kết nối Trái (Left Join)
6 Kết nối Phải (Right Join)
7 Kết nối Ngoài Đầy đủ (Full Outer Join)
8 Kết nối Chéo (Cross Join)
9 Giao nhau và Giao nhau Tất cả (Intersect và Intersect ALL)
10 Ngoại trừ (Except)
11 Hợp nhất (Union)
12 Bài tập 10: Kết nối
1 Truy vấn con trong mệnh đề WHERE
2 Truy vấn con trong mệnh đề FROM
3 Truy vấn con trong mệnh đề SELECT
4 Bài tập 11: Truy vấn con
5 Về phần đóng vai sắp tới.
1 Giải Án Mạng Bí Ẩn bằng SQL
1 VIEWS
2 INDEX
3 Cách Chỉ mục hoạt động trong SQL
4 Bài tập 12: Khung nhìn
1 LENGTH
2 UPPER LOWER
3 REPLACE
4 TRIM, LTRIM, RTRIM
5 NỐI CHUỖI
6 SUBSTRING
7 TỔNG HỢP DANH SÁCH
8 Bài tập 13: Hàm Chuỗi
1 CEIL & FLOOR
2 RANDOM
3 SETSEED
4 ROUND
5 POWER
6 Bài tập 14: Hàm Toán học
1 NGÀY & GIỜ HIỆN TẠI
2 AGE
3 EXTRACT
4 Bài tập 15: Hàm ngày-giờ
1 CƠ BẢN VỀ KHỚP MẪU
2 KHỚP MẪU NÂNG CAO - Phần 1
3 KHỚP MẪU NÂNG CAO - Phần 2
4 Bài tập 16: Khớp mẫu
1 Giới thiệu về Hàm cửa sổ
2 Giới thiệu về Số thứ tự hàng
3 Triển khai Số thứ tự hàng trong SQL
4 XẾP HẠNG và XẾP HẠNG MẬT ĐỘ
5 Hàm NTILE
6 Hàm TRUNG BÌNH
7 COUNT
8 TỔNG CỘNG
9 TỔNG TÍCH LŨY
10 LAG và LEAD
1 Hàm COALESCE
1 Chuyển đổi Số/ Ngày thành Chuỗi
2 Chuyển đổi Chuỗi thành Số/ Ngày
1 Kiểm soát Truy cập Người dùng - Phần 1
2 Kiểm soát Truy cập Người dùng - Phần 2
3 Nhiệm vụ Thực hành 1
4 Nhiệm vụ Thực hành 2
1 Tablespace
2 KHÓA CHÍNH & KHÓA NGOẠI
3 Tuân thủ ACID
4 Truncate
1 Giới thiệu
2 Tại sao chọn Data Studio?
1 Màn hình chính Data Studio & Bộ dữ liệu so với Nguồn dữ liệu
2 Cấu trúc của Dữ liệu đầu vào
3 Kích thước so với Số đo (định nghĩa mới)
1 Mở Looker Studio và Chuẩn bị Dữ liệu
2 Lấy Dữ liệu từ Google Sheet
3 Thêm một nguồn dữ liệu
4 Quản lý nguồn dữ liệu đã thêm
1 Bảng Dữ liệu
2 Tab Định dạng cho bảng dữ liệu
3 Thẻ điểm
1 Biểu đồ thanh và cột đơn giản
2 Biểu đồ cột xếp chồng
1 Bản đồ địa lý
1 Chuỗi thời gian
2 Cập nhật cho biểu đồ Chuỗi thời gian
3 Biểu đồ Đường và Biểu đồ Kết hợp
1 Biểu đồ Tròn và Biểu đồ Vòng
2 Biểu đồ Diện tích Xếp chồng
3 Dữ liệu cập nhật cho biểu đồ diện tích
1 Biểu đồ Phân tán và Biểu đồ Bong bóng
1 Bảng Pivot để chéo hóa
1 Biểu đồ Bullet
1 Biểu đồ TreeMap
1 Xây dựng thương hiệu Báo cáo: Logo Thương hiệu và Chi tiết Công ty
2 Màu sắc thương hiệu cho báo cáo
1 Điều khiển bộ lọc cho người xem
1 Nhúng URL để bao gồm nội dung bên ngoài
1 Trộn dữ liệu từ nhiều bảng
2 Các loại Kết nối khác nhau khi trộn dữ liệu
1 Tải báo cáo dưới dạng PDF và Quản lý Trang
2 Chia sẻ báo cáo và Thông tin xác thực Dữ liệu
3 Chia sẻ báo cáo bằng liên kết
4 Lên lịch gửi email
5 Nhúng báo cáo trên Trang web
1 Làm nổi bật thông điệp biểu đồ
2 Loại bỏ yếu tố gây nhiễu khỏi đồ thị
3 Tránh làm rối mắt biểu đồ
4 Tránh đồ thị "mì spaghetti" (rối rắm)
1 Giới thiệu
1 Cài đặt Python và Anaconda
2 Mở Jupyter Notebook
3 Giới thiệu về Jupyter
4 Toán tử số học trong Python: Kiến thức cơ bản
5 Chuỗi ký tự trong Python: Kiến thức cơ bản
6 Danh sách, Tuple và Từ điển: Kiến thức cơ bản
7 Làm việc với thư viện Numpy của Python
8 Làm việc với thư viện Pandas của Python
