Lịch học dự kiến diễn ra



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
Lớp: SQL 71SB2 LEVEL 1
Địa điểm: 13 Cao Thắng, Quận 3, TP.HCM
Thời gian học: Thứ 2 - 19H00 - 21H30 & Thứ 6 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: Feb. 24, 2023
Thời gian kết thúc: March 24, 2023
Giảng viên dự kiến: Hồ Minh Trí
Lớp: PYTHON 73SB2 LEVEL 1
Địa điểm: 13 Cao Thắng, Quận 3, TP.HCM
Thời gian học: Thứ 2 - 19H00 - 21H30 & Thứ 6 - 19H00 - 21H30
Lịch khai giảng: Feb. 27, 2023
Thời gian kết thúc: March 31, 2023
Giảng viên dự kiến: --------
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 65A2 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. 6, 2023
Thời gian kết thúc: March 10, 2023
Giảng viên dự kiến: Nguyễn Kim Quang
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: 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
DATA ENGINEER TRACK

DATA ENGINEER TRACK

Với sứ mệnh “Thúc đẩy các quốc gia, tổ chức và cá nhân phát triển nhanh, phát triển toàn diện và phát triển bền vững nhờ vào sức mạnh công nghệ”, MCI đồng hành cùng học viên trang bị kiến thức và kỹ năng để đáp ứng yêu cầu công việc của các vị trí Data Engineer. Chương trình cung cấp cho học viên những kiến thức cơ bản về thiết kế và xây dựng hệ quản trị cơ sở dữ liệu quan hệ và phi quan hệ, thu thập dữ liệu trên mạng Internet, tự động hóa các quy trình làm việc với dữ liệu (Data Pipelines) thông qua kho dữ liệu (Data Warehouse) và hồ dữ liệu (Data Lake), làm việc với bộ dữ liệu lớn (Big Data) và một phần ứng dụng học máy (Machine Learning) vào các bài toán cần sử dụng dữ liệu lớn, triển khai một hệ thống databricks trên nền tảng AWS.

4.9 (309)

Đối tượng

Các bạn đang học tập và làm việc trong lĩnh vực Data, Software Engineer, có định hướng chuyển sang các vị trí Data Engineer

Yêu cầu đầu vào

Khóa học cho người mới bắt đầu

Bạn sẽ học những gì

• Sử dụng thành thạo SQL cho truy vấn dữ liệu
• Sử dụng các công cụ để lấy dữ liệu (batch, real-time: open-source…)
• Lưu trữ dữ liệu: Data warehouse & Data Lake (Hadoop HDFS, CEPH, Hive…)
• Xử lý dữ liệu (Data transformation & processing) với Python, PySpark…
• Thiết lập được các quy trình giám sát và tự động hóa trên các data pipelines với Apache Airflow
• Tạo & phân chia các layer trong data warehouse/data lake
• Xây dựng được các mô hình dữ liệu có cấu trúc (SQL) & phi cấu trúc (no-SQL)
• Thao tác và làm việc tốt với các kỹ thuật dữ liệu trên Cloud (AWS, Azure)
• Giám sát, kiểm soát chất lượng dữ liệu (data quality), data catalog, data lineage
• Xây dựng công cụ, platform để hỗ trợ cho ML
• Cách kết nối với các visualization tools

Nội dung khóa học

    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 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:

    - 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:

    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:

    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:

    Chủ đề:

    - Data Wrangling: Join, Combine, and Reshape
    - Ploting 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:

    Chủ đề:

    - Time Series

    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:

    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:

    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:

    Khoa học dữ liệu

    Case Study:

    Chủ đề:

    - Machine learning

    Mục tiêu:

    - Kiến thức về Máy học
    - Học có giám sát với thư viện scikit-learn
    - Học không giám sát trong Python

    - Hướng dẫn Project cuối khóa

    Ứng dụng:

    Machine learning

    Case Study:

    Credit risk scoring and Segmenation in banking

    Chủ đề:

    - Machine learning

    Mục tiêu:

    - Kiến thức về Máy học
    - Học có giám sát với thư viện scikit-learn
    - Học không giám sát trong Python

    Ứng dụng:

    Machine learning

    Case Study:

