AI đang thay đổi cách dân văn phòng làm việc từng ngày, từ tự động hóa tác vụ lặp lại đến hỗ trợ ra quyết định nhanh chóng. Bạn đã bắt kịp xu hướng này chưa? Cập nhật ngay để không bị bỏ lại phía sau trong kỷ nguyên công nghệ số!
Trong thời đại mà trí tuệ nhân tạo (AI) và tự động hóa đang len lỏi vào mọi lĩnh vực, từ tài chính đến tiếp thị, từ vận hành đến quản trị dữ liệu – việc sở hữu kỹ năng xây dựng hệ thống AI Agent và tự động hóa bằng các công cụ như N8N không còn là lợi thế xa xỉ, mà đã trở thành yêu cầu thiết yếu.
Trong thời đại số hóa, dữ liệu trở thành tài sản quý giá của doanh nghiệp. Tuy nhiên, việc sở hữu dữ liệu chưa đủ; khả năng phân tích và trực quan hóa dữ liệu mới là yếu tố then chốt giúp đưa ra quyết định chính xác và kịp thời. Microsoft Power BI là công cụ mạnh mẽ giúp bạn thực hiện điều này một cách hiệu quả.
Power BI là một công cụ mạnh mẽ cho việc phân tích và trực quan hóa dữ liệu, hỗ trợ kết nối với nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Dưới đây là hướng dẫn chi tiết về các nguồn dữ liệu mà Power BI có thể kết nối, cùng với cách thiết lập kết nối một cách hiệu quả.
1. Power BI là gì?
2. DAX trong Power BI là gì?
3. Vai trò của Power BI trong doanh nghiệp
4. Lộ trình tự học Power BI cho người mới bắt đầu
4.1. Làm quen với giao diện Power BI Desktop
4.2. Kết nối và xử lý dữ liệu
4.3. Xây dựng mô hình dữ liệu
4.4. Trực quan hóa dữ liệu
4.5. Chia sẻ và xuất bản báo cáo
5. Những sai lầm thường gặp khi tự học Power BI
6. Kết luận
Power Query Editor trong Power BI là một công cụ mạnh mẽ giúp người dùng xử lý, biến đổi và chuẩn hóa dữ liệu trước khi đưa vào mô hình phân tích. Đây là bước quan trọng để đảm bảo dữ liệu sạch, chính xác và sẵn sàng cho việc trực quan hóa và ra quyết định.
Trong thời đại dữ liệu lên ngôi, ngành Phân tích dữ liệu (Data Analysis) trở thành một trong những công việc được săn đón nhất, không chỉ bởi mức lương hấp dẫn mà còn vì vai trò then chốt của nó trong việc đưa ra quyết định kinh doanh. Nhiều bạn bắt đầu quan tâm đến ngành này và tự hỏi: "Mình biết Excel rồi, vậy đã đủ để bắt đầu chưa?"
Viết chương trình ứng dụng thực tế" tập trung vào việc khai thác sức mạnh của VBA trong Excel kết hợp với ngôn ngữ truy vấn SQL để tự động hóa và tối ưu hóa quá trình xử lý dữ liệu. Qua đó, người học sẽ biết cách xây dựng các ứng dụng thực tế như trích xuất, lọc, tổng hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau một cách linh hoạt và hiệu quả.
Chuyển sang lĩnh vực Data Analyst ở tuổi 30 không chỉ khả thi mà còn có thể mang lại nhiều cơ hội phát triển nghề nghiệp nếu bạn có chiến lược học tập và tận dụng tốt kinh nghiệm sẵn có. Nhiều người đã thành công khi chuyển sang lĩnh vực phân tích dữ liệu ở tuổi 30 hoặc thậm chí muộn hơn.