Share Khóa Học Practical Sql For Data Analytics Của Maz Nguyen là khóa học hướng dẫn từ cơ bản đến nâng cao về SQL, kỹ năng cốt lõi của những người làm việc trong lĩnh vực phân tích dữ liệu. Với các kiến thức và kinh nghiệm thực chiến được chia sẻ trong khóa học, bạn sẽ trang bị cho mình những kỹ năng cần thiết để trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu giỏi.
Practical Sql For Data Analytics sẽ giúp bạn
Cung cấp kiến thức nền tảng về lĩnh vực Data Science thông qua các khái niệm: Data roles, Data analysis jobs, Database system, Data pipeline, Data analysis process, Benefits of SQL.
Giúp bạn có được cái nhìn tổng quan về nghề phân tích dữ liệu, bước đầu định hướng tốt cho bản thân.
Hướng dẫn sử dụng thành thạo SQL để “structure, query, transform and modify data” từ cơ bản đến nâng cao.
Giúp bạn có thể chủ động truy vấn, xử lý & tính toán data từ các cơ sở dữ liệu của công ty.
Luyện tập “problem solving skill” và “logical thinking” trong cách viết truy vấn SQL với những dạng phân tích phổ biến như Time Series Analysis, Cohort Analysis, Anomaly Detection.
Với khóa học Practical SQL for Data Analytics của Maz Nguyen, bạn sẽ có được những kiến thức cơ bản và nâng cao về SQL để có thể phân tích dữ liệu hiệu quả. Bên cạnh đó, bạn còn được hướng dẫn các kỹ năng và công cụ để giải quyết các vấn đề phân tích dữ liệu trong môi trường thực tế. Hãy đăng ký khóa học ngay hôm nay để bắt đầu hành trình trở thành một chuyên gia phân tích dữ liệu giỏi!
Nội dung khóa học Practical Sql For Data Analytics
Khóa Học Practical Sql For Data Analytics Của Maz Nguyen Gồm 10 buổi học Zoom online và kèm theo tài liệu Dưới đây là giáo án của khóa học, mỗi một đề mục tương ứng với một buổi học trong vòng 2 – 2.5 giờ đồng hồ:
Giới thiệu về SQL và các khái niệm cơ bản
Các lệnh SQL cơ bản để truy vấn dữ liệu từ bảng
Các lệnh SQL để filter và sort dữ liệu
Truy vấn dữ liệu từ nhiều bảng khác nhau
Kết hợp các bảng để truy vấn dữ liệu chi tiết hơn
Các hàm tính toán trong SQL
Nhóm dữ liệu theo các tiêu chí khác nhau
Phân tích dữ liệu theo chuỗi thời gian (Time Series Analysis)
Phân tích dữ liệu theo nhóm (Cohort Analysis)
Phát hiện dữ liệu bất thường (Anomaly Detection)