Tổng quan
Tổng quan
Khóa học Google Data Studio (Looker Studio) từ A – Z
Khóa học Google Data Studio (Looker Studio) từ A – Z là khóa học vô cùng chi tiết và chất lượng. Cập nhật tất cả các tính năng mới nhất của Google Data Studio (Looker Studio) đến thời điểm hiện tại. Khóa học chia sẻ tất cả các kiến thức liên quan đến Google Data Studio (Looker Studio) và những kiến thức cơ bản của Data Analytics để giúp bạn có nền tảng vững chắc khi xây dựng các báo cáo. Đặc biệt, khóa học chia sẻ chi tiết, hướng dẫn cụ thể từng bước (từ A – Z) để giúp bạn sử dụng thành thạo Google Data Studio (Looker Studio) từ con số 0.
Cách tiếp cận của khóa học là đi từ tổng quan đến chi tiết, giúp bạn có cái hiểu toàn trình. Tìm hiểu kỹ về phần lý thuyết, trước khi bắt tay thực hành và tổng kết các kinh nghiệm khi kết thúc một bài học. Các kiến thức được chia sẻ một cách đơn giản hóa, có ví dụ gần gũi và phổ biến để học viên không có kiến thức nhiều về Data Analytics cũng có thể học một cách dễ dàng.
BẠN SẼ CÓ CHỨNG CHỈ NHƯ THẾ NÀY
(Chi tiết các bài học, thông tin giảng viên, đánh giá khóa học và các câu hỏi thường gặp bạn vui lòng kéo xuống bên dưới).
Lợi ích khi bạn hoàn thành Khóa học Google Data Studio (Looker Studio) từ A – Z
1. Tạo các báo cáo dễ dàng và chuyên nghiệp
- Google Data Studio (Looker Studio) đang là một trong những nền tảng tạo báo cáo hàng đầu cùng với PBI và Tableau. Khi hoàn thành Khóa học Google Data Studio (Looker Studio), bạn sẽ có kiến thức đầy đủ và kỹ năng thực hành thành thạo để xây dựng bất kỳ báo cáo nào.
- Ngoài việc xây dựng các báo cáo nhanh chóng, khóa học sẽ giúp bạn có một báo cáo cực kỳ logic, khoa học, trực quan hóa dữ liệu tốt. Và đặc biệt là cung cấp được nhiều insights cho người dùng thông qua việc phân tích dữ liệu (Data Analytics).
2. Có kiến thức đầy đủ, toàn diện về Google Data Studio (Looker Studio)
- Biết được tường tận các mảng kiến thức của Google Data Studio (Looker Studio) và mối liên quan (Dataset, Data sources, Wireframe, Charts, mục đích sử dụng các charts,…) thay vì chỉ biết đơn thuần việc lên các charts nào?
- Có kiến thức về Data Analytics để thực hiện phân tích dữ liệu trong quá trình làm báo cáo. Ví dụ như: Comparison date range, Comparison calculation, Running calculation, Calculated fields,…
- Nắm được rõ các mục đích chính khi xây dựng một báo cáo bất kỳ (Comparison, Composition, Trend, Relationship/ Correlation/ Distribution) và cách sử dụng các charts tương ứng. Để thể hiện cho mục đích đó và phù hợp với các dimensions, metrics cần biểu diễn.
- Thực tế cho thấy rằng, Google Data Studio (Looker Studio) vẫn đang gặp khá nhiều lỗi và nó vẫn đang hoàn thiện từng ngày. Nên việc hiểu rõ về nó giúp các bạn tránh phát sinh được các lỗi không đáng có hay fixed các lỗi trong nháy mắt.
3. Nắm được Data flow và cách bảo mật thông tin dữ liệu
- Khóa học của các bên khác thường bắt tay ngay vào việc xây dựng các charts, còn riêng khóa học này thì không. Việc xây dựng các charts là cực kỳ dễ, cái khó nhất khi hướng dẫn cho các bạn là làm sao bạn có kiến thức được đầy đủ nhất. Từ việc nắm được data flow như thế nào (Dataset => Connectors => Data sources => Charts); các loại mục đích cần thể hiện trong báo cáo là gì? tính năng của từng loại charts là gì và cách sử dụng chúng? phân tích dữ liệu như thế nào để có đầy đủ insights?…
- Và khi bạn đã trả lời được các câu hỏi đó thì điều cuối cùng là phân phối báo cáo này như thế nào để đảm bảo được tính bảo mật thông tin tuyệt đối và cá nhân hóa cho từng người xem báo cáo.
Khóa học Google Data Studio (Looker Studio) từ A – Z dành cho ai?
- Tất cả các bạn có nhu cầu làm báo cáo một cách nhanh chóng và chuyên nghiệp, cập nhật báo cáo tự động và chia sẻ báo cáo cá nhân hóa cho từng người xem.
