Facebook
Google
Sự kiện của MCI
Bài viết mới nhất
🤖 Build Mini-Agent – Tự Động Trả Lời Ticket CSKH Với n8n + GPT
Bạn đã bao giờ kiệt sức vì phải trả lời 20–30 câu hỏi giống nhau mỗi ngày? Bạn muốn khách hàng nhận được phản hồi ngay cả lúc 10h đêm mà không phải tăng ca? 💡 Đây là lúc bạn nên “thuê” một Mini-Agent CSKH chạy trên n8n + GPT – một trợ lý ảo tự động đọc ticket, phân loại, trả lời FAQ ngay lập tức và chỉ gửi case khó cho người thật.
Created by: tieplv | Date: 23/09/2025 | 311
Xem thêm
🏆 Best Practices Trong n8n – Quản Lý Workflow, Node & Credential Chuẩn Production
Bạn đã từng rơi vào cảnh workflow chạy sai giờ, node đặt tên loạn xạ, hoặc một ngày đẹp trời bị lộ API key khiến hệ thống tê liệt? 😱 Nếu bạn đang scale hệ thống automation với n8n (dù là self-host hay cloud), việc áp dụng best practices là bắt buộc để giữ hệ thống ổn định, dễ debug, bảo mật và sẵn sàng mở rộng.
Created by: tieplv | Date: 23/09/2025 | 308
Xem thêm
Phân Tích Cohort: Theo Dõi Hành Vi Khách Hàng Theo Thời Gian
Bạn đã bao giờ tự hỏi: “Những khách hàng đăng ký tháng trước có quay lại mua hàng nhiều hơn khách tháng này không?” “Onboarding mới có giúp giữ chân người dùng tốt hơn không?” 💡 Đây chính là bài toán mà Cohort Analysis giải quyết. Phân tích cohort giúp doanh nghiệp theo dõi hành vi khách hàng theo thời gian, hiểu rõ retention và tối ưu chiến lược giữ chân một cách khoa học.
Created by: tieplv | Date: 22/09/2025 | 306
Xem thêm
🖱 Dashboard Design – Filter, Drill-Down, Drill-Through Chuẩn Chuyên Nghiệp
Một dashboard chỉ hiển thị số liệu tĩnh chưa đủ – người dùng cần tương tác để tìm câu trả lời nhanh cho câu hỏi “Vì sao số liệu này tăng/giảm?”. 💡 Kỹ thuật Filter – Drill-Down – Drill-Through chính là chìa khóa để dashboard trở nên sống động và hỗ trợ phân tích sâu.
Created by: tieplv | Date: 22/09/2025 | 304
Xem thêm
🧭 CRISP-DM vs OSEMN – Chọn Framework Nào Cho Dự Án Data Science
Bạn bắt đầu một dự án Data Science nhưng bối rối không biết nên đi theo quy trình nào? 💡 Tin vui là Data Science có những framework chuẩn giúp bạn không bị “lạc đường” – nổi bật nhất là CRISP-DM và OSEMN. Vậy sự khác biệt giữa hai framework này là gì, khi nào nên chọn cái nào?
Created by: tieplv | Date: 22/09/2025 | 304
Xem thêm
💼 Data Science Cho Kinh Doanh – 5 Ứng Dụng Thực Tế Tăng Trưởng Doanh Thu
Dữ liệu không chỉ để lưu trữ – nó là đòn bẩy tăng trưởng nếu được khai thác đúng cách. 💡 Data Science không còn là “đặc quyền” của Big Tech, mà đã trở thành vũ khí cạnh tranh của doanh nghiệp vừa và nhỏ.
Created by: tieplv | Date: 22/09/2025 | 302
Xem thêm
Bộ Công Cụ Cloud Cho Data Engineer: AWS vs GCP vs AzureBộ Công Cụ Cloud Cho Data Engineer: AWS vs GCP vs Azure
Cloud là một phần không thể thiếu trong hành trình của Data Engineer hiện đại. Năm 2025, hầu hết các doanh nghiệp đều dịch chuyển dữ liệu lên cloud, khiến việc thành thạo các dịch vụ cloud trở thành kỹ năng bắt buộc. Nhưng câu hỏi thường gặp: AWS, GCP hay Azure – đâu là lựa chọn tốt nhất?
Created by: tieplv | Date: 22/09/2025 | 307
Xem thêm
⚙️ n8n – Workflow Automation: Tự Động Hóa Công Việc Như Một “Dev Thật”
Bạn có đang làm đi làm lại những công việc nhàm chán như copy số liệu từ Google Sheets, gửi báo cáo cho sếp, hay đăng bài Facebook đúng giờ mỗi ngày? 💡 n8n sẽ giúp bạn biến tất cả những thứ đó thành workflow tự động chỉ trong vài cú kéo-thả. Đây là công cụ no-code nhưng mạnh mẽ như một lập trình viên thực thụ, giúp bạn kết nối hàng trăm app và API mà không cần viết code phức tạp.
Created by: tieplv | Date: 21/09/2025 | 310
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