Lịch học dự kiến diễn ra



Lớp: PBI 51A7 LEVEL 1
Địa điểm: Số 5, Ngách 23, Ngõ 165 Thái Hà, HN
Thời gian học: Thứ 4 - 19H00 - 21H30 & Thứ 7 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: July 9, 2022
Thời gian kết thúc: Aug. 3, 2022
Giảng viên dự kiến: Nguyễn Thành Đạt
Lớp: SQL 53B6 LEVEL 1
Địa điểm: Số 5, Ngách 23, Ngõ 165 Thái Hà, HN
Thời gian học: Thứ 3 - 19H00 - 21H30 & Thứ 6 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: June 28, 2022
Thời gian kết thúc: July 29, 2022
Giảng viên dự kiến: Bùi Thanh Tú
Lớp: PBI 47SA7 LEVEL 1
Địa điểm: Số 5, Ngách 23, Ngõ 165 Thái Hà, HN
Thời gian học: Thứ 4 - 19H00 - 21H30 & Thứ 7 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: July 13, 2022
Thời gian kết thúc: Aug. 6, 2022
Giảng viên dự kiến: --------
TRACK

BIG DATA IN BUSINESS TRACK

Đây là chương trình đào tạo full skill về Big Data trong kinh doanh gồm 06 khóa học, bạn sẽ được đào tạo cơ bản với ngôn ngữ R để ứng dụng nó trong việc phân tích dữ liệu, sau khi đã quen với R bạn sẽ được hướng dẫn ứng dụng R vào các phân tích chuyên sâu về data và quản lý rủi ro trong lĩnh vực kinh doanh

Đồng thời, bạn được đào tạo để xây dựng nền tảng tư duy dữ liệu và kỹ năng nền tảng với SQL, nâng cao các kỹ năng xử lý dữ liệu, hướng dẫn chuyên sâu về SQL.

Tiếp sau đó, khóa học Excel sẽ giúp bạn trong việc báo cáo và phân tích dữ liệu với công cụ. Cuối cùng, bạn sẽ được sử dụng một công cụ siêu mạnh mẽ giúp bạn thiết kế các báo cáo SANG-XỊN-MỊN thông qua khóa học "Analyzing and visualizing data" với công cụ Power BI

Hình thức đào tạo online và offline trong thời lượng 50 buổi học, mỗi buổi học từ 2.5 - 3 tiếng. Học trực tiếp cùng các chuyên gia thông tin như sau:

Tên 06 khóa học nhỏ trong chương trình Big Data in Business Track:
1. SQL for Newbies: Data Analysis for Beginners (SQL Level 1)
2. Database and SQL for Data Science (SQL Level 2)
3. R programming for Data Analytics (R Level 1)
4. Applied R in Risk Analytics, Business Analytics & Portfolio management (R Level 2)
5. Powerful Dashboard in Excel (Excel level 2)
6. Analyzing and visualizing data on Power BI (Power BI Level 1)

Cơ hội nghề nghiệp nổi bật sau khi tốt nghiệp chương trình đào tạo này là các vị trí hot sau:
• Tất cả vị trí Data Engineer (Kĩ Sư Dữ liệu)
• Tất cả vị trí Data Analyst (Chuyên viên Phân tích Dữ liệu)
• Tất cả vị trí Data Scientist (Nhà Khoa học Dữ liệu)
• Tất cả vị trí Machine Learning (ML) Engineer (Kĩ sư Học máy)
• Tất cả vị trí Artificial Intelligence (AI) Engineer (Kĩ sư Trí tuệ Nhân tạo)

4.5

Đối tượng

• Sinh viên khối kinh tế, kĩ thuật có định hướng tham gia ngành Data Science, Data Analytics đang cần học thêm kiến thức về lập trình và kỹ năng về phân tích dữ liệu chuyên sâu để ra trường có việc làm ngay

• Tất cả những bạn làm việc trong các lĩnh vực liên quan cần trang bị kiến thức cần thiết hỗ trợ xử lý dữ liệu lớn trong doanh nghiệp