- Các marketers cần theo dõi số liệu nhanh chóng và tự động cập nhật từ Google Analytics, Google Search Console, Google Ads hay các từ các campaigns, quảng cáo khác (Facebook ads, Tiktok ads,..)
- Các bạn làm HR, Finance & Accounting, Sales Admin, Planning, Logistics,… muốn xây dựng các báo cáo chuyên nghiệp để thực hiện phân tích dữ liệu, cung cấp insights cho sếp, Ban lãnh đạo.
- Các bạn muốn có kiến thức đầy đủ về Data Analytics, từ việc hiểu rõ Dataset, Data sources, Wireframe, Charts và Analysis.
Kinh nghiệm giảng viên, các cam kết và hỗ trợ
1. Kinh nghiệm liên quan của giảng viên
- Sử dụng Google Data Studio (Looker Studio) từ những ngày đầu
- Xây dựng hơn hàng trăm báo cáo với Google Data Studio (Looker Studio) với những tệp Data lên tới hơn 1 triệu dòng (records)
- Thực hiện/ hỗ trợ thực hiện các báo cáo đa lĩnh vực với Google Data Studio (Looker Studio) như Marketing, Finance, Logistics, HR, Sales,…
- Đứng lớp các khóa học Google Data Studio (Looker Studio) (hình ảnh) cho toàn Tập đoàn One Mount Group – cực kỳ mạnh về mảng Data (có gần 100 CBNV thuộc Khối Dữ liệu).
2. Các cam kết và hỗ trợ đối với Khóa học Google Data Studio (Looker Studio)
- Các bài học sẽ được cập nhật khi Google Data Studio (Looker Studio) có sửa đổi hoặc thêm các tính năng mới
- Giải đáp mọi thắc mắc của học viên trong quá trình học tập
- Hỗ trợ học viên trong các dự án thực tế
- Hỗ trợ chuyên môn đến từ giảng viên Nguyễn Đức Thanh – founder Hocexcel.online – Nền tảng học Excel, PBI, Data Analytics hàng đầu.
- Tham gia hỏi đáp, hỗ trợ đến từ cộng đồng PBI, Google Data Studio (Looker Studio).
Bạn hãy xem lại kỹ thông tin một lần nữa và nếu thực sự phù hợp và có điều kiện thì hãy đăng ký ngay khóa học này.
Nội dung khóa học
Nội dung khóa học
-
PHẦN 1. TỔNG QUAN KHÓA HỌC
-
PHẦN 2. TÌM HIỂU KỸ VÀ HỌC CÁCH LÀM VIỆC VỚI INTERFACE, THEME & LAYOUT (01 bài học thử)
- Giới thiệu chi tiết interface của Google Data Studio
- Template có sẵn và cách sử dụng hiệu quả
- Tìm hiểu kỹ các connectors và kết nối dữ liệu vào Data Studio
- Biết rõ các phần trong giao diện tạo báo cáo (Report editor legend)
- Theme và cách custom theme phù hợp với brand color công ty
- Cách thiết kế report layout nhanh chóng và hiệu quả
-
PHẦN 3. NẮM RÕ, PHÂN BIỆT VÀ SỬ DỤNG HIỆU QUẢ DATASET, DATA SOURCES (01 bài học thử)
- Hiểu và phân biệt rõ dataset và datasources, giúp sửa nhiều lỗi liên quan
- Dimension, Metrics, Fields, Parametrers – các khái niệm quan trọng cần biết
- Kết nối nguồn dữ liệu (Data sources) và cách chỉnh sửa bài bản (Data sources editor legend)
- Các loại data sources (embedded & reusable data sources), cách phân biệt và sử dụng hiệu quả
- Data credentials – thiết lập quyền truy cập dữ liệu để bảo mật thông tin cao
- Data freshness – hiểu rõ và làm chủ các cách cập nhật báo cáo
- Fields manage – quản lý các fields trong Data sources để làm báo cáo nhanh và chuẩn xác
- Type of fields – nắm rõ và format nhanh chóng các fields để phục vụ xây báo cáo
- Fields aggregation – tổng hợp các fields một cách phù hợp để thực hiện báo cáo hiệu quả
- Calculated fields – Lý thuyết đầy đủ cần biết
- Calculated fields type compare – tạo trong data sources và trong chart thì khác gì nhau?
- Calculated fields formula – hướng dẫn chi tiết một số công thức khó (if, case – when – else – end)
- Thực hành tạo các loại Parameters khác nhau
-
PHẦN 4. CÁC MỤC ĐÍCH CHÍNH KHI DỰNG DASHBOARD VÀ CÁCH XÂY DỰNG WIREFRAME (01 bài học thử)
-
PHẦN 5. TÌM HIỂU CÁC CHARTS, MỤC ĐÍCH SỬ DỤNG, CÁCH XÂY DỰNG VÀ FORMAT (01 bài học thử)
- Table chart definition – sử dụng khi nào? mục đích gì? và lý thuyết liên quan
- Drill down, drill up – là gì? ý nghĩa và hướng dẫn thiết lập chi tiết
- Optional metrics, Metric sliders, Sorting – là gì? ý nghĩa và hướng dẫn thiết lập chi tiết
- Comparison date range, filters – hướng dẫn, giải thích tường tận và một số Tips quan trọng
- Style of Table chart – học cách format các phần trong tab style
- Comparison calculation – cách tính toán so sánh hiệu quả, hướng dẫn chi tiết (nội dung quan trọng)
- Xây dựng nhanh Time series chart để chuẩn bị thực hiện comparison calculation
- Comparison calculation – thực hành với chart có comparison date range
- Running calculation – giải thích chi tiết cách chạy các tính toán nhanh
- Scorecard definition & design – Lý thuyết (là gì? dùng cho mục đích gì?) và cách xây dựng
- Style of Scorecards – chi tiết style format của Scorecards
- Time series chart definition & design – Lý thuyết (là gì? dùng cho mục đích gì?) và cách xây dựng chi tiết
- Reference line – thể hiện các giá trị đối chiếu một cách hiệu quả
- Style of Time series chart – chi tiết style format của Time series chart
- Bar chart definition & design – Lý thuyết (là gì? dùng cho mục đích gì?) và cách xây dựng chi tiết
- Style of Bar chart – chi tiết style format của Bar chart
- Pie chart – Lý thuyết (là gì? dùng cho mục đích gì?) và cách xây dựng, format chi tiết
- Map & Geo chart definition – Lý thuyết (là gì? dùng cho mục đích gì?), các Tips quan trọng đối với GA, Adwords
- Bubble chart – Hướng dẫn xây dựng và format chi tiết
- Filled chart – Hướng dẫn xây dựng và format chi tiết
- Heatmap & Geo chart – Hướng dẫn xây dựng và format chi tiết
- Line chart definition & design – Lý thuyết (là gì? dùng cho mục đích gì?) và cách xây dựng, so sánh với Time series chart
- Style of Line chart – chi tiết style format của Line chart
- Area chart – Lý thuyết (là gì? dùng cho mục đích gì?) và cách xây dựng, format chi tiết
- Scatter chart – Lý thuyết (là gì? dùng cho mục đích gì?) và cách xây dựng, format chi tiết
- Pivot table chart – Lý thuyết (là gì? dùng cho mục đích gì?) và cách xây dựng, format chi tiết
- Bullet chart – Lý thuyết (là gì? dùng cho mục đích gì?) và cách xây dựng, format chi tiết, so sánh với Scorecards
- Tree map chart – Lý thuyết (là gì? dùng cho mục đích gì?) và cách xây dựng, format chi tiết
- Gauge chart – Lý thuyết (là gì? dùng cho mục đích gì?) và cách xây dựng, format chi tiết
-
PHẦN 6. CÁCH TẠO CÁC DATA CONTROLS, BLENDED DATA VÀ PUBLISHING & SHARING REPORT
- Dropdown & fixed size list – nắm rõ 2 loại data controls phổ biến nhất
- Other Controls & Data date range – Các controls còn lại và Data date range – tính năng cực kỳ quan trọng
- Blended data definition – Lý thuyết (là gì? mục đích?) và cách tạo các blended data
- Create Blended data – Giải thích và hướng dẫn rõ các loại join operator
- Publishing & sharing – hướng dẫn làm việc hiệu quả với publishing (Publishing settings) và chia sẻ báo cáo cá nhân hóa, bảo mật cao (Personalized sharing)
-
PHẦN 7. TÌM HIỂU THÊM CÁC CÔNG THỨC CHƯA ĐỀ CẬP TRONG CÁC BÀI TRƯỚC (01 bài học thử)
- Giả lập và kết nối thêm dữ liệu để thực hành các công thức
- Ifnull và nullif – Trả về null hoặc giá trị nào đó nếu thỏa mãn điều kiện
- Regexp_contains – Trả về True hoặc False nếu chứa/ không chứa ký tự nào đó
- Regexp_match – Trả về True hoặc False nếu bằng hoặc không bằng ký tự nào đó
- Regexp_extract – Trích xuất giá trị nào đó
- Regexp_Replace – Thay thế một chuỗi ký tự nào đó
- Các hàm Cancat, Containts_text, Ends_with
- Các hàm Left_text, Length, Replace, Right_text, Starts_with
- Các hàm Substr, Trim, Upper
- Các hàm Current_date, Current_Datetime, Date_from_unix_date
- Các hàm Datetime, Datetime_add
- Các hàm Datetime_diff, Datetime_sub
- Hàm Datetime_trunc trả về ngày, tháng, tuần, năm
- Các hàm Extract, Format_Datetime
- Các hàm Parse_date, Parse_datetime, Unix_date
Giảng viên
Giảng viên
Đánh giá
Đánh giá
Câu hỏi thường gặp
Câu hỏi thường gặp
Học online sẽ không hiệu quả nếu dạy sơ sài, còn dạy thực sự chi tiết và bài bản thì hiệu quả hơn rất nhiều khi học offline. Vì bạn có thể học đi học lại đến khi hiểu mới thôi và còn được hỗ trợ 1-1 khi cần. Dạy online chúng tôi chỉ cho bạn từng kỹ thuật, cắt nghĩa cho bạn từng câu thay vì dạy offline các giảng viên không có nhiều thời gian.
