Lịch học dự kiến diễn ra



Lớp: PBI 61SB2 LEVEL 1
Địa điểm: 13 Cao Thắng, Quận 3, TP.HCM
Thời gian học: Thứ 4 - 19H00 - 21H30 & Thứ 7 - 14H00 - 17H00
Lịch khai giảng: Feb. 25, 2023
Thời gian kết thúc: March 22, 2023
Giảng viên dự kiến: Hồ Minh Trí
Lớp: SQL 67A2 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: Feb. 10, 2023
Thời gian kết thúc: March 10, 2023
Giảng viên dự kiến: Lê Tiến Mạnh
Lớp: PYTHON 65B2 LEVEL 1
Địa điểm: Số 5, Ngách 23, Ngõ 165 Thái Hà, HN
Thời gian học: Thứ 4 - 19H00 - 21H30 & Thứ 7 - 14H00 - 17H00
Lịch khai giảng: Feb. 22, 2023
Thời gian kết thúc: March 25, 2023
Giảng viên dự kiến: Đỗ Đình Hưng
Lớp: PBI 65A2 LEVEL 1
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: Feb. 11, 2023
Thời gian kết thúc: March 7, 2023
Giảng viên dự kiến: Quý Anh Lê
Lớp: SQL 67B2 LEVEL1
Địa điểm: Số 5, Ngách 23, Ngõ 165 Thái Hà, HN
Thời gian học: Thứ 5 - 19H00 - 21H30 & Chủ nhật - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: Feb. 16, 2023
Thời gian kết thúc: March 16, 2023
Giảng viên dự kiến: Bùi Thanh Tú
Lớp: PBI 65B2 LEVEL1
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: Feb. 24, 2023
Thời gian kết thúc: March 20, 2023
Giảng viên dự kiến: Đỗ Mạnh Phong
Lớp: PYTHON 73SA2 LEVEL 1
Địa điểm: 13 Cao Thắng, Quận 3, TP.HCM
Thời gian học: Thứ 3 - 19H00 - 21H30 & Thứ 7 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: Feb. 11, 2023
Thời gian kết thúc: March 14, 2023
Giảng viên dự kiến: Trần Tâm
BI 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. Excel for Business Intelligence Analyst
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 Foundation in Data 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 (771)

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:

    - 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:

    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:

    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:

    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:

    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:

    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:

    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:

    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:

    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:

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    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

    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:

    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:

    Phát triển các kỹ năng đã được học

    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

    Chủ đề:

    Xây dựng mô hình bán chéo (tiếp)

    Mục tiêu:

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

    Ứng dụng:

    Phát triển các kỹ năng đã được học

    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

    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:

    Phát triển các kỹ năng đã được học

    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

    Chủ đề:

    Xây dựng mô hình bán chéo (tiếp)

    Mục tiêu:

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

    Ứng dụng:

    Phát triển các kỹ năng đã được học

    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

    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:

    - Biết cách sử dụng cách tính còn lại của Power BI
    - Chia sẻ báo cáo
    - Tăng tính bảo mật cho báo cáo

    Case Study:

    Hoàn thiện Báo cáo cuối khóa

    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

- Quản lý dự án cao cấp tại Bảo hiểm Việt Nam
- Quản lý dự án tại TecaSoft Center – TecaPro
- Từng đảm nhận vị trí trưởng nhóm phân tích và báo cáo tại MB Ageas Life (MBAL) & PVComBank
- Chuyên viên phân tích dữ liệu, xử lý dữ liệu lớn tại phòng IT ngân hàng PVCombank
- Giảng viên Power BI cao cấp tại Học viện Công nghệ MCI Việt Nam


Tống Châu Nghị

- Hơn 20 năm kinh nghiệm trong ngành Công nghệ thông tin, đặc biệt hiểu biết sâu sắc về quản lý hệ cơ sở dữ liệu và quản lý kho dữ liệu datawarehouse
- Hơn 12 năm kinh nghiệm trong các lĩnh vực triển khai SAP BI , SAP BW, SAP ECC
- Hơn 5 năm kinh nghiệm trong việc triển khai và áp dụng các dịch vụ của Microsoft như Power BI, Microsoft 365, SQL Server, Azure Cloud...
- Đảm nhận vị trí Quản lý Phân tích kinh doanh tại Tập đoàn bán lẻ Central Retail Vietnam từ năm 2013 đến nay
- Tư vấn triển khai hệ thống BIBO tại Công ty Nguyễn Kim Trading, Việt Nam


Đinh Quang Vũ

- Hơn 11 năm kinh nghiệm trong ngành khoa học dữ liệu và công nghệ thông tin tại Việt Nam
- Đảm nhận vị trí Quản lý Phân tích dữ liệu tại Công ty Bảo hiểm Prudential Việt Nam
- Chuyên viên cao cấp hệ thống thông tin và báo cáo thông minh tại Công ty bảo hiểm Chubb Life Việt Nam
- Thạc sĩ khoa học dữ liệu Đại học Khoa học tự nhiên thành phố Hồ Chí Minh