Tài liệu học Data & Analytics

 Chào mừng bạn đến với trang Documentation của blog.

Trang này được xây dựng để tổng hợp tài liệu học tập, công cụ và cộng đồng giúp bạn học và làm việc với dữ liệu nhanh hơn.

Bạn có thể coi đây như một “kho tài nguyên mở” – liên tục cập nhật và bổ sung.

Mục lục nhanh

• Bắt đầu học Data
• Excel & Google Sheets
• SQL
• Power BI & Visualization
• Python cho Data
• Cộng đồng & Nguồn tham khảo
• FAQ
• Liên hệ & Góp ý

Bắt đầu học Data

Nếu bạn mới bước vào lĩnh vực Data, hãy bắt đầu từ những kỹ năng nền tảng trước: Excel, SQL, và cách kể chuyện bằng dữ liệu (data storytelling).

• Bài viết: [Lộ trình học Data Analyst cho người mới bắt đầu]
• Template: [Checklist kỹ năng Data Analyst PDF]
• Ghi nhớ: Hãy đi từ Excel → SQL → Visualization → Python, song song rèn tư duy phân tích.

Excel & Google Sheets

Excel và Sheets là công cụ nền tảng trong phân tích dữ liệu.

Chủ đề	Link tài liệu	Mô tả ngắn
10 hàm Excel cơ bản	Xem bài viết	SUMIFS, IF, VLOOKUP, XLOOKUP…
Pivot Table	Hướng dẫn Pivot	Tổng hợp dữ liệu nhanh, trực quan
Dashboard Mini	Download file mẫu	Dashboard theo dõi KPI trên Excel

Tip: Bắt đầu với SUMIFS để tổng hợp dữ liệu, sau đó chuyển sang Pivot để tự động hóa.

SQL

SQL là kỹ năng bắt buộc với Data Analyst.

• Bài viết: [SQL cơ bản – SELECT, WHERE, GROUP BY]
• File dữ liệu mẫu: [Download CSV Orders]
• Video: “SQL for Data Analyst – Full Course” (YouTube)

Ghi nhớ: Học cách khám phá dữ liệu → phân tích → rút ra insight qua từng query nhỏ.

Power BI & Visualization

Visualization giúp truyền tải dữ liệu thành câu chuyện.

Chủ đề	Link tài liệu	Mô tả ngắn
Power BI cơ bản	Xem hướng dẫn	Tạo dashboard đầu tiên
Chart lựa chọn	So sánh biểu đồ	Khi nào dùng Bar, Line, Pie?
Dashboard Design	Xem tài liệu	Nguyên tắc màu sắc, layout

Tip: Hãy luyện Bar chart + Line chart + Card + Matrix trước khi học nâng cao.

Python cho Data

Python giúp tự động hóa và xử lý dữ liệu lớn.

• Tutorial: [Pandas cơ bản cho Data Analyst]
• Dataset: [Retail Orders Sample 10k rows]
• Video: “Python Data Analysis – Pandas, Matplotlib”

Ghi nhớ: Hãy bắt đầu từ Pandas (DataFrame), sau đó học Visualization (Matplotlib/Seaborn).

Cộng đồng & Nguồn tham khảo

Học một mình rất khó, hãy tham gia cộng đồng để có thêm hỗ trợ:

Quốc tế

• Kaggle – Thi đấu ML, dataset, notebook.
• Reddit r/datascience – Thảo luận, chia sẻ kinh nghiệm.
• Towards Data Science – Bài viết chuyên sâu, case study.

Việt Nam

• Facebook Group: [Cộng đồng Power BI Việt Nam]
• Facebook Group: [Vietnam Data Analyst]
• Group SQL Việt Nam
• Kaggle Vietnam Community

FAQ

• Tôi nên học theo thứ tự nào? → Excel → SQL → Visualization → Python.
• Có cần biết lập trình không? → Không bắt buộc, nhưng Python sẽ mở rộng cơ hội.
• Bao lâu thì có thể làm báo cáo thực tế? → 2–3 tháng nếu học đều đặn.

Liên hệ & Góp ý

Trang này sẽ được cập nhật thường xuyên. Nếu bạn có tài liệu hay, hãy chia sẻ để bổ sung cho cộng đồng.

• Liên hệ: trantrinhquocviet0811@gmail.com
• Hoặc để lại bình luận ngay dưới blog.