COMBO PHÂN TÍCH DỮ LIỆU 3IN1

Combo SQL, Power BI, Python: làm chủ phân tích dữ liệu | Gitiho

Combo SQL · Power BI · Python

❗ Vấn đề

Bạn đang mắc kẹt ở đâukhi làm việc với dữ liệu?

Người đi làm đang trao đổi về số liệu trên Excel

✓Biết Excel nhưng vẫn chưa tự tin ứng tuyển vị trí Data Analyst?
✓Tự học SQL, Python nhiều nơi nhưng kiến thức rời rạc, thiếu lộ trình rõ ràng?
✓Chưa biết cần chuẩn bị kỹ năng gì cho phỏng vấn, CV và portfolio?
✓Tự học qua video nhưng gặp lỗi hoặc bài khó lại không biết hỏi ai?
✓Học nhiều kiến thức nhưng thiếu thực hành nên vẫn khó áp dụng vào công việc?
✓Muốn chuyển sang phân tích dữ liệu nhưng chưa biết nên bắt đầu từ kỹ năng nào?

💡 Combo Data 3 trong 1 là lời giải: học bài bản theo lộ trình, có dữ liệu để thực hành và có người hỗ trợ khi vướng.

DÀNH CHO AI?

Nếu bạn đang làm việc với dữ liệu, đây là lộ trình dễ bắt đầu

Không cần phải là dân công nghệ. Combo được thiết kế cho người muốn làm việc với số liệu chủ động hơn, học thêm công cụ mới hoặc xây nền tảng để đi xa hơn với dữ liệu.

📋

Người thường xuyên làm báo cáo

Kế toán · Sales · Marketing · HR · Vận hành

Bạn thường xuyên dùng Excel, tổng hợp số liệu và muốn xử lý báo cáo nhanh, rõ ràng và chuyên nghiệp hơn.

→ Nâng cấp cách làm việc với dữ liệu

📊

Người đã biết Excel

Muốn học thêm công cụ mới

Bạn đã có nền tảng Excel và muốn tiếp tục với SQL, Power BI, Python thay vì chỉ dừng ở bảng tính.

→ Mở rộng bộ kỹ năng phân tích

🧭

Người chưa biết bắt đầu từ đâu

Đã nghe nhiều về SQL · Power BI · Python

Bạn muốn học phân tích dữ liệu nhưng chưa rõ nên học công cụ nào trước và chúng kết nối với nhau ra sao.

→ Có sẵn lộ trình học theo từng bước

🚀

Người muốn xây nền tảng Data Analyst

Sinh viên · Người trái ngành · Người muốn chuyển hướng

Bạn muốn làm quen với những công cụ phổ biến trong công việc dữ liệu và có sản phẩm thực hành để tiếp tục phát triển.

→ Xây nền tảng SQL · BI · Python

✓ Bắt đầu từ nền tảng✓ Chỉ cần biết Excel cơ bản✓ Không cần biết code trước khi học✓ Học theo nhịp riêng

🧭 Lộ trình học

Lộ trình 3 bước nâng cấpkỹ năng phân tích dữ liệu

Mỗi công cụ lo một khâu. Học đúng thứ tự, bước trước làm nền cho bước sau.

Bao_cao_doanh_thu_T10_final_v3.xlsx

FileHomeInsertFormulasData

F5fx=VLOOKUP(B5,CN_HCM!A:F,5,0)

	A	B	C	D	E
1	Ngày	Chi nhánh	Sản phẩm	SL	Doanh thu
2	01/10	Hà Nội	Laptop	12	186.000.000
3	01/10	HN	Laptop	8	124,5tr
4	02/10	TP.HCM	Màn hình	21	97.650.000
5	02/10	tp hcm	Màn hình	21	#N/A
6	03/10	Đà Nẵng	Bàn phím	35	24.150.000
7	03/10	Đà Nẵng	Chuột
8	04/10	Cần Thơ	Laptop	5	77.500.000
9	04/10	Hải Phòng	Tai nghe	18	#REF!

