Bạn sẽ học được gì
Sau khi hoàn thành khóa học, học viên sẽ đạt được những lợi ích sau:
- Tự động tạo báo cáo nhanh chóng: Học cách dùng AI để tự động hóa việc làm báo cáo, giúp tiết kiệm thời gian và công sức
- Hiểu khách hàng tốt hơn: Biết cách phân tích thông tin khách hàng một cách có hệ thống để ra được những insight có giá trị
- Tạo content hiệu quả: Học được cách sắp xếp từ khóa và nội dung một cách logic, giúp việc viết content dễ dàng hơn
- Ra quyết định thông minh: Biết cách nhìn vấn đề tổng thể trước khi đi vào chi tiết, giúp quyết định đúng đắn hơn
- Kể chuyện bằng data: Học cách trình bày số liệu thành những câu chuyện thú vị và dễ hiểu
- Tự động hóa công việc: Biết cách để AI làm những việc lặp đi lặp lại, giúp tiết kiệm thời gian
- Brainstorm hiệu quả: Học được framework để phát triển ý tưởng một cách có hệ thống và sáng tạo
Giới thiệu khóa học
NGÀY 1: FOUNDATIONS OF CONTEXT & PROMPTING
Chúng ta bắt đầu bằng việc xây dựng nền tảng vững chắc về context và cách tạo prompts hiệu quả.
Nội dung chính:
- Bản chất của context trong AI interactions
- Cấu trúc của một prompt hiệu quả
- Cách sử dụng XML tags có chọn lọc
Thực hành: Học viên sẽ tạo các prompts với độ phức tạp tăng dần.
NGÀY 2: KEYWORD HIERARCHY & COGNITIVE SYSTEMS
Tiến sâu hơn vào việc hiểu và sử dụng từ khóa một cách có hệ thống.
Nội dung chính:
- Linguistic markers và tác động của chúng
- Hệ thống phân cấp keyword (3 levels)
- Cognitive principles trong prompt engineering
- Pattern recognition và mental models
Thực hành: Xây dựng keyword maps và thử nghiệm các combination khác nhau.
NGÀY 3: DATA ORGANIZATION & PROMPT CHAINS
Học cách tổ chức dữ liệu và xây dựng chuỗi prompt logic.
Nội dung chính:
- Data handling và verification
- Sequential processing trong prompts
- Chain design principles
- Error handling trong chains
Thực hành: Thiết kế và implement prompt chains với error handling.
NGÀY 4: STEP-BACK PROMPTING
Khám phá kỹ thuật "lùi một bước" để có cái nhìn tổng quan trước khi đi vào chi tiết.
Nội dung chính:
- Nguyên lý của step-back prompting
- Three-step framework: Abstraction, Analysis, Application
- Use cases và best practices
- Integration với các kỹ thuật khác
Thực hành: Áp dụng step-back prompting vào các vấn đề thực tế.
NGÀY 5: SELF-EVALUATION MECHANISMS
Học cách tích hợp cơ chế tự đánh giá vào prompts.
Nội dung chính:
- Principles of self-evaluation
- Implementation framework
- Quality metrics và evaluation criteria
- Feedback integration methods
Thực hành: Xây dựng hệ thống self-evaluation cho các use cases cụ thể.
NGÀY 6: COMPLEXITY-BASED PROMPTING
Tìm hiểu cách điều chỉnh prompts dựa trên độ phức tạp của task.
Nội dung chính:
- Understanding complexity levels
- Complexity assessment methods
- Implementation strategies
- Resource optimization
Thực hành: Thiết kế prompts cho các task với độ phức tạp khác nhau.
NGÀY 7: QUESTION DECOMPOSITION
Học nghệ thuật chia nhỏ vấn đề phức tạp.
Nội dung chính:
- Decomposition fundamentals
- Hierarchical vs Sequential decomposition
- Integration & synthesis methods
- Quality assurance trong decomposition
Thực hành: Phân tích và decompose các complex problems.
NGÀY 8: GOOGLE DATA STUDIO FUNDAMENTALS
Bắt đầu với nền tảng của Google Data Studio và thiết lập nguồn dữ liệu. Nội dung chính:
-
Tổng quan về Google Data Studio và lợi thế so với các công cụ báo cáo truyền thống
-
Giao diện người dùng và các thành phần cốt lõi của platform
-
Kết nối và quản lý các nguồn dữ liệu từ Google Sheets đến Google Analytics
-
Data control và các kỹ thuật xử lý dữ liệu cơ bản
-
Thực hành: Kết nối nguồn dữ liệu và tạo báo cáo đầu tiên.
NGÀY 9: VISUALIZATION & CUSTOMIZATION
Đi sâu vào nghệ thuật tạo biểu đồ và tùy chỉnh dashboard. Nội dung chính:
- Các loại biểu đồ phổ biến và use cases phù hợp
- Kỹ thuật tùy chỉnh nâng cao cho biểu đồ và bảng
- Calculated Fields và metric creation
- Thiết kế layout và style guide cho dashboard
- Phương pháp chia sẻ và quản lý quyền truy cập
- Thực hành: Xây dựng dashboard với nhiều loại visualization khác nhau.
NGÀY 10: ADVANCED INTEGRATION & FINAL PROJECT
Ngày cuối cùng tổng hợp tất cả các kỹ thuật đã học để xây dựng một giải pháp toàn diện.
