Lịch học dự kiến diễn ra


Lớp: SQL LEVEL 1
Địa điểm: Tầng 5, Tòa nhà Star City, 23 Lê Văn Lương, HN
Thời gian học: Thứ 3 - 19H00 - 21H30 & Thứ 5 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: May 12, 2026
Thời gian kết thúc: June 9, 2026
Giảng viên dự kiến: None
Lớp: SQL LEVEL 1
Địa điểm: 224 Điện Biên Phủ, Quận 3, HCM
Thời gian học: Thứ 4 - 19H00 - 21H30 & Chủ nhật - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: May 24, 2026
Thời gian kết thúc: June 21, 2026
Giảng viên dự kiến: None
Lớp: SQL LEVEL 1
Địa điểm: 224 Điện Biên Phủ, Quận 3, HCM
Thời gian học: Thứ 3 - 19H00 - 21H30 & Thứ 5 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: May 7, 2026
Thời gian kết thúc: June 2, 2026
Giảng viên dự kiến: None
Lớp: SQL LEVEL 2
Địa điểm: 224 Điện Biên Phủ, Quận 3, HCM
Thời gian học: Thứ 4 - 19H00 - 21H30 & Chủ nhật - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: May 6, 2026
Thời gian kết thúc: May 31, 2026
Giảng viên dự kiến: None
SQL Level 1 & 2

Combo SQL Level 1 & Level 2

🚀 Khóa học SQL để phân tích dữ liệu (SQL level 1 & level 2) là chương trình đào tạo bài toán bao gồm 2 level, giúp anh/chị xây dựng nền tảng vững chắc về SQL và phát triển kỹ năng xử lý dữ liệu chuyên sâu trong thực tế.

📊 Khóa học không chỉ giúp anh/chị hiểu các khái niệm cơ bản mà còn nâng cao khả năng truy vấn, phân tích và tối ưu dữ liệu , phục vụ các công việc liên quan đến Dữ liệu, CNTT và Kinh doanh.

⏰ Hình thức đào tạo linh hoạt:

- Kết thúc Online offline
- Thời lượng: 17 buổi
- Mỗi buổi: 2.5 - 3 tiếng

🎯 Bao gồm chương trình:

- SQL dành cho người mới bắt đầu: Phân tích dữ liệu cho người mới học (SQL Level 1) 
- Cơ sở dữ liệu và SQL cho Khoa học dữ liệu (SQL Level 2)

🎯 Sau khi hoàn thành khóa học, anh/chị có thể đảm bảo các vị trí:

- Data Analyst – Chuyên phân tích dữ liệu
- Quản trị viên cơ sở dữ liệu – Quản trị viên Cơ sở dữ liệu
- Data Engineer / Database Engineer – Kỹ sư Dữ liệu

🔥 Đây là chương trình phù hợp cho anh/chị muốn bắt đầu và phát triển sự nghiệp trong lĩnh vực dữ liệu nền tảng SQL Firm.

4.5 (1878)

Đối tượng

🎓 Sinh viên CNTT, Khoa học máy tính muốn xây dựng nền tảng cơ sở dữ liệu và xử lý dữ liệu.

💼 Người đi làm trong các lĩnh vực Dữ liệu, CNTT, Phần mềm cần sử dụng SQL trong công việc.

📊 Các vị trí phân tích dữ liệu, tài chính, tiếp thị, kinh doanh , muốn khai thác dữ liệu để phục vụ phân tích và ra quyết định.

🚀 Bạn muốn chuyển ngành sang Data , mong muốn học SQL để mở rộng cơ hội nghề nghiệp.

Yêu cầu đầu vào

✅ Không yêu cầu kiến ​​thức đầu vào, phù hợp với cả người mới bắt đầu.

Bạn sẽ học những gì

🗄 Hiểu tổng quan về SQL và các khái niệm cơ bản trong cơ sở dữ liệu.

🔍 Sử dụng thành công các câu lệnh truy vấn dữ liệu (SELECT, JOIN, GROUP BY…) .

🔗 Nắm bắt các loại JOIN để kết nối dữ liệu từ nhiều bảng.

📊 Sử dụng các chức năng xử lý dữ liệu, thống kê, xếp hạng trong SQL.

⚙️ Thực hiện các thao tác bổ sung, chỉnh sửa, xóa dữ liệu trong cơ sở dữ liệu.

🚀 Truy vấn và cơ sở dữ liệu tối ưu hóa.

🧠 Nâng cao các kỹ thuật như Subquery, CTE, Pivot, Trigger, Cursor, Dynamic SQL .