    Credit risk scoring and Segmentation in banking

    Chủ đề:

    - Tổng kết cuối khoá

    Mục tiêu:

    - Trình bày Project cuối khóa và chữa bài
    - Tổng kết kiến thức khóa học python

    Ứng dụng:

    Tổng kết cuối khoá

    Case Study:

    Chủ đề:

    Setup các platform

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Setup các phần mềm như Python, SQL...
    - Giới thiệu về khóa học và chương trình học

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Sử dụng Python/Hadoop cho việc truy xuất các nguồn dữ liệu

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Truy xuất dữ liệu theo các dạng số liệu liên tục và số liệu rời rạc
    - Cách xử lý số liệu trên Python

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Hadoop và HDFS

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Giới thiệu về Hadoop
    - Ứng dụng Hadoop trong việc lấy và lưu trữ dữ liệu

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    PySpark và PySpark Cluster setup

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Giới thiệu về PySpark
    - Ứng dụng PySpark trong việc xử lý dữ liệu
    - Ứng dụng PySpark Cluster trong các trường hợp

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Streaming dữ liệu với Spark

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Ứng dụng xử lý dữ liệu streaming

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Kafka

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Khái niệm cơ bản về Kafka
    - Xử lý dòng dữ liệu thời gian thực
    - Am hiểu tính chất pub/sub và dữ liệu theo thời gian thực

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    ETL

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Sử dụng Python để thực hành quá trình ETL (Extract - Translate - Load) dữ liệu

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    ETL

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Sơ lược những trường hợp của ETL
    - ETL 2 lớp trước và sau Spark

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Thực hành

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Xác định yêu cầu một bài toán cụ thể
    - Thực hiện các bước từ truy xuất dữ liệu thay đổi và chỉnh sửa giao tiếp dữ liệu và lưu trữ dữ liệu

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Bài tập cuối khóa

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Bài tập lớn làm theo nhóm

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Ôn tập kiến thức level 1

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Ôn lại những kiến thức đã được học về ETL chuẩn bị cho Data warehouse
    - Cài đặt các phần cần thiết và set up máy

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Data Warehouse & Data Lake (Hive)

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Giới thiệu về Kho dữ liệu
    - Ứng dụng ETL để thiết lập nên kho dữ liệu
    - Thiết lập Apache Hive

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Data Warehouse

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Khái niệm ETL trước và sau kho dữ liệu
    - Những thiết lập để lưu trữ dữ liệu hiệu quả
    - Những khái niệm của một kho dữ liệu tiêu chuẩn

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Data Warehouse

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Khái niệm ETL trước và sau kho dữ liệu
    - Những thiết lập để lưu trữ dữ liệu hiệu quả
    - Những khái niệm của một kho dữ liệu tiêu chuẩn

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Apache Airflow

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Khái niệm Apache Airflow
    - Các ứng dụng của Apache Airflow trong việc thiết lập một kho dữ liệu

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Apache Airflow

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Thực hành thiết lập một Flow dât cho Kho dữ liệu bằng Apache AirFlow

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Mô hình dữ liệu SQL và No-SQL

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Mô hình lưu trữ SQL và No-SQL
    - Thiết lập mô hình lưu trữ vào Data warehouse

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Trực quan hóa dữ liệu với Power BI

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Sử dụng PowerBI để cảm quan về Data lưu trữ
    - Thiết lập việc cảm quan lưu lượng lưu trữ cũng như những thứ liên quan để đảm bảo data flow

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Ôn tập kiến thức level 2

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Ôn tập

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Bài tập cuối khóa

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Bài tập cuối khoá 2 và các trường hợp thực tế

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Setup và giới thiệu về AWS

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Giới thiệu về AWS
    - Cài đặt những phần cần thiết cho khoá học

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    AWS IAM (Identity and Access Management)

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Giới thiệu về IAM
    - Phân quyền các user truy cập vào môi trường
    - Phân quyền cho các môi trường được phép khởi tạo và chạy

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    về Amazon Simple Storage Service (S3)

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Giới thiệu về hệ thống lưu trữ của AWS (S3)
    - Khái niệm về lưu trữ trong S3 (bucket, key, object, region)
    - Quy trình sử dụng S3