• Những bạn trẻ có mong muốn chuyển ngang sang ngành Data Analytics, Data Science & Big Data để có mức thu nhập cao hơn lên tới 1000$/tháng

Yêu cầu đầu vào

Không yêu cầu đầu vào

Bạn sẽ học những gì

• Làm chủ ngôn ngữ lập trình R trong phân tích dữ liệu và quản trị rủi ro kinh doanh
• Làm chủ ngôn ngữ SQL trong xử lý, xây dựng và quản trị dữ liệu lớn
• Chuyên sâu Excel trong báo cáo và phân tích dữ liệu
• Thành thạo ứng dụng Power BI làm báo cáo thông minh dữ liệu trực quan hóa

Nội dung khóa học

    Chủ đề:

    - Using SQL Server
    - Tạo lập cơ sở dữ liệu (CSDL)

    Mục tiêu:

    - Tạo lập cơ sở dữ liệu (CSDL)

    Ứng dụng:

    - Tạo cơ sở dữ liệu, bảng và view mới
    - Chèn các bản ghi vào trong một CSDL
    - Xóa các bản ghi từ một CSDL
    - Lấy dữ liệu từ một CSDL
    - Tổ chức một lượng lớn thông tin bằng việc lưu trữ, thu thập và quản lý

    Case Study:

    Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

    Chủ đề:

    - Using SQL Server
    - Tạo lập cơ sở dữ liệu (CSDL)

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    - Tạo cơ sở dữ liệu, bảng và view mới
    - Chèn các bản ghi vào trong một CSDL
    - Xóa các bản ghi từ một CSDL
    - Lấy dữ liệu từ một CSDL
    - Tổ chức một lượng lớn thông tin bằng việc lưu trữ, thu thập và quản lý

    Case Study:

    Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử..

    Chủ đề:

    - Thao tác với bảng
    - Mô hình CSDL

    Mục tiêu:

    - Lưu trữ dữ liệu và phân tích dữ liệu

    Ứng dụng:

    - Xây dưng một kiểu dữ liệu hợp lý và phù hợp để tạo thuận lợi cho việc tìm kiếm dữ liễu và tối ưu bộ nhớ trong quá trình sử dụng

    Case Study:

    Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

    Chủ đề:

    - Lệnh cơ bản
    - Lệnh có điều kiện Where

    Mục tiêu:

    - Cấu trúc câu lệnh cơ bản và có điều kiện

    Ứng dụng:

    - Truy vấn thuận lợi và dễ dàng trong một CSDL lớn

    Case Study:

    Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

    Chủ đề:

    - Xuất ra Excel
    - Các phép tính toán
    - Các phép tính toán có sử dụng yếu tố ngày

    Mục tiêu:

    - Kiến thức chung và thực hành

    Ứng dụng:

    - Phân tích dữ liệu

    Case Study:

    Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

    Chủ đề:

    - Mệnh đề Joins cơ bản trong SQL
    - Mệnh đề Joins lạ trong SQL

    Mục tiêu:

    - Kiến thức chung và thực hành

    Ứng dụng:

    - Tìm kiếm và phân tích dữ liệu từ nhiều bảng

    Case Study:

    - Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

    Chủ đề:

    - Hàm tập hợp trong SQL
    - Khung hình bảng ảo View

    Mục tiêu:

    - Kiến thức chung và thực hành

    Ứng dụng:

    - Phân tích dữ liệu

    Case Study:

    - Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

    Chủ đề:

    - Các mệnh đề phụ
    - Bảng dẫn xuất (derived table) và CTEs

    Mục tiêu:

    - Giới thiệu, phân biệt và thực hành

    Ứng dụng:

    - Sử dụng để đặt giới hạn và hạn chế kết quả trả về của truy vấn cha trong những query phức tạp cần tham chiếu đến dữ liệu của nhiều bảng với điều kiện kết lọc phức tạp mà 1 query không thể nào xử lý được.
    - Truy vấn lồng trong cơ sở dữ liệu lớn

    Case Study:

    - Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

    Chủ đề:

    Tổng kết khóa SQL Level 1

    Mục tiêu:

    Tổng kết chương trình đã học

    Ứng dụng:

    Tổng kết chương trình đã học

    Case Study:

    Chủ đề:

    - Thủ tục lưu trữ (stored procedures)
    - Các biến trong SQL
    - Tham số và các giá trị trả về

    Mục tiêu:

    - Kiến thức chung và thực hành

    Ứng dụng:

    - Quản trị dữ liệu lớn như quản lý nhân sự hay quản lý bán hàng...

    Case Study:

    - Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

    Chủ đề:

    - Hàm Scalar
    - Điều kiện kiểm tra
    - Cấu trúc vòng lặp
    - Xử lý lỗi

    Mục tiêu:

    - Quản trị và phân tích dữ liệu

    Ứng dụng:

    - Phân tích dữ liệu, liên kết các dữ liệu
    - Phương pháp logic trong việc tạo báo cáo khoa học

    Case Study:

    - Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

    Chủ đề:

    - Lệnh xóa trong SQL
    - Cập nhật dữ liệu trong SQL
    - Chèn dữ liệu

    Mục tiêu:

    - Quản trị và phân tích dữ liệu

    Ứng dụng:

    - Phân tích dữ liệu, liên kết các dữ liệu
    - Phương pháp logic trong việc tạo báo cáo khoa học

    Case Study:

    - Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

    Chủ đề:

    - Tạo bảng
    - Nhóm các câu lệnh trong SQL (Transactions)
    - Bảng tạm thời và bảng biến

    Mục tiêu:

    - Quản trị và phân tích dữ liệu

    Ứng dụng:

    - Chỉnh sửa và sắp xếp dữ liệu

    Case Study:

    - Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

    Chủ đề:

    - Hàm có giá trị bảng
    - Bảng dẫn xuất (derived table) và CTEs

    Mục tiêu:

    - Quản trị và phân tích dữ liệu

    Ứng dụng:

    - Chỉnh sửa và sắp xếp dữ liệu

    Case Study:

    - Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

    Chủ đề:

    - Thao tác con trỏ (cursors)
    - Gỡ lỗi câu lệnh
    - Chuỗi lệnh SQL động

    Mục tiêu:

    - Kiến thức chung và thực hành

    Ứng dụng:

    - Duyệt qua từng dòng dữ liệu của một bảng để thao tác với chúng.
    - Gỡ lỗi những procedures có nhiều câu lệnh phức tạp
    - Phân tích kết quả tìm kiếm với nhiều tham số đầu vào khác nhau sẽ tạo nhiều câu lệnh SQL khác nhau

    Case Study:

    - Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

    Chủ đề:

    - Chuyển đổi dữ liệu Pivots
    - Hẹn giờ

    Mục tiêu:

    - Kiến thức chung và thực hành

    Ứng dụng:

    - Phân tích bảng chéo (cross tabulation) chuyển dữ liệu từ bảng này sang bảng khác
    - Kiểm tra ràng buộc toàn vẹn dữ liệu.

    Case Study:

    - Quản trị cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

    Chủ đề:

    Tổng kết khoá SQL Level 2

    Mục tiêu:

    - Kiểm tra lại các nội dung đã học

    Ứng dụng:

    Case Study:

    - Kiểm tra lại các nội dung đã học

    Chủ đề:

    Giới thiệu tổng quan

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toàn làm sạch, khai phá dữ liệu với dữ liệu bán hàng

    Chủ đề:

    R cơ bản

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toàn làm sạch, khai phá dữ liệu với dữ liệu bán hàng

    Chủ đề:

    Câu điều kiện và vòng lặp

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toàn làm sạch, khai phá dữ liệu với dữ liệu bán hàng

    Chủ đề:

    Xử lý dữ liệu với tidyverse

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toàn làm sạch, khai phá dữ liệu với dữ liệu bán hàng

    Chủ đề:

    Trực quan hóa dữ liệu với ggplot2

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toàn làm sạch, khai phá dữ liệu với dữ liệu bán hàng

    Chủ đề:

    Hàm tự định nghĩa và apply

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toàn làm sạch, khai phá dữ liệu với dữ liệu bán hàng

    Chủ đề:

    Xây dựng báo cáo với Rmarkdown

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán import dữ liệu từ SQL, thực hiện báo cáo cơ bản trên Rmarkdown

    Chủ đề:

    Giới thiệu về SQL và kết nối với R

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán import dữ liệu từ SQL, thực hiện báo cáo cơ bản trên Rmarkdown

    Chủ đề:

    Giới thiệu về Machine Learning

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán dự đoán khả năng vỡ nợ của khách hàng dựa trên thuật toán Logistic

    Chủ đề:

    Áp dụng thuật toán Machine Learning và Tổng kết chương trình R Level 1

    Mục tiêu:

    Áp dụng thuật toán Machine Learning và Tổng kết chương trình R Level 1

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán dự đoán khả năng vỡ nợ của khách hàng dựa trên thuật toán Logistic

    Chủ đề:

    Giới thiệu phân tích dữ liệu

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    - Giới thiệu về phân tích dữ liệu và các ứng dụng phân tích dữ liệu (use cases) trong ngân hàng, tài chính
    - Giới thiệu về quản trị danh mục (portfolio management)

    Chủ đề:

    Supervised learning in R (Học có giám sát)

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán phân loại quyết định cho vay dựa trên thông tin nhân khẩu học của khách hàng

    Chủ đề:

    Supervised learning in R (Học có giám sát)

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán xây dựng mô hình chấm điểm khách hàng (XHTD) tại ngân hàng dựa trên thuật toán Logistic regression

    Chủ đề:

    Supervised learning in R (Học có giám sát)

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán mô hình hành vi của khách hàng tiền gửi thanh toán & tiền gửi tiết kiệm và/ hoặc mô hình tính VAR

    Chủ đề:

    Supervised learning in R (Học có giám sát)

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán xây dựng mô hình chấm điểm khách hàng (XHTD) tại ngân hàng dựa trên thuật toán Cây quyết định

    Chủ đề:

    Supervised learning in R (Học có giám sát)

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán tính toán các tham số tính tổn thất dự kiến (Expected loss – PD, LGD, EAD) tại ngân hàng dựa trên thuật toán Cây quyết định

    Chủ đề:

    Unsupervised learning in R (Học không có giám sát)

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán: Phân nhóm khách hàng (customer segmentation) sử dụng k-means

    Chủ đề:

    Unsupervised learning in R (Học không có giám sát)

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán: Phân tích mạng xã hội (Social network clustering analysis)

    Chủ đề:

    Unsupervised learning in R (Học không có giám sát)

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toàn phân tích hành vi khách hàng dựa trên mô hình RFM và thực hành trên R

    Chủ đề:

    Tổng kết

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Chủ đề:

    - Hàm logic (if, and, or)
    - Hàm thống kê (sumif, sumifs, count, countifs...)
    - Hàm Vlookup, Hlookup từ cơ bản đến nâng cao
    - Hàm Index, match, indirect cơ bản đến nâng cao, giải quyết hạn chế của hàm vlookup

    Mục tiêu:

    Tổng hợp và phân tích dữ liệu

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Chủ đề:

    - Advanced pivot tables
    - Advanced charts
    - Dashboard Reporting
    - Dashboard chuyên nghiệp áp dụng vào thực tế doanh nghiệp

    Mục tiêu:

    Phân tích và trình bày dữ liệu

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Chủ đề:

    - Giới thiệu Power Pivot
    - Kết nối và xử lý file Excel
    - Sử dụng Excel tables
    - Kết nối Diagram View & Detect trong Power Pivot
    - DAX cơ bản
    - Hàm CALCULATE

    Mục tiêu:

    Phân tích dữ liệu

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Chủ đề:

    - Giới thiệu Google Sheet
    - Tạo bộ lọc dữ liệu
    - Lấy dữ liệu từ một nơi khác
    - Tạo dữ liệu xác thực (menu đổ xuống - danh sách)
    - Tạo định dạng theo điều kiện
    - Tạo liên kết đến Nội dung - Tài liệu khác
    - Quản lý trang tính
    - Một số hàm nâng cao

