Nội dung khóa học

• Buổi 1: Giới thiệu các hàm cơ bản trong Excel
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:

Sử dụng các hàm điều kiện, hàm thống kê để tạo điều kiện trả dữ liệu và thống kê dữ liệu
• Sử dụng VLOOKUP cho các giá trị liên tục
• Sử dụng VLOOKUP cho phép nối cụ thể

• Tra cứu mờ
• Xử lý lỗi trong bảng tra cứu
• Sử dụng = MATCH + INDEX để tìm giá trị
• Kết hợp =INDEX và =MATCH
• Hàm INDIRECT

Case Study:

• Buổi 2: Tương tác giữa Word và Excel
Chủ đề:

- Hàm xử lý chuỗi
- Hàm thay đổi định dạng của ký tự
- Advance Filter
- Conditional Formating
- Mail merge

Mục tiêu:

- Tổng hợp và phân tích dữ liệu
- Tương tác giữa word và excel

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 3: Phân tích và trình bày dữ liệu
Chủ đề:

- Data Validation
- Pivot table
- Dashboard Reporting

Mục tiêu:

Phân tích và trình bày dữ liệu

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 4: Ứng dụng thực tiễn
Chủ đề:

Dashboard chuyên nghiệp áp dụng vào thực tế doanh nghiệp

Mục tiêu:

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 5: Phân tích dữ liệu và Tổng kết khóa học Excel Level 2
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:

• Buổi 6: Làm quen với SQL và cài đặt
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...

• Buổi 7: Làm quen với SQL và cài đặt (tiếp)
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...

• Buổi 8: Mô hình CSDL
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...

• Buổi 9: Làm quen với các lệnh điều kiện, lọc dữ liệu
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...

• Buổi 10: Thực hành SQL cơ bản và nâng cao
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...

• Buổi 11: Mệnh đề joins cơ bản và nâng cao trong SQL
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...

• Buổi 12: Tính toán trong SQL Server
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...

• Buổi 13: Mệnh đề phụ và bảng dẫn xuất
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...

• Buổi 14: Review kiến thức SQL Level 1, bài tập nhóm và đánh giá cá nhân
Chủ đề:

Tổng kết

Mục tiêu:

Tổng kết chương trình SQL Level 1 đã học

Ứng dụng:

Tổng kết chương trình đã học

Case Study:

• Buổi 15: Làm quen với Power BI
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:

• Buổi 16: Làm quen với Power BI (tiếp)
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:

• Buổi 17: Xử lý dữ liệu cơ bản và ngôn ngữ M
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:

• Buổi 18: Sử dụng bộ lọc và slicers
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:

• Buổi 19: Xử lý dữ liệu bằng Drill-down và Drillthrough
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:

• Buổi 20: Sử dụng map và tạo calculated columns
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:

• Buổi 21: Trích xuất và chia sẻ báo cáo
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:

• Buổi 22: Tổng kết khóa học khóa Power BI Level 1
Chủ đề:

Review kiến thức, chữa Project và đánh giá cá nhân

Mục tiêu:

Tổng kết

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 23: Giới thiệu về Advanced Power BI
Chủ đề:

- Mô hình dữ liệu nâng cao
- Query Editor nâng cao

Mục tiêu:

Giới thiệu về Advanced Power BI và phương pháp học và thực hành Power BI nhanh nhất

Ứng dụng:

Xử lý Power BI với các thao tác nâng cao

Case Study:

• Buổi 24: Sử dụng parameters và custom visuals
Chủ đề:

- Tham số (Parameters)
- Quản lý hình ảnh (Custom visuals)

Mục tiêu:

Kiến thức chung và thực hành

Ứng dụng:

Kết nối hình ảnh với thuộc tính trong mô hình dữ liệu

Case Study:

• Buổi 25: Thêm chú thích với Tooltips và formatting
Chủ đề:

- Chú thích (Tooltips)
- Định dạng có điều kiện

Mục tiêu:

Kiến thức chung và thực hành

Ứng dụng:

Phân tích và trích xuất dữ liệu giúp nhà quản lý dễ sử dụng và có năng suất cao

Case Study:

• Buổi 26: Tạo các hiển thị động và bookmarks
Chủ đề:

- Các hiển thị động
- Quick measures
- Bookmarks
- Bookmark case studies

Mục tiêu:

Kiến thức chung và thực hành

Ứng dụng:

Phân tích và trích xuất dữ liệu giúp nhà quản lý dễ sử dụng và có năng suất cao

Case Study:

• Buổi 27: Tới ưu Power BI trên các nền tảng
Chủ đề:

- Report themes
- Power BI Templates
- Power BI Service nâng cao
- Power BI mobile

Mục tiêu:

- Kiến thức chung và thực hành
- Tối ưu Power BI

Ứng dụng:

- Tăng tính hiểu quả trong việc diễn đạt dữ liệu
- Vận hành cho ban quản trị và toàn bộ doanh nghiệp với tính bảo mật cao

Case Study:

• Buổi 28: Tổng kết khóa học PBI Level 2
Chủ đề:

Review kiến thức, bài tập nhóm và đánh giá cá nhân

Mục tiêu:

Tổng kết

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 29: Làm quen với Python
Chủ đề:

- Preliminaries
- Python Language Basics, Ipython, and Jupiter NoteBooks
- Built-in Data Structures, Functions, and Files

Mục tiêu:

- Làm quen với Python
- Nắm vững cấu trúc dữ liệu, hàm, và files

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

Tách và xử lý chuỗi (string)

• Buổi 30: Làm quen với Python (tiếp)
Chủ đề:

- Built-in Data Structures, Functions, and Files

Mục tiêu:

- Làm quen với Python
- Nắm vững cấu trúc dữ liệu, hàm, và files

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

- Viết hàm tự build
- Áp dụng lọc và trích xuất dữ liệu bằng hàm

• Buổi 31: Xử lý và phân tích dữ liệu với Numpy và Pandas
Chủ đề:

- Numpy Basics: Arrays and Vectorized Computation
- Getting Started with Pandas

Mục tiêu:

- Sử dụng thư viện Numpy, cấu trúc mảng, vector
- Xử lý dữ liệu lớn bằng Pandas

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

Random walks using Numpy

• Buổi 32: Tải dữ liệu, lưu trữ và làm sạch, chuẩn bị dữ liệu
Chủ đề:

- Data Loading, Storage, and File Formats
- Data Cleaning and Preparation

Mục tiêu:

- Đọc, lưu trữ và xử lý dữ liệu
- Làm sạch dữ liệu

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

- Lấy dữ liệu chứng khoán và tỷ giá

• Buổi 33: Xử lý và Biểu diễn dữ liệu
Chủ đề:

- Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape
- Plotting and Visualization
- Data Aggregation and Group Operations

Mục tiêu:

- Sắp xếp và cấu trúc lại dữ liệu
- Vẽ biểu đồ và trực quan hóa
- Tập hợp dữ liệu và thao tác trên nhóm

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

Phân tích dữ liệu viễn thông, tài chính, ngân hàng và bảo hiểm

• Buổi 34: Xử lý và phân tích dữ liệu
Chủ đề:

Time Series Data

Mục tiêu:

- Nắm vững kiến thức về dữ liệu theo thời gian
- Mở rộng kiến thức với pandas nâng cao

Ứng dụng:

Khoa học dữ liệu

Case Study:

Phân tích dữ liệu viễn thông, tài chính, ngân hàng và bảo hiểm

• Buổi 35: Phân tích dữ liệu nâng cao với Pandas
Chủ đề:

Advanced pandas

Mục tiêu:

- Nắm vững kiến thức về dữ liệu theo thời gian
- Mở rộng kiến thức với pandas nâng cao

Ứng dụng:

Khoa học dữ liệu

Case Study:

Phân tích dữ liệu viễn thông, tài chính, ngân hàng và bảo hiểm

• Buổi 36: Giới thiệu các thư viện mô hình hóa trong Python và các ví dụ phân tích dữ liệu
Chủ đề:

- Introduction to Modelling Libraries in Python
- Data Analysis Examples

Mục tiêu:

Kiến thức thực hành từ chuyên gia khoa học dữ liệu

Ứng dụng:

Thực hành phân tích dữ liệu bằng các bài tập thực tế

Case Study:

Phân tích dữ liệu viễn thông, tài chính, ngân hàng và bảo hiểm

• Buổi 37: Quản trị rủi ro và Danh mục đầu tư
Chủ đề:

- Risk management
- Portfolio management

Mục tiêu:

- Kiến thức về Máy học
- Học có giám sát với thư viện Scikit-learn
- Học không giám sát trong Python

Ứng dụng:

Phân tích và mô hình quản trị rủi ro, quản trị danh mục

Case Study:

Credit risk scoring and Segmentation in banking

• Buổi 38: Tổng kết chương trình xử lý, phân tích và biểu diễn dữ liệu với Python
Chủ đề:

Tổng kết chương trình xử lý, phân tích và biểu diễn dữ liệu với Python

Mục tiêu:

- Giới thiệu về quản trị danh mục trong ngân hàng
- Sử dụng các công cụ vintage, roll-rate, flow-rate trong quản lý danh mục bán lẻ trong tài chính ngân hàng

Ứng dụng:

Phân tích và mô hình quản trị rủi ro, quản trị danh mục

Case Study:

Retail portfolio management in banking and finance