Bắt đầu ở đây

Chào mừng bạn đến với blog của Vinh! Dưới đây là hướng dẫn đọc theo list bài viết để bạn không mất thời gian ngụp lặn. Nếu chưa có chủ ý muốn đọc nội dung cụ thể nào, bạn có thể chọn đọc theo từng danh mục tại đây nhé!

1. Chủ đề “Trước khi trở thành Data Analyst”

Dành cho: các bạn mới bắt đầu tìm hiểu về ngành data và mong muốn trở thành một Data Analyst. Song song với chuỗi bài viết này, Vinh còn có một playlist youtube cùng chủ đề các bạn có thể vào xem. Bắt đầu thôi nào!

  1. Ai là người phù hợp với công việc Data Analyst?
  2. 3 sai lầm khi mới học Data Analyst
  3. Làm sao để chuyển qua Data Analyst trong 6 tháng?
  4. Tương lai của ngành Data Analyst
  5. Các vị trí trong ngành Data
  6. Phân biệt Data Analyst và Business Analyst
  7. Thời điểm tốt nhất để học Data Analyst
  8. 30 tuổi rồi liệu làm Data Analyst có quá muộn???
  9. Nên học Data Analyst ở đâu?
  10. Những rào cản khi mới apply Data Analyst
  11. It’s OKE to be rejected

Playlist video “Giai đoạn chuẩn bị để trở thành Data Analyst“

2. Chủ đề SQL trong Data Analyst

Dành cho: các bạn muốn tìm hiểu riêng về công cụ SQL trong giai đoạn mới bắt đầu học về Data Analyst

  1. 3 lý do bạn nên học Tools SQL đầu tiên khi muốn trở thành Data Analyst
  2. Mindset đúng đắn để học SQL hiệu quả hơn
  3. 3 cuốn sách gối đầu giường nếu bạn muốn thành thạo SQL
  4. 9 Lệnh SQL cơ bản Data Analyst cần biết
  5. 4 tips tối ưu câu lệnh SQL mà Data Analyst giỏi nên biết
  6. Những lỗi sai kinh điển khi mới sử dụng SQL
  7. Làm thế nào để kỹ năng SQL của bạn nổi bật trước nhà tuyển dụng?

3. Chủ đề Power BI trong Data Analyst

  1. Giữa muôn vàn BI tools ngoài kia, bạn nên “bắt tay” cùng tool nào?
  2. Vì sao Power BI chính là trợ thủ đắc lực của Data Analyst?
  3. 3 tips giúp bạn nâng cao kỹ năng trực quan hóa dữ liệu
  4. 3 tựa sách về Data Visualization mà Data Analyst nào cùng nên đọc
  5. Giá trị của chứng chỉ Power BI trên CV apply Data Analyst

4. Chủ đề Python trong Data Analyst

  1. Sử dụng tốt Python có là lợi thế cạnh tranh của Data Analyst?
  2. Biến, phép gán và các kiểu dữ liệu cơ sở trong Python là gì?
  3. 4 tựa sách Python không thể bỏ qua nếu bạn là dân data