9 Làm việc với thư viện Seaborn của Python
10 Tệp Python để thực hành thêm
1 Tích hợp ChatGPT với Jupyter Notebook
1 Các loại dữ liệu
2 Các loại hình thống kê
3 Mô tả dữ liệu bằng đồ thị
4 Các tham số đo lường xu hướng trung tâm
5 Các tham số đo lường độ phân tán
1 Giới thiệu về Học Máy
2 Xây dựng một Mô hình Học Máy
1 Thu thập kiến thức nghiệp vụ
2 Khám phá dữ liệu
3 Bộ dữ liệu và Từ điển dữ liệu
4 Nhập dữ liệu vào Python
5 Phân tích đơn biến và EDD
6 EDD trong Python
7 Xử lý giá trị ngoại lai
8 Xử lý giá trị ngoại lai trong Python
9 Xử lý giá trị thiếu
10 Xử lý giá trị thiếu trong Python
11 Tính thời vụ trong dữ liệu
12 Phân tích song biến và Biến đổi biến số
13 Biến đổi và loại bỏ biến số trong Python
14 Các biến số không thể sử dụng
15 Tạo biến giả: Xử lý dữ liệu định tính
16 Tạo biến giả trong Python
17 Phân tích tương quan
18 Phân tích tương quan trong Python
1 Bài toán đặt ra
2 Phương trình cơ bản và phương pháp Bình phương nhỏ nhất (OLS)
3 Đánh giá độ chính xác của hệ số dự đoán
4 Đánh giá độ chính xác mô hình: RSE và R bình phương
5 Hồi quy Tuyến tính đơn giản trong Python
6 Hồi quy Tuyến tính bội
7 Thống kê F
8 Diễn giải kết quả của biến phân loại
9 Hồi quy Tuyến tính bội trong Python
10 Chia dữ liệu Kiểm tra - Huấn luyện
11 Sự đánh đổi Độ chệch - Phương sai
12 Chia dữ liệu Kiểm tra - Huấn luyện trong Python
13 Các mô hình hồi quy khác ngoài OLS
14 Kỹ thuật lựa chọn tập con
15 Phương pháp thu hẹp: Ridge và Lasso
16 Hồi quy Ridge và Lasso trong Python
17 Phương sai sai số thay đổi
1 Ba mô hình phân loại và Bộ dữ liệu
2 Nhập dữ liệu vào Python
3 Bài toán đặt ra
4 Tại sao không thể dùng Hồi quy Tuyến tính?
1 Hồi quy Logistic
2 Huấn luyện mô hình Logistic đơn giản trong Python
3 Kết quả Hồi quy Logistic đơn giản
4 Hồi quy Logistic với nhiều biến dự đoán
5 Huấn luyện mô hình Logistic nhiều biến dự đoán trong Python
6 Ma trận nhầm lẫn
7 Tạo Ma trận nhầm lẫn trong Python
8 Đánh giá hiệu suất mô hình
9 Đánh giá hiệu suất mô hình trong Python
1 Phân tích Biệt thức Tuyến tính
2 LDA trong Python
1 Chia dữ liệu Kiểm tra - Huấn luyện
2 Chia dữ liệu Kiểm tra - Huấn luyện trong Python
3 Bộ phân loại K-Láng giềng Gần nhất
4 K-Láng giềng Gần nhất trong Python: Phần 1
5 K-Láng giềng Gần nhất trong Python: Phần 2
1 Hiểu kết quả của các mô hình phân loại
2 Tóm tắt ba mô hình
1 Giới thiệu về Cây quyết định
2 Nguyên lý cơ bản của Cây quyết định
3 Hiểu về Cây quyết định Hồi quy
4 Tiêu chí dừng để kiểm soát sự phát triển của cây
5 Nhập bộ dữ liệu vào Python
6 Xử lý giá trị thiếu trong Python
7 Tạo biến giả trong Python
8 Tách dữ liệu Phụ thuộc - Độc lập trong Python
9 Chia dữ liệu Kiểm tra - Huấn luyện trong Python
10 Tạo Cây quyết định trong Python
11 Đánh giá hiệu suất mô hình trong Python
12 Vẽ Cây quyết định trong Python
13 Tỉa cây
14 Tỉa cây trong Python
1 Cây quyết định Phân loại
2 Bộ dữ liệu cho bài toán Phân loại
3 Cây quyết định Phân loại trong Python: Tiền xử lý
4 Cây quyết định Phân loại trong Python: Huấn luyện