📘 Hiểu và quản lý bảng, giao dịch, tạm thời bảng trong dữ liệu hệ thống.

🔄 Kết nối SQL với các công cụ trực quan hóa và báo cáo .

Nội dung khóa học

    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...

    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...

    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...

    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...

    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...

    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...

    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...

    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...

    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

    Chủ đề:

    Review SQL Level 1 và làm quen với thủ tục lưu trữ và biến trong SQL

    Mục tiêu:

    - Hiểu khái niệm và cách sử dụng thủ tục lưu trữ trong SQL.
    - Biết cách khai báo và sử dụng biến trong các thủ tục lưu trữ.
    - Nắm vững cách thiết lập giá trị tham số mặc định và giá trị tham số đầu ra trong thủ tục lưu trữ.

    Ứng dụng:

    - Thủ tục lưu trữ (stored procedures)
    - Khai báo biến
    - Giá trị tham số mặc định và giá trị tham số đầu ra

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    Xử lý dữ liệu với hàm Scalar, điều kiện và vòng lặp

    Mục tiêu:

    - Hiểu và sử dụng các hàm Scalar, điều kiện kiểm tra IF/ELSE và CASE.
    - Nắm vững cấu trúc vòng lặp và mệnh đề WHILE.

    Ứng dụng:

    - Hàm Scalar
    - Điều kiện kiểm tra - mệnh đề IF/ELSE, CASE
    - Cấu trúc vòng lặp và mệnh đề WHILE

    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:

    - Hiểu và tạo được quan hệ trong bảng, chỉ mục INDEX.
    - Biết cách thực hiện và quản lý giao dịch (Transaction) trong SQL.
    - Nắm vững cách sử dụng bảng tạm (Temporary Tables) và biến kiểu bảng.

    Ứng dụng:

    - Tạo quan hệ trong bảng và chỉ mục INDEX
    - Giao dịch Transaction trong SQL
    - Bảng tạm Temporary Tables và biến kiểu bảng

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    Quan hệ bảng, Transaction và bảng tạm trong SQL

    Mục tiêu:

    - Hiểu và tạo được quan hệ trong bảng, chỉ mục INDEX.
    - Biết cách thực hiện và quản lý giao dịch (Transaction) trong SQL.
    - Nắm vững cách sử dụng bảng tạm (Temporary Tables) và biến kiểu bảng.

    Ứng dụng:

    - Tạo quan hệ trong bảng và chỉ mục INDEX
    - Giao dịch Transaction trong SQL
    - Bảng tạm Temporary Tables và biến kiểu bảng

    Case Study:

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

    Chủ đề:

    Trigger và ứng dụng trong SQL Server

    Mục tiêu:

    - Hiểu khái niệm và cách sử dụng Trigger trong SQL Server.
    - Ứng dụng Trigger để tự động hóa các tác vụ quản lý dữ liệu.

    Ứng dụng:

    - Ưu nhược điểm Trigger
    - Khởi taọ Trigger
    - Thực hành Trigger

    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:

    Pivot và Unpivot

    Mục tiêu:

    Thành thạo Pivot và Unpivot

    Ứng dụng:

    - Khái niệm và ứng dụng của Pivot và Unpivot
    - Sự khác biệt giữa Pivot và Unpivot
    - Cú pháp và cách sử dụng câu lệnh PIVOT, UNPIVOT
    - Các ví dụ minh họa chuyển đổi hàng thành cột, cột thành hàng
    - Ứng dụng Pivot để tổng hợp dữ liệu và Unpivot để phân tích 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

    Mục tiêu:

    - Kiểm tra lại các nội dung đã học

    Ứng dụng:

    - Kiểm tra lại các nội dung đã học

    Case Study:

    - Kiểm tra lại các nội dung đã học

Tại sao khóa học tại MCI phù hợp với bạn

✅ Lộ trình học được thiết kế khoa học , bám sát quá trình làm việc thực tế.

📘 Giáo trình chuẩn quốc tế , kết hợp giữa lý thuyết và thực hành qua các case Study.

👨‍🏫 100% học viên là chuyên gia của Big4 và các tập đoàn lớn , có kinh nghiệm thực tế.

🤝 Hướng dẫn tận tay , giúp người học thành thạo SQL trong thời gian ngắn.

🎯 Cam kết chất lượng đào tạo , hỗ trợ miễn phí học lại đời nếu chưa nắm chắc kiến ​​thức.

