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

DATA EXPERT - SQL TRACK

Đây là chương trình đào tạo full skill về Phân tích và Xây dựng cơ sở dữ liệu trong kinh doanh gồm 05 khóa học, bạn sẽ bước đầu làm quen với ngôn ngữ truy vấn SQL và các nghiệp vụ quan trọng khi làm việc với SQL trong cơ sở dữ liệu doanh nghiệp, ứng dựng xử lý Big Data, cũng như ứng dụng ngay vào lĩnh vực Phân tích Dữ liệu. Sau đó, bạn sẽ được tìm hiểu chuyên sâu và các ứng dụng nâng cao hơn về SQL, Debugging.

Xử lý dữ liệu lớn với SQL Server và SQL Oracle, ứng dụng SQL trong xây dựng và cấu trúc dữ liệu, hệ quản trị cơ sở dữ liệu lớn. Các nghiệp vụ liên quan đến Data Warehouse, Data Lake, Data Model…

Tiếp đó, bạn sẽ làm quen và thực hành với ngôn ngữ R trong công việc xử lý, phân tích dữ liệu và rủi ro trong các hoạt động kinh doanh.

Cuối cùng, bạn sẽ được làm quen với công cụ phân tích và thiết kế các Visualization SANG-XỊN-MỊN để phục vụ trong việc báo cáo và trình bày dữ liệu một cách thông minh và khoa học

Hình thức đào tạo online và offline trong thời lượng 45 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 Data Expert - SQL Track:
1. SQL for Newbies: Data Analysis for Beginners (SQL Level 1)
2. Database and SQL for Data Science (SQL Level 2)
3. Analyzing and visualizing data on Power BI (Power BI Level 1)
4. R programming for Data Analytics (R Level 1)
5. Applied R in Risk Analytics, Business Analytics & Portfolio management (R Level 2)

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 Analyst (Chuyên viên Phân tích Dữ liệu)
• Tất cả vị trí Data Engineer (Kĩ sư Dữ liệu)
• Tất cả vị trí Data Scientist (Nhà Khoa học Dữ liệu)
• Tất cả vị trí Data Architect (Chuyên viên Kiến Trúc Dữ Liệu)
• Tất cả vị trí Database Administrator (Nhà Quản Lý Cơ Sở 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 xử lý và phân tích dữ liệu, học về cơ sở dữ liệu cơ bản 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 và xây dựng hệ quản trị cơ sở dữ liệu (Data Warehouse, Data Lake, Data Model..) trong doanh nghiệp

• Những bạn trẻ có mong muốn chuyển ngang sang ngành Data Analytics, Data Science & Big Data, Data Engineer, Data Architect… để có mức thu nhập cao hơn lên tới 1000$/tháng và sự nghiệp bứt phá hơn trong tương lai

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 cơ sở dữ liệu dữ liệu lớn
• Thành thạo ứng dụng Power BI xây dựng báo cáo thông minh, trực quan hoá dữ liệu tự động từ nhiều nguồn

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:

    - 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 kiến thức SQL Level 1

    Mục tiêu:

    Tổng kết chương trình đã học SQL Level 1

    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:

    Buổi 17: Tổng kết kiến thức SQL Level 2, bài tập nhóm và đánh giá cá nhân

    Mục tiêu:

    - Kiểm tra lại các nội dung đã học

    Ứng dụng:

    Case Study:

    - Kiểm tra lại các nội dung đã học

    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:

    Giới thiệu tổng quan

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

    Bài toán 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:

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

    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:

    Mục tiêu:

    Ứng dụng:

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    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 khóa R Level 1

    Mục tiêu:

    - Áp dụng thuật toán Machine Learning và Tổng kết khóa R Level 1
    - Chữa bài tập học viên đề xuất.
    - Kiểm tra lại nội dung đã học và chưa bài tập nhóm

    Ứng dụng:

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    Review khóa R Level 1 & Giới thiệu phân tích dữ liệu, chương trình R Level 2

    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:

    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:

    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 khóa R Level 2

    Mục tiêu:

    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 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


Bùi Đức Toàn

- Textyle Asia LLC (TA) – BI Team Leader / IT Manager
- OnPoint LLC – BI Manager
- USA – EPE Innovations LLC – Senior BI Application Developer
- Aperia Solutions Headquarter – Senior Database Application Developer


Thạch Quang Huy

- Phụ trách phòng Quản trị hiệu quả khối ngành hàng cá nhân – khối tài chính – Ngân hàng Seabank.
- Có 7 năm kinh nghiệm làm việc trong lĩnh vực lập trình tại các công ty như FPT, Pingcom.
- Có kinh nghiệm trong việc ứng dụng SQL và VBA xây dựng hệ thống báo cáo tự động trong ngân hàng.
- Giảng viên SQL cao cấp


Đinh Công Minh

- Assistant Manager at PWC
- Senior Data Analyst at Techcombank
- Risk Advisory, Consultant - Deloitte Touche Tohmatsu Limited (Vietnam)
- Giảng viên SQL 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


Nguyễn Đình Tương

- Senior Data Analyst tại BIDV
- Big data analyst tại Viettel Cyberspace Center
- 6 năm kinh nghiệm tại vị trí Data Analyst tại các ngân hàng lớn


Nguyễn Võ Đăng Khoa

- Master's degree in computer science from Military Technical Academy
- 3 năm kinh nghiệm giảng dạy lập trình.
- 9 năm kinh nghiệm trong tổ chức, quản lý và phát triển giáo dục.