PRACTICAL SQL FOR DATA ANALYTICS
Làm chủ SQL – Bắt đầu từ thực chiến, kết thúc bằng sự tự tin
Mentorship trong 30 ngày dành cho người mới bắt đầu – với lộ trình rõ ràng từng ngày, bài luyện tập thực chiến, và cam kết đồng hành đến khi bạn tự tin.
Nên mình hiểu rằng, vấn đề không nằm ở bạn.
Vấn đề là thiếu hệ thống, thiếu mentor, thiếu người theo sát mỗi ngày.
GIẢI PHÁP
Vậy nên mình tạo ra chương trình Practical SQL For Data Analytics
Một mentorship trong 30 ngày dành cho người mới bắt đầu – với lộ trình rõ ràng từng ngày, bài luyện tập thực chiến, và cam kết đồng hành đến khi bạn tự tin.
Không chỉ học xong SQL. Mục tiêu là biến SQL thành kỹ năng thật, áp dụng được cho công việc, và mở ra cánh cửa nghề nghiệp mới cho bạn.
Lộ trình học được chia làm 3 trụ chính
Mỗi trụ được thiết kế để nâng dần năng lực, từ nền tảng đến thực chiến.
Nắm vững nền tảng SQL
Từ cơ bản đến nâng caoSELECT, JOIN, GROUP BY, CTE, WINDOW FUNCTION – học tới đâu, hiểu bản chất tới đó.
Luyện tập cường độ cao
~100 bàiLuyện tập trên các nền tảng HackerRank, LeetCode sau mỗi buổi học – có review, sửa bài từng bước.
Áp dụng vào task thực chiến
End-to-end projectsSQL thực chiến end-to-end qua các chủ đề phổ biến như Cohort Analysis, Segmentation Analysis, áp dụng Thống kê cơ bản trong quá trình làm sạch dữ liệu và được thực hành qua mô phỏng tasks thực tế với banking dataset.
Cách triển khai mỗi ngày
Có sẵn kế hoạch học tập chi tiết theo ngày
Check-in mỗi ngày để duy trì kỷ luật
Mentor theo sát và hỗ trợ 1-1 nếu gặp khó khăn
Bài tập, phản hồi và điều chỉnh lộ trình theo tiến độ từng bạn
ROAD MAP
Lộ trình 12 chặng, từ nền tảng đến thực chiến
GIẢI NGÕ DATA
Khái niệm chung trong lĩnh vực data: Database, Data System, Data Pipeline, Data Analysis Process, Data Roles..
BASIC QUERIES
Cách truy vấn, lọc dữ liệu bằng mệnh đề SELECT, WHERE
BASIC GROUPING
Tổng hợp, gom nhóm dữ liệu bằng mệnh đề Group By. Cách dùng hàm và toán tử số học
STRING & DATETIME FUNCTION
Cách dùng thành thạo hàm xử lý chuỗi, thời gian để làm sạch, chuyển đổi dữ liệu
LOGICAL FUNCTION & PIVOT TABLE
Cách dùng Case-When để phân nhóm, tạo hồ sơ hoặc định hình dữ liệu (PIVOT)
JOIN & UNION
Mở rộng tệp dữ liệu theo chiều ngang / theo chiều dọc bằng JOIN & UNION
SUBQUERIES & CTEs
Xử lý yêu cầu phức tạp bằng Subqueries / CTEs. Áp dụng concept Problem Solving trong process
WINDOW FUNCTION
Cách sử dụng Window Function để phân tích yêu cầu nâng cao, giúp câu truy vấn ngắn gọn hơn
DDL & DML
Dùng DDL để tạo/sửa cấu trúc Table/View. Dùng DML để thao tác trực tiếp dữ liệu của bảng
BASIC STATISTICS & CLEAN DATA
SQL thực chiến: Ứng dụng thống kê vào tìm outlier; các bước xử lý làm sạch dữ liệu
COHORT ANALYSIS BY SQL
SQL thực chiến: áp dụng vào bài toán phân tích tổ hợp: Retention Rate, Churn Rate,..
SEGMENTATION ANALYSIS BY SQL
SQL thực chiến: áp dụng vào bài toán phân tích phân đoạn khách hàng theo mô hình RFM
SPRINT BACKLOG CHI TIẾT
Roadmap chi tiết theo Epic — Sprint — Backlog
Bấm vào từng Sprint để xem backlog chi tiết theo tuần.
Data Analytics Skill
Sprint 1-3Xây nền tảng xử lý dữ liệu bằng công cụ ai cũng có sẵn — Excel — trước khi động đến code.