Khóa học online nên bạn có thể học bất cứ lúc nào bạn có thời gian. Lúc học bạn có thể dừng lại để nghiên cứu thêm trên internet hay dừng lại để thực hành một nội dung cho thuần thục trước khi sang nội dung mới. Và mỗi ngày bạn có thể học một ít, dù đó là lễ tết hay bất cứ nơi đâu có internet. Ngoài ra, học viên mua một lần và sở hữu mãi mãi khóa học đó, học viên có thể vào học lại bất cứ lúc nào. Đó là những ưu việt của các khóa học online.
Bạn nghĩ học online là học qua các slide một cách nhàm chán và không có sự kết nối với giảng viên!? Điều đó không tồn tại ở HocNhanSu.online, các bài giảng của chúng tôi được số hóa bằng các animation videos hay kiểu tutorial, nên việc học sẽ thú vị hơn rất nhiều. Còn việc tương tác với giảng viên bạn có thể đặt câu hỏi bằng cách comment tại từng bài học bạn muốn hỏi và hệ thống sẽ gửi email cho bạn khi giảng viên phản hồi. Ngoài ra, bạn có thể tương tác với giảng viên thông qua zalo, fanpage để được support kịp thời (chat, gọi điện, Teamviewer/ Ultraview) trong quá trình học và ứng dụng thực tế.
Sau khi đăng ký và hoàn thành thanh toán, trong vòng 30 phút, HocNhanSu.Online sẽ cấp quyền học cho tài khoản của học viên và thông báo qua email. Học viên đăng nhập và tiến hành học tập trực tiếp trên website thông qua các thiết bị thông minh có kết nối internet như Smartphone, Tablet, Laptop, PC. Chi tiết các hướng dẫn được gửi kèm trong email thông báo cho học viên.
Giá khuyến mãi vì chúng tôi dạy online, không giới hạn về địa lý, không mất chi phí thuê địa điểm và các thiết bị khác như dạy offline. Ngoài ra, sứ mệnh của HocNhanSu.Online là giúp càng nhiều đồng nghiệp của mình càng tốt, tiếp cận được các khóa học chất lượng, để từ đó nâng cao được giá trị của HR trong mắt các chủ doanh nghiệp.
Bạn đã nhầm, học offline kiến thức mới out of date. Còn học online với chúng tôi, các bài học đều được cập nhật thường xuyên khi có thay đổi. Điều đó có nghĩa là bạn mua một lần và sỡ hữu kiến thức đó qua thời gian.
Rất đúng, tại vì chúng tôi muốn tách riêng ra từng nội dung riêng biệt đủ lớn để xây dựng được một khóa học. Nhằm giúp học viên lựa chọn nội dung nào cần học để mua. Khi tập trung từng nội dung khóa học sẽ rất chi tiết, chuyên sâu và chất lượng, giúp học viên hiểu sâu kiến thức và hoàn thành từng khóa học, tránh dở dang phí tiền. Các khóa học tổng hợp trên thị trường do có nhiều nội dung nên giảng viên sẽ thường dạy lướt qua, không có thời gian để chỉ đầy đủ và cụ thể cho bạn. Và nếu bạn muốn học tổng hợp thì hãy mua combo nhiều khóa để được khuyến mãi nhé!
Giảng viên nhiều kinh nghiệm thực chiến tại các công ty, tập đoàn lớn | Chia sẻ đầy đủ, chi tiết, chuyên sâu và thực tế | Nhiều tình huống, bài tập để thực hành | Đầy đủ tài liệu, biểu mẫu để áp dụng | Bài giảng được số hóa một cách sinh động, dễ tiếp thu | Học mọi lúc, mọi nơi, trên mọi thiết bị | Mua một lần, học mãi mãi, cập nhật nội dung thường xuyên.
