Nội dung khóa học

• Buổi 1: Giới thiệu về Excel và các tính năng cơ bản
Chủ đề:

- Giới thiệu
- Thiết lập công thức
- Định dạng trang tính
- In cơ bản
- Formatting
- Tạo báo cáo theo template
- Copy dữ liệu, truy vấn dữ liệu
- Trang tính
- Biểu đồ
- Nhận xét ô

Mục tiêu:

- Kiến thức chung, phương pháp và thực hành nhanh nhất

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 2: Các hàm cơ bản thường dùng và các hàm nâng cao
Chủ đề:

- Hàm xử lý thời gian: Date & time
- Hàm thống kê: Statistical
- Hàm xử lý chuỗi: Text
- Hàm xử lý logic: if, and, or
- Hàm tìm kiếm: Vlookup, Hlookup

Mục tiêu:

- Nắm vững được các hàm từ cơ bản đến nâng cao rất hay được sử dụng.

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 3: Kiến thức cơ bản về Data & Giới thiệu về Power Query, Power Pivot
Chủ đề:

- Kiến thức cơ bản và thuật ngữ trong lĩnh vực dữ liệu
- Các lưu ý để việc phân tích trở nên có tính chính xác và có ý nghĩa
- Các chức năng và lợi ích của 2 add-in
- Ứng dụng của Power Query và Power Pivot
- So sánh Power Query và Power Pivot

Mục tiêu:

- Hiểu biết các kiến thức cơ bản về dữ liệu
- Biết chức năng, cách sử dụng và phân biệt được Power Query và Power Pivot

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 4: Tiền xử lý dữ liệu
Chủ đề:

- Ứng dụng của Power Query và Power Pivot trong tiền xử lý dữ liệu.
- Thực hành vận dụng.

Mục tiêu:

- Biết cách làm sạch dữ liệu trước khi đi vào xử lý dữ liệu.

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 5: Phân tích dữ liệu
Chủ đề:

- Ứng dụng của Power Query và Power Pivot trong phân tích dữ liệu.
- Thực hành vận dụng.

Mục tiêu:

Tổng hợp và phân tích dữ liệu

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 6: Các nguyên tắc thiết kế biểu đồ, dashboard & Thực hành xây dựng dashboard.
Chủ đề:

- Biểu đồ và ý nghĩa của từng biểu đồ
- Quy trình xây dựng dashboard
- Các nguyên tắc thiết kế dashboard.
- Xây dựng 1 dashboard cơ bản dựa trên dữ liệu đã thực hành.

Mục tiêu:

- Nắm được các nguyên tắc và quy trình để xây dựng được dashboard chuyên nghiệp.

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 7: Ôn tập kiến thức đã học & Tổng kết khoá học Excel
Chủ đề:

- Kiểm tra các kiến thức trọng tâm đã học.
- Ôn tập kiến thức.
- Tổng kết khoá học.

Mục tiêu:

- Nắm được bức tranh tổng thể từ khi thu thập dữ liệu đến khi tạo ra được dashboard sử dụng các công cụ của Excel.

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 8: Tổng quan về SQL
Chủ đề:

Giới thiệu SQL Server
Các lệnh mô tả bảng, dữ liệu (DDL - Data Definition Language)

Mục tiêu:

- Hiểu tổng quan về SQL và các đối tượng chính trong cơ sở dữ liệu.
- Biết cách tạo, xóa cơ sở dữ liệu và bảng.
- Nắm vững cách thay đổi cấu trúc bảng và nhập dữ liệu vào cơ sở dữ liệu.

Ứng dụng:

- Tổng quan về SQL
- Giới thiệu các đối tượng chính trong CSDL
- Các kiểu dữ liệu
- Tạo, xóa cơ sở dữ liệu
- Tạo, xóa bảng cơ sở dữ liệu
- Thay đổi cấu trúc bảng (thêm cột, xóa cột, đổi kiểu dữ liệu)
- Importing data

Case Study:

Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 9: Các lệnh tương tác và truy vấn dữ liệu
Chủ đề:

- Các lệnh tương tác với bảng, dữ liệu (DML - Data Manipulation Language)
- Các lệnh truy vấn dữ liệu

Mục tiêu:

- Hiểu cấu trúc câu truy vấn cơ bản và cách chọn cột trong SQL.
- Biết cách lọc hàng, sử dụng các hàm tổng hợp và sắp xếp, nhóm dữ liệu.
- Nắm vững cách sử dụng các câu lệnh SQL khác như comment, alias, phép toán số học, và giới hạn kết quả.