Sprint 1 — Excel cơ bản
2 tuầnDefinition of Done: Xử lý được 1 bộ dữ liệu thô thành bảng sạch, dùng Pivot Table tổng hợp theo nhiều chiều
Tuần 1 — Hàm & xử lý dữ liệu
Học hàm tra cứu: VLOOKUP, XLOOKUP, INDEX/MATCH
Học hàm điều kiện: IF, IFS, SUMIFS, COUNTIFS
Học hàm xử lý text: TRIM, LEFT/RIGHT/MID, Text to Columns
Thực hành làm sạch 1 bộ dữ liệu có lỗi (trùng dòng, sai định dạng)
Tuần 2 — Pivot Table & tổng hợp
Tạo Pivot Table từ dữ liệu thô
Pivot Chart, Slicer, Timeline filter
Bài tập: tổng hợp doanh thu theo tháng/khu vực/sản phẩm
Tự đánh giá: làm lại 1 bài Pivot không xem hướng dẫn, đo thời gian
Sprint 2 — End-to-end project Excel
2 tuầnDefinition of Done: Có 1 dashboard/report hoàn chỉnh trả lời được ít nhất 3 câu hỏi kinh doanh
Backlog
Chọn 1 bộ dữ liệu thật (sales, HR attrition, marketing campaign)
Viết 3-5 câu hỏi kinh doanh cụ thể cần trả lời
Làm sạch và cấu trúc lại dữ liệu thô
Dùng Pivot Table trả lời từng câu hỏi
Thiết kế 1 dashboard (biểu đồ + bảng + slicer)
Viết insight summary 3-5 gạch đầu dòng
Lưu file để dùng lại cho portfolio
Sprint 3 — Apply AI
1-2 tuầnDefinition of Done: Tự động hóa được ít nhất 1 tác vụ lặp lại bằng AI, giải thích rõ AI đã làm gì
Backlog
Học viết prompt hiệu quả để nhờ AI viết công thức phức tạp
Thử Copilot for Excel hoặc ChatGPT để phân tích nhanh 1 bảng dữ liệu
Bài tập: so sánh insight AI tóm tắt với insight tự làm ở Sprint 2
Đúc kết 3 việc nên và 3 việc không nên dùng AI khi làm data
Core Technique Skill
Sprint 1-3Bộ kỹ năng lõi mọi tin tuyển dụng DA đều yêu cầu: truy vấn dữ liệu và trực quan hóa.
Sprint 1 — SQL
2-3 tuầnDefinition of Done: Viết được query JOIN từ 3 bảng trở lên, dùng được window function để tính running total/rank
Tuần 1 — Truy vấn cơ bản
SELECT, WHERE, ORDER BY, LIMIT
GROUP BY, HAVING, hàm aggregate (SUM, COUNT, AVG)
Luyện tập trên SQLZoo / Mode Analytics / LeetCode Database
Tuần 2 — JOIN & subquery
INNER JOIN, LEFT JOIN — hiểu sự khác biệt
JOIN từ 3 bảng trở lên
Subquery (nested SELECT)
Viết 5 query JOIN nhiều bảng trên bộ dữ liệu mẫu (Northwind, e-commerce Kaggle)
Tuần 3 — Window function
ROW_NUMBER, RANK, DENSE_RANK
Running total, moving average bằng OVER/PARTITION BY
Tính running total doanh thu theo tháng, rank top khách hàng theo khu vực
Sprint 2 — Power BI
2 tuầnDefinition of Done: Xuất bản được 1 dashboard tương tác có filter/slicer, dùng ít nhất 2 loại visual
Tuần 1 — Connect & xử lý dữ liệu
Import dữ liệu từ Excel/CSV/database
Power Query: làm sạch, merge, transform dữ liệu
Tạo relationship giữa các bảng
Tuần 2 — Visual & DAX
Các loại visual: bar/line chart, card, table, matrix
DAX cơ bản: CALCULATE, SUM, measure vs column
Thêm slicer, filter tương tác
Dựng dashboard có ít nhất 4 visual khác loại + 1 slicer
Sprint 3 — End-to-end project (ôn Sprint 1)
2 tuầnDefinition of Done: Có 1 project khép kín từ SQL → dashboard → insight, tự tin giải thích lại toàn bộ SQL đã dùng
Backlog
Chọn bài toán kinh doanh (churn khách hàng, hiệu suất bán hàng theo khu vực)
Viết SQL truy xuất và xử lý dữ liệu cần thiết
Import kết quả vào Power BI, dựng dashboard hoàn chỉnh
Viết report/insight đi kèm dashboard
Ôn Sprint 1: tự giải lại 3 query JOIN/window function không xem bài cũ
Đóng gói project (SQL script + file Power BI + insight doc)
Stand Out — Go Beyond The Basics
Sprint 1-2Phần tạo khác biệt so với người chỉ biết SQL/BI cơ bản.