CN_HaNoiCN_HCMCN_DaNangTong_hopTong_hop_v3

📗 Điểm xuất phátExcelDữ liệu thô rải rác nhiều file

Nhiều file, nhiều sheet
Gom tay, dễ sai số

query.sql · SQL Server

1
2
3
4
5
6
7SELECT chi_nhanh, SUM(doanh_thu) AS tong_doanh_thu, COUNT(*) AS so_don FROM don_hang WHERE thang = 10 GROUP BY chi_nhanh ORDER BY tong_doanh_thu DESC;

Kết quả5 dòng · 0,04 giây

chi_nhanh	tong_doanh_thu	so_don
Hà Nội	4,12 tỷ	1.024
TP.HCM	3,86 tỷ	968
Đà Nẵng	1,94 tỷ	512
Hải Phòng	1,51 tỷ	401
Cần Thơ	1,08 tỷ	309

🗄️ Bước 1SQLTruy vấn, JOIN nhiều bảng, nối sang Power BI

JOIN, GROUP BY, CTE
Kết nối sang Excel, Power BI

54 bài · 7 giờ

Bao_cao_kinh_doanh_2026.pbix · Power BI Desktop

Báo cáo kinh doanh 2026Năm: 2026 ▾Khu vực: Tất cả ▾

Doanh thu12,4 tỷ▲ 8,2%

Lợi nhuận gộp3,1 tỷ▲ 5,6%

Số đơn hàng3.214▲ 4,9%

Khách mới486▲ 12,1%

Doanh thu theo tháng so với mục tiêu (tỷ đồng)

Doanh thu theo khu vực (tỷ)

Hà Nội4,1TP.HCM3,9Đà Nẵng1,9Hải Phòng1,5Cần Thơ1,1

Tỷ trọng kênh bán

Đại lý 46%Online 28%Cửa hàng 16%Khác 10%

Top nhóm sản phẩm (tỷ)

3,6

2,9

2,4

1,9

1,6

LaptopMàn hìnhPhụ kiệnÂm thanhKhác

📊 Bước 2Power BIPower Query, DAX, dashboard tự cập nhật

Data Model, DAX, KPI
Chia sẻ trên web, mobile

179 bài · 14 giờ

du_bao_doanh_thu.ipynb · Google Colab

COPhân tích doanh thu theo quý và dự báo

[1]:

import pandas as pd, numpy as np
df = pd.read_sql(truy_van, ket_noi)
quy = df.groupby('quy')['doanh_thu'].sum()
a, b = np.polyfit(range(12), quy, 1)  # hồi quy

🐍 Bước 3PythonPandas, phân tích tài chính và dự báo

Pandas, NumPy, biểu đồ
Hồi quy, dự báo doanh thu

172 bài · 16 giờ

🏆

Phân tích, đánh giá, ra quyết địnhTự làm được cả quy trình với dữ liệu

📗 Điểm xuất phát

Dữ liệu thô trong Excel

Nhiều file, nhiều sheet, mỗi nơi ghi một kiểu. Làm báo cáo là gom tay và dò lỗi.

📗START

Bao_cao_doanh_thu_T10_final_v3.xlsx

FileHomeInsertFormulasData

F5fx=VLOOKUP(B5,CN_HCM!A:F,5,0)

	A	B	C	D	E
1	Ngày	Chi nhánh	Sản phẩm	SL	Doanh thu
2	01/10	Hà Nội	Laptop	12	186.000.000
3	01/10	HN	Laptop	8	124,5tr
4	02/10	TP.HCM	Màn hình	21	97.650.000
5	02/10	tp hcm	Màn hình	21	#N/A
6	03/10	Đà Nẵng	Bàn phím	35	24.150.000
7	03/10	Đà Nẵng	Chuột
8	04/10	Cần Thơ	Laptop	5	77.500.000
9	04/10	Hải Phòng	Tai nghe	18	#REF!

CN_HaNoiCN_HCMCN_DaNangTong_hopTong_hop_v3

Bước 1 · SQL

Lấy và xử lý dữ liệu tại nguồn

Học từ nền tảng SQL đến truy vấn, lọc, tổng hợp, JOIN nhiều bảng và kết nối dữ liệu sang các công cụ báo cáo.

✓Truy vấn và lọc dữ liệu
✓JOIN, GROUP BY, CTE, bảng tạm
✓Kết nối SQL Server với Excel và Power BI

🎬 54 bài · 7 giờ · Khóa “Thành thạo SQL cho phân tích dữ liệu”

🗄️BƯỚC 1

query.sql · SQL Server

1
2
3
4
5
6
7SELECT chi_nhanh, SUM(doanh_thu) AS tong_doanh_thu, COUNT(*) AS so_don FROM don_hang WHERE thang = 10 GROUP BY chi_nhanh ORDER BY tong_doanh_thu DESC;

Kết quả5 dòng · 0,04 giây

chi_nhanh	tong_doanh_thu	so_don
Hà Nội	4,12 tỷ	1.024
TP.HCM	3,86 tỷ	968
Đà Nẵng	1,94 tỷ	512
Hải Phòng	1,51 tỷ	401
Cần Thơ	1,08 tỷ	309

Bước 2 · Power BI

Biến dữ liệu thành báo cáo trực quan

Tiếp tục với Power Query, Data Model, DAX và Dashboard để dữ liệu không còn nằm rời rạc trong nhiều bảng tính.