    Mục tiêu:

    Sử dụng Google trang tính từ cơ bản đến nâng cao

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Chủ đề:

    - Công thức tính dòng tiền
    - Thẩm định đầu tư
    - Định dạng có điều kiện
    - Hàm Lookup
    - Hàm Lookup nâng cao
    - Các kịch bản
    - Tìm kiếm mục tiêu
    - Bảng dữ liệu
    - Tổng kết

    Mục tiêu:

    - Tổng hợp và phân tích dữ liệu
    - Tìm kiếm dữ liệu nhanh chóng

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Chủ đề:

    - Báo cáo cơ bản
    - Nguồn dữ liệu
    - Biểu đồ

    Mục tiêu:

    Giới thiệu về Business Intelligence (BI) và cách làm việc với BI

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Chủ đề:

    - Định dạng trực quan hóa (visualisations)
    - Các dạng trực quan hóa dữ liệu
    - Bảng điều khiển (Dashboard)

    Mục tiêu:

    Kiến thức chung và thực hành

    Ứng dụng:

    Cho phép người dùng trực quan hóa dữ liệu và nhúng những báo cáo vào ứng dụng hoặc website của công ty. Từ đó có quyết định kinh doanh vào quản lý hiệu quả

    Case Study:

    Chủ đề:

    - Chỉnh sửa mệnh đề phần 1
    - Chỉnh sửa mệnh đề phần 2

    Mục tiêu:

    Kiến thức chung và thực hành

    Ứng dụng:

    Xử lý Power BI với các thao tác cơ bản

    Case Study:

    Chủ đề:

    - Multiple tables
    - Lọc dữ liệu

    Mục tiêu:

    Kiến thức chung và thực hành

    Ứng dụng:

    Xử lý Power BI với các thao tác cơ bản

    Case Study:

    Chủ đề:

    - Sử dụng Drill-down
    - Sử dụng Drillthrough để lọc

    Mục tiêu:

    Kiến thức chung và thực hành

    Ứng dụng:

    Xử lý Power BI với các thao tác cơ bản

    Case Study:

    Chủ đề:

    - Tổng quan về maps
    - Calculated columns

    Mục tiêu:

    Kiến thức chung và thực hành

    Ứng dụng:

    Trực quan hóa dữ liệu

    Case Study:

    Chủ đề:

    - Xuất bản báo cáo
    - Power BI Service
    - App workspaces

    Mục tiêu:

    - Kiến thức chung và thực hành
    - Tạo giao diện trực quan

    Ứng dụng:

    Không gian làm việc và chia sẻ báo cáo

    Case Study:

    Chủ đề:

    Review kiến thức, chữa Project và đánh giá cá nhân

    Mục tiêu:

    Tổng kết

    Ứng dụng:

    Case Study:

Tại sao khóa học tại MCI phù hợp với bạn

1. Lộ trình khóa học thiết kế khoa học, theo quy trình làm việc thực tế giúp bạn tiếp thu và nắm chắc kiến thức theo trình tự khoa học
2. Giáo trình đào tạo theo chuẩn Quốc tế kết hợp giữa lý thuyết và thực hành qua các case study thực tế
3. 100% Giảng viên tại MCI là các chuyên gia tư vấn tại Big4 các tập đoàn lớn tại Việt Nam, có chứng chỉ đào tạo nghiên cứu quốc tế trong lĩnh vực lập trình và dữ liệu
4. Giảng viên hướng dẫn tận tay giúp bạn thành thạo SQL, R, Excel, Power BI trong thời gian ngắn nhất
5. Cam kết chất lượng đào tạo, miễn phí học lại trọn đời nếu chưa nắm rõ kiến thức

Đội ngũ giảng viên


Lê Xuân Trung

- Chief Financial Officer - DTH Group
- Deputy Finance Accounting department - Vingroup/Vinschool
- Audit Senior - Deloitte Vietnam Company Limited
- Association of Chartered Certified Accountants - ACCA (Professional Level)