CẤP ĐỘ TRUNG CẤP (INTERMEDIATE)

DATA ANALYSIS EXPRESSIONS

DAX VÀ NGỮ CẢNH CHUYÊN SÂU

5,000,000 ₫

POWER PIVOT

POWER PIVOT NÂNG CAO

4,000,000 ₫

DASHBOARD

THIẾT KẾ DASHBOARD CƠ BẢN

2,000,000 ₫

POWER PIVOT

POWER PIVOT CƠ BẢN

3,000,000 ₫

POWER QUERY

POWER QUERY NÂNG CAO

3,000,000 ₫

KIẾN THỨC NỀN TẢNG

PIVOT TABLE NÂNG CAO

2,000,000 ₫

POWER QUERY

POWER QUERY CƠ BẢN

2,000,000 ₫

PHÁT TRIỂN TƯ DUY

XÂY DỰNG NỀN TẢNG TƯ DUY DỮ LIỆU

2,000,000 ₫

Mục tiêu đào tạo:

• Kỹ năng: gồm các môn học sau
  • I1 – THÊM GIÁ TRỊ PHÂN TÍCH CHO DỮ LIỆU
    
  • I2 – XÂY DỰNG TƯ DUY DỮ LIỆU ĐA BẢNG
  • I3 – SỬ DỤNG NGÔN NGỮ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
    
• Tư duy: môn học I4 – LÀM CHỦ NGỮ CẢNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
  
• Công cụ Microsoft Excel 365

Kết quả đạt được:

• Hiểu sâu về ngôn ngữ của Power Query (M Code) để tùy biến logic xử lý dữ liệu trong tình huống phức tạp.
  
• Hiểu được cách vượt qua các giới hạn phân tích truyền thống thông qua tổ chức mô hình dữ liệu nhiều bảng.
  
• Nắm vững các nguyên lý nền tảng quan trọng mà 99% người dùng Data Analysis Expression (DAX) không biết.
  

Phương pháp tiếp cận:

• Giới thiệu: Thực hành theo các bài giảng Video với dữ liệu mẫu được cung cấp.​
• Thực hành: Làm bài tập dựa trên các tình huống thực tế tương tự kèm theo chỉ dẫn chi tiết.
• Hỏi đáp: Được giải đáp trực tiếp trên kênh cộng đồng dành riêng cho học viên Uniace.

Nội dung chi tiết: bạn sẽ được truy cập vào 4 khóa học sau (và cả các khóa học ở cấp độ nền tảng – F Level)

I1 – THÊM GIÁ TRỊ PHÂN TÍCH CHO DỮ LIỆU

• Chương 1: M (PQL) – Ngôn ngữ tạo nên Power Query.
• Chương 2: Kỹ thuật tùy chỉnh cấu trúc if của Power Query.
• Chương 3: Xác định lỗi và cách xử lý trong Power Query.
• Chương 4: Tối ưu dữ liệu đầu vào cho Data Model.
• Chương 5: Kỹ thuật xử lý dữ liệu trùng trong Power Query.
• Chương 6: Kỹ thuật tái cấu trúc dữ liệu trong Power Query.

I2 – XÂY DỰNG TƯ DUY DỮ LIỆU ĐA BẢNG

• Chương 1: Power Pivot – Loại bỏ mọi giới hạn phân tích.
• Chương 2: Khóa và mối liên kết trong Data Model.
• Chương 3: Tương tác với các mối liên kết trong Data Model.
• Chương 4: Các lợi ích từ tư duy phân tích đa bảng.
• Chương 5: Điểm khác biệt giữa Power Pivot Table và Pivot Table.
• Chương 6: Excel + Power BI = Bộ đôi phân tích toàn diện.

I3 – SỬ DỤNG NGÔN NGỮ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

• Chương 1: Các hàm cơ bản nhất trong Data Model.
• Chương 2: CALCULATE – bộ ba hàm phân tích cốt lõi trong 80% các phân tích mọi cấp độ.
• Chương 3: Các hàm bổ trợ trong Data Model.
• Chương 4: SUMX – làm quen với nhóm hàm ITERATOR trong Data Model.
• Chương 5: FILTER – bộ ba hàm phân tích cốt lõi trong 80% các phân tích mọi cấp độ.
• Chương 6: ALL – bộ ba hàm phân tích cốt lõi trong 80% các phân tích mọi cấp độ.

I4 – LÀM CHỦ NGỮ CẢNH PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

• Chương 1: FILTER CONTEXT – bộ ba ngữ cảnh giải thích tất cả các phân tích bằng hàm DAX.
• Chương 2: ROW CONTEXT – bộ ba ngữ cảnh giải thích tất cả các phân tích bằng hàm DAX.
• Chương 3: CONTEXT TRANSITION – bộ ba ngữ cảnh giải thích tất cả các phân tích bằng hàm DAX.
• Chương 4: Các hàm quan trọng liên quan tới Filter Context.
• Chương 5: Các hàm luận lý trong Data Model.
• Chương 6: Các hàm bổ trợ luận lý trong Data Model.