Đội ngũ giảng viên


Hồ Minh Trí


Tạ Quốc Khánh

1. Trình độ học vấn
Chuyên gia sở hữu nền tảng vững chắc trong Khoa học Dữ liệu (Data Science), am hiểu về cấu trúc dữ liệu và các phương pháp công nghệ mới nhất để chuyển hóa dữ liệu thành các giải pháp kinh doanh thành công.

2. Kinh nghiệm làm việc
Với nhiều năm kinh nghiệm tại các hệ sinh thái công nghệ và ngân hàng số hàng đầu, chuyên gia hiện đang là Chuyên viên Mô hình tín dụng cao cấp tại BEGROUP. Trước đó, chuyên gia từng làm việc tại OCB Bank và CAKE by VPBank, nơi đã đóng góp vào sự phát triển của ngân hàng số thông qua việc khai thác và xử lý dữ liệu quy mô lớn, cũng như xây dựng mô hình tín dụng và phân tích hành vi khách hàng.

3. Kinh nghiệm giảng dạy
Chuyên gia chia sẻ kiến thức thực chiến qua các "Case-study" tỷ đô, giúp học viên tiếp cận tư duy phân tích dữ liệu tại các nền tảng có hàng triệu người dùng như BEGROUP, CAKE, và FE-Credit. Phương pháp giảng dạy tập trung vào việc giải quyết bài toán khó, giúp học viên sử dụng dữ liệu để đưa ra quyết định kinh doanh chiến lược và bền vững.

4. Văn bằng và hoạt động chuyên môn
Chuyên gia có chuyên môn sâu trong việc xây dựng, kiểm định và triển khai các mô hình tín dụng, mô hình dự báo rủi ro chuyên sâu, cùng với khả năng xử lý dữ liệu lớn trong các môi trường Fintech và Ngân hàng số. Sự kết hợp giữa tư duy kinh doanh và công nghệ giúp mang lại các giải pháp tối ưu hóa quy trình và tăng trưởng cho doanh nghiệp.


Lê Tiến Mạnh

1. Trình độ học vấn
Chuyên gia sở hữu nền tảng vững chắc trong quản trị và phân tích dữ liệu, đặc biệt trong ngành ngân hàng. Tư duy lãnh đạo mạnh mẽ kết hợp với kiến thức chuyên môn về phân tích dữ liệu và quản trị danh mục.

2. Kinh nghiệm làm việc
Giám đốc Phân tích & Quản trị danh mục tại SeABank, chuyên điều hành chiến lược dữ liệu và tối ưu hóa hiệu quả xử lý nợ thông qua các mô hình phân tích tiên tiến. Trước đó, chuyên gia từng là Trưởng bộ phận Báo cáo & Phân tích tại SHB Finance, giúp xây dựng nền tảng báo cáo chiến lược hỗ trợ ra quyết định trong tài chính tiêu dùng. Đồng thời, đã làm việc tại PVcomBank và VPBank, thiết kế và vận hành các hệ thống thông tin quản lý, tối ưu hóa quy trình báo cáo và hỗ trợ vận hành cho hệ thống ngân hàng.

3. Kinh nghiệm giảng dạy
Chuyên gia là giảng viên nội bộ tại VPBank, đào tạo về phân tích dữ liệu và quản trị dữ liệu cho đội ngũ ngân hàng. Phương pháp giảng dạy của chuyên gia tập trung vào việc chia sẻ kinh nghiệm thực chiến từ ngành tài chính, đặc biệt là trong các vấn đề phức tạp như xử lý nợ và quản trị rủi ro.

4. Văn bằng và hoạt động chuyên môn
Chuyên gia có kinh nghiệm sâu rộng trong quản trị dữ liệu quy mô lớn, đảm bảo chất lượng và bảo mật dữ liệu trong ngành ngân hàng. Chuyên gia cũng sở hữu kiến thức vững về tối ưu hóa danh mục tài sản và xử lý nợ bằng các mô hình dự báo chính xác.


Do Duy Nam

1. Trình độ học vấn
Chuyên gia sở hữu Thạc sĩ Quản trị kinh doanh (MBA) từ Gloucestershire Business School (Vương quốc Anh). Chứng chỉ quốc tế bao gồm Microsoft Certified Excellence Solution Developer, IBM Certified Solution Expert, và Microsoft Certified: Data Analyst Associate (DA-100).

