CHƯƠNG 1: Giới thiệu về BigQuery và chuẩn bị tài nguyên cho khoá học
Trong chương đầu tiên, bạn sẽ được làm quen với toàn bộ lộ trình học tập của khóa học. Chúng ta sẽ cùng nhau tổng quan về những kiến thức cốt lõi cần nắm vững về BigQuery, cách thức tạo và cấu hình Project trên Google Cloud Platform (GCP) để có một không gian làm việc chuẩn chỉnh. Đặc biệt, bạn sẽ được hướng dẫn chi tiết cách đồng bộ dữ liệu từ các tệp Google Sheet quen thuộc lên BigQuery, tạo bước đệm vững chắc cho các bài học tiếp theo.
CHƯƠNG 2: Kiến thức cơ bản về quản lý cơ sở dữ liệu
Chương này đi sâu vào cách tổ chức và quản lý dữ liệu hiệu quả trong BigQuery. Học viên sẽ nắm bắt được hệ thống phân cấp quản lý dữ liệu, hiểu rõ các loại dữ liệu khác nhau mà BigQuery hỗ trợ. Chúng ta cũng sẽ dành thời gian tìm hiểu về tập dataset mẫu được sử dụng xuyên suốt khóa học và bắt đầu thực hành với các câu lệnh truy vấn cơ bản nhất, học cách lấy dữ liệu theo yêu cầu về dòng và cột.
CHƯƠNG 3: Các hàm xử lý, biến đổi dữ liệu
Làm việc với dữ liệu không thể thiếu các công cụ biến đổi mạnh mẽ. Tại đây, bạn sẽ được trang bị kiến thức chuyên sâu về các hàm xử lý dữ liệu phổ biến, cách thức chuyển đổi linh hoạt giữa các loại dữ liệu khác nhau (ví dụ: từ chuỗi sang số, ngày tháng) và sử dụng các hàm điều kiện (IF, CASE) để phân loại và lọc dữ liệu theo logic nghiệp vụ.
CHƯƠNG 4: Kỹ Thuật Tổng Hợp Dữ Liệu và Xử lý lỗi trong BigQuery
Chương này tập trung vào việc khai thác giá trị cốt lõi từ dữ liệu thông qua các kỹ thuật tổng hợp. Bạn sẽ học cách sử dụng các hàm tổng hợp (SUM, AVG, COUNT,...) và cách lọc dữ liệu hiệu quả sau khi đã tổng hợp. Bên cạnh đó, chúng ta sẽ đối mặt và giải quyết các vấn đề thường gặp như xử lý dữ liệu thiếu (NULL) và tìm kiếm, loại bỏ các bản ghi trùng lặp, đảm bảo tính chính xác và toàn vẹn của dữ liệu.
CHƯƠNG 5: Ghép nối bảng và kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn
Dữ liệu thường tồn tại ở nhiều bảng khác nhau. Chương này sẽ giúp bạn làm chủ các phương pháp kết hợp dữ liệu, bắt đầu bằng việc tìm hiểu tổng quan về các cách thức, sau đó đi sâu vào hai kỹ thuật quan trọng là JOIN (kết hợp dữ liệu dựa trên các điều kiện chung) và UNION (gộp các tập dữ liệu có cấu trúc tương đồng) trong BigQuery.
CHƯƠNG 6: Kỹ thuật xử lý câu lệnh phức tạp và Câu lệnh quản lý cơ sở dữ liệu
Nâng tầm kỹ năng truy vấn của bạn với chương này. Bạn sẽ được trang bị tư duy để bóc tách và giải quyết các câu lệnh phức tạp, đồng thời làm quen với các lệnh quản lý cơ sở dữ liệu như cập nhật, chỉnh sửa dữ liệu hiện có. Đặc biệt, chúng ta sẽ tìm hiểu cách lên lịch và tối ưu hóa quy trình cập nhật dữ liệu tự động, tiết kiệm thời gian và công sức.
CHƯƠNG 7: Ứng dụng thực tế khai thác dữ liệu từ BigQuery với Google Sheets và Looker Studio
Đây là chương mang tính ứng dụng cao nhất, nơi bạn biến kiến thức thành hành động. Chúng ta sẽ học cách kết nối BigQuery với Google Sheets, tận dụng tính năng Connected Sheet để phân tích trực tiếp. Tiếp theo, bạn sẽ được hướng dẫn kết nối dữ liệu BigQuery với Looker Studio để xây dựng các báo cáo trực quan, tương tác và chuyên nghiệp, bao gồm cả việc thiết lập phân quyền truy cập phù hợp.
