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: 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
Lớp: PYTHON 48A6 LEVEL 2
Địa điểm: Số 5, Ngách 23, Ngõ 165 Thái Hà, HN
Thời gian học: Thứ 3 - 19H00 - 21H30 & Thứ 7 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: July 5, 2022
Thời gian kết thúc: Aug. 6, 2022
Giảng viên dự kiến: Nguyễn Hữu Minh
TRACK

DATA SCIENCE TRACK

Đây là chương trình đào tạo full skill về Data Science gồm 05 khóa học, xuyên suốt chương trình học bạn sẽ được sử dụng Excel để tổng hợp và trình bày dữ liệu sao cho khoa học để tạo ra các báo cáo đầy đủ và chi tiết.

Làm quen với SQL và thành thạo công cụ này để tối ưu hóa các xử lý, phân tích của bạn với BIG DATA cũng như trong việc quản trị cơ sở dữ liệu của bạn.

Cuối cùng, bạn sẽ được tiếp xúc với ngôn ngữ lập trình bậc cao - Python và ứng dụng ngôn ngữ này trong việc phân tích dữ liệu, quản trị rủi ro... Và áp dụng Python vào lĩnh vực Machine Learning & Deep Learning trong các mô hình dự báo, quản trị cho các ngành ngân hàng, tài chính, bảo hiểm, viễn thông....

Hình thức đào tạo online và offline trong thời lượng 42 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 Science Track:
1. Python for Business Analytics & Risk Analytics Python Level 1(Python Level 1)
2. Python for Machine Learning & Deep Learning (Python Level 2)
3. Powerful Dashboard in Excel (Excel Level 2)
4. SQL for Newbies: Data Analysis for Beginners (SQL Level 1)
5. Database and SQL for Data Science (SQL 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 Scientist (Nhà Khoa học Dữ liệu)
• Tất cả vị trí Machine Learning (ML) Engineer (Kĩ sư Học máy)

4.6

Đối tượng

• Sinh viên khối kinh tế, kĩ thuật có mong muốn tham gia ngành khoa học dữ liệu (Data Science) và phân tích dữ liệu (Data Analytics) đang cần học thêm kiến thức liên quan Python, Machine Learning, Deep Learning, SQL , mong muốn có một mentor định hướng và đồng hành cùng để tự tin ứng tuyển vào các vị trí trong ngành.

• Các bạn cần học thêm các kiến thức về phân tích dữ liệu và ứng dụng dữ liệu trong thời kỳ chuyển đổi số để nâng cao năng lực thực hiện công việc hiện tại và chuẩn bị cho các bước thăng tiến sự nghiệp mới trong tương lai

• Tất cả các bạn có mong muốn chuyển ngang sang ngành Data Analytics, Data Science & Machine Learning, AI Engineer để có mức thu nhập cao hơn lên tới 1000$/tháng và các cơ hội sự nghiệp đột phá hơn.

Yêu cầu đầu vào

Không yêu cầu đầu vào

Bạn sẽ học những gì

• Chuyên sâu Excel trong phân tích và trực quan hóa dữ liệu
• Làm chủ ngôn ngữ lập trình Python trong phân tích dữ liệu và rủi ro kinh doanh
• Áp dụng các bài toàn về Machine Learning, Deep Learning & AI vào trong doanh nghiệp
• Làm chủ ngôn ngữ SQL trong phân tích, xây dựng và quản lý hệ thống cơ sở dữ liệu lớn

Nội dung khóa học

    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

    Chủ đề:

    Machine Learning

    Mục tiêu:

    - Hiểu biết cơ bản về ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng Python
    - Review kiến thức cũ về Phân tích dữ liệu và Khai phá dữ liệu - chương trình Python level 1

    Ứng dụng:

    Machine Learning

    Case Study:

    Exploratory Data Analysis on datasets & develop python class implementing sklearn API

    Chủ đề:

    Tìm hiểu về Data Analysis on Datasets & phát triển python class triển khai sklearn API

