Phân tích nghiệp vụ
Data Modeling and ERD Mastery
Normalization, ERD design, data dictionary, migration planning — kỹ năng data modeling nâng cao cho Technical BA.
2 tháng
60 bài học
7 bài kiểm tra
102 câu hỏi
Bạn sẽ học được gì
Thu thập và phân tích yêu cầu nghiệp vụ từ stakeholders
Viết User Stories, Use Cases, và Acceptance Criteria chuẩn
Quản lý stakeholder và điều phối requirements workshop
Tạo Process Flow, Data Flow, và Business Process Model
Sử dụng AI tools (Claude, ChatGPT) để tăng tốc BA tasks
Thực hành qua bài tập thực tế và case studies VN
Chương 1: Bài học
Data Modeling Concepts
Đọc
Normalization và Data Dictionary
Đọc
Migration Planning và Data Quality
Đọc
Bài 4 — Entities — Định nghĩa và Loại entity
Đọc
Bài 5 — Attributes — Loại và Constraints
Đọc
Bài 6 — Primary Keys — Natural, Surrogate, Composite
Đọc
Bài 7 — Relationships — One-to-One, One-to-Many, Many-to-Many
Đọc
Bài 8 — Cardinality Notation — Crow's Foot, Chen, UML
Đọc
Bài 9 — Conceptual Data Model — High-level Business View
Đọc
Bài 10 — Logical Data Model — Normalized Detailed Model
Đọc
Bài 11 — Physical Data Model — DBMS-Specific Implementation
Đọc
Bài 12 — Normalization — 1NF Cơ Bản
Đọc
Bài 13 — Normalization — 2NF Partial Dependencies
Đọc
Bài 14 — Normalization — 3NF Transitive Dependencies
Đọc
Bài 15 — Denormalization — When and Why
Đọc
Bài 16 — ERD Tools — Lucidchart, draw.io, dbdiagram
Đọc
Bài 17 — Data Dictionary — Documenting Attributes
Đọc
Bài 20 — Subtypes & Supertypes (Inheritance)
Đọc
Bài 21 — Self-Referencing & Hierarchical Data
Đọc
Bài 22 — Audit Tables & Temporal Data
Đọc
Bài 23 — Indexes & Performance Tuning
Đọc
Bài 24 — Constraints & Business Rules
Đọc
Bài 25 — Data Modeling cho Vietnamese Addresses
Đọc
Bài 26 — Data Modeling cho Vietnamese Names
Đọc
Bài 27 — Money & Currency Data Modeling
Đọc
Bài 28 — Dates, Times, Timezones
Đọc
Bài 29 — JSON & Semi-structured Data
Đọc
Bài 30 — Data Migration Modeling
Đọc
Bài 31 — Data Warehouse & Star Schema
Đọc
Bài 32 — Integration with Requirements Documentation
Đọc
Bài 33 — Common Patterns — Inventory, Booking, Approval
Đọc
Bài 34 — Database Design Best Practices
Đọc
Bài 35 — Reviewing Existing Schemas
Đọc
Bài 36 — Performance Considerations cho BA
Đọc
Bài 37 — NoSQL & Polyglot Persistence
Đọc
Bài 40 — Workshop Facilitation cho Data Modeling
Đọc
Bài 41 — Anti-patterns trong Data Modeling
Đọc
Bài 43 — Mermaid ERD as Code
Đọc
Bài 44 — Schema Evolution & Migration Strategies
Đọc
Bài 45 — Data Integration Patterns
Đọc
Bài 46 — Data Quality Dimensions
Đọc
Bài 47 — Privacy by Design — PDPL Compliance
Đọc
Bài 48 — Reporting Database vs OLTP
Đọc
Bài 49 — Capstone Project Setup
Đọc
Bài 50 — Tổng kết Data Modeling
Đọc
Bài 52 — Data Architect Career Path
Đọc
Bài 53 — Data Governance Basics
Đọc
Bài 54 — Common Interview Questions for Data BA
Đọc
Bài 55 — Continuous Learning & Resources
Đọc
Bài 59 — Industry Case Studies
Đọc
Bài 60 — Course Wrap-up & Next Steps
Đọc
Chương 2: Bài 18 — Hands-on
Chương 3: Bài 19 — Hands-on
Chương 4: Bài 38 — Hands-on Lab
Chương 5: Bài 39 — Hands-on Lab
Chương 6: Bài 42 — Hands-on
Chương 7: Bài 51 — Cheat Sheet
Chương 8: Bài 56 — Reference Implementations
Chương 9: Bài 57 — Bonus
Chương 10: Bài 58 — Capstone Project
Chương 1: Nền tảng Mô hình hóa Dữ liệu và ERD
Bài kiểm tra chương 1 — Nền tảng Mô hình hóa Dữ liệu và ERD. Cần đạt 65% để qua chương.
