Facebook
Google
Sự kiện của MCI
Bài viết mới nhất
Prompt Engineering: 7 nguyên tắc viết prompt hiệu quả
AI không đoán ý bạn. AI thực thi yêu cầu được mô tả rõ ràng. Dưới đây là 7 nguyên tắc cốt lõi giúp bạn viết prompt “ra đúng thứ mình cần”, kèm ví dụ áp dụng ngay cho công việc phân tích dữ liệu/marketing/BI.
Created by: tieplv | Date: 16/09/2025 | 302
Xem thêm
Tích hợp dữ liệu từ API vào Power BI – hướng dẫn cơ bản
Bạn có dữ liệu từ các hệ thống khác như CRM, website, hoặc phần mềm kế toán – nhưng không có file Excel hay SQL? → Giải pháp là: tích hợp dữ liệu từ API trực tiếp vào Power BI. Trong bài viết này, bạn sẽ học cách kết nối API REST vào Power BI, xử lý dữ liệu JSON và tạo dashboard cập nhật tự động – tất cả không cần code phức tạp.
Created by: tieplv | Date: 16/09/2025 | 302
Xem thêm
Làm sạch dữ liệu bằng SQL: NULL, trùng lặp, chuẩn hóa
Khi làm phân tích dữ liệu, điều đầu tiên bạn cần làm không phải là vẽ biểu đồ, mà là làm sạch dữ liệu. Dữ liệu bẩn có thể đến từ form điền tay, hệ thống nhập liệu lỗi, hoặc sai sót khi merge nhiều bảng. → Trong bài viết này, bạn sẽ học cách dùng SQL để: • Xử lý giá trị NULL • Xoá hoặc lọc dòng trùng lặp • Chuẩn hóa dữ liệu trước khi phân tích hoặc đưa vào Power BI/Tableau
Created by: tieplv | Date: 16/09/2025 | 301
Xem thêm
🐍 Xây dựng Pipeline Phân Tích Dữ Liệu với Python – từ Raw → Clean → Dashboard
Mỗi tuần bạn tải file Excel từ email, lọc dữ liệu, xoá trùng, sửa ngày tháng, rồi vẽ lại báo cáo thủ công? ⏳ Tốn thời gian, dễ sai sót, không thể tái sử dụng. ✅ Giải pháp: Data Pipeline – tự động hoá toàn bộ quy trình xử lý dữ liệu bằng Python. Chỉ cần chạy một lệnh, bạn sẽ có dữ liệu sạch và báo cáo sẵn sàng.
Created by: tieplv | Date: 16/09/2025 | 300
Xem thêm
So sánh n8n và Zapier – nên dùng cái nào cho doanh nghiệp nhỏ?
Bạn muốn tự động hóa quy trình kinh doanh nhưng phân vân không biết chọn công cụ nào? Zapier nổi tiếng, nhưng n8n lại mã nguồn mở, linh hoạt và miễn phí? → Trong bài viết này, chúng ta sẽ so sánh n8n và Zapier dựa trên các tiêu chí: dễ dùng, giá cả, khả năng mở rộng và phù hợp với doanh nghiệp nhỏ.
Created by: tieplv | Date: 16/09/2025 | 301
Xem thêm
Kết nối Python với SQL – lấy dữ liệu và trực quan hóa
Bạn có dữ liệu trong MySQL, PostgreSQL hoặc SQL Server – nhưng muốn phân tích bằng Python, vẽ biểu đồ với pandas/matplotlib hoặc tạo dashboard? → Trong bài viết này, bạn sẽ học cách kết nối Python với SQL, lấy dữ liệu ra DataFrame, và trực quan hóa ngay bằng biểu đồ.
Created by: tieplv | Date: 16/09/2025 | 304
Xem thêm
Sử dụng Function Node trong n8n – viết logic tùy chỉnh
Bạn dùng n8n để tự động hóa công việc, nhưng nhiều khi gặp tình huống “nửa no-code nửa code” như: Cần format lại số điện thoại, email, ngày tháng trước khi lưu Cần tính toán giá trị mới từ dữ liệu gốc Cần lọc danh sách khách hàng theo điều kiện cụ thể → Đây là lúc bạn cần dùng Function Node trong n8n – nơi bạn có thể viết một đoạn JavaScript ngắn để xử lý dữ liệu theo logic tùy chỉnh. Trong bài viết này, mình sẽ hướng dẫn bạn cách sử dụng Function Node để viết logic trong workflow, từ cơ bản đến ứng dụng thực tế.
Created by: tieplv | Date: 16/09/2025 | 302
Xem thêm
Xử lý dữ liệu lặp bằng VBA – xoá dòng trùng, lọc nâng cao
Dữ liệu trong Excel thường bị trùng dòng, nhất là khi bạn: • Gộp dữ liệu từ nhiều nguồn • Copy–paste từ nhiều file • Nhập tay thiếu kiểm soát ⚠ Nếu không xử lý, báo cáo sai số, lọc sai thông tin, hoặc lặp dữ liệu khách hàng. 👉 Bài viết này sẽ hướng dẫn bạn xử lý dữ liệu lặp bằng VBA, giúp xoá dòng trùng, lọc nâng cao, tiết kiệm thời gian hơn nhiều so với thao tác tay.
Created by: tieplv | Date: 15/09/2025 | 307
Xem thêmThư viện ảnh
Chương trình đào tạo của MCI
Phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu (Data Analytics), là sự lựa chọn cho những ai đam mê thu thập, khai thác và xử lý các bộ dữ liệu để đưa ra quan sát. Phân tích dữ liệu giúp tìm ra các xu hướng và số liệu trong các khối thông tin mà có thể bị bỏ sót nếu không sử dụng kĩ thuật hay công cụ phân tích. Giúp tối ưu hóa các quy trình làm tăng hiệu quả tổng thể của một doanh nghiệp, hệ thống.
Xem thêm
Khoa học dữ liệu
Khoa học dữ liệu (Data Science) là lĩnh vực nghiên cứu kết hợp chuyên môn lập trình và kiến thức toán học, thống kê để xử lý khối lượng dữ liệu. Áp dụng các thuật toán học máy cho các con số, văn bản, hình ảnh, video, âm thanh, sau đó xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) để phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để đưa quyết định, lập kế hoạch chiến lược cho doanh nghiệp.
Xem thêm
Kỹ sư dữ liệu
Kỹ sư dữ liệu (Data Engineer), là một trong những vị trí quan trọng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu, người nắm vị trí then chốt xây dựng, kiểm tra, duy trì các cấu trúc Data tổng hợp. Tất cả các số liệu sẽ được số hóa, giúp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu chi phí cho doanh nghiệp. Họ là những người thiết kế và tối ưu các hệ thống dữ liệu lớn để mang lại những lợi thế cạnh trạnh vượt trội.
Xem thêm
Lập trình ứng dụng
Lập trình ứng dụng, top ngành được săn đón nhất hiện nay. Sử dụng các ngôn ngữ lập trình để tạo ra các ứng dụng có thể hoạt động được trên nền tảng, hoặc thiết bị như: ứng dụng web, ứng dụng di động,..Thế giới sẽ thiếu đi sự tương tác và dễ dàng nếu thiếu đi những kỹ sư phần mềm làm việc không biết mệt mỏi. Đây là ngành nghề trong mọi ngành nghề của thế kỉ 21 và hơn thế nữa.
Xem thêm