✓Làm sạch và kết nối dữ liệu với Power Query
✓Xây Data Model, DAX và KPI
✓Thiết kế dashboard, chia sẻ trên web và mobile

🎬 179 bài · 14 giờ · Khóa “Power BI Thực chiến & AI 2026”

📊BƯỚC 2

Bao_cao_kinh_doanh_2026.pbix · Power BI Desktop

Báo cáo kinh doanh 2026Năm: 2026 ▾Khu vực: Tất cả ▾

Doanh thu12,4 tỷ▲ 8,2%

Lợi nhuận gộp3,1 tỷ▲ 5,6%

Số đơn hàng3.214▲ 4,9%

Khách mới486▲ 12,1%

Doanh thu theo tháng so với mục tiêu (tỷ đồng)

Doanh thu theo khu vực (tỷ)

Hà Nội4,1TP.HCM3,9Đà Nẵng1,9Hải Phòng1,5Cần Thơ1,1

Tỷ trọng kênh bán

Đại lý 46%Online 28%Cửa hàng 16%Khác 10%

Top nhóm sản phẩm (tỷ)

3,6

2,9

2,4

1,9

1,6

LaptopMàn hìnhPhụ kiệnÂm thanhKhác

Bước 3 · Python

Phân tích nâng cao và dự báo

Khi đã có nền tảng dữ liệu, Python giúp bạn xử lý linh hoạt hơn với Pandas, NumPy, trực quan hóa và các bài toán phân tích, dự báo.

✓Làm việc với dữ liệu bằng Pandas, NumPy
✓Đọc Excel, CSV, SQL và xử lý dữ liệu
✓Phân tích tài chính, hồi quy và dự báo

🎬 172 bài · 16 giờ · Khóa “Lập trình Python Thực chiến & AI”

🐍BƯỚC 3

du_bao_doanh_thu.ipynb · Google Colab

COPhân tích doanh thu theo quý và dự báo

[1]:

import pandas as pd, numpy as np
df = pd.read_sql(truy_van, ket_noi)
quy = df.groupby('quy')['doanh_thu'].sum()
a, b = np.polyfit(range(12), quy, 1)  # hồi quy

🏁 Kết quả

Bạn chủ động trọn vẹn với dữ liệu

Tự làm được cả quy trình: lấy số, làm báo cáo và phân tích sâu.

🏆ĐÍCH

Sau lộ trình, bạn có trong tay:

✓Bộ truy vấn SQL cho các câu hỏi số liệu thường gặp
✓Dashboard Power BI có thể chia sẻ qua web và điện thoại
✓Notebook Python phân tích và dự báo, chạy lại được mỗi kỳ

🧩 Vì sao nên học cả 3?

Ba công cụ bổ trợ cho nhau,không thay thế nhau

Mỗi công cụ mạnh ở một khâu. Kết hợp lại, bạn xử lý được bài toán dữ liệu từ đầu đến cuối.

🗄️

SQL

Làm việc với dữ liệu nguồn

Phần lớn dữ liệu doanh nghiệp nằm trong cơ sở dữ liệu. SQL giúp bạn lấy và tổng hợp ngay tại nguồn, nhanh và chính xác hơn làm tay.

📊

POWER BI

Phân tích và trực quan hóa

Biến bảng số khô khan thành dashboard dễ đọc. Người xem nắm tình hình trong vài giây, lọc và so sánh ngay trên báo cáo.

🐍

PYTHON

Mở rộng khả năng phân tích

Xử lý tốt những việc Excel còn hạn chế: dữ liệu rất lớn, thao tác lặp lại và mô hình dự báo.

SQL+Power BI+Python=1 lộ trình

Tự học từng công cụ thì dễ rời rạc. Combo sắp sẵn thứ tự và có bài học nối các công cụ với nhau, như đưa dữ liệu từ SQL sang Power BI, để bạn đi một mạch từ đầu đến cuối.

📦 Bạn sẽ học những gì?