    Mục tiêu:

    - Hiểu biết các khái niệm về mô hình dự báo trong Machine Learning
    - Áp dụng mô hình Linear Regression trong Python

    Ứng dụng:

    Machine Learning

    Case Study:

    Perform t-test, ANOVA, regression, chi-square test with traditional and resampling methods

    Chủ đề:

    Giới thiệu Machine Learning, hyperparameter, model validation. Naive Bayes Classification, KNN

    Mục tiêu:

    Nắm các kiến thức về hyperparameter, model validation. Naive Bayes Classification, KNN

    Ứng dụng:

    Machine Learning

    Case Study:

    Perform Feature Engineering, simple prediction/classification models with Naive Bayes and KNN

    Chủ đề:

    Supervised Learning: Multiple Linear Regression, Logistic Regression, Soft-Max Regression, Support Vector Machine & Kernel Method, Decision Tree & Ensemble methods, measure model's performance

    Mục tiêu:

    Hiểu biết và áp dụng các mô hình học máy có giám sát nâng cao, có tính chính xác cao

    Ứng dụng:

    Học máy có giám sát nâng cao

    Case Study:

    Perform multiple models on same dataset and compare performance

    Chủ đề:

    Unsupervised Learning: Principal Component Analysis, Manifold Learning, Clustering (K-Means, DBSCAN, Hierachical), Gaussian Mixture Model, Kernel Density Estimation

    Mục tiêu:

    Hiểu biết và áp dụng các mô hình học máy không có giám sát nâng cao, có tính chính xác cao

    Ứng dụng:

    Học máy không giám sát nâng cao

    Case Study:

    Customer segmentation. Supervised learning on reduced feature list.

    Chủ đề:

    Giới thiệu về mạng Nơ-Ron nhân tạo

    Mục tiêu:

    Hiểu biết cơ bản về mô hình học sâu (Deep Learning)

    Ứng dụng:

    Deep Learning

    Case Study:

    Chủ đề:

    Natural language processing:
    - Applying Machine Learning to Sentiment Analysis
    - Embedding a Machine Learning Model into a Web Application

    Mục tiêu:

    Áp dụng các mô hình học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

    Ứng dụng:

    Deep Learning

    Case Study:

    Sentiment Analysis

    Chủ đề:

    Natural language processing:
    - Applying Machine Learning to Sentiment Analysis
    - Embedding a Machine Learning Model into a Web Application

    Mục tiêu:

    Áp dụng các mô hình học sâu trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên

    Ứng dụng:

    Deep Learning

    Case Study:

    Sentiment Analysis

    Chủ đề:

    Computer Vision: Handwriting recognition with Deep Convolutional Neural Networks

    Mục tiêu:

    Áp dụng các mô hình học sâu trong thị giác máy tính

    Ứng dụng:

    Deep Learning

    Case Study:

    Handwriting recognition

    Chủ đề:

    Computer Vision: Handwriting recognition with Deep Convolutional Neural Networks

    Mục tiêu:

    Áp dụng các mô hình học sâu trong thị giác máy tính

    Ứng dụng:

    Deep Learning

    Case Study:

    Handwriting recognition

    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:

    - 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
    - Tổng kết khóa học Excel

    Mục tiêu:

    - Phân tích dữ liệu
    - Tổng kết khóa học Excel

    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 chương trình SQL Level 1, review kiến thức, bài tập nhóm và đánh giá cá nhân

    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 chương trình 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

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, Python, SQL và các kiến thức Machine Learning, Deep Learning & AI 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


Đoàn Mạnh Toàn

- Data Analyst tại Edso Labs JSC
- Business Analyst tại Citigo Software JSC
- Subject Matter Expert tại Tek Experts LTD
- CERTIFICATIONS: DA-100 ANALYZING DATA WITH MICROSOFT POWER BI, BUSINESS ANALYST COURSE COMPLETION CERTIFICATION BY SMARTPRO CONSULTANCY AND TRAINING JSC.