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    về Amazon Simple Storage Service (S3)

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Những tình huống luu trữ
    - Phương pháp lưu trữ chống mất dữ liệu

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Tổng quan về mô hình thiết lập của EC2
    - Giới thiệu về Ami chuẩn bị cho thiết lập instance
    - Phương pháp tạo instance

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Amazon Elastic Compute Cloud (EC2)

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Những trường hợp đặc biệt
    - Đề án kết hợp S3 và EC2

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Database AWS

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Định nghĩa và cách hoạt động của Database trên AWS
    - Thiết lập một database trên AWS

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Thực hành về Database

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Thực hành thiết lập một database

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    DNS và Routing

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - DNS, Zone, Route, Route53 của AWS
    - Cách thiết lập Route 53

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    VPC

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - VPC, Subnet, Route Traffic, VPN Connection

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Load Balancer và HA

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Load Balancer
    - Cải thiện khả năng phân bổ lưu lượng

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Thực hành xây dựng hệ thống thực tế và tính chi phí vận hành

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Xây dựng hệ thống thực tế
    - Tính toán chi phí cho hệ thống

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    AWS Application

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Kết nối lại những gì đã học
    - Tích hợp application với những mục tiêu khác

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Monolithic vs Microservice

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Microservice, APIs, Monolithic
    - Thực hành microservieces

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Security

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    - Những cách giúp bảo mật dữ liệu trên AWS
    - Hệ thống kết hợp bảo mật

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Final test

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    Final test

    Case Study:

    None

    Chủ đề:

    Final test

    Mục tiêu:

    None

    Ứng dụng:

    Final test

    Case Study:

    None

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 Python, Power BI, SQL 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


Đinh Công Minh

- Quản lý tại PwC Việt Nam
- Chuyên viên Phân tích dữ liệu cao cấp tại Techcombank Việt Nam
- Chuyên viên tư vấn Quản trị rủi ro tại Deloitte Touche Tohmatsu Limited (Vietnam)
- Giảng viên SQL và Python 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


Nguyễn Hữu Minh

- 5 năm kinh nghiệm trong ngành Khoa học dữ liệu và Công nghệ thông tin tại Việt Nam
- Hiện đảm nhân vị trí Data Scientist, AI Researcher tại Công ty PIXTA Vietnam Co. Ltd
- Giải nhất cuộc thi Sinh viên Nghiên cứu Khoa học - Khoa Toán ứng dụng và Hệ thống thông tin
- Kĩ sư Toán và Thông tin tại trường Bách Khoa Hà Nội


Do Duy Nam

- Hơn 22 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực Công nghệ thông tin và Dữ liệu lớn
- Nhà khoa học dữ liệu cao cấp Senior Data Scientist tại Công ty Cổ phần VNPAY JSC
- Giám đốc công ty LiveZone Vietnam Consulting JSC, đã ký và quản lý 1 team đa quốc gia vận hành dự án về phân tích kinh doanh (business intelligence) giá trị 1 triệu đô cho Công ty lọc hóa dầu Bình Sơn
- Phó Giám đốc Công ty DSI Vietnam, quản trị dự án Báo cáo, làm việc với PHP, Coldfusion, HTML chart
- Nhà khoa học dữ liệu cao cấp tại ACOM Financial Institute, Nhật Bản
Chứng chỉ:
1. MBA Degree at Gloucestershire Business School (United Kingdom)
2. DA-100: Microsoft Certified: Data Analyst Associate
3. Microsoft Certified Excellence Solution Developer
4. IBM Certified Solution Expert


Đặng Lê Khoa

- Chuyên viên cao cấp triển khai và tư vấn Công nghệ Tổng quát tại Hitachi Vantara Việt Nam
- Giảng viên tại CFD-Engineer Việt Nam
- Đảm nhận nhiệm vụ phân tích dữ liệu tại Cộng đồng kĩ sư Việt Nam CFD-Engineer
- Chứng chỉ:
1. Data Manipulation with Python (Advanced, score:166, percentile: 99%)
2. Importing & Cleaning Data with Python (Advanced, score:131, percentile: 85%)
3. Python Programming (Advanced, score:133, percentile: 86%)