5 Ưu điểm và Nhược điểm của Cây quyết định
1 Kỹ thuật Tập hợp 1 - Bagging
2 Kỹ thuật Tập hợp 1 - Bagging trong Python
1 Kỹ thuật Tập hợp 2 - Rừng Ngẫu nhiên
2 Kỹ thuật Tập hợp 2 - Rừng Ngẫu nhiên trong Python
3 Sử dụng Tìm kiếm Lưới trong Python
1 Boosting
2 Kỹ thuật Tập hợp 3a - Boosting trong Python
3 Kỹ thuật Tập hợp 3b - AdaBoost trong Python
4 Kỹ thuật Tập hợp 3c - XGBoost trong Python
5 Bài tập thực hành 1
1 Bài toán đặt ra
1 Cài đặt Alteryx
2 Tải và Cài đặt Alteryx Designer cho người học độc lập
3 Giao diện Alteryx
1 Nhập dữ liệu thủ công vào Alteryx
2 Nhập dữ liệu từ tệp CSV
3 Nhập dữ liệu từ tệp TXT (văn bản)
4 Nhập dữ liệu từ tệp Excel
5 Nhập dữ liệu từ tệp ZIP
6 Nhập dữ liệu từ nhiều tệp trong một thư mục
1 Vấn đề có thể gặp khi trích xuất từ XML
2 Trích xuất từ XML
1 Kế hoạch nhập dữ liệu bán hàng
2 Cài đặt PostgreSQL và pgAdmin trên máy tính
3 Tạo bảng Sales trong SQL
4 Trích xuất từ bảng SQL
1 Lưu trữ dữ liệu trên AWS S3
2 Nhập dữ liệu từ AWS S3
1 Công cụ Union - Hợp nhất dữ liệu Khách hàng
1 Công cụ Tìm và Thay thế
2 Công cụ Làm sạch dữ liệu
3 Công cụ Autofield và Select - Để kiểm soát thứ tự trường và kiểu dữ liệu
1 Công cụ Select và Unique - Để loại bỏ bản ghi trùng lặp từ dữ liệu sản phẩm
2 Date Parse - Thay đổi định dạng Ngày
3 Select và union - Hợp nhất dữ liệu Bán hàng
1 Công cụ Chọn bản ghi
2 Công cụ Mẫu
3 Công cụ Mẫu ngẫu nhiên theo phần trăm
4 Lấy mẫu Chia dữ liệu Huấn luyện - Kiểm định - Kiểm tra
1 Phân nhóm đa trường và Công cụ Tile - Để tạo nhóm tuổi khách hàng
2 Công cụ Công thức - Công thức điều kiện để đặt tên nhóm
3 Công cụ Sắp xếp - Sắp xếp dữ liệu khách hàng theo ID
4 Công cụ Công thức - Ngày đơn hàng & ngày giao hàng
5 Công cụ Công thức đa trường - Chuyển đổi nhiều trường tiền tệ
6 Lọc và Sắp xếp - Số ngày dương
7 Văn bản thành Cột - Tách ID sản phẩm thành 3 cột
1 Xuất dữ liệu Khách hàng & Sản phẩm đã làm sạch
1 Công cụ Kết nối - Thêm dữ liệu khách hàng và sản phẩm vào bảng Bán hàng
2 Trích xuất thêm thông tin từ giá trị Ngày
1 Công cụ Tổng hợp
2 Công cụ Tổng tích lũy
3 Công cụ Bảng chéo để tạo bảng Pivot
4 Công cụ Chuyển vị - Ngược lại với công cụ Bảng chéo
5 Công cụ Đếm
1 Giới thiệu về Báo cáo
2 Công cụ Biểu đồ tương tác - Biểu đồ cột thể hiện doanh số theo vùng
3 Công cụ Biểu đồ tương tác - Biểu đồ đường thể hiện xu hướng bán hàng
4 Công cụ Bảng - Định dạng bảng Pivot
5 Công cụ Văn bản - Thêm văn bản tĩnh vào báo cáo
6 Công cụ Bố cục trực quan - Sắp xếp biểu đồ, văn bản và bảng trong báo cáo
7 Công cụ Tiêu đề - Thêm tiêu đề vào báo cáo
8 Công cụ Chân trang - Thêm chân trang vào báo cáo
9 Công cụ Kết xuất - kết xuất báo cáo dưới dạng PDF, HTML hoặc PNG
10 Công cụ Email - Gửi email với Alteryx
11 Công cụ Hình ảnh - Thêm hình ảnh vào báo cáo
12 Công cụ Bố cục - Sắp xếp biểu đồ, văn bản hoặc bảng trong báo cáo
1 Lập lịch và Tự động hóa luồng công việc Alteryx
2 Bộ câu hỏi Phỏng vấn Toàn diện
1 Phần mềm thay thế cho Alteryx
2 Cột mốc cuối cùng!
3 Thông tin về chứng chỉ của bạn
4 Bài giảng bổ sung