Ứng dụng:

- SQL Basic Query Structure
- Selecting columns
- Filtering rows
- Aggregate Functions (sum, avg, max, min...) - Sorting and grouping
- Having Clause
- Ohters (SQL Comments, Alias, Arithmetic Operators, Limit Your Results ...)

Case Study:

Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 10: Ghép nối bảng
Chủ đề:

Ghép nối bảng

Mục tiêu:

- Hiểu các khái niệm về ghép nối bảng trong SQL.
- Biết cách sử dụng các loại join (Left join, Right join, Inner join, Full outer join).
- Nắm vững cách sử dụng Union và Union All để kết hợp dữ liệu từ nhiều bảng.

Ứng dụng:

- Left join, Right join, Inner join, Full outer join
- Union and union all

Case Study:

Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 11: Các hàm xử lý dữ liệu
Chủ đề:

Các hàm xử lý dữ liệu

Mục tiêu:

- Hiểu và sử dụng các hàm xử lý chuỗi trong SQL.
- Hiểu và sử dụng các hàm xử lý thời gian trong SQL.
- Hiểu và sử dụng các hàm chuyển đổi dữ liệu trong SQL.
- Nắm vững cách sử dụng hàm Case When để xử lý các điều kiện phức tạp.

Ứng dụng:

- Các hàm xử lý chuỗi
- Các hàm xử lý thời gian
- Các hàm chuyển đổi
- Hàm case when

Case Study:

Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 12: Phương pháp truy vấn dữ liệu trên các bảng phụ
Chủ đề:

Phương pháp truy vấn dữ liệu trên các bảng phụ

Mục tiêu:

- Hiểu và sử dụng phương pháp Subquery trong SQL.
- Hiểu và sử dụng Common Table Expressions (CTE) trong SQL.
- Nắm vững cách sử dụng bảng tạm để xử lý dữ liệu phức tạp.

Ứng dụng:

- Phương pháp sử dụng Subquery
- Phương pháp sử dụng CTE
- Phương pháp sử dụng bảng tạm

Case Study:

Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 13: Thống kê bảng dữ liệu và chủ đề về ranking
Chủ đề:

Thống kê bảng dữ liệu và chủ đề về ranking

Mục tiêu:

- Hiểu và áp dụng phương pháp Pivot Table để thống kê dữ liệu.
- Sử dụng các phương pháp phân tích và ranking để lấy top cao nhất, top thấp nhất theo các yêu cầu cụ thể.

Ứng dụng:

- Phương pháp Pivot table
- Phương pháp phân tích, ranking lấy top cao nhất, top thấp nhất theo các yêu cầu cụ thể.

Case Study:

- Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 14: Các lệnh thêm, sửa, xóa dữ liệu trong bảng
Chủ đề:

Các lệnh thêm, sửa, xóa dữ liệu trong bảng

Mục tiêu:

- Hiểu và sử dụng các câu lệnh chèn dữ liệu INSERT.
- Biết cách cập nhật dữ liệu bằng câu lệnh UPDATE.
- Hiểu và sử dụng câu lệnh xóa dữ liệu DELETE.
- Nắm vững cách cập nhật dữ liệu có ràng buộc.

Ứng dụng:

- Câu lệnh chèn dữ liệu INSERT
- Câu lệnh cập nhật dữ liệu UPDATE
- Câu lệnh xóa dữ liệu DELETE
- Cập nhật dữ liệu có ràng buộc

Case Study:

- Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 15: Tối ưu CSDL và kết nối đến các phần mềm trực quan hóa và trình bày báo cáo
Chủ đề:

- Tối ưu CSDL
- Kết nối đến các phần mềm trực quan hóa và trình bày report

Mục tiêu:

- Hiểu các khái niệm khóa chính (Primary key), khóa ngoại (Foreign key), và chỉ mục (Index).
- Biết cách kết nối dữ liệu từ SQL Server tới Excel, Power BI, và Python.
- Nắm vững cách tự động hóa báo cáo với Power BI và Excel.

Ứng dụng:

- Khóa chính (Primary key), Khóa ngoài ( Foreign key), Chỉ mục (Index)
- Kết nối data từ SQL Server tới Excel, Power BI, Python.
- Tự động hóa reporting với Power BI, Excel

Case Study:

- Xây dựng cơ sở dữ liệu trong ngành ngân hàng, bảo hiểm và thương mại điện tử...