2. Kinh nghiệm làm việc
Hiện là Senior Data Specialist tại VNPAY, chuyên gia tham gia vào các bài toán dữ liệu lớn trong lĩnh vực thanh toán điện tử và tài chính. Trước đó, giảng viên là Giám đốc LiveZone Vietnam Consulting JSC, quản lý đội ngũ chuyên gia và triển khai thành công dự án Business Intelligence trị giá 1 triệu USD cho Công ty Lọc hóa dầu Bình Sơn (BSR). Thêm vào đó, chuyên gia còn có kinh nghiệm làm Senior Data Scientist tại ACOM Financial Institute (Nhật Bản) và Phó Giám đốc DSI Vietnam.

3. Kinh nghiệm giảng dạy
Giảng viên có phương pháp giảng dạy tập trung vào tư duy quản trị dựa trên dữ liệu và quản lý dự án tầm cỡ quốc tế. Học viên không chỉ học công cụ, mà còn học cách sử dụng dữ liệu để giải quyết bài toán kinh doanh và tối ưu hóa lợi nhuận. Các bài học từ kinh nghiệm thực chiến tại Việt Nam và Nhật Bản giúp học viên nhanh chóng thăng tiến trong nghề.

4. Văn bằng và hoạt động chuyên môn
Chuyên gia có kinh nghiệm sâu rộng trong Big Data & Data Science, thiết kế kiến trúc báo cáo quản trị thông minh và tối ưu hóa dữ liệu quy mô lớn. Kinh nghiệm từ việc quản trị các dự án dữ liệu lớn tại các tập đoàn quốc tế giúp chuyên gia mang lại giá trị thực tiễn cho học viên.


Nguyễn Văn Huy

1. Trình độ học vấn
Chuyên gia Data Engineering với hơn 6 năm kinh nghiệm trong thiết kế và tối ưu hệ thống dữ liệu, hiện đang giữ vị trí Engineer Manager tại Misa.

2. Kinh nghiệm làm việc
Đã phát triển các kỹ năng vững vàng trong việc xây dựng và tối ưu hóa hệ thống dữ liệu, sử dụng các công nghệ như ASP.NET (C#, VB.Net), SQL, MySQL, và HTML/CSS. Thành thạo trong việc xây dựng API ASP WebAPI/RestfulAPI và làm việc với các định dạng dữ liệu JSON và XML.

3. Kinh nghiệm giảng dạy
Chia sẻ kiến thức về thiết kế hệ thống dữ liệu, tối ưu hóa API và báo cáo chuyên nghiệp qua Stimulsoft Reports.Net. Phương pháp giảng dạy tập trung vào việc cung cấp các giải pháp kỹ thuật tối ưu, dễ áp dụng vào công việc thực tế.

4. Văn bằng và hoạt động chuyên môn
Thành thạo trong các công nghệ và công cụ Data Engineering, từ phát triển hệ thống dữ liệu đến tạo báo cáo chuyên nghiệp, cam kết mang đến các giải pháp hiệu quả cho mọi dự án.

 
 


Lê Hoài Thanh

1. Trình độ học vấn
Thạc sĩ Khoa học dữ liệu – Đại học Khoa học Tự nhiên TP.HCM (VNU-HCMUS), Cử nhân Tài chính Ngân hàng – Đại học Kinh tế TP.HCM (UEH). Kết hợp hoàn hảo giữa nền tảng tài chính và dữ liệu.

2. Kinh nghiệm làm việc
Senior Data Scientist tại Ngân hàng Quốc tế VIB, xây dựng và triển khai các mô hình học máy ứng dụng trong nghiệp vụ ngân hàng. Chuyên gia phân tích rủi ro, sử dụng dữ liệu để dự báo, tối ưu hóa quy trình và quản trị rủi ro tài chính. Kinh nghiệm thực chiến trong vận hành hệ thống Big Data với độ chính xác và tính bảo mật cao.

3. Kinh nghiệm giảng dạy
Giảng dạy về Data Science với tư duy business-centric, giúp học viên không chỉ học code mà còn biết cách sử dụng dữ liệu để giải quyết bài toán kinh doanh, đặc biệt trong lĩnh vực Tài chính – Ngân hàng. Học viên tiếp cận các bài toán thực tế từ ngân hàng, như phân tích rủi ro tín dụng, xây dựng mô hình dự báo tài chính và xử lý Big Data.

4. Văn bằng và hoạt động chuyên môn
Thành thạo trong AI, Machine Learning (Python, scikit-learn, TensorFlow, PyTorch), Big Data (PySpark), và Cloud Computing (AWS, Azure). Làm chủ SQL chuyên sâu trong quản lý và truy vấn dữ liệu. Giúp học viên phát triển tư duy phân tích dữ liệu và công nghệ để gia nhập các tổ chức lớn.

Các khóa học liên quan