Chương 2: Chuẩn hóa, Physical Model & Thực hành ERD
Bài kiểm tra chương 2 — Chuẩn hóa, Physical Model & Thực hành ERD. Cần đạt 65% để qua chương.
Chương 3: Mô hình hóa dữ liệu chuyên sâu & đặc thù Việt Nam
Bài kiểm tra chương 3 — Mô hình hóa dữ liệu chuyên sâu & đặc thù Việt Nam. Cần đạt 65% để qua chương.
Chương 4: Kho dữ liệu, mẫu thiết kế & thực chiến ERD
Bài kiểm tra chương 4 — Kho dữ liệu, mẫu thiết kế & thực chiến ERD. Cần đạt 65% để qua chương.
Chương 5: Anti-pattern, Tiến hóa Schema & Chất lượng Dữ liệu
Bài kiểm tra chương 5 — Anti-pattern, Tiến hóa Schema & Chất lượng Dữ liệu. Cần đạt 65% để qua chương.
Chương 6: Tổng kết, Nghề nghiệp & Ứng dụng thực chiến Data Modeling
Bài kiểm tra chương 6 — Tổng kết, Nghề nghiệp & Ứng dụng thực chiến Data Modeling. Cần đạt 65% để qua chương.
Bài thi tổng kết: Data Modeling and ERD Mastery
Bài thi tổng hợp toàn khóa — tình huống thực tế, yêu cầu vận dụng. Cần đạt 75% để hoàn thành khóa.
Luyện tập với AI
Copy prompt bên dưới, paste vào Claude hoặc ChatGPT để tự luyện. AI sẽ đóng vai mentor, hỏi và chấm điểm cho bạn.
Cách luyện hiệu quả với AI
- Mỗi ngày 15-30 phút: Chọn 1 prompt, thực hành 1 skill. Consistency quan trọng hơn intensity.
- Viết trước, AI review sau: Đừng để AI viết hộ. Viết user story/PRD trước, rồi nhờ AI đánh giá.
- Tự đánh giá: Sau mỗi session, tự hỏi: "Tôi đã hiểu concept nào mới? Còn gap nào?"
- Build portfolio: Lưu lại output tốt nhất từ mỗi session — đó là portfolio BA của bạn.
Khóa học này dành cho ai?
- Người muốn chuyển sang nghề Business Analyst
- Sinh viên IT/kinh tế muốn hiểu BA role
- Developer/QA muốn hiểu requirements process
- PM muốn strengthen BA skills
Yêu cầu trước khi học
- Không cần kinh nghiệm BA — khóa học bắt đầu từ zero
- Biết đọc tiếng Anh cơ bản (tài liệu tham khảo bằng tiếng Anh)
- Có tài khoản ChatGPT hoặc Claude (free tier đủ dùng)
Sau khi hoàn thành
- Tự tin apply vị trí Junior BA / Associate BA
- Có portfolio gồm PRD, User Stories, Process Flows thật
- Biết dùng AI tools để tăng tốc BA tasks 3-5x
- Nhận Certificate of Completion
Tài liệu tham khảo
- BABOK Guide — IIBA (Business Analysis Body of Knowledge)
- Business Analysis Techniques — James Cadle
- User Stories Applied — Mike Cohn
- Inspired — Marty Cagan (Product Discovery)