3 khóa học trong combo,hơn 37 giờ video thực hành

Bấm “Xem chương trình” để xem chi tiết từng chương.

KHÓA 1 · LẤY DỮ LIỆU🗄️

Thành thạo SQL cho phân tích dữ liệu

Giảng dạy: G-LEARNING

54bài giảng

7h02video

5/5 ★19 đánh giá

Học SQL từ con số 0: cài đặt, viết câu truy vấn đầu tiên, rồi nâng dần lên ghép bảng, truy vấn nhiều bước và xếp hạng dữ liệu.

Lọc, gom nhóm và sắp xếp dữ liệu
Ghép nhiều bảng với JOIN và UNION
Subquery, CTE, bảng tạm
Kết nối dữ liệu sang Excel và Power BI

Giá bán lẻ499.000đ

Cài đặt SQL Server, database, bảng dữ liệu15 bài
Các lệnh truy vấn SQL17 bài · 2 giờ
Join và Union: kết hợp nhiều bảng4 bài · 50 phút
Hàm xử lý chuỗi, ngày tháng, kiểu dữ liệu3 bài · 54 phút
Subquery, CTE và bảng tạm3 bài · 47 phút
Xếp hạng Row_number, Rank, Dense_rank3 bài · 20 phút
Ràng buộc khóa chính, khóa ngoại3 bài · 14 phút
Kết nối SQL Server với Excel và Power BI2 bài + đề thi

KHÓA 2 · BÁO CÁO TRỰC QUAN📊

Power BI Thực chiến & AI 2026

Giảng viên: Nguyễn Hữu Đạt

179bài giảng

14h22video

11tài liệu

Đi từ làm sạch dữ liệu, xây mô hình, viết hàm DAX đến dựng dashboard hoàn chỉnh. Có thêm chương về các tính năng AI trong Power BI.

Power Query gộp và làm sạch dữ liệu
Hàm DAX tính toán chỉ số, so sánh cùng kỳ
Dashboard, bộ lọc, chia sẻ qua web
AI: tìm điểm bất thường, tự viết nhận xét

Giá bán lẻ699.000đ

Làm quen giao diện Power BI14 bài · 52 phút
Kết nối và biến đổi dữ liệu với Power Query35 bài · 2h37
Xây dựng mô hình dữ liệu23 bài · 1h23
Hàm DAX trong Power BI41 bài · 3 giờ
Trực quan hóa dữ liệu, dashboard40 bài · 3h26
Chức năng AI và tối ưu báo cáo14 bài · 1h02
Bài toán phân khúc khách hàng RFM7 bài · 30 phút
Bài toán bán chéo sản phẩm7 bài · 1h29

KHÓA 3 · PHÂN TÍCH NÂNG CAO🐍

Lập trình Python Thực chiến & AI

Giảng viên: Nguyễn Hữu Đạt

172bài giảng

16h21video

Colabkhông cần cài

Học Python cho phân tích dữ liệu với ví dụ gần gũi công việc văn phòng, kết thúc bằng một dự án phân tích và dự báo trên số liệu tài chính.

Python cơ bản cho người mới bắt đầu
Xử lý dữ liệu lớn với Pandas, Numpy
Vẽ biểu đồ phân tích chuyên nghiệp
Dự báo doanh thu bằng hồi quy

Giá bán lẻ699.000đ

Môi trường Colab, đọc ghi Excel, Google Sheets17 bài · 1h10
Python cơ bản cho người mới40 bài · 3h41
Pandas và Numpy cho phân tích dữ liệu60 bài · 6h09
Làm sạch và biến đổi dữ liệu6 bài · 42 phút
Trực quan hóa với Matplotlib, Seaborn24 bài · 2h18
Dự án phân tích và dự báo tài chính25 bài · 2h19

Vuốt ngang để xem khóa tiếp theo →

Từ bài học đến bài làm của bạn

8 bài toán bạn sẽ tự tay thực hành

Những bài thực hành tiêu biểu trong 3 khóa, từ lấy số bằng SQL, dựng báo cáo Power BI đến phân tích và dự báo bằng Python.

SQL

Truy vấn doanh thu theo chi nhánh

Lọc, gom nhóm và tính tổng doanh thu, số đơn của từng chi nhánh bằng vài dòng SQL.

SQL

Ghép bảng và xếp hạng khách hàng

JOIN đơn hàng với khách hàng, dùng CTE và RANK để tìm Top khách trong từng nhóm.