• Buổi 16: Tổng kết khoá học Level 1
Chủ đề:

Tổng kết khoá học Level 1

Mục tiêu:

- Ôn tập và review toàn bộ kiến thức đã học.
- Hướng dẫn cách tra cứu Google khi sử dụng SQL trong các hệ quản trị cơ sở dữ liệu như PostgreSQL, MySQL, ...

Ứng dụng:

- Review toàn bộ kiến thức
- Hướng dẫn cách tra cứu Google khi sử dụng SQL trong các hệ quản trị CSDL như Postgre SQL, My SQL, ...

Case Study:

Thực hành cuối khoá

• Buổi 17: Giới thiệu về Power BI
Chủ đề:

Tổng quan về Business Intelligence (BI) và giới thiệu về hệ sinh thái Power BI

Mục tiêu:

- Tổng quan Business Intelligence
- Hệ sinh thái Power BI
- Quy trình trực quan hóa dữ liệu

Ứng dụng:

- Nắm bắt sơ lược về Business Intelligence
- Thành phần của từng app trong hệ sinh thái của Power BI
- Quy trình xây dựng báo cáo trực quan
- Làm quen với tool Power BI Desktop

Case Study:

• Buổi 18: Kết nối và xử lý dữ liệu
Chủ đề:

Kết nối và xử lý dữ liệu

Mục tiêu:

- Thực hành Transform data ở mức cơ bản
- Làm quen với các khái niệm, thuật ngữ của Power Query Editor trong Power BI

Ứng dụng:

- Làm quen Power Query Editor
- Làm quen với các chức năng thường dùng để Transform data
- Các lưu ý khi thực hiện transform data
- Làm quen với ngôn ngữ M

Case Study:

Thực hành Transform Data với dataset của AdventureWorks

• Buổi 19: Data Model
Chủ đề:

Data Model

Mục tiêu:

- Khái niệm về Datamart
- Nguyên tắc thiết kế và các mô hình thiết kế Data Model

Ứng dụng:

- Hiểu các khái niệm xoay quanh Datamart
- Hiểu và nắm vững các nguyên tắc thiết kế Model
- Phân biệt được các loại bảng trong thiết kế Model

Case Study:

Thực hành khởi tạo và thiết kế model với dataset của AdventureWorks

• Buổi 20: Data Model
Chủ đề:

Data Model (tiếp)

Mục tiêu:

- Các kiến thức về data model và table relationships
- Quản lý các relationship của model
- Thực hành xây dựng Data model

Ứng dụng:

- Biết cách xây dựng data model và các mối quan hệ giữa các bảng
- Các lưu ý khi xây dựng data model
- Cách quản lý các mối quan hệ có trong model

Case Study:

Thực hành khởi tạo và thiết kế model với dataset của AdventureWorks

• Buổi 21: Tổng quan về DAX
Chủ đề:

Tổng quan về DAX

Mục tiêu:

- Tổng quan về DAX
- Vai trò và Ứng dụng của DAX trong việc xây dựng Report
- Cách thức khởi tạo DAX

Ứng dụng:

Hiểu và biết cách áp dụng các hàm DAX thông dụng

Case Study:

Viết các Measures và tạo calculated columns và calculated table với dataset AdventureWorks

• Buổi 22: Tổng quan về DAX
Chủ đề:

Tổng quan về DAX (tiếp)

Mục tiêu:

- Measures, Calculated Column, Calculated Table
- Filter context

Ứng dụng:

- Phân biệt được các chức năng có sử dụng đến DAX
- Cách dùng các chức năng có sử dụng DAX

Case Study:

Viết các Measures và tạo calculated columns và calculated table với dataset AdventureWorks

• Buổi 23: DAX Functions
Chủ đề:

DAX Functions

Mục tiêu:

Sử dụng DAX nâng cao, chuyên sâu về các hàm thông dụng

Ứng dụng:

Sử dụng linh hoạt các hàm DAX trong từng bài toán và các kết hợp các hàm DAX

Case Study:

Viết các Measures và tạo calculated columns và calculated table với dataset AdventureWorks

• Buổi 24: Report view
Chủ đề:

Report view

Mục tiêu:

- Các thành phần cùa Report View
- Các Visual type chính
- Conditional Formating

Ứng dụng:

Xây dựng được một báo cáo hoàn chỉnh

Case Study:

Thực hành thiết kế trình bày báo cáo cơ bản

• Buổi 25: Ôn tập kiến thức Level 1
Chủ đề:

Ôn tập kiến thức

Mục tiêu:

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

Ứng dụng:

Case Study:

• Buổi 26: Sử dụng Filter Function và Time Intelligence trong Power BI
Chủ đề:

Sử dụng Filter Function và Time Intelligence trong Power BI

Mục tiêu:

Thành thạo Filter Function và Time Intelligence trong Power BI

Ứng dụng:

- Kỹ thuật lọc cơ bản và nâng cao
- Sử dụng hàm CALCULATE và FILTER
- Time Intelligence

Case Study:

Thực hành

• Buổi 27: DAX function reference
Chủ đề:

DAX function reference

Mục tiêu:

Thành thạo DAX function reference

Ứng dụng:

- Tổng quan về ngôn ngữ DAX
- Các hàm toán học và thống kê cơ bản
- Các hàm tính toán
- Các hàm logic
- Các hàm thời gian
- Các hàm lọc
- Các hàm văn bản
- Thực hành DAX

Case Study:

Thực hành

• Buổi 28: Xây dựng mô hình RFM
Chủ đề:

Xây dựng mô hình RFM

Mục tiêu:

Áp dụng các kiến thức ở level 1 để xây dựng báo cáo RFM

Ứng dụng:

- Các kiến thức cơ bản về RFM
- Giải thích bài toán và ứng dụng của RFM trong thực tế
- Thực hiện xây dựng mô hình RFM với dữ liệu thực tế

Case Study:

Xây dựng mô hình RFM
- Tìm hiểu dataset
- Import và khám phá data
- Transfom data
- Build model (Relationships)
- Calculated columns và Measure với DAX
- Xây dựng báo cáo trực quan

• Buổi 29: Xây dựng mô hình bán chéo
Chủ đề:

Xây dựng mô hình bán chéo

Mục tiêu:

Áp dụng các kiến thức ở level 1 để xây dựng báo cáo Bán chéo

Ứng dụng:

- Các kiến thức cơ bản về Bán chéo
- Giải thích bài toán và ứng dụng của Bán chéo trong thực tế
- Thực hiện xây dựng mô hình Bán chéo với dữ liệu thực tế

Case Study:

Xây dựng mô hình Bán chéo
- Tìm hiểu dataset
- Import và khám phá data
- Transfom data
- Build model (Relationships)
- Calculated columns và Measure với DAX
- Xây dựng báo cáo trực quan

• Buổi 30: Chia sẻ báo cáo và bảo mật thông tin, sử dụng Bookmark và Tooltip
Chủ đề:

Chia sẻ báo cáo và bảo mật thông tin

Mục tiêu:

- Các tính năng nâng cao
- Chia sẻ báo cáo và bảo mật thông tin

Ứng dụng:

- Chia sẻ báo cáo
- Bảo mật thông tin
- Sử dụng Bookmark
- Sử dụng Tooltip
- Thực hành tạo báo cáo với Bookmark và Tooltip

Case Study:

Hoàn thiện Báo cáo cuối khóa

• Buổi 31: Làm quen với Python
Chủ đề:

Giới thiệu về khóa học và khởi động với Python

Mục tiêu:

- Nắm được 1 framework phân tích dữ liệu
- Làm quen với Google Colab
- Làm quen với Markdown
- Biết ngôn ngữ lập trình Python là gì, và một số lý do tại sao Python phổ biến
- Biết được cấu trúc cú pháp cơ bản trong Python (Language Semantic)

Ứng dụng:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data)

Case Study:

Ôn tập Python Basic

• Buổi 32: Python Basic
Chủ đề:

Python Basic

Mục tiêu:

Phân tích dữ liệu

Ứng dụng:

- Các phép toán tử trong Python
- Các kiểu dữ liệu dạng chuỗi trong Python
- Giới thiệu các cấu trúc điều kiện trong Python
- Cấu trúc vòng lặp (for, while)
- Lệnh break, continue, và pass.