Sprint 1 — DWH & SQL nâng cao
2 tuầnDefinition of Done: Thiết kế được 1 schema đơn giản (fact + dimension), viết definition rõ ràng cho ít nhất 2 metric
Tuần 1 — Data modeling
Khái niệm fact table, dimension table
Star schema vs snowflake schema
Vẽ 1 star schema đơn giản cho bài toán "phân tích đơn hàng e-commerce"
Tuần 2 — Metric design
Cách viết metric definition rõ ràng (công thức, khung thời gian, điều kiện loại trừ)
Viết definition chuẩn cho 3 metric (active user, conversion rate, churn rate)
Đối chiếu với cách 1-2 công ty thật định nghĩa (tìm case study/blog)
Sprint 2 — Python
2-3 tuầnDefinition of Done: Làm được 1 notebook EDA hoàn chỉnh, kết thúc bằng 3-5 insight bằng chữ
Tuần 1 — Python cơ bản
Biến, kiểu dữ liệu, list/dict, vòng lặp, hàm cơ bản
Làm quen Jupyter Notebook / Google Colab
Tuần 2 — Pandas
Đọc dữ liệu (read_csv, read_excel)
Lọc, group, merge dữ liệu bằng pandas
Xử lý missing value, duplicate
Tuần 3 — EDA
Thống kê mô tả cơ bản (mean, median, std, distribution)
Trực quan hóa bằng matplotlib/seaborn
Làm 1 notebook EDA hoàn chỉnh trên bộ dữ liệu mới
Prepare & Get Hired
Sprint cuốiĐóng gói toàn bộ sản phẩm từ Epic 1-3 thành hồ sơ ứng tuyển thuyết phục.
Sprint cuối — Portfolio, CV & phỏng vấn
2-3 tuầnDefinition of Done: Portfolio có 3 project với case study rõ ràng; CV/LinkedIn sẵn sàng nộp đơn; trả lời tự tin 10 câu hỏi phỏng vấn DA phổ biến
Tuần 1 — Portfolio
Chọn 3 project tiêu biểu nhất (1 từ Epic 1, 1-2 từ Epic 2-3)
Viết case study: vấn đề → cách tiếp cận → kết quả
Đăng portfolio lên GitHub (SQL/Python) hoặc Notion
Tuần 2 — CV & LinkedIn
Viết lại CV theo hướng định lượng kết quả
Rà soát CV theo checklist ATS
Cập nhật LinkedIn: headline, summary, project nổi bật
Kết nối 5-10 người trong ngành Data
Tuần 3 — Mock interview
Luyện 10 câu hỏi SQL live coding phổ biến
Luyện 5 case study kinh doanh dạng "cho dữ liệu, đưa insight"
Mock interview thật với mentor/bạn bè, xin feedback cụ thể
Rà lại portfolio + CV lần cuối trước khi nộp đơn
Sau 30 ngày, bạn sẽ đạt được
Công cụ & kỹ năng
Sử dụng SQL thành thạo để làm sạch, truy vấn, phân tích dữ liệu
Tự tin xử lý các task phân tích phổ biến tại công ty
Vượt qua vòng SQL test / phỏng vấn
Nhận chứng chỉ HackerRank từ mức Intermediate trở lên
Tư duy & phương pháp
Rèn kỹ năng giải quyết vấn đề qua từng bài luyện tập
Biết cách đặt câu hỏi và viết truy vấn như một Data Analyst thực thụ
Hình thành tư duy logic, không học vẹt
Thành phẩm & giá trị dài hạn
Có portfolio truy vấn SQL thực tế với các bài mô phỏng dữ liệu thật
Tự tin trao đổi với team data
Tăng cơ hội chuyển ngành hoặc phát triển trong công việc hiện tại
Khóa học dành cho ai?
Sinh viên & người mới
Các bạn sinh viên chưa có nền tảng về IT, đang tìm hiểu về ngành phân tích dữ liệu và mong muốn học thêm kỹ năng sử dụng SQL.
Người đi làm muốn chuyển ngành
Các bạn đang làm trong lĩnh vực Marketing, Operation, Banking, Finance,.. ở các công ty có hệ thống dữ liệu hoàn chỉnh, muốn học SQL để chủ động khai thác dữ liệu hoặc dễ dàng tương tác với team data trong công ty.
Người thiếu kỷ luật tự học
Các bạn thiếu tính kỉ luật hoặc khó khăn trong việc tự học. Chương trình có mentor kèm sát mỗi ngày, giúp bạn duy trì kỷ luật.
HỌC PHÍ
100% online – linh hoạt thời gian
Chỉ cần cam kết 2–3 giờ/ngày
30 ngày liên tục – có mentor kèm sát
Giới hạn 30 người/khóa – xét chọn theo đơn đăng ký
Nếu chưa được chọn kỳ này, bạn sẽ được ưu tiên cho khóa tiếp theo.
"Mình không dạy lý thuyết suông. Mình đồng hành cùng bạn mỗi ngày, đặt mục tiêu thực tế, tạo áp lực vừa đủ để bạn không bỏ cuộc, và biến 30 ngày này thành bước ngoặt cho sự nghiệp của bạn."
— Julie
Khóa học này không dành cho ai muốn học cho vui.
Nó dành cho người thực sự muốn làm chủ SQL – trong một môi trường nghiêm túc, hiệu quả và thực chiến.
Cam kết hoàn tiền
KHÔNG MỘT CÂU HỎI trong vòng 7 ngày
Mình muốn bạn học với tâm thế thoải mái nhất có thể! Mình muốn bạn 100% tự tin khi tham gia khoá học, bởi vì mình biết bạn sẽ tạo ra những kết quả tốt sau khi đi qua chương trình.
Chỉ cần bạn muốn refund, mình sẽ refund
KHÔNG yêu cầu bạn trả phụ phí
KHÔNG yêu cầu bạn làm bài tập
Hoàn tiền 100% không câu hỏi