[Pre-order] Kiếm Tiền Cùng ChatGPT - Data Analysis Phân Tích Dữ Liệu

Tác giả: Nhiểu Tác Giả

Kiếm tiền cùng ChatGPT Data Analysis – Phân tích Dữ liệu là cuốn sách tiên phong, mở ra kỷ nguyên mới cho những người làm việc với dữ liệu. Trong bối cảnh phân tích dữ liệu ngày càng trở nên quan trọng và đòi hỏi chuyên môn cao, sự xuất hiện của ChatGPT đã mang đến một giải pháp đột phá. Cuốn sách này chính là kim chỉ nam giúp bạn biến một công cụ ngôn ngữ AI thành trợ thủ đắc lực, tối ưu hóa mọi công đoạn trong quy trình phân tích dữ liệu.

Được biên soạn với ngôn ngữ đơn giản và dễ hiểu, cuốn sách không chỉ cung cấp kiến thức nền tảng mà còn đi sâu vào các ứng dụng thực tế, giúp người đọc dễ dàng tiếp cận và khai thác sức mạnh của ChatGPT. Từ việc hiểu rõ yêu cầu, xây dựng kế hoạch, đến xử lý dữ liệu tổng hợp, trực quan hóa và thử nghiệm A/B, mỗi khía cạnh đều được trình bày chi tiết và có hệ thống.

Nội dung nổi bật của sách

Chuyển đổi ChatGPT thành công cụ phân tích dữ liệu chuyên nghiệp

Làm rõ cách ChatGPT giúp đơn giản hóa các nhiệm vụ phân tích dữ liệu phức tạp.

Hướng dẫn biến các tương tác đối thoại thành các bước phân tích hiệu quả.

Ứng dụng thực tế của ChatGPT trong toàn bộ quy trình phân tích dữ liệu

Cách sử dụng ChatGPT để hiểu vị trí, học phân tích, phỏng vấn và lập kế hoạch OKR.

Các kỹ thuật xử lý dữ liệu tổng hợp, trực quan hóa và thử nghiệm A/B với sự hỗ trợ của AI.

Khai thác tiềm năng "kiếm tiền" từ dữ liệu

Định hướng cách tạo ra giá trị và hiệu quả kinh tế từ việc ứng dụng ChatGPT.

Cập nhật triển vọng ngành phân tích dữ liệu trong thời đại AI.

Sách dành cho ai?

Người làm trong lĩnh vực phân tích dữ liệu (Data Analyst, Data Scientist) muốn nâng cao hiệu suất và khám phá công cụ mới.

Sinh viên, người mới bắt đầu tìm hiểu về phân tích dữ liệu và muốn tiếp cận phương pháp hiện đại, hiệu quả.

Chủ doanh nghiệp, nhà quản lý muốn ứng dụng AI để tối ưu hóa quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu.

Bất kỳ ai quan tâm đến ChatGPT và mong muốn khai thác tiềm năng của nó ngoài mục đích trò chuyện thông thường.