Case Study:

Ôn tập cú pháp Python

• Buổi 33: Python Basic (Tiếp)
Chủ đề:

Python Basic (Tiếp)

Mục tiêu:

Nắm đc kiến thức:
- Một số hàm cơ bản: pass, range, zip, enumerate, sorted;
- List, set, Dict comprehension
- Cách tạo ra hàm
- Các xử lý lỗi trong Python

Ứng dụng:

- Mảng dữ liệu nhiều chiều
- Hàm dựa trên cấu trúc mảng
- Tính toán tuyến tính
- Số ngẫu nhiên
- Một số hàm thống kê cơ bản trong Numpy

Case Study:

Bài tập về nhà về cấu trúc mảng

• Buổi 34: Numpy
Chủ đề:

Numpy

Mục tiêu:

Nắm được cách xử lý mảng dữ liệu

Ứng dụng:

- Mảng dữ liệu nhiều chiều
- Hàm dựa trên cấu trúc mảng
- Tính toán tuyến tính
- Số ngẫu nhiên
- Một số hàm thống kê cơ bản trong numpy

Case Study:

Bài tập mảng một chiều mảng 2 chiều

• Buổi 35: Pandas: Data Loading, Storage, and File Formats; Data Cleaning and Preparation
Chủ đề:

Pandas

Mục tiêu:

Nắm được cách trích xuất, làm sạch và xử lý dữ liệu trống

Ứng dụng:

- Đọc và viết dữ liệu dạng text
- Kết hợp và nối các cơ sở dữ liệu
- Đọc dữ liệu từ file excel
- Tương tác với cơ sở dữ liệu
- Xử lý dữ liệu bị mất
- Chuyển đổi dữ liệu

Case Study:

Thực hành

• Buổi 36: Pandas nâng cao
Chủ đề:

Pandas: Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape

Mục tiêu:

Nắm được các kỹ thuật xử lý cấu trúc dữ liệu

Ứng dụng:

- Thay đổi cấu trúc dữ liệu và xoay các chiều dữ liệu
- Các cơ chế tổng hợp nhóm (GroupBy)
- Tập hợp dữ liệu
- Phân tách và nối dữ liệu
- Bảng pivot
- Cách xử lý dạng bảng ""wide"" to ""long"" và ""long"" to ""wide""

Case Study:

Bài tập về nhà: Cleaning data

• Buổi 37: Pandas: Time Series
Chủ đề:

Pandas: Time Series

Mục tiêu:

Hiểu được về dữ liệu thời gian, cách xử lý dữ liệu thời gian

Ứng dụng:

- Dữ liệu ngày, tháng
- Kiến thức cơ bản về chuỗi thời gian
- Vùng dữ liệu, tần suất và shifting (leading và lagging)
- Xử lý các vùng thời gian khác nhau, thời kỳ
- Resampling và thay đổi tần suất
- Kĩ thuật cửa sổ trượt (moving window functions)

Case Study:

Xử lý dữ liệu chứng khoán

• Buổi 38: Trực quan hóa dữ liệu
Chủ đề:

Trực quan hóa dữ liệu

Mục tiêu:

Kiến thức thực hành từ chuyên gia khoa học dữ liệu

Ứng dụng:

- Giới thiệu về thư viện matplotlib, seaborn
- Giới thiệu về bộ dữ liệu penguins, titanic
- Một số biểu đồ cơ bản trong matplotlib: line, scatter, bar, histogram...
- Một số biểu đồ cơ bản trong seaborn: line, scatter, bar, histograme...
- Cách thêm các thành phân trong biểu đồ: axis label, titlel, legend..
- Multiple plot
- Optional - Một số kỹ thuật quan trọng trong trực quan hóa dữ liệu, data storytelling

Case Study:

Trực quan hóa dữ liệu phân tích doanh thu

• Buổi 39: Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA)
Chủ đề:

Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA)

Mục tiêu:

- Nắm được kỹ thuật khai phá dữ liệu
- Sử dụng các công cụ đã học để phân tích khai phá dữ liệu

Ứng dụng:

- Giới thiệu về 4 loại phân tích dữ liệu (descriptive, diagnostic, predictive, prescriptive )
- Giới thiệu về kỹ thuật phân tích dữ liệu thăm dò
- Sử dụng các công cụ thể phân tích trên dữ liệu cụ thể

Case Study:

Phân tích EDA bộ dữ liệu IT salary

• Buổi 40: Web Crawling Using Selenium And Python & Capstone
Chủ đề:

- Web Crawling Using Selenium
- Capstone

Mục tiêu:

Học viên nắm được kỹ thuật Web Crawling

Ứng dụng:

- Giới thiệu về Selenium
- Sử dụng Selenium để lấy dữ liệu từ website
- Thực hành 1 project phân tích dữ liệu bao gồm trích xuất, làm sạch, khai phá dữ liệu

Case Study:

Thực hành