Power BI

Dựng báo cáo kinh doanh tương tác

Gộp và làm sạch dữ liệu bằng Power Query, dựng dashboard có KPI, so sánh cùng kỳ, bộ lọc.

Power BI

Phân nhóm khách hàng RFM

Tính điểm R, F, M và chia khách thành nhóm để có hướng chăm sóc phù hợp.

Power BI

Phân tích bán chéo sản phẩm

Đọc chỉ số Support, Confidence, Lift để tìm những sản phẩm nên bán cùng nhau.

Power BI · AI

Tìm điểm bất thường với AI

Dùng Anomaly Detection, Decomposition Tree để tìm điểm lạ và nguyên nhân biến động.

Python

Tổng hợp dữ liệu tài chính

Đọc dữ liệu từ Excel, làm sạch và tổng hợp lợi nhuận theo chi nhánh, theo quý.

Python

Phân tích BCTC và dự báo doanh thu

Tính ROA, ROE, ROS và dựng mô hình hồi quy để dự báo doanh thu kỳ tới.

▶ Xem trước

Xem thử một bài họctrước khi quyết định

Trích một bài thực hành Power Query trong khóa Power BI: trả lời câu hỏi nghiệp vụ từ bảng sản phẩm và khách hàng.

Mở video trên YouTube ↗

Đề bài từ dữ liệu thực hànhBảng sản phẩm, khách hàng kèm câu hỏi: giá bán trung bình, bao nhiêu màu sản phẩm, bao nhiêu nhóm nghề nghiệp.

Thao tác trong Power QueryĐổi tên cột, lọc giá trị, xem phân bố cột để kiểm tra dữ liệu trước khi tính.

Trả lời bằng số liệuRa đáp án cho từng câu hỏi rồi Close & Apply để dùng tiếp trong báo cáo.

Đây là một bài trong 179 bài của khóa Power BI. Combo có thêm 2 khóa SQL và Python.

👨‍🏫 Giảng viên & đơn vị đào tạo

Học cùng người làm dữ liệuvà đơn vị 466.000+ học viên

HĐ

Nguyễn Hữu Đạt

Giảng viên khóa Power BI và Python

Chuyên gia Data, AI và phân tích dữ liệu doanh nghiệp, hơn 10 năm đào tạo và triển khai giải pháp dữ liệu. Thạc sĩ, chuyên môn về khoa học dữ liệu, dạy theo hướng thực tiễn: hiểu bản chất dữ liệu trước, công cụ sau.

🗓️ 10+ năm👥 2.696 học viên Gitiho⭐ 5/5 · 7 đánh giá

ViettelVNU UniversityHocmaiICANTECHGalaxy EducationBrightChamps

G-LEARNING

Đơn vị giảng dạy khóa SQL

Trường đào tạo và phát triển kỹ năng ứng dụng tin học văn phòng, đứng sau loạt khóa “Tuyệt đỉnh” Excel, VBA, PowerPoint trên Gitiho. Bài giảng ngắn gọn, có tóm tắt sau mỗi bài.

👥 466.000+ học viên📚 87 khóa học⭐ 4.7/5 · 1.368 đánh giá

👥

3.700+lượt đăng ký 3 khóa trong combo

🎬

37+ giờvideo thực hành trên dữ liệu mẫu

🏫

466.000+học viên đã học cùng G-LEARNING

⭐

5.0/5đánh giá khóa SQL từ 19 học viên

💬 Người học nói gì

Phản hồi của học viênsau khi học cùng Gitiho

Những chia sẻ thật của học viên gửi về Gitiho. Bấm vào ảnh để đọc rõ hơn.

Phản hồi 1 / 6

Tại sao chọn combo này?

Chọn cách học phù hợp với bạn

So sánh nhanh 5 điểm khác biệt quan trọng nhất.

Điều bạn cần	Tự học từ nhiều nguồn	Lớp học trực tiếp	Combo Data 3 trong 1
Học theo thứ tự	Tự sắp xếp, dễ lan man	Từng môn riêng lẻ	SQL → Power BI → Python, bước trước làm nền cho bước sau
Dữ liệu liền mạch	Mỗi nguồn một bộ dữ liệu	Thường một công cụ	Một quy trình từ lấy số đến báo cáo, dự báo
Bài toán thực tế	Ví dụ rời rạc	Tùy lớp	RFM, bán chéo, BCTC, dự báo trên dữ liệu kinh doanh
Làm báo cáo	Làm lại tay mỗi kỳ	Tùy chương trình	Dựng một lần, các kỳ sau tự cập nhật
Hỗ trợ khi học	Tự xoay xở	Theo lịch lớp	Học trọn đời, hỏi giảng viên ngay trong bài

Học phí trọn gói

Sở hữu trọn bộ kỹ năng SQL · Power BI · Python chỉ còn 599.000đ

Lộ trình 3 khóa giúp bạn tự lấy dữ liệu, dựng báo cáo trực quan và phân tích, dự báo trên chính số liệu công việc.

