Lịch học dự kiến diễn ra



Lớp: PYTHON 51A6 LEVEL 1
Địa điểm: Số 5, Ngách 23, Ngõ 165 Thái Hà, HN
Thời gian học: Thứ 2 - 19H00 - 21H30 & Thứ 6 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: June 27, 2022
Thời gian kết thúc: Aug. 1, 2022
Giảng viên dự kiến: Đỗ Hưng
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: PYTHON 55SB6 LEVEL 1
Địa điểm: 284A Nam Kỳ Khởi Nghĩa, Quận 3, TP.HCM
Thời gian học: Thứ 4 - 19H00 - 21H30 & Chủ nhật - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: June 29, 2022
Thời gian kết thúc: Aug. 3, 2022
Giảng viên dự kiến: Đinh Công Minh
TRACK

BUSINESS INTELLIGENCE TRACK

Đây là chương trình đào tạo full skill về Business Intelligence gồm 05 khóa học, đào tạo từ cơ bản đến nâng cao giúp bạn trình bày dữ liệu kinh doanh thành các Business Intelligence Dashboard tổng quan, thực hiện xử lý dữ liệu chuyên sâu và đưa ra các chiến lược, giải pháp kinh doanh dựa vào những insights có được thông qua các báo cáo kinh doanh và dữ liệu.

Đồng thời, khóa học SQL cơ bản sẽ cung cấp các công cụ, kiến thức nền tảng và tư duy về cơ sở dữ liệu, phân tích, xử lý, làm sạch và tối ưu hóa dữ liệu. Thực hành tại lớp với giảng viên về các case studies thực tế

Tiếp đó, Khóa học Excel Dashboard cung cấp các công cụ và định hướng tư duy về cơ sở dữ liệu, cách phân tích, xử lý và trực quan hóa dữ liệu trên excel giúp bạn tạo các báo cáo vô cùng trực quan và dễ hiểu trên excel

Sau cùng, Khóa học giúp học viên bước đầu làm quen với ngôn ngữ lập trình Python và phân tích Big Data, tìm hiểu về database qua thực hành với các case studies thực tế trong lĩnh vực Phân tích Dữ liệu, Quản trị rủi ro và Quản trị danh mục

Hình thức đào tạo online và offline trong thời lượng 38 buổi học, mỗi buổi học từ 2.5 - 3 tiếng. Học trực tiếp cùng các chuyên gia thông tin như sau:

Tên 05 khóa học nhỏ trong chương trình Business Intelligence Track:
1. Powerful Dashboard in Excel (Excel Level 2)
2. SQL for Newbies: Data Analysis for Beginners (SQL Level 1)
3. Analyzing and visualizing data on Power BI (Power BI Level 1)
4. Applying Power BI In Business Intelligence (Power BI Level 2)
5. Python For Data Analytics And Risk Analytics (Python Level 1)

Cơ hội nghề nghiệp nổi bật sau khi tốt nghiệp chương trình đào tạo này là vị trí hot sau:
• Tất cả vị trí Business Intelligence Developer (Chuyên viên phát triển BI)
• Tất cả vị trí Business Intelligence Analyst (Nhà Phân Tích Trí Tuệ Kinh Doanh)
• Business Intelligence (BI) Specialist (Chuyên viên Phân tích Kinh doanh)
• Data Analyst (Chuyên viên Phân tích Dữ liệu)

4.6

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 và kỹ năng về phân tích dữ liệu chuyên sâu để ra trường có việc làm ngay với mức thu nhập hấp dẫn

• Những bạn trẻ có mong muốn chuyển ngang sang vị trí Data Analyst, Data Science & Big Data, Business Intelligence Specialist để có mức thu nhập cao hơn lên tới 1000$/tháng và các cơ hội sự nghiệp đột phá hơn

• Người đã đi làm, mong muốn học phân tích dữ liệu để cải thiện kiến thức và kỹ năng làm việc với dữ liệu để phục vụ cho công việc hiện tại và định hướng phát triển sự nghiệp trong tương lai

Yêu cầu đầu vào

Không yêu cầu đầu vào

Bạn sẽ học những gì

• Làm chủ ngôn ngữ SQL trong xử lý, xây dựng và quản trị hệ thống cơ sở dữ liệu lớn
• Chuyên sâu Excel trong phân tích dữ liệu
• Làm chủ ngôn ngữ lập trình Python và thành thạo Power BI trong phân tích và trực quan hóa dữ liệu lớn

Nội dung khóa học

    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:

    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:

    Chủ đề:

    - Data Validation
    - Pivot table
    - Dashboard Reporting

    Mục tiêu:

    Phân tích và trình bày dữ liệu

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Chủ đề:

    Dashboard chuyên nghiệp áp dụng vào thực tế doanh nghiệp

    Mục tiêu:

    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:

    - 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:

    - 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:

    - 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

    Mục tiêu:

    Tổng kết chương trình SQL Level 1 đã học

    Ứng dụng:

    Tổng kết chương trình đã học

    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:

    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:

    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:

    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:

    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:

    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:

    Chủ đề:

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

    Mục tiêu:

    Tổng kết

    Ứng dụng:

    Case Study:

    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)

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    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

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 Excel, SQL, Python và 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


Nguyễn Mạnh Hùng

- Project Manager tại TecaSoft Center – TecaPro
- Từng làm Reporting Team Leader tại MB Ageas Life (MBAL) & PVComBank
- Specialist in Data mining, reporting - IT division of PVCombank
- Giảng viên Power BI cao cấp


Tống Châu Nghị

- Over 20 years in IT, especially in database and
Datawarehouse management
- 11 years of experiences in SAP BI , SAP BW, SAP ECC and 4 years
in POWER BI services as position of BI Team Lead at Central Retail
Vietnam from 2013 to 2021
- BIBO Consultant tại Nguyen Kim Trading


Đinh Quang Vũ

- Data Analytics Manager - Prudential Vietnam Assurance
Private Ltd
- MIS & Report Specialist - Chubb Life Vietnam Insurance
Co., Ltd
- Master of Data Science - Ho Chi Minh City University of
Science