Giới thiệu khóa học

If you're a data professional looking to level up your skills and stay ahead of the curve, this is the course for you. Do you want to be able to analyze and manipulate data with ease, create stunning visualizations, build powerful machine learning models, and streamline data workflows? Then join us on this journey and become a data science rockstar.

In this course, you will:

  • Develop expertise in SQL, the most important language for working with relational databases

  • Master data visualization using Looker Studio, a powerful platform for creating beautiful and interactive dashboards

  • Learn how to build machine learning models using Python, a versatile and widely-used programming language

  • Explore the world of ETL (Extract, Transform, Load) and data integration using Alteryx, a popular tool for automating data workflows

Why learn about data science? It's one of the most in-demand skills in today's job market, with companies in all industries looking for professionals who can extract insights from data and make data-driven decisions. In this course, you'll gain a deep understanding of the data science process and the tools and techniques used by top data scientists.

Throughout the course, you'll complete a variety of hands-on activities, including SQL queries, data cleaning and preparation, building and evaluating machine learning models, and creating stunning visualizations using Looker Studio. By the end of the course, you'll have a portfolio of projects that demonstrate your data science skills and a newfound confidence in your ability to work with data.

What makes us qualified to teach you?

The course is taught by Abhishek (MBA - FMS Delhi, B. Tech - IIT Roorkee) and Pukhraj (MBA - IIM Ahmedabad, B. Tech - IIT Roorkee). As managers in the Global Analytics Consulting firm, we have helped businesses solve their business problems using Analytics and we have used our experience to include the practical aspects of business analytics in this course. We have in-hand experience in Business Analysis.

We are also the creators of some of the most popular online courses - with over 1,200,000 enrollments and thousands of 5-star reviews like these ones:

This is very good, i love the fact the all explanation given can be understood by a layman - Joshua

Thank you Author for this wonderful course. You are the best and this course is worth any price. - Daisy

Our Promise

Teaching our students is our job and we are committed to it. If you have any questions about the course content, practice sheet, or anything related to any topic, you can always post a question in the course or send us a direct message.

Don't miss out on this opportunity to become a data science expert. Enroll now and start your journey towards becoming a skilled data scientist today!

Khóa học liên quan

Khám phá thêm các khoá học cùng chủ đề

Hiển thị tất cả khoá học Data Science
Hiển thị tất cả khoá học Data Visualization
Hiển thị tất cả khoá học Machine Learning
Hiển thị tất cả khoá học Sql
Zalo
Tôi có thể tư vấn khoá học cho bạn 😊