Giá combo ưu đãi

Giá trị mua lẻ ~~1.897.000đ~~

599.000đ

⚡ Tiết kiệm 1.298.000đ so với mua lẻ

✓Trọn 3 khóa SQL, Power BI, Python + 4 quyền lợi đi kèm

⏳ Ưu đãi trong ngày còn23GIỜ59PHÚT59GIÂY

Gitiho sẽ gọi lại hướng dẫn thanh toán và kích hoạt cả 3 khóa.

🛡️Đăng ký → Tư vấn, thanh toán → Kích hoạt. Thông tin chỉ dùng để tư vấn theo chính sách bảo mật của Gitiho.

🗄️

Thành thạo SQL cho phân tích dữ liệu54 bài · 7h02 · G-LEARNING

499.000đ

📊

Power BI Thực chiến & AI 2026179 bài · 14h22 · Nguyễn Hữu Đạt

699.000đ

🐍

Lập trình Python Thực chiến & AI172 bài · 16h21 · Nguyễn Hữu Đạt

699.000đ

📁

15 tài liệu và dữ liệu thực hànhKèm 11 đề kiểm tra trong 3 khóa

TẶNG KÈM

🎨

Bộ 100 mẫu dashboard Power BITham khảo bố cục, màu sắc báo cáo

TẶNG KÈM

💬

Nhóm Zalo hỗ trợ và trợ giảngHỏi khi vướng bài, hỗ trợ cài đặt

TẶNG KÈM

♾️

Học trọn đời, xem lại không giới hạnTruy cập web và app Gitiho

TRỌN ĐỜI

Tổng giá trị nhận được1.897.000đ+

❓ Hỏi nhanh, đáp gọn

Bạn còn băn khoăn điều gì?

Được. Khóa SQL và Python đều bắt đầu từ con số 0: cài đặt, cú pháp đầu tiên, rồi mới nâng dần. Power BI không cần lập trình, chỉ cần biết Excel cơ bản. Học theo thứ tự SQL, Power BI, Python để mỗi chặng làm nền cho chặng sau.

Khoảng 1 giờ mỗi ngày, bạn xong cả combo trong 6 tuần: tuần 1 học SQL, tuần 2 đến 3 học Power BI, tuần 4 đến 6 học Python. Bài giảng ngắn, có thể dừng và xem lại bất cứ lúc nào, học trọn đời.

Khóa SQL có bài cài đặt riêng cho Mac. Khóa Python chạy trên Google Colab nên máy nào cũng học được. Riêng Power BI Desktop chỉ chạy trên Windows, bạn cần máy Windows hoặc máy ảo Windows để thực hành chặng 2.

Không bắt buộc. Power BI Desktop và Google Colab đều dùng miễn phí, khóa Power BI còn hướng dẫn tạo tài khoản Microsoft miễn phí. Riêng bài Copilot trong Power BI cần tài khoản trả phí, đây là bài giới thiệu, không ảnh hưởng phần còn lại.

Khóa Power BI và Python có nhóm Zalo hỗ trợ học viên, giảng viên trả lời trực tiếp trong phần thảo luận của từng bài. Với khóa SQL, trợ giảng Gitiho hẹn giờ để hỗ trợ cài đặt và gỡ lỗi cho bạn.

Mua lẻ 3 khóa hết 1.897.000đ, mua combo chỉ 599.000đ. Quan trọng hơn, 3 khóa được sắp thành một lộ trình nối nhau: dữ liệu bạn lấy bằng SQL được đưa vào Power BI, rồi phân tích sâu bằng Python.

Combo trang bị đúng 3 kỹ năng thường gặp nhất trong tin tuyển Data Analyst, kèm sản phẩm để đưa vào CV: bộ truy vấn SQL, dashboard Power BI đăng web và notebook Python. Kết quả xin việc còn phụ thuộc vào quá trình thực hành và ứng tuyển của bạn.

Combo SQL + Power BI + Python3 khóa · 37+ giờ học · học trọn đời

599.000đ~~1.897.000đ~~