Nội dung khóa học

• Buổi 1: 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 2: 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 3: 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 4: 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 5: 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 6: 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 7: 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 8: 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 9: Tổng kết kiến thức SQL Level 1, bài tập nhóm và đánh giá cá nhân
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:

• Buổi 10: Review SQL và làm quen với thủ tục lưu trữ và biến trong SQL
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...

• Buổi 11: Xử lý lỗi, câu điều kiện và cấu trúc vòng lặp trong SQL
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...

• Buổi 12: Xóa, cập nhật và thêm dữ liệu trong SQL
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...

• Buổi 13: Chỉnh sửa và sắp xếp dữ liệu
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...

• Buổi 14: Hàm và bảng dẫn xuất, CTEs
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...

• Buổi 15: Cursors, Debug và Dynamic SQL
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...

• Buổi 16: Pivots và Triggers trong SQL
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...

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

• Buổi 18: 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 19: 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 20: 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 21: 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 22: 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 23: 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 24: 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 25: Tổng kết khóa học PBI Level 1
Chủ đề:

Review kiến thức, chữa Project và đánh giá cá nhân

Mục tiêu:

Tổng kết

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 26: Giới thiệu tổng quan khóa R Level 1
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

• Buổi 27: R cơ bản
Chủ đề:

R cơ bản

Mục tiêu:

Ứng dụng:

Case Study:

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

• Buổi 28: 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

• Buổi 29: Xử lý dữ liệu với tidyverse
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

• Buổi 30: Trực quan hóa dữ liệu với ggplot2
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

• Buổi 31: Hàm tự định nghĩa và apply
Chủ đề:

Mục tiêu:

Ứng dụng:

Case Study:

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

• Buổi 32: Xây dựng báo cáo với Rmarkdown
Chủ đề:

Mục tiêu:

Ứng dụng:

Case Study:

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

• Buổi 33: Giới thiệu về SQL và kết nối với R
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

• Buổi 34: Giới thiệu về Machine Learning
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

• Buổi 35: Áp dụng thuật toán Machine Learning và Tổng kết khóa R Level 1
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

• Buổi 36: Review khóa R Level 1 & Giới thiệu phân tích dữ liệu, chương trình R Level 2
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)

• Buổi 37: Supervised learning in R (Học có giám sát)
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

• Buổi 38: Supervised learning in R (Học có giám sát)
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

• Buổi 39: Supervised learning in R (Học có giám sát)
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

• Buổi 40: Supervised learning in R (Học có giám sát)
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

• Buổi 41: Supervised learning in R (Học có giám sát)
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

• Buổi 42: Unsupervised learning in R (Học không có giám sát)
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

• Buổi 43: Unsupervised learning in R (Học không có giám sát)
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)

• Buổi 44: Unsupervised learning in R (Học không có giám sát)
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

• Buổi 45: Tổng kết chương trình R Level 2
Chủ đề:

Tổng kết khóa R Level 2

Mục tiêu:

Ứng dụng:

Case Study: